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下個零工機會:為無人駕駛汽車繪制街道地圖

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-10-25   瀏覽次數:697
核心提示:  10月20日新聞,據連線雜志報導,9月份的一天上午,我開車(本文作者史蒂夫利維(Steven Levy),科技資訊網站Backchannel開創人兼總編)進入舊金山的教堂區。因為曾經過了下班岑嶺期,為此路上的車流不怎樣擁堵

  10月20日新聞,據連線雜志報導,9月份的一天上午,我開車(本文作者史蒂夫·利維(Steven Levy),科技資訊網站Backchannel開創人兼總編)進入舊金山的教堂區。因為曾經過了下班岑嶺期,為此路上的車流不怎樣擁堵。當我穿太小巷的時刻,我避開了一輛并排停放的坦克車,并繞過了修建工地。固然這看起來像是一場沒有目的的兜風,但我現實上是在任務。

  我開車行駛的每段路程,碰到的每一個物體,乃至穿太重疊線以避過布里克斯卡車的場景,都被裝置在擋風玻璃頂部邊沿的一個裝配記載上去,它就在后視鏡上方。很快,不計其數的人能夠將這些對象裝置在本身的車上,愿望能借此賺些外快。在這個進程中,有能夠催生出下一個巨大的眾包項目:即為世界上的公路供給賡續更新的、超等具體的地圖,這些地圖能夠只要無人駕駛汽車能力讀取,而它們還快就會填滿年夜街冷巷。

  這款裝備是由舊金山一家名為Mapper的始創公司開辟的,經由一年的開辟后于明天正式推出。Mapper的地圖其實不像傳統地圖那樣,乃至與谷歌或蘋果公司地圖也判然不同。它們是專為機械而不是人類而設計的,當你看到它們出現時,它們現實上是由發光的像素構成的。在如許的地圖上,物體、車道標志和交通訊號都是由粗拙的外形和色彩顯示出來。這些就是將來的地圖,它能夠成為價值數十億美元的新興市場的基石。沒有這些地圖,無人駕駛汽車就沒法正常運轉。

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  Mapper公司的畫圖裝備

  Mapper首席履行官尼克希爾·奈卡爾(Nikhil Naikal)說:“作為人類,假如我們被蒙上眼睛,并被送到新的處所,我們仍然可以或許肯定本身的方位,由于我們稀有百萬年的知識來贊助引誘我們的認識。另外一方面,機械則須要年夜量連續更新的3D地圖數據,能力預感到接上去會產生甚么。這恰是我們的地圖所能供給的贊助。”

  今朝,Waymo(從谷歌研討部分分別出來)、Uber、通用汽車公司和其他公司正在測試無人駕駛汽車,它們都必需制造本身的地圖。這是一個艱難的進程,須要人們駕駛裝有龐雜激光雷達(激光和雷達混雜體)裝備的汽車在多車道的指定途徑下行駛,以記載路邊每一個限高、消防栓和其他車道標志。是以,這些車輛現實上是在被事后計劃的區域行家駛。除非認識到本身正處于事后計劃區內,不然進入無人駕駛形式的Waymo汽車乃至都不會啟動。

  Mapper的處理計劃是招募年夜批兼職人員來搜集數據,以便為無人駕駛汽車制造偉大的“基本地圖”,并對地圖堅持連續進級。你可以把這項任務看做是為Uber和Lyft開車的另外一種選擇,只是從業者不須要處置客戶的評級,也無需蒙受來自特拉維斯·卡蘭尼克(Travis Kalanick)的暴怒。Mapper籌劃的癥結是,它可以在不應用激光雷達的情形下創立高分辯率的3D地圖。

  這類昂貴的、有時過火繁瑣的激光與雷達混雜體不只在成為無人駕駛汽車的尺度,同時同樣成為了繪制地圖的尺度。Mapper的開創人們是博士工程師,他們曾加入DARPA舉辦的挑釁賽,并創立了一個室邊疆圖創業公司Flyby Media(被蘋果收買),該公司信任它可以經由過程龐雜的建模和數據緊縮技巧來婚配激光雷達獲得的成果。

  Mapper制作了名為S1的塑料裝備,它配有多個攝像頭和傳感器,可以在儀表盤上運轉,也能夠應用電纜銜接到點煙器上供給動力。它還可以與司機的iPhone完成無線同步。奈卡爾表現:“S1的本錢為350美元,它是由經常使用商品部件構成的,它的設計使之可以或許很輕易裝置在任何汽車上。”裝置以后,Mapper運用會將司機引誘到預定的道路上,并提醒司機行駛速度。奈卡爾說,畫圖的最好速度是每小時16到48千米。

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  位于舊金山的Mapper辦公室外部視圖

  Mapper其實不希冀其司性能夠全職任務。奈卡爾稱,在運用法式的嚴厲指點下,跨越四個小時的任務就會招致“認知超載”。在幻想情形下,司機每次會應用這款運用一兩個小時。另外,假如不想從運用中獲得指導,司機可以自行分開體系,而Mapper將從他們所處的任何處所搜集數據。司機的這類主動形式也能夠賺到錢,只是更少。奈卡爾說:“這能夠是任何人都想要加入的運動,可以額定賺點兒錢。不管是修建工人,照樣那些常常在年夜街下行走的人,他們都有才能做些很酷的工作,并獲得待遇。”

  因為Mapper供給的很多待遇都依附更新地圖,城市街道能夠須要每周至多更新一次,以反應修建、新的交通形式乃至是雜草發展等變更。Mapper首席產物官喬納森·格蘭茲(Jonathan Glanz)估量,當公司范圍擴展時,它將可以有上萬名畫圖者贊助保持其根本地圖更新,這遠比Uber的數十萬人少很多。Mapper首席技巧官阿隆索·帕特隆(Alonso Patron)說:“我們不須要宏大的車隊,由于我們可以選擇畫圖義務。”

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  奈卡爾說明稱,一旦Mapper創立了基本地圖,其實不斷更新它,它“就像一個活的無機體”。Mapper可以將產物受權給汽車制作商、Uber如許的運輸辦事公司乃至是像蘋果和Waymo如許的科技公司。一切這些客戶的配合的地方在于,他們今朝正在為本身繪制地圖而支付昂揚價值,而且須要消費更多的錢來完成完全籠罩。奈卡爾說,這些公司不肯意相互分享數據,為何豐田要信任福特的數據?

  假如你有一幅地圖,并經由過程簽訂合同的司機和客戶自己提交的其他數據贊助其退化,那末它能夠就像3D地圖中的收集,它將成為無人駕駛汽車的尺度數字地圖。假如公司想要依據他們的需求定制地圖,Mapper也能夠知足請求。奈卡爾說:“我們想要一個根本地圖。我們專注于打造本身的焦點基本層,具有數據,并讓一切人都能應用。”當客戶有特定需求時,他們可以將本身的數據發送給Mapper,后者可以將其籠罩在其基本地圖之上。

  本年早些時刻,在美國弗吉尼亞州的Old Alexandria市測試了這個體系以后,Mapper如今正忙著在舊金山完成數字版Mason-Dixon,愿望在感恩節之前完成這個城市的根本地圖。在將來14個月,畫圖任務將擴大到其他城市,然后逐步擴大至海內城市中間。在那以后,該公司將轉向鄉村地域,終究愿望能籠罩一切地域,以便無人駕駛汽車不管在任何處所都能獲得地圖數據支撐。

  當Mapper完成基本地圖后,它不只可以從無人駕駛汽車制作商那邊賺錢,還可以從其他能夠會應用世界上最具體途徑指南的客戶那邊賺錢,好比電力公司保護基本舉措措施,保險公司尋覓風險身分等。也許最惹人注視的是,加強實際(AR)企業能夠想要應用連續串的特性化告白轉變你的公路之旅。至于隱私成績,Mapper表現,它不會搜集像允許證號碼或衡宇地址如許的信息,雖然它的客戶極可能會在Mapper地圖上籠罩這些信息。

  Mapper其實不是獨一一家有這類野心的公司。就像忽然涌現的交通擁堵那樣,年夜群競爭敵手爭相進入3D地圖范疇,每一個人都有本身的辦法,但都愿望成為機械人世界的蘭德·麥克納利(Rand McNally,地圖繪制公司)。DeepMap公司首席履行官詹姆斯·吳(James Wu)表現:“這是一個相當擁堵的空間。”DeepMap曾經從Andreessen Horowitz和Accel等風險投資公司那邊取得了3200萬美元融資,它也應用眾包形式作為數據搜集戰略之一。

  取得創業孵化器Y Combinator支撐的始創企業Lvl5,也為司機繪制地圖供給待遇。司機只需將手機銜接到儀表盤上,并應用內置攝像頭捕獲數據便可。Lvl5首席履行官安德魯·庫里(Andrew Kouri)曾為特斯拉電動汽車公司任務。他說,假如他沿著公路派出足夠多的司機,那末Lvl5將會有足夠的信息來應用它的算法來更新地圖。Lvl5依照里程為司機付費,但不請求他們行駛在事后選定的道路上。庫里說:“我們借助了許多Uber司機。”

  另外一家公司Civil Maps則應用絕對昂貴的車頂搜集裝備,以便該范疇的開辟人員可認為其眾包基本地圖做進獻。Carmera的任務是“完成無人駕駛汽車數據的平易近主化”,他與那些運營汽車或卡車車隊的公司協作。最使人畏敬的玩家之一是HERE,它是從諾基亞剝離出來的地圖公司。HERE曾經創立了一個名為Sensoris的平臺,可以吸收來自多個協作同伴的數據。

  這些公司都愿望能在“贏家圈子”里找到容身之地,而這個圈子能夠只能容下一個年夜玩家。Mapper信任它有奇特范圍+質量組合以博得這場比賽。如今,很難斷定誰正走向準確軌道。一切公司都在爭相收羅重要客戶,特別是汽車制作商。我采訪了一名正在斟酌與Mapper停止試點協作項目標重要潛伏客戶高管,他說:“很難用攝像頭去完成激光雷達的任務,但這要歸結于專業常識和汗青。我不曉得還有誰能獲得Mapper那樣的造詣,而晚期的成果注解他們正處于搶先位置。”

  例如,Waymo傳播鼓吹其地圖正處于開辟狀況,一旦它的體系成熟,它能夠會斟酌外包任務。不外,固然我們不肯定哪家公司會成為“機械世界”的地圖制作商,但仿佛我們都有能夠為它做出進獻。雖然Mapper的開創人們并沒有直接如許說,但當Mapper開端應用不久的未來汽車上的尺度裝備——內置的、面向途徑的攝像頭時,這上萬名賺取外快的兼職人員將會逐步削減。

  從實質上講,我們將有技巧來履行Mapper的S1擋風玻璃裝備的功效,這些功效能夠會在默許情形下開啟,無需我們做任何工作。為了填補那些不克不及被裝置有攝像頭的汽車所籠罩的區域,Mapper依然可使用承包商來追蹤本身的道路。當無人駕駛汽車的時期到來時,它們可以被派去完善地跟隨Mapper的偏向。不管誰在搜集數據,機械人都邑獲得它們的地圖。

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