7/31日Comma AI在美國舉辦一場發表會叫做comma con，除了發表第四代產品Comma Three同時也說明comma的發展過程與技術架構，就像是一場開發者大會。這個大會內容含金量很高，我們來看看他們到底說了什麼吧？
2016年Comma發表第一代comma one的首部曲產品時，在Techcrunch會議上拿出一支手機說可以讓車子自動駕駛，當時世界跟現場的人都覺得George Hotz瘋了，自動駕駛這麼高科技，怎麼可能被一支手機取代？那其他車廠不是丟臉到家了？
到底comma是如何辦到的?
這一方面是車廠為了佈局自動駕駛的前瞻部屬，一方面也打開了汽車可以被設備控制的潛能。
現代具備Level2能力的車種，都有三個關鍵設備，一個是毫米波雷達、方向盤發動機以及視覺鏡頭。
所以我們只要能連接車用的通訊設備，加上資料的解讀與轉譯發送，我們就擁有了ADAS通訊通道的控制權。Openpilot就是給車子更好的訊號，就可以讓車子在原本ADAS架構下升級輔助駕駛的能力。
Openpilot的架構就是手機執行視覺辨識，透過一個Panda的轉換介面，把比原車廠更正確的AI辨識結果送給車子，你的車子就等於能升級高階的ADAS功能。
這聽起來很不可思議，一台手機連接器車就可以讓車子有更強的Ai功能，那意思就是說這麼多車廠的Ai連一隻手機都不如？是的，事實就是如此。原因在於除了手機，comma ai的ai也跟多數車廠與設備商走的路線完全不同。
在講到Ai不同之處之前，你可能會懷疑，用一隻手機控制汽車，會不會不安全？行車安全是許多方面的結果，不是單一設備可以概括承受。Openpilot因為是使用ADAS通道，意思等於他們的所有控制都在車廠的安全設計當中。
汽車ADAS通道是給輔助設備專用的通訊，駕駛操作優先於ADAS通道，意思是駕駛只要介入操作優先性就會蓋過ADAS的操作。就像現在的ADAS設備，就算Level2、Level3運作當中，駕駛可以任意介入完全掌控，Openpilot使用ADAS就已經確保駕駛優先。而且車廠對於方向盤扭矩與油門加減速都有限制，只要在ADAS通道，就一定會符合車廠的安全規範。
第二個是Openpilot有自己的兩道安全規範，一個是在Openpilot系統中會限制扭矩輸出，第二個是Panda safety，如果它偵測到Openpilot不正常發送訊息，超過不合理的發送訊號，Panda會暫停發送訊號給車子。
也就是說安全性有三道關卡：ADAS通道、Openpilot Safety、Panda Safety，安全性絕對遠高於你的想像。
所以，當你的車自裝上Openpilot之後，你看不到你的方向盤快速打轉，也無法猛加速跟猛踩剎車(除了AEB或FCW運作以外)
接下來要進入Ai的差異性，comma舉例這是車廠的ai運作方式，先用鏡頭捕捉畫面，然後感知與標記(Perception)，然後開始規劃操作，接下來操作車子。聽起來很直覺很合理對不對？
所以傳統的車廠，需要花大量時間教系統辨識周邊環境，像是Mobileye或是Waymo或是Telsa都是這樣的流程，因為他們(整個業界)認為這樣才安全。如果有玩Edge AI邊緣運算的人就知道，邊緣運算是標籤最重要過程，也是整個系統大量處裡最耗資源的地方。
而且標籤方法有其限制，它不符合真實環境，你永遠不知道世界上其他國家有多少你標籤不出來的物體。所以大多數車商卡住了，這是你看到的為什麼車商喊自己科技很高，但是你看每一台車，不論是福特還是賓士，都只是車道維持，頂多好一點或差一點而已。
所有的車廠都卡關了！
除了標籤感知無法模擬所有真實路況，針對標籤的規劃也需要更多不同情況對應的模型，車廠把問題越來越複雜化，車商把自己當成奇異博士要預知1400多萬種未來尋求完全的掌控，以至於自己無法突破自己設下的門檻。
Comma對所有車廠提出一個啟示「每當人開車的時候，人都在告訴車子到底要如何開車。」Openpilot採用另一種全新且獨特的做法，當然它會用視覺辨識路徑，但是它是學習人對於路況的反應。
所以在comma的訓練模式，它不讓車子花大量時間辨識標籤跟物體，它讓Ai學習什麼是人類行為，因為在高速公路，所有的安全駕駛會有一定的共通性，面對類似的場景，會有類似的操作。所以comma ai是紀錄了人類行為，它不問為什麼，它只學習當人類遇到一樣的狀況時，它應該要做什麼。
這是完全不一樣的Ai訓練！(Tesla拿掉雷達後也開始採用e2e)
所以openpilot跳過Perception這個無底洞，不斷擷取用戶經驗，不斷增強的Ai的學習結果。comma的ai就是紀錄了安全駕駛的反應的一套ai系統。這種ai是什麼？類似Aphago下圍棋的經驗，他也是模擬人類對於棋局反應的結果，經過幾百萬次的訓練，它不是把所有期局每次做200、300步以後的全套推估，而是找出每一步每個位置最有可能贏的五六種下法，來跟人類競賽。不追求100%的完美掌控，一樣是超越人類的下棋大師。
comma這個訓練系統包含了每天10萬分鐘行駛，超過5000萬哩的駕駛經驗。它給你的是，模仿人類安全駕駛的學習結果。
結果，這種尋找路徑與模擬人類反應的ai可以適用全世界各種路況場景。都難不倒openpilot，因為它不需要標記周邊的物體，它只要知道什麼是路，什麼是最有可能人類的反應，它就能提供高品質的ai駕駛能力。
所以在各式各樣的道路中，Openpilot都可以找出人類應該會行駛的路徑，作為Openpilot的規畫邏輯。當然羅馬不是一天造成的，模仿人類學習它就需要大量的駕駛資訊與紀錄才能達成他們ai的訓練。
為什麼人類行為可以被學習？因為人開車就是為了安全的行駛，就像aphago學習人類下棋就是因為人類行為是為了贏棋。
Comma ai演示一種全新的Approach，所以它不用像Waymo消耗大量資源在非常多設備的感知系統，例如光達建立3D環境模型，或是高精度GPS加上高精度圖資來定位自己才能駕駛。
Openpilot甚至在美國消費者報導的ADAS評鑑中獲得榜首。經過一整串介紹，你是不是發現comma ai這家公司真的很不一樣了呢？
