悄悄布局無人駕駛 蘋果為導航系統申請專利

摘要：周四公布的一項專利申請顯示出了蘋果進軍無人駕駛的野心。這份名為「自主導航系統」的專利申請顯示，蘋果從 2015 年就開始就開始就相關技術進行研究。在專利文件中，蘋果公司描述了讓自動駕駛汽車導航更高效的方法，減少了不斷重複製作詳細地圖的需要。

周四公布的一項專利申請顯示出了蘋果進軍無人駕駛的野心。

美國專利商標局星期四公布了一份名為「自主導航系統」的專利申請。蘋果從 2015 年開始就在為該專利進行研究。在專利文件中，蘋果公司描述了讓自動駕駛汽車導航更高效的方法，減少了不斷重複製作詳細地圖的需要。

該專利申請指出，許多自主車輛系統基於靜態資訊（如地圖）進行導航，並使用傳感器識別變化元素的實時資訊，以減少自動駕駛汽車對計算的需求。

而蘋果則採取了不同的做法。蘋果的系統將能夠在不需要任何設備提供任何數據、不需要本地儲存任何數據的情況下，自動驅動汽車。

蘋果的技術計劃使用計算機模型、傳感器和處理器來預測路線。

上月末，蘋果研究人員頗為罕見地公布了一份關於自動駕駛技術的論文。

華爾街見聞此前提到，在這份 11 月 17 日發布於在線期刊《arXiv》的論文中，蘋果研究人員 Yin Zhou 和 Oncel Tuzel 詳細闡述了蘋果自動駕駛技術是如何探測行人和自行車的。

論文顯示，蘋果自動駕駛技術主要依賴一個名為「VoxelNet」的方案來探測 3D 物體：只使用 LiDAR（光學雷達）探測，整個功能通過複雜的計算機視覺和人工智慧執行。

LiDAR 是目前自動駕駛技術中主要使用的技術，通過向物體表面發射光束和計算返回的時間，來測量與目標物體之間的距離以及物體的形狀。相比於基於圖片的探測，LiDAR 提供了深度資訊，可以精確確定物體的位置和形狀。

然而由於 3D 空間採樣不均勻、傳感器有效範圍的限制等因素，LiDAR 的點雲非常稀疏，密度也容易改變。

儘管目前該技術只是進行過計算機模擬測試，但是研究人員在論文中表示，他們認為 VoxelNet 的性能要大幅優於目前最先進的基於 LiDAR 3D 探測方法。

早就低調布局的蘋果直到 2016 年底才首次承認。在當時寫給美國國家高速公路監管機構的信中，蘋果表示正在「重金布局機器學習和自動駕駛系統」。

隨後在今年 4 月，蘋果公司又獲得了美國加州車輛管理局的許可證，可以在加州公路上測試無人駕駛汽車。

當無人駕駛汽車的大戰硝煙四起的時候，蘋果 CEO 庫克也在今年 8 月打破沉默，表示創造自動駕駛系統是「所有 AI 項目之母」，他還表示，蘋果是從「核心的技術角度」關注自動駕駛技術。

『新聞來源／華爾街見聞』