据报道，苹果公司**自动驾驶汽车的雄心壮志在过去几年中发生了转变，但我们知道该公司正专注于方程式的软件方面。今年6月，苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）表示，这家iPhone**商正在构建能够为一系列不同车辆提供动力的自主系统（而不是，比如说，开发自己的苹果品牌SUV）。”我们把它看作是所有人工智能项目之母，”库克说。

现在，该公司机器学习团队的最新研究证实了这一方向，在打印前服务器arXiv上发表的一篇论文描述了一种可以用于多种用途的地图系统，包括为“自主导航、家务机器人和增强/虚拟现实”供电，这只是学术研究：它并不表明苹果正在研究这些特定的用例。

该系统被称为体素网，其目的是改善我们从大多数自动驾驶系统（激光雷达传感器）眼睛获得的数据。这些部件是许多自动驾驶汽车的组成部分，通过将激光从附近物体上反弹来构建其周围环境的三维模型。它们比普通相机提供更好的深度信息，但生成的是不完整的地图，大面积的区域通常被阻挡激光路径的物体渲染为不可见。正如苹果公司的研究人员所说，这导致了地图“稀疏且具有高度可变的点密度”。换句话说，这不利于安全自驾。

为了克服这个问题，工程师们通常部署一些离散系统，首先将3D激光雷达数据划分为感兴趣的区域（划分为3D像素，称为“体素”），然后对其中的内容进行分类（识别自行车、行人、街道标志等）。苹果的体素网基本上将这些过程压缩成一个单一的神经网络，从而形成一个比其前身更高效的系统。研究人员尹舟和Oncel Tuzel对体素网的性能与许多竞争对手的程序进行了基准测试，结果显示体素网的性能轻而易举地超过了他们。

这是对自动驾驶汽车的开创性研究吗？嗯，不，不是真的。荷兰工程师罗兰·梅尔滕斯（Roland Meertens）为自动驾驶汽车建造了计算机视觉系统，他说，结果令人印象深刻，但他指出，其他公司长期以来一直在使用不同的方法来克服激光雷达的缺点，包括将其3D数据与常规摄像机提供的数据相结合。

“例如，特斯拉根本不使用激光雷达，但他们的车辆在保持车道方面相当出色，”Meertens告诉《边缘报》。他补充说，尽管体素网有可能用于自动驾驶汽车（包括苹果的），但它“对其他研究人员来说，主要是有趣的，他们使用类似的数据，在其他空间解决不同的问题。”

考虑到苹果只在学术服务器上发布了它，这是有道理的。也许更有趣的是，它是公开的。苹果臭名昭著的秘密企业文化意味着它在人工智能方面的工作不如谷歌和Facebook等竞争对手的技术公司那么积极。这是其在人工智能领域工作的一个缺点，在人工智能领域，发表高质量的研究有助于吸引高质量人才。苹果公司已经采取了一些措施来开放一些，包括在今年7月开设一个博客，重点关注其工作的关键领域。

到目前为止，该博客关注了许多支持苹果重要产品的人工智能工具，包括人脸识别（用于人脸ID）和语音识别（用于Siri）。但该公司尚未在其博客上发表任何关于自主系统的研究，包括本文。苹果似乎很乐意研究如何创建详细的地图，但目前还不热衷于为自己的自动驾驶雄心规划一条公共路线。