Lyft工程师将自动驾驶视为漫长的比赛要求公开预测数据格尔木

Lyft工程师将自动驾驶视为漫长的比赛，要求公开预测数据

汽车电子供应链已受到COVID-19和汽车销售下滑的影响，但有迹象表明，未来自动驾驶和辅助车辆的AI研发仍保持不变。

而且，据Lyft的至少一位专家称，大量研究仍在一些基本问题上，包括自动驾驶机器如何或应该做出预测。

Lyft的高级计算机视觉工程师Vladimir Iglovikov说：“一般来说，开发自动驾驶汽车是一项长期的游戏，需要数年甚至数十年的时间“在这个时间尺度上的大流行是短期事件。它不会影响长期路线图。”

Iglovikov不会在Lyft讨论软件或硬件视音频开发的特定计划，但确实向Fierce Electronics提供了有关整个行业的评论，该行业由多家公司进行了高级驾驶辅助系统和自动驾驶的研究和测试，包括各种机器人计划。出租车等等。他在Lyft的第5级自动驾驶部门工作，并拥有加州大学戴维斯分校的物理学博士学位。他曾担任数据科学家之前的职位，并主要从数据科学的角度对自动驾驶研究发表讲话。

他通过电子邮件说：“当然，COVID使对L5的需求增加。” “减少了人与人的互动，使疾病传播的机会减少了。“

他承认，隔离和其他对人员流动和经济的限制可能不仅仅是暂时的，而且将代表“新现实”，这将严重影响所有从事视听工作的公司的视听路线图。他说：“希望不是那样。”

“目前尚不清楚大流行会如何发展。人们可能会减少通勤次数，或者隔离区具有季节性，例如每年冬天。”他补充说。

一些视听开发商表示，现在是时候在经济停滞的情况下为未来的视听汽车进行路试，而不是像一些政府领导人所言的那样退缩。伊格洛维科夫说：“我认为视音频测试应尽可能接近实际情况。” “最好在街上与汽车，行人和骑自行车的人一起测试AV。”

对于自动驾驶，仍然存在一些基本的研究问题，这些问题超出了高效传感器或更快的加速器芯片的范围。这些问题涉及人脑如何做出预测以及如何将这些知识应用于机器的本质。

“无处不在的自动驾驶存在很多问题，但我相信最大的障碍是，我们整个人类都不知道如何解决预测问题。V2X是一种有趣的技术，但是它并不能真正解决自治行业所面临的问题。”

“要进行预测，您需要知道地图，您要知道每辆汽车和行人在最近N秒钟内的行进方式，您需要预测他们在接下来的M秒钟内如何行进。Iglovikov补充说，最大的障碍在于研究层面。我们需要更多的良好公共数据集和大量专注于该主题的研究人员。

对于更近期的未来，一些分析师正在向Nvidia和Intel等半导体制造商询问有关他们计划继续研究未来芯片的计划，这些芯片将主要通过加速计算速度来增强AI工作。研究公司Omdia最近调查了约30家公司，以了解COVID-19对汽车电子产品的影响，作为4月份类似调查的后续措施。

Omdia在四月份对46家汽车集成电路供应商的调查中发现，近65％的人预计即将推出的产品中技术部署会有所延迟。最新调查的最终结果仍在统计中。

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Omdia分析师菲尔·阿姆斯鲁德表示：“在开发方面，L4受到的影响似乎要大于L2 +。” “根据一月份CES的消息，这已经发生在COVID-19之前，而在2020年COVID-19的影响之前已经发生了。”

他补充说：“我怀疑在2021年和2022年总体上可用资源会减少，因此该行业将对所有事物进行优先级排序。” “我曾与一位半导体供应商交谈，总结为：'那些认为视音频是其成功关键的人仍然会这样看，因此没有人会放弃它。'”

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