总有人说苹果瞧不起学术界 结果苹果又发了篇论文

往往每隔几个月，就会有苹果汽车的消息冒出来一些，最近俩月，有关苹果的新闻主角似乎只有一个：iPhone X。

但好在，苹果在汽车领域的进展没有被完全淹没，据路透社报道，两名正在研究自动驾驶技术的苹果计算机科学家，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。

无人驾驶车的感知、决策和控制，是无人车模拟人类司机驾驶行为的的关键3步，其中感知是最为基础也最决定最终控制结果的一环。

车载电脑的计算能力有限，如果感知时用的传感器多，虽然可能会收集到更多的周围信息，但是大量的数据对于车载电脑的处理能力要求更大，同时在目前的车载电脑计算能力下，需要运算的时间就更长，进而耽误最终的车辆控制。

所以对于各家自动驾驶研发团队来说，在保证能够收集足够的信息前提下，将传感器方案尽可能简化，能够大幅提高自动驾驶算法的整体运作效率。

苹果提交的论文是11月17日提交给在线独立期刊arXiv的，这也是苹果首篇公开披露自驾车技术的论文。这篇论文中最关键的技术，是苹果科学家研发的全新软件是如何改进LiDAR系统的功能以远距离识别行人和骑车人的。

这可以说是苹果无人车技术的一次大突破了。要知道在前段时间被人抓拍到了苹果无人驾驶路试车上，苹果在正式路试无人驾驶时使用的传感器方案看上去相当繁琐和落后。如果之后能够将论文中的方案运用，苹果无人车应该说还有机会继续无人驾驶的行业竞争。

从目前的技术方案来看，各家的无人驾驶车一般都使用混合传感器的方案。他们会用激光雷达，摄像头和毫米波雷达三种主要传感器，来感知周围道路，实现全自动驾驶。

原因就在于，这三种传感器各有优势也各有劣势，组合起来用取长补短。LiDAR激光雷达通过向物体表面发射光束和计算返回的时间，来测量与目标物体之间的距离以及物体的形状。

相比于基于图片的探测，LiDAR提供了深度信息，可以精确确定物体的位置和形状。然而由于3D空间采样不均匀、传感器有效范围的限制等因素，LiDAR的点云非常稀疏，密度也容易改变。

然而，苹果的团队说自己基本上解决了这个问题。

*苹果的研究团队表示他们在使用LiDAR数据发现骑车人和行人时能够获得「高度可信度的结果」，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。

但实际上，苹果已经对自家的自动驾驶车进行了调整，重点依赖激光雷达作为主要传感器。

视频显示，苹果在雷克萨斯RX450h的车顶安置了白色支架，支架前后各包含了3组十字形排布的传感器阵列。

其中垂直方向是两枚Velodyne的16线激光雷达PUCK（也可能是32线的VLP32C），水平方向为两枚毫米波雷达（清晰度不足以分辨具体型号），而垂直与水平的交叉中心则为一枚摄像头。

总共六组传感器阵列分别面向左前、正前、右前、左后、正后、右后六个方向，形成环视的探测能力。

好不好用先不说，这个传感器方案的成本还是相当高的，因为在三种传感器中，激光雷达的成本最高，也最难隐藏起来，让无人驾驶车看上去真的像“测试车”而非正常车辆。

也就是说，相对于各家都在主推的无人驾驶车，苹果的无人驾驶技术的测试意味要比落地意愿更浓。

当各家都在想尽办法用尽可能低成本且简化的传感器方案，来尽快将高级别驾驶辅助或者是全自动驾驶落地时，苹果的科学家依然在琢磨如何让激光雷达更好用。

进展还是有点慢了。

苹果的封闭在消费电子领域，确实打造出了一些真正改变世界的产品。但是在自动驾驶这种人工智能前沿领域，苹果的封闭似乎并不能吸引更多的人才，甚至因为进展缓慢还会丢掉不少人才。

硅谷初创企业Aeva在两个月前发布了一款全新的传感器，该传感拥有高精度测距能力的同时，还能测量物体的行驶速度，基本满足了自动驾驶车辆对传感器的需求。而这个公司的两位创始人，都来自于苹果的自动驾驶项目。

自动驾驶目前成了红海，各家都在朝着2021这个全自动驾驶初步商用的时间点跑。苹果虽然起步晚了，但是在不到一年的时间里，已经呈现出了截然不同的3个版本的自动驾驶车方案，足以看出发力欲望之强。

虽说各位自动驾驶人才都急忙创业，吸纳融资，但自动驾驶是个长远烧钱的活儿，投资人不会对大量的小公司保持耐心，大量人才终究会被一些大公司大集团收纳进自家团队。

乱战刚刚开始，但不久就会见分晓。

还是期待下苹果下一篇自动驾驶论文。