只需輕輕一瞥，您就可以了解到一個(gè)人的很多信息。比如您可以判斷他是否已經(jīng)疲憊、正在分心或是很匆忙，也可以看出他是下班回家還是去健身房。

不必神探福爾摩斯附體，您就可以迅速憑直覺做出這些判斷，因?yàn)槲覀兊拇竽X就是這樣運(yùn)作的。事實(shí)上，大腦非常擅長處理此類感知，以至于您都很難意識(shí)到自己在做出這些判斷。

來自哈佛大學(xué)的初創(chuàng)公司Perceptive Automata正努力通過深度學(xué)習(xí)將這種人類才有的直覺應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車中。

肢體語言或?qū)Ψ绞殖治锲返纫曈X線索可以為駕駛決策的形成提供重要信息。如果一個(gè)人一邊打電話一邊沖向馬路對(duì)面，那么您就可以得出結(jié)論：對(duì)方的注意力集中在別處，而不是在其周圍環(huán)境上。此時(shí)，您就需要謹(jǐn)慎行事。而如果一位行人站在人行橫道上左右張望，那么您就知道，對(duì)方已經(jīng)意識(shí)到其所處的環(huán)境并在留意過往車流。

“駕駛比解決物理問題更加復(fù)雜，”Perceptive Automata聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Sam Anthony說道，“除了識(shí)別出周圍的人和物體之外，您還要不停地判斷這些人的想法和意圖?！?/p>

開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車時(shí)，Perceptive Automata的軟件增加了一些深度學(xué)習(xí)算法，而訓(xùn)練這些算法時(shí)使用的是真實(shí)世界的人類行為數(shù)據(jù)。通過同時(shí)運(yùn)行這些算法以及驅(qū)動(dòng)汽車的AI技術(shù)，汽車能夠更為全面地了解周圍環(huán)境，從而增強(qiáng)安全性。

為了幫助汽車?yán)斫馔獠凯h(huán)境，Perceptive Automata采用了一種獨(dú)特的方法來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法。

傳統(tǒng)訓(xùn)練方法會(huì)使用一系列同一物體的圖片，教會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨別該物體。例如，工程師會(huì)向深度學(xué)習(xí)算法展示數(shù)百萬張救護(hù)車的圖片，然后該軟件就能夠自主識(shí)別出救護(hù)車。

Perceptive Automata沒有使用指向同一概念的多張圖片進(jìn)行訓(xùn)練，而是讓數(shù)據(jù)可以用一幅圖向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳達(dá)一系列信息。通過結(jié)合面部表情與其他標(biāo)志物（如某人正拿著咖啡或手機(jī)），該軟件可以推斷出行人的注意力集中在何處。

Perceptive Automata 訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可理解人類行為，從而實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛。

借助NVIDIA DRIVE強(qiáng)大的性能以及節(jié)能的特性，Perceptive Automata的目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)。這款車載深度學(xué)習(xí)平臺(tái)讓軟件可以分析一系列肢體語言標(biāo)志，并推斷出行人的路線。該軟件可以對(duì)汽車視野內(nèi)的一個(gè)人或整個(gè)人群進(jìn)行計(jì)算，從而為道路上的每個(gè)人創(chuàng)造更安全的環(huán)境。

Anthony表示，為自動(dòng)駕駛汽車增加這樣微妙的感知能力能夠創(chuàng)造出更為流暢的駕駛體驗(yàn)。自動(dòng)駕駛汽車獲得的信息越多，就越能適應(yīng)復(fù)雜的交通狀況，從而無縫融入到人類和AI共享車道的生態(tài)系統(tǒng)中。

“隨著該行業(yè)日益成熟，在都市環(huán)境中進(jìn)行的測試也越來越多。愈發(fā)明顯的一點(diǎn)是，這種微妙的感知能力是人類天生就會(huì)的，然而對(duì)自動(dòng)駕駛汽車卻不是這樣?！盇nthony說道。

Perceptive Automata的軟件充分利用了差異性，將先進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合到駕駛堆棧中，從而為這種感知挑戰(zhàn)提供了一個(gè)安全且強(qiáng)大的解決方案。當(dāng)汽車有了這種更高級(jí)別的理解力之后，自動(dòng)駕駛就將變得更智能、更安全。