自动驾驶在恶劣天气下的挑战：降雨强度与故障率的关系

据外媒报道，美国汽车制造中心（center of U.S. auto manufacturing）最近发布一份报告给人工智能（AI）热泼了一盆冷水，研究结果表明，自动驾驶汽车算法在恶劣天气条件下表现并不佳。由美国密歇根州立大学（Michigan State University）进行的该项研究发现，即使是小雨或者细雨也会干扰自动驾驶车载摄像头的算法，可能意味着未来的自动驾驶车队最初只能在亚利桑那州（Arizona）、加利福尼亚州（California）和佛罗里达州（Florida）等阳光明媚的地区行驶。

密歇根州立大学的研究确定了核心问题并不在于用来探测障碍物的主要传感器-摄像头，而是用于对计算机视觉数据进行排序的算法。

密歇根州立大学电气和计算机工程教授Hayder Radha表示：“当我们运行此类算法时，我们探测功能有非常明显的退化，即使是非常弱的降雨都会造成一些很严重的问题，而随着降雨强度增加，即使最先进机制的性能都可能会几乎瘫痪。”

该大学研究人员发现，计算机视觉算法无法在小雨中探测到20%的物体，而当降雨强度增加三倍，探测故障率就会增加一倍。而秋季树叶减少、天气变冷等季节性变化因素也影响了雷达和激光雷达（lidar）等自动驾驶车辆的传感器。自动驾驶系统必须更新高分辨率地图以应对季节性场景的变化。

但是，天气所带来的问题并没有挫伤投资者们对研发自动驾驶系统初创公司的投资热情。例如，去年11月，韩国汽车制造商现代（Hyundai）就宣布投资以色列初创公司Allegro.ai，该家初创公司会将深度学习应用于计算机视觉，以实现汽车导航。Allegro.ai于2016年成立，2018年4月份完成了A轮融资，融得1100万美金，从而脱颖而出。

现代汽车公司风投服务现代摇篮（Hyundai Cradle）与该家位于以色列特拉维夫的Allegro.ai公司建立了战略合作伙伴关系，但是Hyundai Cradle没有透露投资金额，只是表示此次合作将加快该家初创公司人工智能技术的部署。其中之一就是自动驾驶技术，现代汽车公司以及越来越多的汽车初创公司都在发展该技术，而且也都取得不同程度的成功。现代表示，将把Allegro.ai的计算机视觉技术部署在导航和实时驾驶决策等汽车应用中。

其他公司也在采取短期策略，在受控环境中部署自动驾驶车辆。例如，总部位于波士顿的Optimus Ride公司正采用英伟达的Drive AGX Xavier计算平台，作为其无人驾驶车队服务的一部分，该服务覆盖社区、校园和其他指定的自动驾驶区域等地理围栏区域。