在NVIDIA的GPU技术会议上，我与Xiaodi Hou，联合创始人和首席技术官发了讲话TuSimple，一个采用人工智能的启动，以驱动SAE等级4自主货车解决方案的研发。公司成立于2015年，公司创造了一种低成本，商业可行的自动驾驶系统，以解决物流业的各种痛苦点。
为什么这么感兴趣的领域？货运业是世界各地经济的骨干，据托苏，仅在美国，它代表了超过70％的货运吨位被卡车运输。Tusimple的平台专注于线路运输线 - 这款利基是港口，植物，仓库和配送中心之间的货物运输。
“我们关注的是中程，”侯说。“在不同的地方有很多物流中心或枢纽，从一个枢纽到另一个枢纽需要大量的集装箱;这就是我们的卡车正在做的事情。”
通过将技术集成到供应链的关键部分，TUSimple旨在解决当前的行业挑战，如道路安全和司机短缺，同时帮助减少碳排放，优化驾驶。
TUSIMPLE的技术能够通过将来自多个摄像机的数据组合的高级传感器融合来检测和跟踪大于300米的距离。即使在隧道中，本地化技术也实现了一致的排列级别定位。此外，卡车的决策系统动态地适应道路状况，改变车道并调节驱动速度，以最大限度地提高安全性和效率。
“我们是非常的产品导向，我们构建的许多东西不仅仅是建立演示，”侯说。“我们建立了整个产品的堆栈。每当有一些我们觉得失踪的东西，或者对我们的解决方案不够好，我们只需自己建造它。例如，我们自己建造面具。我们自己构建相机模块，我们自己构建了服务器。当然，所有软件堆栈都是由tusimple完成的。我们非常重视安全性和产品水平安全，如ASIL D和ISO 2662.“
tusimple转向深度学习
深度学习确实是TuSimple的推动力，不过侯解释说，在该公司的代码库中，深度学习的代码可能不到10%。
他说:“尽管深度学习只有5到10年的历史，但它确实改变了我们如何使用计算机视觉看世界的整个想法。”“基于深度学习的成功，我们的大多数传感器都是基于摄像头的。有了基于摄像头的传感器，我们实际上可以超越一些激光雷达的性能，将它们作为纯摄像头使用。”
照片:9自动驾驶卡车扰乱物流
“我们正在使用深度学习很多，它消耗了很多计算资源。此外，除了一个之外，我们总是希望有一个共轭算法。我们不希望系统依赖一个算法结果，因为这不稳定。如果您有一个共轭算法，请在另一个共轭算法上添加，在一起添加一切，您需要大量的计算。这就是我们在这个机箱中使用了很多图形卡的原因。所以这就是使用nvidia的必要性的想法。“
侯表示，TusiMple目前正在中国和美国做了很多道路测试。它与Peterbilt和其他一级OEM一起工作，包括ZF，康明斯和义齿。
他“相当乐观”地认为，到2019年底，TUSimple将能够让大部分(如果不是全部的话)的算法完全实现无人驾驶。
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