“这个过程反复闭环迭代 ， 我们希望实现视觉系统对复杂环境的智能感知与理解 ， 让视觉感知真正走向实际应用 。”王飞跃表示 。
智能驾驶中的“马粪”问题
早在2005年 ， 王飞跃就提出了平行驾驶的概念 。为了解释这一概念 ， 他曾在一次演讲中以马车举例 。上世纪末 ， 马作为主要的交通工具 ， 随之而来的却是无法分解的马粪 。这一问题困扰了人们很多年 ， 甚至有专门的国际会议来研究当时面临的“马粪危机” 。
汽车的到来 ， 成功地消除了马粪的问题 。而在人工智能时代 ， 即便给车辆安装高线束激光雷达等传感器感知 ， 配上“足够算力”的计算单元 ， 优化算法 ， 将汽车改装成繁杂的智能体 ， 仍无法避免无人车在长久时间内不出现事故 。“这就像是这个时代人类面临的马粪问题 。”王飞跃说 ， “有人驾驶、远程控制、网络车和无人车需要统一起来 ， 成为平行驾驶 ， 根除无人驾驶的‘马粪问题’ 。如果一定要将这几种因素分开 ， 恐怕就是用马车技术解决马粪问题 。”
在平行驾驶中 ， 视觉感知作为基础环节 ， 处于智能驾驶车辆与外界环境信息交互的关键位置 。王飞跃认为 ， 其关键在于使智能驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力 ， 从而理解自身和周边的驾驶态势 。而随着自动驾驶中人为干预度的不断减小 ， 视觉感知获取环境信息的全面性、准确性和高效性要求越来越高 ， 其始终属于智能驾驶的核心部分 。
他同时解释道 ， 当前视觉感知依赖相机系统实现对环境的感知 ， 在实际任务中会产生大量冗余的数据 ， 从而导致计算复杂度和存储负担的增加、计算效率降低 。“平行视觉则更加主动 ， 基于描述学习构建软件定义的具有可控性的人工场景、基于预测学习完成人工场景中的计算实验、基于平行执行实现虚实互动 ， 以解决虚拟与现实差异性问题 。”
目前 ， 王飞跃团队采用Agent建模方法 ， 模拟北京中关村区域和常熟智能车测试区域 ， 在图形学工作站上建立人工场景 ， 设计丰富典型的环境条件和目标运动 ， 生成大量带详细标注信息的图像视频数据集 。同时 ， 部分研究工作采用生成式对抗网络聚焦于虚实交互过程中存在的领域迁移等问题 ， 并生成了具有真实驾驶场景纹理和细节的合成图像 。“现在 ， 视觉感知已经从道路感知逐步向环境认知方向发展 。它已成功应用于识别交通信号、道路标志和标线等静态环境信息 ， 以及行人、车辆和其他移动的障碍物 。接下来 ， 将会进一步理解道路目标之间的交互关系和逻辑 ， 进行意图分析、预测和决策 ， 有效提升无人驾驶车辆的智能认知能力 。”王飞跃说 ， “随着深度学习技术的进步和推广应用 ， 对车载感知计算平台的性能有了更高要求 ， 将来会在保证算力的情况下降低计算成本 。”
【视觉感知|平行视觉：让汽车拥有一双“慧眼”】“上述成果让我们有信心布局平行视觉方法在中国智能车未来挑战赛上的应用 。平行视觉是平行智能体系的重要一环 ， 结合平行驾驶、平行测试和平行学习等重要理论研究 ， 智能车先在人工世界试开 ， ‘要在人工世界吃多堑 ， 物理世界长多智’ 。”王飞跃有信心地表示 。（袁一雪）

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