CPU控上ANI,無人駕駛汽車的另一出路

2020-02-25 14:20

  快速發展的汽車產業為汽車電子產品提供了廣闊的應用市場,中國汽車電子市場也跟隨汽車產業一起進入快速發展期。就在中國汽車電子技術展覽會預展,將直擊汽車電子信息產業前沿熱點,分享時下最熱門的汽車技術資訊。無人駕駛是近年來汽車技術的熱門話題,而之前的無人駕駛汽車多是以車聯網的角度進行拓展,而我們能否轉換一種思路,為汽車裝上CPU,訓練出一輛學會駕駛的汽車呢?

  CPU的誕生強化了電腦、PC、手機等智能產業的發展。從最早1971年4004微處理器開始奠定個人電腦發展基礎與系統智能功能,到1989年后intel處理器開辟了個人電腦的巔峰,讓電腦從命令列轉型至點選式的圖形化操作環境。

  而手機CPU如同電腦,操控著整臺手機的中樞系統。通過運行存儲器內的軟件及調用存儲器內的數據庫,進而分析從而達到控制目的。家喻戶曉的高通更是獨霸智能手機市場,新發布的驍龍820更是手機CPU榜單上的狀元,媲美之及唯有蘋果A9X與三星的8890,MTK、NVIDIA、Intel、華為等處理 器緊隨其后,占據絕大數的中低端市場。

  再深掘一層,移動互聯網帶動下的智能硬件,牽動的不僅是車聯網、物聯網,還有背后談笑風生的一眾芯片廠商。CPU控上ANI,訓練出一輛會學習駕駛的汽車你敢相信嗎?

  來自NVidia的工程師設計了一套能夠通過觀察駕駛員的駕駛行為的系統:讓汽車學習如何駕駛。這是一套基于GPU的系統,主要原理是攝像機和計算機相輔相成。使用了3個攝像頭與2臺DRIVE PX計算機72個小時不間斷的觀察駕駛員動作行為,攝像頭會以3D形式捕捉并記錄周邊情況與大量數據,GPU則會對這些信息進行追蹤和存儲。這些數據隨后 會被機器學習系統Torch 7分析并分解成學習步驟,最終打造出一個無需駕駛員干預的自動駕駛系統,這或許是未來無人駕駛汽車的另一出路。

  這種“訓練”在已經在美國多個州、不同天氣條件和時間以及多種道路類型和路況上進行,測試結果顯示:系統能達到98到100%的自動駕駛能力。雖然汽車可以進行自動行駛,但當通過攝像頭檢測到之前沒有遇到過的情況時,系統會提醒駕駛員接管方向盤,并進入學習模式,隨后學習到的內容實時性被傳輸到云端,并融 入到未來的軟件升級當中,類似于阿爾法狗這類學習機器人般,可自發性學習并記錄同類型狀況下的應對辦法。

  再深掘一層,移動互聯網帶動下的智能硬件,牽動的不僅是車聯網、物聯網,更多的是背后談笑風生的一眾芯片廠商。至今,智能硬件充盈著全球產業,芯片 方案解決了絕大部分“軟”問題,從而牽涉出了各個行業對于智能設備的研發進度絕地重生,可聯網的智能產品比比皆是。最常接觸的便有車載導航等日常使用率較 高的智能設備,美行定制化導航系統在列的諸多以導航起家的,更是將車機交互方面著重處理,妥善完成兩者真正同步。

  但往往事態猖獗,有利更有弊。如今的智能設備芯片方案大體一致,使得行業門檻越來越低,適用標準也在降低,小廠商企圖以快消費似的方式來終結產品的前途,就像病毒空降蔓延至整個互聯網時代,這是我們不愿看到的。

  所以當務之急的是要打破智能硬件的“非智能”局勢,使得未來智能硬件不再只是一只交互互聯的呆頭鵝,更多的領域與功能都將強化至弱人工智能層面上。

  為汽車裝上CPU或許就是解決汽車硬件智能受限的一大途徑。想了解更多汽車電子方面的最新技術資訊,敬請關注將于8月30日在深圳會展中心舉辦的Automotive World 2016。在本次展會上,汽車電子將成為最主要的關鍵詞。來自豐田、日產、本田、馬自達、三菱、通用、現代、博世等世界各國汽車廠商及代理商,將高質量呈現汽車電子的前沿技術和理念,如智能網聯、互聯汽車等,為車聯網\智能汽車到來做足創新技術儲備。


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