據(jù)路透社北京時(shí)間11月22日?qǐng)?bào)道，蘋(píng)果公司的計(jì)算機(jī)科學(xué)家研究了如何讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)在少用傳感器的情況下，更好地識(shí)別騎行者和行人，并把這一研究成果發(fā)布到了網(wǎng)上，這似乎是蘋(píng)果首次公開(kāi)披露關(guān)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的論文。
這份論文由周寅(Yin Zhou，音譯)和昂塞爾·圖澤爾(oncel Tuzel)在11月17日提交給了獨(dú)立在線期刊arXiv。這份論文的意義重大，因?yàn)樘O(píng)果對(duì)于未來(lái)產(chǎn)品向來(lái)嚴(yán)格保密，在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員看來(lái)不利于行業(yè)的發(fā)展。
在協(xié)助計(jì)算機(jī)偵測(cè)3D物體方面，蘋(píng)果科學(xué)家們提出了一種名為“VoxelNet”的新軟件方法。蘋(píng)果稱(chēng)，借助新軟件，在只使用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)偵測(cè)騎行者和行人方面，他們能夠獲得“十分令人鼓舞的結(jié)果”，能夠擊敗其它方法。這一實(shí)驗(yàn)使用的是計(jì)算機(jī)模擬方法，尚未應(yīng)用到路測(cè)中。
專(zhuān)業(yè)學(xué)者一般會(huì)與其他組織的同行分享研究成果。為了順應(yīng)這一趨勢(shì)，蘋(píng)果在今年7月為其研究人員建立了《蘋(píng)果機(jī)器學(xué)習(xí)期刊》。蘋(píng)果很少在這份期刊之外發(fā)表論文，目前為止尚未在該期刊上發(fā)表任何自動(dòng)駕駛汽車(chē)研究論文。
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