原作者/Eran Shir
编译/ 白丽媛
近些年来，车和车（V2V）、车和万物（V2X）的信息交换系统，一直都被宣扬是未来安全感知和防碰撞技术的核心。乘用及商用车可以通过它们交换轨迹、速度等实时信息，提供最新的交通和道路危险情况，增进未来的安全辅助功能。
如今，V2V尚未引发驾驶革命，但它已有潜力提高安全性，并在未来成为驾驶中不可或缺的一部分。这意味着，它将以诞生时无法想象的方式实现这一目标。
这么说是因为V2V未来将在很大程度上依赖一项最初构想时没考虑的技术：汽车摄像头。
V2V 最初被设计为一种通过极低带宽交换传感器数据的系统。它的早期设计者没有考虑使用视觉数据、人工智能或可支持基于视觉数据的连接。然而，随着汽车摄像头普及，它们可能也将改变V2V及其提供的系统。
汽车摄像头将在未来几年内变得无处不在，每辆车的四周和车内都会安装多个摄像头。现阶段，摄像头主要被当作驾驶员的第二双眼睛：倒车时显示车后影像，以及支持ADAS系统，实现泊车辅助和自动驾驶。此外，行车记录仪还有出色的取证能力。它们可以记录重要的事情和碰撞事故，并正在演变成安全设备，就像智能门铃一样。然而，这些摄像头仍然无法创建能与其他车辆或基础设施通信的数据，它们的视觉数据不会被运出车辆。它们没有被融入人工智能，数据也没有共享。如果汽车摄像头能够向其他车辆传达它们在世界上「看到」的东西，会发生什么？这就是汽车摄像头比传统V2V做得更好的地方。视觉是终极传感器。因为它比其它传感器“看到”更多的世界，所以它能收集到更多的数据。做个假设，这里有一个坑洞，只使用传感器的汽车，撞到坑洞、急刹车或急转到旁边躲避。系统通过传感器数据可以推断出这是一个坑洞，然后在缺乏任何视觉验证，就将这些数据发送给邻近的车辆。的确，传感器数据可以很全面，也有很多好的方法对其进行分析，但是你能肯定你遇到的就是一个坑吗？相反，有了视觉数据，坑洞就会被摄像机真切地「看到」。人工智能应用到视觉数据上面，即使汽车没有转向、刹车或撞上坑洞所产生的的异常数据，也可以「看到」坑洞。这意味着你将更早地发现问题，不会像现在很多汽车这样重复犯错。空闲停车位识别是视觉强于传感器数据的另一种场景，该功能可助驾驶员找到街上可用的停车位。如果大规模部署，它可能会大幅减少城市中心的拥堵和绕路情况。如果是基于传感器的停车位识别，要有检测车辆停入驶出的传感器。我们估算，这种方法一天最多能找到3-4个可用车位，而且很难判断识别结果是否正确。这是因为它们只能将实际停过的车位标注进可用数据中。将它与基于视觉的停车位识别比较，后者在停车前就完成了数据收据。汽车在街上行驶可能会看到许多空闲车位，包括它不会停入的那些。后者产能的数据可以标注出大量空闲车位。事实上，在米兰的一项研究中，车辆通过视觉识别，每小时可以检测出30-40个空闲停车位，而前面提到的传感器方案，一整天只能检测出3-4个。
该系统还适用于许多其它驾驶场景：行人、道路危险以及感知工作范围的作用。当汽车开始交换它们识别到的环境信息时，就可以做出多样性选择。
如连环碰撞这类危险的事故，就是一个很好的例子。对于标准V2V来说，系统要依赖于所有碰撞车辆的V2V技术。它要感知到一整串车的碰撞数据，才能推断出发生了连环相撞。然而，有了视觉数据，一辆车只要「看到」连环碰撞，并创建出正确的警报，就可以发送相同（更准确）的信息。视觉优势是有代价的。与最初设想的V2V不同（可想象成行车期间可以获取到有车辆在「前方急刹车」之类的视距外信息），视觉数据需要连接和计算能力。连接就是带宽。视觉数据数量很庞大，当前的网络无法轻松传输。这是5G网络发挥作用的地方，但还不是全部。基于视觉数据运行的人工智能模型也需要计算。这有助于提升数据的理解能力，「看到」一个坑，识别一个停车位，感知可行驶范围或危险。我们的目标是构建出一套智能、低数据传输负荷的方案。这需要聪明地在这两个指标间进行平衡，以避免成本超支和信息延迟。视觉识别是对原始V2V的一个重要补充。最初的技术设想只是向附近的其它车辆共享信息，这意味着在V2V世界中穿行的可能是一堆「我正在做什么」的混乱数据。例如，在寻找空闲车位等场景中，这些信息几乎没有任何意义。解决方案是在一个区域内共享多辆车的视野，就像为你附近的车辆绘制高清地图。这需要每辆车都可以单独提供数据，以便通过共享数据创建更大的画面。这也可以让系统更好的整理出空闲车位，道路危险信息将更全面、也更有价值。从长远来看，视觉共享还可以成为丰富导航地图信息的新方式，目前地图主要依赖用户输入、GPS等传感器。建立视觉共享却不会容易，尤其是当数据来自不同制造商的不同汽车时。但幸运的是，新的标准即将出台。新体系将使全部车辆都以同种标准化的方式共享即时道路信息，连接和计算也得到优化，使这种视觉共享在经济上可行。V2V和V2X是围绕设想时的可行或短期可量产的东西构建的：低带宽通信、「简单」的传感器数据、不做计算。汽车摄像头、5G和计算技术的普及，使人们能够构想V2V这类应用的发展路线，它们将比以前更有价值。这些系统可以更全面的传达道路及其周围环境信息，使驾驶更加安全。关于作者：Eran Shir是Nexar的创始人兼首席执行官，Nexar是Nexar dash摄像头的制造商，也是众包街景视觉数据的供应商。原文链接：https://www.automotiveworld.com/articles/car-cameras-will-transform-v2v/
