苹果首次公开自动驾驶论文 展示了一项核心研究

　　据路透社报道，苹果两名正在研究自动驾驶技术的计算机科学家最近在网上分享了一篇描述自驾车如何使用更少的传感器来发现骑车人和行人的研究论文，向全世界展示了自己一项核心研究。

　　论文的标题是「End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection」，描述了苹果科学家研发的全新软件是如何改进 LiDAR (光学雷达)系统的功能以远距离识别行人和骑车人的。作者是 Yin Zhou 和 Oncel Tuzel，在 11 月 17 日提交给在线独立期刊 arXiv 。这是苹果首篇公开披露自驾车技术的论文，不过论文中研究人员仅限于使用公开的数据集来展示他们的工作，并不会泄露苹果的内部数据。

　　论文显示，苹果自动驾驶技术主要依赖一个名为“VoxelNet”的方案来探测3D物体：只使用LiDAR(光学雷达)探测，整个功能通过复杂的计算机视觉和人工智能执行。LiDAR传感器基本上可以说是一种旋转激光器，通过每秒钟多次从周围物体反射激光束来捕捉汽车环境的360°视图。物体将光线反射回传感器，并根据光线反射回来的时间计算传感器到物体的距离。

　　苹果表示他们的研究团队在使用 LiDAR 数据侦测骑车人和行人时能够获得「十分令人兴奋的结果」，并且还能在仅依靠 LiDAR 技术的条件下在侦测 3D 物体的方式上胜过其他的方式。不过试验现在只限于计算机模拟，并没有进行路测。

　　据悉，3D激光雷达是自动驾驶的核心技术之一，被视为现阶段实现自动驾驶最有效的路径。据机构调研，目前自动驾驶汽车单台汽车需用4个16线3D激光雷达，单价5000美元，加系统全套2.5万美元。如果该技术路测成功，这在自动驾驶成本方面会减少一部分开支。相信用不了几年，我们就会看到苹果在自驾车方面的成果出现。