（原標(biāo)題：悄悄布局無(wú)人駕駛 蘋(píng)果為導(dǎo)航系統(tǒng)申請(qǐng)專利）

摘要：周四公布的一項(xiàng)專利申請(qǐng)顯示出了蘋(píng)果進(jìn)軍無(wú)人駕駛的野心。這份名為“自主導(dǎo)航系統(tǒng)”的專利申請(qǐng)顯示，蘋(píng)果從2015年就開(kāi)始就開(kāi)始就相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究。在專利文件中，蘋(píng)果公司描述了讓自動(dòng)駕駛汽車導(dǎo)航更高效的方法，減少了不斷重復(fù)制作詳細(xì)地圖的需要。

周四公布的一項(xiàng)專利申請(qǐng)顯示出了蘋(píng)果進(jìn)軍無(wú)人駕駛的野心。

美國(guó)專利商標(biāo)局星期四公布了一份名為“自主導(dǎo)航系統(tǒng)”的專利申請(qǐng)。蘋(píng)果從2015年開(kāi)始就在為該專利進(jìn)行研究。在專利文件中，蘋(píng)果公司描述了讓自動(dòng)駕駛汽車導(dǎo)航更高效的方法，減少了不斷重復(fù)制作詳細(xì)地圖的需要。

該專利申請(qǐng)指出，許多自主車輛系統(tǒng)基于靜態(tài)信息（如地圖）進(jìn)行導(dǎo)航，并使用傳感器識(shí)別變化元素的實(shí)時(shí)信息，以減少自動(dòng)駕駛汽車對(duì)計(jì)算的需求。

而蘋(píng)果則采取了不同的做法。蘋(píng)果的系統(tǒng)將能夠在不需要任何設(shè)備提供任何數(shù)據(jù)、不需要本地儲(chǔ)存任何數(shù)據(jù)的情況下，自動(dòng)驅(qū)動(dòng)汽車。

蘋(píng)果的技術(shù)計(jì)劃使用計(jì)算機(jī)模型、傳感器和處理器來(lái)預(yù)測(cè)路線。

今日，蘋(píng)果股市上漲0.5%。

上月末，蘋(píng)果研究人員頗為罕見(jiàn)地公布了一份關(guān)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的論文。

華爾街見(jiàn)聞此前提到，在這份11月17日發(fā)布于在線期刊《arXiv》的論文中，蘋(píng)果研究人員Yin Zhou和Oncel Tuzel詳細(xì)闡述了蘋(píng)果自動(dòng)駕駛技術(shù)是如何探測(cè)行人和自行車的。

論文顯示，蘋(píng)果自動(dòng)駕駛技術(shù)主要依賴一個(gè)名為“VoxelNet”的方案來(lái)探測(cè)3D物體：只使用LiDAR（光學(xué)雷達(dá)）探測(cè)，整個(gè)功能通過(guò)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能執(zhí)行。

LiDAR是目前自動(dòng)駕駛技術(shù)中主要使用的技術(shù)，通過(guò)向物體表面發(fā)射光束和計(jì)算返回的時(shí)間，來(lái)測(cè)量與目標(biāo)物體之間的距離以及物體的形狀。相比于基于圖片的探測(cè)，LiDAR提供了深度信息，可以精確確定物體的位置和形狀。

然而由于3D空間采樣不均勻、傳感器有效范圍的限制等因素，LiDAR的點(diǎn)云非常稀疏，密度也容易改變。

盡管目前該技術(shù)只是進(jìn)行過(guò)計(jì)算機(jī)模擬測(cè)試，但是研究人員在論文中表示，他們認(rèn)為VoxelNet的性能要大幅優(yōu)于目前最先進(jìn)的基于LiDAR 3D探測(cè)方法。

早就低調(diào)布局的蘋(píng)果直到2016年底才首次承認(rèn)。在當(dāng)時(shí)寫(xiě)給美國(guó)國(guó)家高速公路監(jiān)管機(jī)構(gòu)的信中，蘋(píng)果表示正在“重金布局機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”。

隨后在今年4月，蘋(píng)果公司又獲得了美國(guó)加州車輛管理局的許可證，可以在加州公路上測(cè)試無(wú)人駕駛汽車。

當(dāng)無(wú)人駕駛汽車的大戰(zhàn)硝煙四起的時(shí)候，蘋(píng)果CEO庫(kù)克也在今年8月打破沉默，表示創(chuàng)造自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是“所有AI項(xiàng)目之母”，他還表示，蘋(píng)果是從“核心的技術(shù)角度”關(guān)注自動(dòng)駕駛技術(shù)。

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