无人驾驶安全问题难突破？

无人驾驶安全问题难突破？“我相信未来世界的生产力和自由，将来自大数据和智能。而深度学习的无人驾驶技术本身是一个较为年轻的领域，更新换代的速度非常快，对自己技术的实践应用是一个机会，这也是我选择无人驾驶方向的原因，”Momenta创始人曹旭东说道。

Momenta是一家刚成立不久的专注做无人车大脑的公司，核心技术是基于深度学习的环境感知，高精地图，驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。

Momenta公司的CEO曹旭东2008年毕业于清华大学，本科专业是工程力学，但对统计学有着浓厚的兴趣。本科毕业后，他顺利成为清华大学的直博生。在博一期间，他对人工智能尤为感兴趣，“当时我一心扎入人工智能计算机相关的课程，哪怕自己上课、看书、查文献都乐在其中，”曹旭东回忆说。对于AI，曹旭东可以用痴迷来形容，博一过后为AI出国深造申请了退学，即使在导师三次挽留的情况下也没能改变他的主意。

离开清华后，曹旭东来到微软亚洲研究院，因微软的技术和学术氛围留在了这里，如愿做了AI相关的研究，他所研发的视觉识别技术被用在了Xbox，Bing，How-old等知名产品。 2014年底，深度学习还似炼丹术，其中的原理无法讲清楚，而在理论研究上，曹旭东已经有了自己的一套研究方法并发表了很多学术文章，但终不能令他满意，他认为理论需要解决实际问题。

所以，为让自己的研究成果能在实践中得到验证，曹旭东曾参加了National Data Science Bowl比赛，与1000多支来自世界各地团队的选手角逐，并拿到**第二的好成绩。

“摄像头是所有感知设备中信息量*大的，需要人脑水平的强人工智能，才能从间接视频数据中提取出无人驾驶所需要的直接数据，”曹旭东称。

降低造车成本和运营成本目前*好的办法是通过众包模式让其他人承担这部分成本，这种模式其实代表性的公司已经有特斯拉这些大佬在尝试，但遗憾的是他们需要造车、读取和控制车辆行为，这需要很大的时间成本，显著慢于算法的研究节奏。“我们的想法是直接利用已有的运营车辆，避开造车、改车、控制车等过程，通过众包，就可以获得海量环境和行为数据，并构建高精度地图，再通过数据驱动的方式学习无人驾驶决策。”

无人驾驶安全问题难突破?高精度地图方面，Momenta通过多张图像存在的视差，利用点的对应关系，将图像中的2D点**到真实世界中的3D点。从基本原理出发，建立高精地图，Momenta用不一样的方式尝试解决三个难题。