当3D显示遇上AI 汽车还有比自动驾驶更让人羡慕的功能

裸眼3D+面部解锁+抬头控制,汽车将会变得更贴心!

想象一下,当你走近汽车,做个微笑,汽车就解锁了;坐进车内,眼前立刻呈现一幅3D仪表界面;也不需要你动手,随着眼球追踪或头部动作,显示界面就能自动切换;随着车内乘客营造的不同气氛,界面风格也随之变化……这些听起来是不是很科幻?

实际上,这是一家美国华人AI公司开发的车载人机交互系统“Noah”(中文名“诺亚”),这家公司名叫Mindtronic AI(简称MAI),致力于车载人工智能终端设备的研发与出产。凭借Noah,他们还拿下了CES 2018创新奖。

这套产品在北美CES上展出,供现场媒体参观体验,当然,我们也在现场!

而总的来说,这套产品吸引大家的亮点主要有三:

其一,多维面部识别(multi-dimensional),解锁方便快捷、一扫即认,并与手机link。

它采用了不同于iphoneX的解锁方式,简单来说,iphoneX的面部识别是一个维度的,只要脸型确认就可解锁,而MAI在这个基础上还要增加一个面部password,总之只有脸型和动作都匹配了才算成功。这种多维的面部识别解锁技术,可以避免这种非此即彼的矛盾,既可以提高识别率,又可以极大的提高安全性。

其二,裸眼3D显示,融入AI智慧,界面因人而异。

现如今,3D显示在生活中很常见,但用在车上却绝对是创新。特别是在开车过程中,眼睛与屏幕时刻相对移动的情况下,如何确保始终看到清晰的影像。

其三,抬头控制技术(Head-up Control),更直接更安全的人机交互方式。

通过对驾驶者视线的快速捕捉从而了解其意图,整个调用菜单,对选择项的确认执行都不需要用手触碰。这种操作未来甚至可以用于更多行业,比如计算机业(新的控制方式),游戏业(各种游戏的体验完全改变),广告业(互动型广告),会改变很多行业的游戏规则。

无论多维面部识别、裸眼3D显示还是HUC技术,都必然对AI软硬件有较高的要求。而对于大部分的人工智能技术来说,运算都需要更高计算能力的云服务器和大量数据才能完成,这些应用放在银行,交通控制中心等保持互联网全时接入的地方没问题,但放在汽车里就有问题了!因为汽车在行驶中不可能始终联网,而且也不能保证是连接到LTE或者更高速的无线网络。

如何解决这个问题?

软件算法成“祖传配方”

人工智能的计算量大,对processor要求很高,要在一个嵌入式系统里快速完成计算,所以先进的算法很重要。曾经DeepMind也邀请了法国国家围棋队总教练、职业棋手樊麾担任AlphaGo的测试工程师,调整机器算法,这才有了在围棋界不可一世的AlphaGo。

MAI同样也另辟蹊径的找到更低运算量、更巧妙、也更快速的算法,这里需要提到的就是MAI的创始人兼CEOSharon Jiang,MAI人工智能独特高效的算法主要来源于她。

Sharon来自于德克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)里的人工智能实验室,是全球排名前10的人工智能与计算机科学实验室(出自US News)。

在创立Mindtronic AI公司时,她就连同其他技术创业者一道,仔细研究了手机产业发展与人机交互的关系,并深入学习了车载人机交互系统的发展历史,然后断定,智能手机模式的人机交互不能完全套用在车机系统里,车载系统的交互系统需要克服很多因为汽车行驶不连续的扰动而带来的工程障碍,并需要大量的AI人工智能才可以实现车载应用场景下的人机交互。

在Sharon的领导下,MAI的软件工程团队主要致力于人工智能的机器学习(machine learning),计算机视觉(computer vision),机器人学(Robotics)和人类行为推断(human behavior inference)等研究的方向。

硬件系统就是配方的调料

有了配方没有好的调料也是枉然,Noah能高效运作的另一个重要保证就是硬件系统。得益于在台积电(2008-2012)主持IC设计的经验,Sharon在给出软件解决方案的同时,也同步对硬件结构作出了完整的设计。

任何汽车都不可能永久安装一台强大、高能耗的服务器来帮助实现智能驾驶,依靠云端服务器完成数据计算与传输对运动中的汽车来说也是不现实的,解决办法只有一个——嵌入式系统,而且为了考虑成本,必须结合消费级与车规级各自优点的嵌入式系统。

现在的Noah就是一个嵌入式系统解决方案,在本地即可完成所有的人工智能数据量的计算和判断。

总结

这套基于AI和3D技术的交互系统,可以说彻底颠覆了现有车机给消费者带来的固有印象,MAI将这套应用了大量人工智能科技,行为预测与推断和高度集成嵌入式计算系统的方案定义为MHI(机人交互系统),这可能是世界上第一台机器作为第一人称,通过对人的生物信号的判断从而向人类主动提供服务的交互系统。

而且这不是一套实验室的产品,也不是为了拿奖的科技噱头,而是马上到了量产阶段的产品,所以,或许很快我们就能看到它在汽车上的应用。

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