芯片业老大Intel收购ADAS(智能驾驶辅助系统)业界龙头Mobileye，NVDIA和德国Bosch强强联合，打造新版Tegra(“行车电脑”系统的超级芯片)，一时间，自动驾驶成了一股蓄势待发的大潮流。跟着潮流，迎接挑战的，既有大型的传统车企，也有科技巨头，也有技术型创业公司。 不需要驾照，不需要集中注意力，只需要你坐在车上，或许还能满足你个性化的需求，这样一个自动驾驶的时代，着实令人期待。但是，这个未来真的就是近在咫尺的2025年吗？若要普及智能驾驶，还有多少痛点亟待解决？解决瓶颈的关键又是什么了？ 不久前，地平线联合汽车创新港共同推出了第二期主题为“自动驾驶商业化之路”的微讲座，地平线智能驾驶商务总监李星宇作为主讲人，分享了他的一些想法。 ▲地平线智能驾驶商务总监李星宇。 如今，打开任何一家主机厂的无人车的后备箱，都是一堆计算设备，这样，既没有空间放东西，还要解决它整个系统的稳定性问题。不但如此，之前曾有记者在乌镇的互联网大会上体验百度的无人车，发现其后备箱的车载计算机的噪音很大，坐在这样的车里，就不能再强求什么个性化体验了。 业内类似的无人车有很多，他们大都使用的是CPU GPU FPGA的计算平台，而这样车载计算平台隐患有很多：他们不仅计算所需要的功率大，而且如果没有强力风扇来散热，夏天很容易烧坏机器。 回溯计算工业发展的核心驱动力，毋庸置疑是手机。但依照如今的情形来看，自动驾驶行业对计算平台的要求，已经成为技术行业新的驱动力了。但在需求方面，自动驾驶与手机存在如下差异，第一，自动驾驶对计算能力的要求非常高。相对于手机可以看到的计算需求，自动驾驶大概要超过两个数量级（100X），数据生成速度方面超过四个数量级（10000X），这是非常恐怖的。其次，是自动驾驶的一些特殊需求，包括可靠性和功能安全。所有的汽车电子都需要符合AECQ100和ISO26262的规范，这是AEC（美国能源控制公司）的标准。 而在实时性方面，自动驾驶有非常明确的最低延迟要求。在成本方面，它需要有高度的扩展性，因为汽车这个行业对于价格的分级是非常严格的。 那么，计算平台要达到一个量产化的要求，它的关键指标是什么了？据李星宇介绍说，第一是每瓦的性能，第二是每瓦的成本，第三是生态系统，包括使用这个计算平台的用户群和它的易用性。 目前，全球前14大的技术公司里有12家已经宣布开发自动驾驶相关的技术，在汽车领域全球前14家的车厂已经有13家宣布要进军自动驾驶的领域，然而，在这么一个风口，自动驾驶计算平台的三大玩家分别是英特尔、英伟达和高通。 英特尔以153亿美元收购以色列公司Mobileye（ 声明：文章版权归原作者所有 部分文章转自互联网 如有侵权请联系 [邮箱地址] 删除 |
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