Hiện tại, SUBARU Lab đang keo nha cai hom nay một mô hình AI để cài đặt vào EyeSight thế hệ tiếp theo Trong khi nhiều nhà sản xuất sử dụng kết hợp radar hoặc LiDAR và camera để phát hiện các vật thể xung quanh xe và đo khoảng cách, SUBARU là hãng duy nhất sử dụng camera âm thanh nổi Ngoài thông tin hình ảnh, khoảng cách giữa mỗi điểm trong ảnh có thể được đo đồng thời bằng nguyên lý tam giác dựa trên sự khác biệt giữa hình ảnh camera trái và phải

Trong EyeSight hiện tại, các nhà keo nha cai hom nay thiết kế thủ công các tính năng nhận dạng đối tượng dựa trên thông tin hình ảnh và khoảng cách, nhưng những gì chúng tôi đang keo nha cai hom nay cho EyeSight thế hệ tiếp theo là mô hình AI sử dụng công nghệ học sâu để tự động thiết kế các tính năng nhận dạng đối tượng, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, chẳng hạn như phương tiện hay người đi bộ, từ dữ liệu học tập

Chúng tôi tin rằng hiệu suất nhận dạng có thể được cải thiện hơn nữa bằng cách kết hợp các mô hình AI với thuật toán dựa trên quy tắc sử dụng camera âm thanh nổi mà EyeSight đã tích lũy qua nhiều thập kỷ

Lái xe là công việc đa nhiệm Khi mọi người lái xe, họ đồng thời và ngay lập tức nhìn thấy người, đường, đèn giao thông và biển báo đường bộ Tôi lái xe trong khi nhận ra tất cả mọi thứ cùng một lúc và nghĩ, ``Tôi nên tránh nơi này'' hoặc ``Tôi nên tiếp tục đến đây''

Nếu bạn cố gắng triển khai nó trong các hệ thống như AI, nhiệm vụ nhận dạng phương tiện phía trước, nhiệm vụ nhận dạng người đi bộ, biển báo đường Mỗi nhiệm vụ đều yêu cầu rất nhiều xác minh để đảm bảo chất lượng keo nha cai hom nay và vận hành Một nhóm sẽ được yêu cầu tập hợp các kết quả của công nghệ nhận dạng camera âm thanh nổi và công nghệ AI rồi tạo ra một loạt kết quả có thể sử dụng được

Tại Phòng thí nghiệm SUBARU, nhóm CV (Tầm nhìn máy tính) chịu trách nhiệm keo nha cai hom nay các thuật toán kết hợp kết quả nhận dạng camera âm thanh nổi và kết quả nhận dạng AI, đồng thời làm cho chúng có thể sử dụng được để điều khiển phương tiện Nhóm CV và nhóm ML của chúng tôi hợp tác chặt chẽ với nhau và nhóm CV keo nha cai hom nay các ứng dụng sử dụng các mô hình AI do nhóm ML keo nha cai hom nay

Tôi thuộc nhóm AI nhận dạng tuyến đường và tham gia keo nha cai hom nay các mô hình AI nhằm mục đích sử dụng trong các chức năng giữ làn đường chủ động, vv Nhóm của chúng tôi thu thập hình ảnh lái xe, chọn dữ liệu cần thiết, huấn luyện AI, điều khiển phương tiện dựa trên thông tin tuyến đường do AI tạo ra và lặp lại quá trình đánh giá hành vi của phương tiện Tôi sẽ không chỉ đến Nhật Bản mà còn đi bất kỳ nơi nào trên thế giới để cải thiện hiệu suất AI Khi tìm thấy vấn đề, chúng tôi sử dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau để giải quyết vấn đề đó, bao gồm xác định dữ liệu chính xác để AI học, tự thiết kế mô hình AI cũng như thêm và cập nhật dữ liệu học tập

Ôtô nên vượt ở đâu trên đường? Trong nhiều trường hợp, vạch trắng có tác dụng hướng dẫn, nhưng trên thế giới có rất nhiều con đường khác nhau và không phải con đường nào cũng có vạch trắng Có một số con đường phải dựa vào lề đường và những con đường khác không rõ con đường sẽ kết thúc bao xa Mỗi khu vực trên thế giới đều có nhiều hình dạng đường và địa danh hiếm có ở Nhật Bản, vì vậy ngay cả khi AI được keo nha cai hom nay chỉ sử dụng dữ liệu từ một khu vực cụ thể thì cũng có thể không sử dụng được như ở các khu vực khác

Con người nhìn vào đâu và họ nhận ra ranh giới gì khi lái xe ô tô? Điểm này rất quan trọng khi tạo mô hình AI Để trẻ học, chúng ta phải quyết định các quy tắc có nội dung: ``Nếu bạn lái xe trên loại đường này, đây là ranh giới bạn sẽ lái xe'' Gần đây, tôi biết được rằng các đoạn đường bạn lái xe khá khác nhau tùy thuộc vào sự khác biệt giữa các quốc gia và nền văn hóa, chẳng hạn như Nhật Bản và Hoa Kỳ Trong hoàn cảnh như vậy, chúng ta phải xem xét đâu là câu trả lời đúng Các kỹ sư AI của EyeSight chịu trách nhiệm keo nha cai hom nay ô tô bằng cách xem xét cảm xúc và đặc điểm của người lái ô tô

Ngay cả trong những chuyến đi riêng, bất cứ khi nào tôi gặp một con đường bất thường, tôi lập tức ghi lại bằng điện thoại thông minh của mình AI không thể học những điều nó không biết nên bạn sẽ rất vui khi gặp những cảnh lái xe mới Tất nhiên, không thể bao quát tất cả các kiểu đường trên khắp thế giới, nhưng điều quan trọng là phải lái xe thay vì chỉ dựa vào danh mục và thông tin trên internet Tôi nghĩ điều rất quan trọng là chúng ta phải tự mình tìm ra vấn đề

Tôi thường sử dụng cụm từ "nhấn mạnh vào thế giới thực" làm khái niệm keo nha cai hom nay cho EyeSight Đúng là AI có tiềm năng rất lớn và chúng ta phải theo đuổi nó, nhưng liệu nó có thực sự an toàn khi sử dụng trong thế giới thực? Tôi cố gắng không quên quan điểm và sự cân nhắc này Chúng tôi không nghĩ rằng chỉ cần thêm các tính năng mới để trang trí danh mục là đủ, nói rằng, ``Bạn có thể làm điều này'' hoặc ``Bạn có thể làm điều đó'' Mỗi chức năng đều được chế tạo cẩn thận để có thể yên tâm sử dụng trong môi trường thực tế Chúng tôi đang tiếp tục keo nha cai hom nay công nghệ AI có thể thể hiện hiệu quả khả năng của nó trong thế giới thực

SUBARU nói: "Chúng tôi mang đến sự an tâm và tận hưởng" Sự an tâm đó phải có thật Đó là lý do tại sao chúng tôi, với tư cách là kỹ sư AI, lái xe và kiểm tra nó trong khi keo nha cai hom nay nó AI có thể được sử dụng một cách tự tin là có ý nghĩa