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對話千尋位置CEO陳金培:智能的城市夢,靠“時空智能”實現

本文作者:王剛 2019-10-08 16:23
導語:時空成為一項最基本的數據要素

對于時間的測算,人類經歷了日晷、圭表、渾天儀、電子表乃至今天的原子鐘時代;對于空間和方向的衡量,人類從指南針、手繪地圖、谷歌地球演進到今天的空間探測等手段。可以說,人類對于時空的探索之路永不停止。

在PC互聯網時代,位置信息是不重要的,在移動互聯網時代,位置信息的重要性開始被意識到,各類地圖應用順勢而上,位置服務風生水起。尤其在智能傳感器全線爆發的當下,機器需要自主決策許多事情,小到一個簡單運算,大到一座城市的決策,就像城市大腦也在某種程度上代替了城市長官的決策。

數據描述事物的本質關聯,最簡單地莫過于時間、空間、人物與事件,而時空就成為一項最基本的數據要素。

對話千尋位置CEO陳金培:智能的城市夢,靠“時空智能”實現

在2019年的杭州云棲大會上,主打精準時空服務平臺的千尋位置首次提出AIoT時代機器所需的時空感知處理能力——“時空智能”,指出時空智能是與人工智能一樣重要的基礎能力。

“這是一個人的時空能力讓渡給機器的過程,而千尋位置的時空智能就是幫助機器具備這個能力。”

千尋位置CEO陳金培如此談到。

如何理解“時空智能”?

在目前的能力構建上,千尋位置可以提供“厘米級定位、毫米級感知、納秒級授時”的精準時空服務以及智能算法,讓機器獲得“時空智能”大腦。

從機器的角度來看,視覺智能、聽覺智能、時空智能構成了機器感知外在的基礎,假設把視覺智能比喻成機器的“眼睛”,聽覺智能比喻成機器的“耳朵”,那么,時空智能就是機器的“方向感”。

通俗點來理解,以前開車,汽車需要根據定位的信息(目的地)來做駕駛方向的選擇,但做決策的主體還是人——人賦予了車的方向感。但往后,自動駕駛汽車的級別越來越高,利用時空信息做決策的場景更加高頻,這就對時空信息的精度和分辨率提出挑戰。

當然,不只是汽車,未來的無人機以及各類具有傳感器的IoT設備都會需要時空能力,時空數據將變成核心決策數據重要組成部分。

陳金培表示,AI首先要實現“感知智能”,才能邁向“認知智能”。時空智能是機器向外感知的重要組成部分,讓機器對周圍環境進行更細顆粒度的時空感知,從而進行自主決策。

對話千尋位置CEO陳金培:智能的城市夢,靠“時空智能”實現

可以想象的是,未來隨著自動駕駛、車路協同技術更成熟,機器必然會取代人去做看、聽和把握方向,時空智能正是利用時空信息來解決這個問題。

其實現的基礎有2個:1)時空信息的相對全面性。今天,時空信息的標簽在技術上可以實現,視頻、圖像都可以被時空信息定位;2)時空信息的分辨率要求越來越高。需求催生應用,時空信息的高精度已經發展到厘米級定位、毫米級感知和納秒級授時,在L3/L4自動駕駛中被依賴程度會越來越高。

底氣在哪里?

千尋位置作為2015年成立的一家年輕公司,為何具備如此雄心來做這件事?

雷鋒網(公眾號:雷鋒網)看到它有3個基礎:

實力上夠“硬”。

千尋位置是2015年由中國兵器工業集團和阿里巴巴集團共同發起成立的,匯聚了多方資源,建設的衛星地基增強站數量、質量優勢明顯。

從實現路徑上看,千尋位置的邏輯很清晰,技術難度已克服。

千尋位置基于北斗衛星系統(兼容GPS、GLONASS、Galileo)基礎定位數據,利用遍及全國的超過2400個地基增強站及自主研發的定位算法,在本地、云端對原始GNSS定位數據進行糾偏,減少衛星、大氣、環境等因素帶來的誤差,可支持海量規模時空服務請求的并發處理。

場景正在實現。

上汽、一汽、福特、蔚來汽車、華人運通、博世、高通、ST、u-blox、華為、大疆創新、中國民航、中國南方電網、國家電網、小米集團、魅族等眾多廠商的產品已經“用上”了時空智能。

汽車的對話基礎

陳金培提到,智能駕駛是千尋位置所有業務中最重要的領域之一。

今天,中國已經成為全世界智能駕駛技術落地的最佳區域,感知、決策、執行等環節蓬勃發展。千尋位置觀察到智能駕駛對時空的需求愈發強烈。

而交通的本質是物體從A點到B點的過程,做空間位置的轉換,歸根到底是做兩件事:1)找到路徑;2)人能夠和交通過程的其他參與者進行交互。

時空信息成為這兩件事的基礎。

實現第一點就是找到路和方向,很簡單。實現第二點,就必須依靠數據的流動和交互,這也是V2X(車用無線通信技術)那么重要的原因——V2X通過整合全球定位系統(GPS、北斗等)導航技術、車對車交流技術、無線通信及遠程感應技術奠定了新的汽車技術發展方向。

陳金培指出,在未來,如果只是做單車智能,是做不到安全駕駛的,基于雷達和機器視覺來判斷行車環境,出錯概率會很大,只有V2X發展起來,實現車路協同,安全駕駛才能實現。而實現V2X,賦予其最基本的時空基準就是必要一環,也是數據“統一對話”的客觀基礎。

城市的時空數據“剛需”

不僅汽車場景需要這種時空基礎,很多其他場景亦如是。

比如在城市里,分布在街道、商場、居民樓等地方的攝像頭,監控著城市的交通、自然狀況、大型設備等,保護市民安全,并且開始用人工智能來分析視頻,但是也會遇到問題:想看一條路完整的交通狀況,必須要對這條路上所有攝像頭的數據進行拼接,而拼接的前提是必須知道每個攝像頭視頻流的時間和空間數據。

一旦時空數據缺失,就拼接不起來,時空錯亂。

陳金培提到,千尋位置會把自有的模組硬件(千尋魔方:高精度定位模組)加入到這些攝像頭中,提供精準的時空服務,給視頻流指出打上時空標簽。

如此一來,城市發生的事情就會在同一個時空基準下被記錄和反饋,城市的應用才有基礎做升級和更高效運轉。

差異化玩法,讓智能城市夢實現

算法,成為千尋位置目前的核心能力之一。其中主要包括平臺算法和智能終端算法。

據了解,平臺算法會通過遍布全球的大量基準站衛星觀測數據反演真實空間環境場景,基于復雜的誤差處理算法,實時反演地球大氣變化狀況,并對衛星信號的受干擾程度進行預測和估計,修正或減弱空間大氣對定位授時等方面的影響。基于千尋位置長期積累的數據基礎,已和阿里達摩院進行了長期深入的合作,以期采用人工智能模擬算法,解決復雜的空間大氣建模問題。

智能終端算法層面,則是基于歷史的數據基礎,綜合定位結果,觀測數據質量,信號干擾程度等各方面因素,智能化判斷設備在何種環境下作業,并自適應調整和修正模型參數,啟用不同策略下的算法模型,達到定位數據的最優化處理。比如,當遇到信號遮擋、屏蔽等情況,衛星信號被頻繁地反射,此時算法會作出判定,將非原始信號降權或剔除,得到最精準的信息。

對話千尋位置CEO陳金培:智能的城市夢,靠“時空智能”實現

這利用的是千尋位置的分布式架構,同時會大量使用到千尋魔方這個模組產品,匹配最好的時空智能算法。

“隨著公司的發展,我們的客戶群體正變得越來越豐富,我們對于這個產業的思考、對于客戶需求的思考、對解決方案的思考越來越深入,內容就會慢慢發生一些變化。”

陳金培說,目前,使用時空服務的終端主要是手機,使用主體是人,隨著物聯網時代的到來,時空服務的使用者就是數以百億計的“機器人”,它們對時空服務的需求更高、依賴性更強,使用頻率將是幾何級數的增長。

暢享未來數字城市,高精度的時空服務,最終將成為一種市民觸手可及的公共服務。而千尋位置將一直通過這種智能的方式,通過生態的建設,讓城市不斷進化迭代下去。(雷鋒網雷鋒網)

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