大解密：X教授和他的AutoX，到底做了什么
美国时间2019年6月18日，美国加利福尼亚州公用事业委员会（CPUC）向小马智行（Pony.ai）和AutoX颁发自动驾驶牌照，两家中国公司获得加州自动驾驶打车服务。
小马智行，由前百度工程师创办，而AutoX是由计算机深度学习领域知名学者、人称“X”教授的肖建雄创办。
肖建雄，出生于广东潮州，跟马化腾、李嘉诚都是老乡。潮州人骨子里都有经商的传统，肖建雄的爷爷奶奶、爸爸妈妈、姐姐，都是商人。
肖建雄仿佛是异类，中国香港科技大学本硕，而后到MIT读了四年博士，毕业后，在普林斯顿大学计算机系，担任助理教授，一手创办了普林斯顿大学计算机视觉与机器人实验室。三次获得Google Research学术大奖，江湖人称“X”教授。
但是，肖建雄毕竟是潮州人，初见肖建雄，白衬衫，深蓝色的西装裤，棕色的尖头皮鞋，整齐的飞机头，一副眼镜显得文质彬彬。
早在 2013 年，肖建雄就有了创业的念头，但是，在他看来，MIT四年的计算机博士，在技术层面，还达不到通透的程度。
而后，肖建雄在学术界从事了四五十个项目，三年后，肖建雄从普林斯顿大学辞职，来到硅谷，创办AutoX。
肖建雄是一个愿意冒险的人，因为做学术，99%会成名，而X教授去做商业，很难说终其一生，就能达到马斯克的高度。
我们回到自动驾驶，X教授为什么要做无人车呢？因为肖建雄掌握了自动驾驶的核心技术，自动驾驶的核心并不在于人工智能处理，而在于计算机视觉。
为什么这么说呢？AI无疑是无人车的大脑，但是自动驾驶需要的“脑容量”并不大，也就是说，自动驾驶的逻辑相对好开发。对于自动驾驶，人们更为关心的是无人车的“眼睛”：无论采用雷达成像，还是摄像头捕捉。
而计算机视觉与深度学习训练，是保障无人车安全行驶的最重要因素。在时速120公里下，0.1s的延迟或者识别错误，一个车身的距离就过去了，开车需要100%的安全。
我们看一下，目前自动驾驶的进展情况。
自动驾驶按照SAE的分级，分为0-5级。
SAE（美国汽车工程师协会）的自动驾驶等级标准
目前，国内一些高端车，有LV2部分自动驾驶功能，比如宝马的定速巡航，
可以让汽车保持恒定的速度行驶，而不用人为干预。
百度无人车，以及一些国内自动驾驶汽车，基本上处于LV3阶段，也就是
特定条件下，允许汽车自主驾驶。
X教授的AutoX公司的目标是LV4，也就是完全脱离人的控制，汽车实现智
能无人驾驶。而AutoX的“眼睛”采用的是摄像头捕捉成像。
绝大部分人认为，应该用雷达扫描探测，因为雷达可以无视恶劣天气，不
用管刮风下雨。摄像头则不行，雨下大了，还能看清吗？
这在X教授眼里，摄像头的图像识别，可以做到雷达一样的效果，经过黑夜、
大雨等天气试验，完全没问题。
更重要的是，雷达非常昂贵，汽车全身雷达比车还贵，摄像头则便宜多了，
几百美元就能批量购买到高质量的镜头。
那么机器识别图像的原理是什么呢？就是卷积神经网络，简称CNN，它实
现了图像识别的全过程，并把识别结果反馈给AI大脑。
简单的说，前方有个人，然后摄像头拍照，经过CNN，识别为人，而不是
一只羊，然后这个信号就反馈给AI，AI经过判断应该规避，则直接给传动
机构下令，进行规避。
当然过程是瞬间完成的，而且连续捕捉图像。
那么，CNN是如何知道前方是人，是羊，还是道路呢？
非常简单，CNN的过程，就是标准过滤器的功能，如下图，可以把一朵
花的像素（非常大的数据），经过不同过滤器，变成一堆像素点（非常轻量
的数据）。
实际上，我们的人眼，也不能将世界万物直接扫进大脑，那样信息量太多了，我们也是过滤的。我们首先，会注意到大体轮廓，然后会细致的观察到细节轮毂，而轮廓之外的风景，我们基本上会忽略（不输入大脑有效信息）。
那么，类似于人眼，计算机视觉，多层过滤过程如下：
这就是，机器视觉识别的过程，我们用汽车举例，就是如下过程：
输入一张照片多层识别……判断为Car，而不是Truck或者猫咪。
有人问，为什么判断为汽车呢，因为AI大脑里有各种CNN后的标准样图。CNN整个过程，就是把高清大数据，快速转换成小数据，这个小数据快速传回AI中心，立马比对出结果，然后控制中心根据AI策略，指挥汽车。
其中，CNN的核心过程，就是卷积计算，就是下面的图示，最左边是源图像的像素描述矩阵，最右面是两层卷积计算出来的轻量化数据。
我们把它做成动画，更加明显，这就是类眼的扫视功能。
当然，有人问，如果有强光，或者其他斑点怎么办？这些“杂质”，我们称之为噪音，这就是涉及到降噪处理。噪音处理很简单，让其跟周围平均化后再放进去。类似于把某个突兀，跟周围的平摊，就不再那么突兀了，类似于PS中的磨皮。
好了，关于X教授和他的AutoX自动驾驶，我们就解密到这里了。
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