威盛唐亮：产学研整合，推动下一代智能驾驶人才培养

新智驾按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。

本次峰会智能驾驶专场上，威盛电子高级技术总监唐亮，为与会者们带来了一场精彩纷呈的“产学研整合-推动下一代智能驾驶人才培养”报告。

实际上，威盛电子在车载领域，凭借嵌入式及计算机视觉领域的研究成果做了大量关于智能驾驶方面的工作，主要针对商用车队、矿卡、巴士等车型，以车载AI系统及车载AI双镜头监控仪为硬件基础，配套DMS驾驶员监控、ADAS辅助驾驶、SVS全景环视、传感器融合等软件算法，并针对学校发展有威盛任我行智驾科研平台。

基于威盛任我行智驾科研平台原型无人车系统，在封闭园区指定范围内，可以做到自动行驶抵达目的地。同时通过激光雷达、超声波雷达、惯性导航等，已经可以自主避障，实现了 L4 级别的自动驾驶。

同时，唐亮称目前相关技术人才培养，很多大学都处于科普阶段，目前中国的人工智能领域人员缺口是 500 万，威盛希望通过自己的努力，借助威盛任我行智驾科研平台以及系统，帮助百万学子走入 AI 和自动驾驶产业。

以下是唐亮的演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑：

大家好，我是威盛电子的唐亮。我今天介绍的题目是“产学研整合-推动下一代智能驾驶人才培养”,主要介绍威盛任我行智驾科研平台。演讲内容包括三部分：一是介绍威盛电子；二是介绍威盛电子在人工智能方面做的工作；三是介绍威盛任我行智驾科研平台。

完成从传统嵌入式平台到人工智能嵌入式平台转变

威盛电子成立于 1987 年，是嵌入式平台及解决方案提供商。公司总部在 1992 年从美国迁至台湾台北市。CEO 是陈文琦，目前有 2000 多名员工，拥有专利 6000 多个。

国内在北京、深圳、上海、台北等地设有研发中心，国外在美国奥斯丁和福利蒙特市设有研发中心，东京有销售分部。

威盛电子 1987 年成立至今，从最底层的 CPU、GPU、芯片组设计，到自行研发嵌入式主板，最后成功研发嵌入式系统。如今把计算机视觉、人工智能结合进来做终端智能化工作，一路走来将近 30 多年的历程。

30 多年的时间，最初威盛主要涉及领域都在 PC 领域，主做系统设计、I/O 集成、无线网络连接等。最近十年我们集中在人工智能方向，结合深度学习，增加了很多人工智能功能，完成了从传统嵌入式平台到人工智能嵌入式平台转变的过程。

如今威盛人工智能工作很多是在视觉方面，基于 GPU 的积累，视觉上主要做物体识别，应用于智能工厂，比如硅片识别、流水线瑕疵产品的识别等。

视觉领域自然少不了人脸识别，所以威盛做了大量关于人脸识别方面的努力，很多产品已经落地。语音方面，不论是在线还是离线语音处理，也已落地了很多项目，尤其在智能家居、智能医疗方面有很多实际项目落地。

车载领域，借用嵌入式领域的工作成果和视觉研究成果，在辅助驾驶方面的工作主要针对：DMS、驾驶人身份识别、ADAS 方面，已有 Mobile360 系列产品落地。

威盛电子人工智能主要集中在边缘端，目的是为实现终端智能化，在智能制造、智能医疗、智能商务、智能交通等各个领域都有人工智能方面的产品落地。

为什么开发威盛任我行智驾科研平台？

与学校、厂商合作过程中，需要把代码、项目、技术移交给对方，如果仅仅把源代码给对方，这样做很可能无法顺利交接，原因在于开发流程、编译环境以及使用习惯不同，中间缺乏一个完整的系统做这件事。

基于这些因素，为方便输出技术，威盛借助在人工智能领域的经验积累，开发出任我行智驾科研平台。该平台功能包括：用户管理、代码管理、开发测试、编译环境、自动部署等一系列的流程工具，同时也包括人工智能模型训练、模型优化、自动标注等人工智能方面的基础工具。

对外接口一方面是面向用户操作的人机界面，可以在该平台做编译、开发等工作。另一方面是对终端的访问接口，可以实现终端的管理、数据上传、数据分析以及自动更新等。

在底层，平台同样提供了跨平台的部署能力，可以部署到私有服务器上，也可以部署到公有云上，并提供扩展功能。

借助这套人工智能开发平台，可以很好地把威盛技术结合在一起，输出到科研学校、科研单位或者合作伙伴。

任我行智驾平台有一部分是车载视觉开发平台。可将车载视觉的：硬件、软件、代码、SDK，平台相结合。硬件部分，车载视觉控制器采用高通 820 的芯片，可以接到 9 个摄像头，实现人工智能、视频拼接等操作，利用平台可以开发智能座舱等。如果只是想在小的领域做研发，比如需要做 ISP 性能提升调整，有了这个平台一两天时间就可以完成部署。

有了车载视觉开发平台就可以开发关于自动驾驶方面功能，如：道路交通标志识别、盲点监测、前车防撞预警、3D 环视/行车记录等。

除在应用层开发，该套系统也能调整人工智能模型、物体检测、行人检测、面部检测、调整模型和训练素材。

DMS 作为驾驶员行为监测系统，通过图像输入，对面部、身体形态分割，把信息输入到深度卷积神经网络，识别各种不同的行为，并分析这是危害驾驶还是安全驾驶。有了 DMS，就可以实现深度神经网络的图像识别功能，捕获司机驾驶行为并自定义报警，目前已经可以识别 十几种驾驶行为。

环视系统作为现在的标配，当拿到统一模块直接上车就可以使用。Tier 1 在这个领域已经做的非常好，拿到完整的开发包，可以自己调整，最多接 9 路摄像头，正常的话接 4 路就可以了，前后左右。有些摄像头数据拿过来可以做标定工作，通过拼接了解整个流程，做任何想要做的事情。有了 SVS 代码，也可以了解计算机视觉动态拼接是怎么实现的，了解关键点在哪里，如想在里面做小的调整，这些可以进行实现。

ADAS 领域有很多辅助功能，基于此，威盛在开发平台上开放了接口，便于学习、了解。包括盲点检测、前车防撞等，都是基于视觉、毫米波雷达等对物体距离、对物体的判断，根据这些信息做逻辑分析。

基于任我行平台实现 L4 级别的自动驾驶

（编辑：焦作站长网）

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