申请专栏作者
您的当前位置:主页 > 智能驾驶 > 正文

Intel 怒呛 Nvidia,竟是因为自动驾驶安全模型抄袭

来源: 时间:2019-04-06
请点击下面的广告后浏览!

Intel 怒呛 Nvidia,竟是因为自动驾驶安全模型抄袭问题?

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

▲Intel 怒呛 Nvidia,竟是因为自动驾驶安全模型抄袭问题?

  可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

最近,英特尔(Intel)与辉达(Nvidia)再次站在同一起跑线,这次两家巨头要在自动驾驶安全模型对决了。什么是「安全模型」?简单来说,就是基于数学验证模型的策略,专为自动驾驶而生。 可思数据-人工智能资讯平台

 

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

前不久,Nvidia 在 GTC 2019 公布自家安全模型「安全力场」(SFF),开始用软件定义硬件。2 年前公布过责任敏感安全模型(RSS)的英特尔/Mobileye 就坐不住了。 内容来自可思数据

  可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

25 日,英特尔也针锋相对地发布一篇文章。

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

  本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

英特尔/Mobileye 毫不客气的表示,对手的 SFF 模型只不过是 RSS 模型的「复制品」。英特尔怒火中烧可以理解,Nvidia CEO 黄仁勳在上周 GTC 2019 将 SFF 描述为自动驾驶业的「第一个」(同类型)安全模型,简直不把早就诞生的 RSS 放在眼里。
Mobileye CEO Amnon Shashua 直截了当指出,SFF 非常像 RSS。「你肯定能想像到,我们听到 Nvidia SFF 时的惊讶表情」。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

  可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

失败的谈判 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

  内容来自可思数据

事实上,去年 Nvidia 与英特尔进行过多次谈判,议题就是在自动驾驶安全面合作。不过,双巨头峰会最终不欢而散,互存芥蒂的双方没能携手迈向未来。
英特尔声称,Nvidia 表达过在 RSS 安全模型合作的意愿,但去年底双方却半途而废。

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

「Nvidia 选择退出合作,我们很诧异」,Shashua 文章写道。在英特尔看来,一切都是 Nvidia 的错。

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Shashua 强调称,「在我看来,SFF 只是 RSS 的拙劣模仿。当然,它披上黑绿色(Nvidia 的颜色)外衣。要说这个安全模型有什么创新,恐怕只能在语言描述里找了。」 内容来自可思数据

 

内容来自可思数据

Nvidia 当然不认同 Shashua 的说法。Nvidia 自动驾驶软件部门副总裁 David Nister 受访时回应,「我们的 SFF 安全模型几年前就立项了,更注重基本防碰撞核心原则,而非 RSS 那样设定一大堆规则与例外。SFF 使用的算法和数学验证模型都是 Nvidia 自行开发,没有抄袭英特尔。」

可思数据

 

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

Nvidia 退出与英特尔的合作,主要是因对方设定的框框架架太多了。Nvidia 汽车业务主管 Danny Shapiro 称,对方坚持要 Nvidia(和其他合作夥伴)精准执行 RSS 的方程序。随着业界安全模型不断进步,Nvidia 发现与英特尔合作很难持续获得成效。

内容来自可思数据

 

可思数据-人工智能资讯平台

Nister 也承认,「诚然,业界只有一个安全模型标准最好,不过在现实世界,不同驾驶、不同车辆分享相同的道路,因此安全模型也得学会和平共处。」
英特尔/Mobileye 虽然先踏上 RSS 这条路,但在 Nvidia 看来,「英特尔不能武断规定别人必须按照 RSS 规矩来」。

可思数据

 

可思数据

SFF vs. RSS 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  内容来自可思数据

不过,Shashua 文章的料可足得很,他甚至直接对 RSS 和 SFF 点对点比较,并由此得出两个安全模型几乎一模一样。也许两家的安全模型在某些方面还是稍有不同,但 Shashua 觉得小地方完全可以无视。
在他看来,Nvidia 缺乏透明度。
  可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

英特尔发言人表示,从 Shashua 的文章可看出,「SFF 在主要概念与 RSS 难以区分」,而 Nvidia 模仿的拙劣之处在于模型主要成分有缺失,且没有明确定义。在她看来,SFF 所谓的「安全程序」和 RSS 强调的「适当回应」还是有较大差距。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

  本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Shashua 则强调,RSS 的术语中,「适当回应」是整个架构的绝对核心概念。「在我看来,想真正应用自动驾驶安全模型,你就得明确定义这种适当回应,而这是 Mobileye 一直在做的。」 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

 

可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

光听竞争对手互呛多无聊,还是多听听旁观者的意见吧。 内容来自可思数据

 

本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Strategy Analytics 公司全球汽车业务高级主管 Ian Riches 就表示:「从现在得到的讯息来看,Nvidia SFF 确实和英特尔 RSS 没什么明显差别。」他解释。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

 

可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

「Nvidia 在 GTC 2019 宣称 SFF 模型有逐帧分析能力,且还能以更佳方式同时解决纵横双向的探测任务。Nvidia 现在还只是口头说说,并没有实际证明 SFF 到底多强大。」

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

可思数据-人工智能资讯平台

虽说 Nvidia SFF 有些似曾相识,但英特尔真的值得为这件事大动肝火?

英特尔也有解答,发言人表示:「山寨版 RSS 只会让人迷惑,甚至导致许多公司抛弃开放安全模型。眼下,一些公司为了自身利益还在坚持用不透明的安全模型,但英特尔相信这对市场发展没有任何助推作用。」

内容来自可思数据

 

可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

发言人还强调,「我们的安全模型完全透明且对所有公司开放,英特尔欢迎大家将 RSS 应用到自家解决方案,就像百度。」 可思数据-人工智能资讯平台

  可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Riches 表达与英特尔相似的担忧,他担心安全模型的增殖会受影响。「RSS 面世时,英特尔花了大量资源推向幕前,甚至愿意提供所有材料以便第三方公司实际应用。发布之后,英特尔还多次升级 RSS。」 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  内容来自可思数据

英特尔的担心在于,如果大量安全模型「泛滥」,大家就不愿敞开胸怀,因为保护自己的 IP 会变得比推动创新更重要。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

当然,Nvidia 也给 SFF「开放和透明」的定位,Nvidia 甚至宣称「SFF 是能结合任何驾驶软件使用的开放平台」。 内容来自可思数据

 

可思数据-人工智能资讯平台

GTC 2019 时,Nvidia 表示:「运动规划堆栈中的安全决策策略,SFF 会监控并阻止危险行为发生。它已能区分躲避障碍与各种复杂的道路规则。」
安全模型选边站?

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

 

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

那么,自动驾驶业安全模型已开始选边站了吗?还真是这么回事。

Riches 透露,Mobileye 已获得法雷奥、百度和中国智能交通系统(ITS)力挺。除此之外,大众汽车、以色列 Champion Motors 和北京公交公司也会采用 RSS 模型。Nvidia 方面,Shapiro 则大方承认,现在还没有公司支持 SFF。

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  内容来自可思数据

授权怎么玩?

内容来自可思数据

 

内容来自可思数据

如果 RSS 能一统江山,未来英特尔是不是要收授权费?在 Riches 看来,英特尔确实想走授权模式,但不会收费。不过,收不收费这个问题上,英特尔发言人明显有些「动摇」──「免费授权确实是我们的初衷,但 Nvidia 这一手让人心生疑问,保持透明是否就有好报?」

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

文章最后 Shashua 总结,「我们希望辉达能在『安全程序』细节方面更透明,这样业界才能评估 SFF 的安全和效能。」同时,他还希望「SFF 的『安全程序』是基于自主创新,而非模仿 Mobileye 的领先技术」。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片

Copyright©2005-2019 Sykv.com 可思数据 版权所有    网站地图   联系我们  

人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯

扫码入群
咨询反馈
扫码关注

微信公众号

返回顶部