雷锋网按，一直以来，Uber 都没有揭露谈过自家的主动驾驭渠道架构。不久前，Uber 总算经过一篇博文具体讲了 ATG 部分在测验、验证和布置 AI 模型时用到的黑科技。

经过这篇文章，不光能进一步认识到主动驾驭轿车研制的复杂性，还能对 Uber 的主动驾驭规范有更深的了解，究竟后者是罕见的经历过主动驾驭伤亡事端并进行了长期深刻反思的公司。

据 Uber 介绍，ATG 部分作业流中最重要的部分是 VerCD，这是一套专为 Uber 旗下主动驾驭原型车研制的东西与微服务。它能追寻研制过程中不同代码库、数据集和 AI 模型的相关性，确保作业流从数据提取阶段开端，随后逐渐过渡到数据验证，模型练习、评价与服务阶段。

"VerCD 现已成了 Uber ATG 部分主动驾驭传感器练习数据的牢靠来历。"Uber 在博文中写道。"将作业流中的数据集转上 VerCD 后，咱们数据集改写的频率现已提升了十倍有余，功率有了严重前进。对常常运用的数据集进行定时保护也加快了机器学习工程师产品迭代的速度，由于他们能实时运用数据集做试验，而非花几天时刻等候数据集建立完结。

"此外，咱们还定下了方针勘探与途径猜测模型的日日训与周周练作业，这样密布的练习频率不光缩短了勘探时刻，还加快了 bug 的修正速度。"

Uber 指出，VerCD 背面的大部分工程都花在增加公司专属的整合作业上了，这是为了使现有体系能够与 ATG 的完好端到端机器学习作业流程进行交互。为此，最新版 VerCD 的 Orchestrator 服务能够调用各种数据原语来构建主动驾驭轿车的运转时刻以进行测验，或许在运用深度学习库创立图画并在数据中心之间来回仿制数据集时与代码存储库进行交互。

VerCD 办理的数据集们来自于 ATG 主动驾驭轿车收集的日志。这儿所说的日志数据包含摄像头拍到的图画，LiDAR 生成的点云，雷达收集到的信息，车辆状况（方位泰国试管婴儿、速度、加快和指向），以及地图数据（比方车辆路途和行进车道）。在作业中，日志数据还会被分为练习数据、测验数据和验证数据，其间 75% 的数据会用于练习，15% 用于测验，而剩余的 10% 会用在验证上。为了更好的对日志数据进行分类，Uber 还专门开发了根据地理方位的专属东西 GeoSplit。

一般来说，VerCD 用户可提供任何数据集，模型或衡量规范构建的相关性，而数据库后端是 VerCD 办理此类信息的"据点"。新数据集注册完结后，VerCD 数据集服务会将相关元数据存储在补充数据库中。数据聚会经过称号和版别号以及 VerCD 盯梢的相关项进行仅有标识，然后能够精确地从主动驾驭轿车中仿制传感器日志 ID，描绘数据集生命周期的元数据等。机器学习模型也会打上仅有标识，支撑比如版别化数据集和 AI 模型练习配置文件途径的仿制。

在机器学习练习上，Uber ATG 用到了"双线作战"的混合方法，练习作业不光会在数据中心运转，还会在云端展开。在这儿，Uber 的开源一致资源调度程序 Peloton 也十分有用。

一旦机器学习工程师在 VerCD 的模型服务 API 中界说好了试验模型，ATG 的体系就会开端对其进行练习。在验证中，VerCD 还答应试验与出产模型间的滑润过渡，Uber 以为这对复验性和可追溯性至关重要。

根据练习中的体现，VerCD 会为各种模型标上"失误"、"毛病"和"成功"等描绘。假如一个模型的确出了毛病或有必要被扔掉，机器学习工程师能够挑选用新的参数对模型进行重构。此外，VerCD 还能主导模型的验证，即根据练习过的特别模型对练习管道进行检查。Uber 指出，只要在构建和验证上一起取得成功，一个模型才会被晋级为出产模型。

在外界看来，这篇博文也是 Uber 进步透明度的测验。坦率来讲，Uber 在主动驾驭轿车研制上的记载好坏参半。

上一年 12 月，它们重启了在匹兹堡的主动驾驭测验测验，而此前由于亚利桑那的一场丧命事端，Uber 的主动驾驭车队禁足了 8 个月。国家运送安全委员会（NTSB）的调查成果显现，Uber 禁用了事故中沃尔沃 XC90 的主动刹车体系（该公司在内部文件中表明，这样做是为了"削减车辆不规则行为的或许性"）。

在 2018 年 6 月发布的一篇博文中，Uber ATG 负责人 Eric Meyhofer 具体介绍了公司新施行的保证办法，例如针对安全手动驾驭和监控体系的训练方案。假如驾驭员将视野移开路途，长途监控人员会收到警报。在向国家公路交通安全办理局（NHTSA）提交的安全评价中 Uber 表明，凭仗其新建立的体系工程测验团队，Uber 现在有了更好的站位，"能够对许多或许的成果进行推理，终究做出安全呼应。"

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