【新智元導讀】近日，在國際最大的自動駕駛計算機視覺演算法集KITTI中，阿里一舉囊括三項道路場景分割任務第一，包括UMM_ROAD（多車道）與UU_ROAD（鄉村車道）兩項特定場景評測任務，及整體場景的綜合評測任務URBAN_ROAD。種種跡象表明，阿里的無人駕駛計劃正加速朝既定方向前進。

繼機器閱讀理解打破世界紀錄、精準率首次超越人類之後，阿里巴巴又在一個領域獲得突破：奪道路場景分割任務世界級技術第一，與自動駕駛緊密相關。

近日，在國際最大的自動駕駛計算機視覺演算法集KITTI中，阿里一舉囊括三項道路場景分割任務第一，包括UMM_ROAD（多車道）與UU_ROAD（鄉村車道）兩項特定場景評測任務，及整體場景的綜合評測任務URBAN_ROAD。

道路場景分割準確率獲第一

KITTI數據集由德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院聯合創辦，是國際公認的最大自動駕駛計算機演算法評測數據集。

多樣性是KITTI數據集的最大特點，涵蓋城市、住宅區、道路、校園、行人等五大場景，採用更適合自動駕駛的BEV視角評價方式，包含眾多難度較大的無標識線道路，是自動駕駛技術研發必選的調測平台。

道路場景分割在自動駕駛領域至關重要，主要應用在自動駕駛中的可行駛區域劃分、自動駕駛路徑規劃、高精地圖構建以及輔助駕駛的AR導航。

大多數自動駕駛研究機構都能做到對城市道路的大塊分割，但對於邊緣路面，例如路岩石、車輛沿路停靠等還存在很大識別難度。如何把道路邊緣分割的更為精細，是目前的主要攻堅方向。

由機器視覺科學家任小楓帶領的視覺技術團隊提出基於在線難樣本挖掘的網路學習方法，同時在網路中增加在線數據增強模塊，及全局特徵、局部特徵融合機制，提升網路特徵的表徵能力與推廣能力，解決道路分割問題中的道路邊沿與車輛周圍路面分割不準確、陰影干擾等問題。

最終以96.06%、97.70%的分割準確率分別獲得UU_ROAD（鄉村車道）、UMM_ROAD（多車道）兩項特定場景評測任務第一，96.76%的準確率獲整個道路場景分割綜合評測任務URBAN_ROAD第一。這也是阿里巴巴首次出現在KITTI道路場景分割的排行榜上。

阿里發力自動駕駛

雖然阿里巴巴奪得道路場景分割任務世界級技術第一，不過，阿里巴巴方面卻向澎湃新聞否認阿里將進軍自動駕駛業務。矛盾的是，阿里雲卻在其官方微信中寫出「阿里巴巴布局自動駕駛技術」的標題。

對此，阿里官方解釋：「自動駕駛技術只是基礎科研的一部分，做技術研究不代表業務布局。」

據媒體報道，在任小楓團隊以外，阿里AI Lab的一支團隊負責開展自動駕駛相關研究，這支團隊里有很多來自前nuTonomy員工，nuTonomy被冠以「致力於自動駕駛技術商業化最激進的公司之一」，主要針對全球自動駕駛按需出行服務市場研發專有的全棧式自動駕駛軟體解決方案。去年10月24日，汽車零部件供應商德爾福宣布以4.5億美金收購了nuTonomy。

在互聯網造車領域，百度被認為是跑的最快、布局最廣的互聯網公司，而阿里和騰訊則分別在智能車機（研發AliOS系統，專註內容生態等）和投資上見長。不過，最近以來的這些跡象表明，阿里在自動駕駛業務上已經發力。

據阿里雲介紹，阿里巴巴長期佔據KITTI的車輛檢測世界冠軍，近日還獲得行人檢測項目第一，在計算機視覺國際頂級期刊和會議TIP、ACM MM等發表多篇論文，向世界展現阿里的技術。

目前，阿里已宣布與上汽、本田、福特等車企進行合作，提供車載導航儀等利用語音操作車載終端的系統。

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