威盛電子唐亮：產學研整合-推動下一代智能駕駛人才培養 | CCF-GAIR 2020

 

雷鋒網按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦。

本次峰會智能駕駛專場上，威盛電子高級技術總監唐亮，為與會者們帶來了一場精彩紛呈的“產學研整合-推動下一代智能駕駛人才培養”報告。

實際上，威盛電子在車載領域，憑借嵌入式及計算機視覺領域的研究成果做了大量關于智能駕駛方面的工作，主要針對商用車隊、礦卡、巴士等車型，以車載AI系統及車載AI雙鏡頭監控儀為硬件基礎，配套DMS駕駛員監控、ADAS輔助駕駛、SVS全景環視、傳感器融合等軟件算法，并針對學校發展有威盛任我行智駕科研平臺。

基于威盛任我行智駕科研平臺原型無人車系統，在封閉園區指定范圍內，可以做到自動行駛抵達目的地。同時通過激光雷達、超聲波雷達、慣性導航等，已經可以自主避障，實現了 L4 級別的自動駕駛。

同時，唐亮稱目前相關技術人才培養，很多大學都處于科普階段，目前中國的人工智能領域人員缺口是 500 萬，威盛希望通過自己的努力，借助威盛任我行智駕科研平臺以及系統，幫助百萬學子走入 AI 和自動駕駛產業。

以下是唐亮的演講全文，雷鋒網新智駕進行了不改變原意的編輯：

大家好，我是威盛電子的唐亮。我今天介紹的題目是“產學研整合-推動下一代智能駕駛人才培養”,主要介紹威盛任我行智駕科研平臺。演講內容包括三部分：一是介紹威盛電子；二是介紹威盛電子在人工智能方面做的工作；三是介紹威盛任我行智駕科研平臺。

完成從傳統嵌入式平臺到人工智能嵌入式平臺轉變

威盛電子成立于 1987 年，是嵌入式平臺及解決方案提供商。公司總部在 1992 年從美國遷至臺灣臺北市。CEO 是陳文琦，目前有 2000 多名員工，擁有專利 6000 多個。

國內在北京、深圳、上海、臺北等地設有研發中心，國外在美國奧斯丁和福利蒙特市設有研發中心，東京有銷售分部。

威盛電子 1987 年成立至今，從最底層的 CPU、GPU、芯片組設計，到自行研發嵌入式主板，最后成功研發嵌入式系統。如今把計算機視覺、人工智能結合進來做終端智能化工作，一路走來將近 30 多年的歷程。

30 多年的時間，最初威盛主要涉及領域都在 PC 領域，主做系統設計、I/O 集成、無線網絡連接等。最近十年我們集中在人工智能方向，結合深度學習，增加了很多人工智能功能，完成了從傳統嵌入式平臺到人工智能嵌入式平臺轉變的過程。

如今威盛人工智能工作很多是在視覺方面，基于 GPU 的積累，視覺上主要做物體識別，應用于智能工廠，比如硅片識別、流水線瑕疵產品的識別等。

視覺領域自然少不了人臉識別，所以威盛做了大量關于人臉識別方面的努力，很多產品已經落地。語音方面，不論是在線還是離線語音處理，也已落地了很多項目，尤其在智能家居、智能醫療方面有很多實際項目落地。

車載領域，借用嵌入式領域的工作成果和視覺研究成果，在輔助駕駛方面的工作主要針對：DMS、駕駛人身份識別、ADAS 方面，已有 Mobile360 系列產品落地。

威盛電子人工智能主要集中在邊緣端，目的是為實現終端智能化，在智能制造、智能醫療、智能商務、智能交通等各個領域都有人工智能方面的產品落地。

為什么開發威盛任我行智駕科研平臺？

與學校、廠商合作過程中，需要把代碼、項目、技術移交給對方，如果僅僅把源代碼給對方，這樣做很可能無法順利交接，原因在于開發流程、編譯環境以及使用習慣不同，中間缺乏一個完整的系統做這件事。

基于這些因素，為方便輸出技術，威盛借助在人工智能領域的經驗積累，開發出任我行智駕科研平臺。該平臺功能包括：用戶管理、代碼管理、開發測試、編譯環境、自動部署等一系列的流程工具，同時也包括人工智能模型訓練、模型優化、自動標注等人工智能方面的基礎工具。

對外接口一方面是面向用戶操作的人機界面，可以在該平臺做編譯、開發等工作。另一方面是對終端的訪問接口，可以實現終端的管理、數據上傳、數據分析以及自動更新等。

在底層，平臺同樣提供了跨平臺的部署能力，可以部署到私有服務器上，也可以部署到公有云上，并提供擴展功能。

借助這套人工智能開發平臺，可以很好地把威盛技術結合在一起，輸出到科研學校、科研單位或者合作伙伴。

任我行智駕平臺有一部分是車載視覺開發平臺。可將車載視覺的：硬件、軟件、代碼、SDK，平臺相結合。硬件部分，車載視覺控制器采用高通 820 的芯片，可以接到 9 個攝像頭，實現人工智能、視頻拼接等操作，利用平臺可以開發智能座艙等。如果只是想在小的領域做研發，比如需要做 ISP 性能提升調整，有了這個平臺一兩天時間就可以完成部署。 

有了車載視覺開發平臺就可以開發關于自動駕駛方面功能，如：道路交通標志識別、盲點監測、前車防撞預警、3D 環視/行車記錄等。

除在應用層開發，該套系統也能調整人工智能模型、物體檢測、行人檢測、面部檢測、調整模型和訓練素材。

DMS 作為駕駛員行為監測系統，通過圖像輸入，對面部、身體形態分割，把信息輸入到深度卷積神經網絡，識別各種不同的行為，并分析這是危害駕駛還是安全駕駛。有了 DMS，就可以實現深度神經網絡的圖像識別功能，捕獲司機駕駛行為并自定義報警，目前已經可以識別 十幾種駕駛行為。

 環視系統作為現在的標配，當拿到統一模塊直接上車就可以使用。Tier 1 在這個領域已經做的非常好，拿到完整的開發包，可以自己調整，最多接 9 路攝像頭，正常的話接 4 路就可以了，前后左右。有些攝像頭數據拿過來可以做標定工作，通過拼接了解整個流程，做任何想要做的事情。有了 SVS 代碼，也可以了解計算機視覺動態拼接是怎么實現的，了解關鍵點在哪里，如想在里面做小的調整，這些可以進行實現。

ADAS 領域有很多輔助功能，基于此，威盛在開發平臺上開放了接口，便于學習、了解。包括盲點檢測、前車防撞等，都是基于視覺、毫米波雷達等對物體距離、對物體的判斷，根據這些信息做邏輯分析。

基于任我行平臺實現 L4 級別的自動駕駛

當下自動駕駛大熱，前途也非常光明，研究自動駕駛的公司非常多，但自動駕駛研究的機構用手指就可以數出來，沒有經濟實力做相關研究很難，威盛所做的就是提供計算平臺，結合代碼、控制器、無人車、傳感器，整體打包自動駕駛開發平臺。

威盛電子開發的原形系統在封閉園區指定范圍內，可以做到自動行駛抵達目的地。同時通過激光雷達、超聲波雷達、慣性導航等，已經可以自主避障，實現了 L4 級別的自動駕駛。

相關技術人才缺口巨大 

威盛任我行智駕科研平臺的基礎，是構建在人工智能開發平臺之上，把自動駕駛技術放進去變成自動駕駛開發平臺，把車載視覺放進去就是車載視覺開發平臺，形成可供教學使用的開發平臺。

可以看到全中國的學校，最上層是 235 所科研院所（不含大學），593 所大學可以招收研究生，2956 所高等學府、1.01 萬所中專。大學包括大專在內，都是以理論知識為主，做科研的是少數，更多是做科普。

威盛希望達到的效果并不僅僅是把平臺拿出去做科研，而是希望更多做技術方面的 AI 公司加入，把任我行平臺作為一個科普平臺，通過開發平臺把威盛的技術變成標準化的開發包，供給學?；蚩蒲袡C構使用。

通過標準化開發包的方式，幫助第三方教育機構有能力開發基于人工智能的教案、教具，讓更多的人能夠接觸人工智能，學習人工智能。

目前中國的人工智能領域人員缺口是 500 萬，威盛目標是希望通過智研平臺以及系統，幫助百萬學子走入 AI 產業，這個時間可能是 5 年、10 年，但這是威盛電子努力的方向，第一步先從自動駕駛和輔助駕駛開始。

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