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踩足油門加速自動駕駛,英特爾正在努力推動這幾件事

2017-09-05 15:09:15 來源:鈦媒體 作者:李玉鵬 熱度:
“人類社會的交通出行方式正面臨深刻變革,這一切皆源于自動駕駛,它也將帶來經(jīng)濟(jì)、社會的重構(gòu)”,在前不久舉辦的騰訊AI汽車大會上,英特爾公司人工智能產(chǎn)品事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展及解決方案部署負(fù)責(zé)人Fiaz Mohamed這樣理解自動駕駛所帶來的革命性。
 
現(xiàn)如今在自動駕駛領(lǐng)域,越來越多的公司都想占領(lǐng)技術(shù)的制高點,這個隊伍里有OEM汽車廠商、科技互聯(lián)網(wǎng)公司、零部件方案供應(yīng)商等等,在他們之中,哪一個環(huán)節(jié)的公司最先能品嘗到自動駕駛的果實值得人思考。
  
一直以來以“芯片廠商”示人的英特爾曾扼住了PC時代的咽喉,壟斷行業(yè)數(shù)十載,進(jìn)入到接下來市場規(guī)??氨萈C甚至更具前景的自動駕駛領(lǐng)域,英特爾也做出了一系列的布局。
  
根據(jù)Fiaz Mohamed的介紹,英特爾主要是在三個方向做出努力:基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)傳輸(5G)和計算力。
  
未來的自動駕駛場景下,車輛會集成部署非常多的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集、處理,英特爾為此收購了業(yè)內(nèi)ADAS領(lǐng)軍企業(yè)——Mobileye,在云端方面收購了Nervana,而5G也一直是英特爾大力倡導(dǎo)的技術(shù)方向。
  
行業(yè)發(fā)展,標(biāo)準(zhǔn)先行
  
標(biāo)準(zhǔn)化是自動駕駛領(lǐng)域非常重要的一個課題,當(dāng)整個行業(yè)一起推動通用平臺和技術(shù)發(fā)展時的時候,才能讓開發(fā)者快速地進(jìn)行大規(guī)模行動,實現(xiàn)差異化的軟件解決方案,以此來加速自動駕駛產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程。
  
Fiaz Mohamed 對記者表示,“不能說谷歌做一個自己的無人駕駛系統(tǒng),寶馬做另外一套無人駕駛,這是不能持續(xù)的一種模式。起初多樣化能促進(jìn)創(chuàng)新,但如果行業(yè)要長久發(fā)展下去,必須要標(biāo)準(zhǔn)化,通過標(biāo)準(zhǔn)話來加速自動駕駛的應(yīng)用”。
  
目前業(yè)內(nèi)的自動駕駛已經(jīng)有一些L3、L4級別的定義,在硬件層面,不同的主機(jī)廠商會有不同的傳感器的布局,英特爾也有不同的平臺,要實現(xiàn)自動駕駛的標(biāo)準(zhǔn)必須從體系上就要聯(lián)合業(yè)內(nèi)不同環(huán)節(jié)的小伙伴們進(jìn)行頂層設(shè)計。
  
原則上,作為上游提供計算力和芯片的公司,肯定是希望所有的汽車廠商都使用一個算法,一旦某個算法出現(xiàn)錯誤,對這個錯誤進(jìn)行修正、改進(jìn),平臺上的其他車輛就可以避免再次出現(xiàn)此類錯誤。
  
如果能夠基于統(tǒng)一的平臺去搭建算法,任何第三方都可以基于這個平臺比較容易地開發(fā)軟件、其他的工具,也可以進(jìn)一步促進(jìn)創(chuàng)新的產(chǎn)生。所以這種標(biāo)準(zhǔn)化,不只是涉及硬件,而是整個平臺化的標(biāo)準(zhǔn)化,標(biāo)準(zhǔn)化對于加速自動駕駛至關(guān)重要。
  
理解海量數(shù)據(jù),讓汽車更聰明
  
自動駕駛另外一個重要挑戰(zhàn)在數(shù)據(jù)方面,F(xiàn)iaz Mohamed 估計,未來每一臺車每天將產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)量,如何處理、理解這些數(shù)據(jù),并基于這些數(shù)據(jù)做出決策,是一套涉及軟件算法、硬件傳感器等的復(fù)雜機(jī)制。
  
隨著我們向自動駕駛汽車邁進(jìn),數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)將變得愈發(fā)嚴(yán)峻,并需要新的方式來處理汽車內(nèi)、網(wǎng)絡(luò)中以及云端上的數(shù)據(jù)。Fiaz Mohamed 對記者表示,英特爾的信心來自于開創(chuàng)了PC和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)。
  
1980年之前,計算機(jī)行業(yè)是高度專有化的,主要服務(wù)于研究人員、大型公司和愛好者。早期PC不僅是計算機(jī)設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ),還加快了技術(shù)演進(jìn),最終在20年內(nèi)實現(xiàn)了150倍的增長。數(shù)據(jù)中心也類似。大型機(jī)之后出現(xiàn)的微型計算機(jī)提高了一定的靈活性和成本效率。但采用PC技術(shù)才讓數(shù)據(jù)中心快速演進(jìn),能夠處理互聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)。
  
根據(jù)IDC的統(tǒng)計,2011年產(chǎn)生了1.8ZB的數(shù)據(jù),預(yù)計到2020年會產(chǎn)生超過40ZB的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)洪流給產(chǎn)業(yè)帶來的巨大變革正在深刻影響自動駕駛前進(jìn)的步伐。
  
回到自動駕駛汽車領(lǐng)域,在PC、服務(wù)器行業(yè)以及計算市場積累的多年產(chǎn)業(yè)協(xié)作經(jīng)驗的啟示是,通用平臺和產(chǎn)業(yè)協(xié)作能夠很有效地解決問題。Fiaz認(rèn)為毫為疑問,這是推動自動駕駛向前發(fā)展的最快速方式。
  
計算力是自動駕駛的水和電
  
無論是PC時代、移動時代還是未來的自動駕駛時代,從終端到云,都離不開計算力的支持。以汽車為例,要讓車輛更安全高效的行駛,必須能夠?qū)崟r準(zhǔn)確了解前方道路狀況,評估各種可能的場景,并采取最佳的應(yīng)對措施。背后需要進(jìn)行大量的并行和順序計算,在每秒內(nèi)處理數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點。
  
Fiaz Mohamed介紹到,英特爾為此提供的可擴(kuò)展的車載計算平臺,通過駕駛功能、環(huán)境建模和傳感器融合,運(yùn)用人工智能滿足車內(nèi)感知、融合和決策的計算需求。
  
在連接方面,英特爾技術(shù)將不僅僅支持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸,同時也將支持捕捉傳感器數(shù)據(jù)和實時高清地圖更新,從而滿足接入網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備做快速的低延遲的計算和存儲。在云端,人工智能將不斷地實踐大量的訓(xùn)練,從而形成新的模型不斷改善前端的能力。
  
英特爾在今年初發(fā)布了名為英特爾® GO™ 自動駕駛開發(fā)平臺,這是一種靈活的架構(gòu),包括中央處理單元(CPU)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)及面向深度學(xué)習(xí)的硬件加速技術(shù)。這種架構(gòu)同時具有獨特、優(yōu)化的并行和順序處理能力,能夠?qū)⒆詣玉{駛工作負(fù)載歸類為需要高效處理的計算類型,并且會逐漸融合到不同程度的自動駕駛方案中。
  
以乘客為核心,加速產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程
  
在 Fiaz Mohamed 演講中,他還提到了一個名為“乘客經(jīng)濟(jì)”的新概念,他認(rèn)為自動駕駛一旦規(guī)?;占埃瑫〈F(xiàn)有的人類駕駛員,駕駛員的雙手和時間都將被技術(shù)完全解放,也順理成章促催生了全新“乘客經(jīng)濟(jì)”時代的到來。
  
到2050年,英特爾預(yù)計“乘客經(jīng)濟(jì)”的規(guī)模將達(dá)到7萬億美元。以自動駕駛為基礎(chǔ)的“乘客經(jīng)濟(jì)”,讓人們完全脫離與汽車的一對一關(guān)系,轉(zhuǎn)向出行即服務(wù),從而加快新興服務(wù)模式和商業(yè)模式的興起。
  
英特爾發(fā)布的“乘客經(jīng)濟(jì)”報告顯示,在 2035 年到 2045 年的乘客經(jīng)濟(jì)時代,自動駕駛汽車將挽救 58.5 萬條生命,與交通事故相關(guān)的公共安全成本可能會節(jié)約超過 2340 億美元。在全球最擁堵的城市,自動駕駛汽車每年預(yù)計將節(jié)省 2.5 億小時的消費者通勤時間,為新的經(jīng)濟(jì)增長提供時間機(jī)會。
  
前不久,英特爾一位名叫Jack Weast的自動駕駛解決方案資深工程師,還進(jìn)行了一項關(guān)于民眾對自動駕駛技術(shù)信任問題的調(diào)查,試圖從乘客的視角來審視當(dāng)下自動駕駛技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀與研發(fā)過程中可能忽視的問題。
  
這份調(diào)差征求了10位過去不曾接觸過無人駕駛車輛的志愿者,受試者被邀請到該公司位于美國亞利桑那州的Chandler園區(qū),測試者則要求他們搭乘無人駕駛測試車,并提供搭乘體驗的回饋。
  
調(diào)差顯示,乘客們關(guān)心問題包括:人的判斷和機(jī)器判斷到底哪個更準(zhǔn)確、想要了解車輛的工作原理并驗證、乘客能不能和汽車之間進(jìn)行交流、是否會有過多的提示信息干擾乘客等等。
  
僅通過10個人作為樣本得出的結(jié)論在統(tǒng)計學(xué)上很難讓人信服,但從乘客口中得到的這些反饋卻是研發(fā)人員以技術(shù)的視角很難察覺到的,要想加速自動駕駛的商業(yè)化進(jìn)程,必須從多個維度同時推進(jìn)。

責(zé)任編輯:靳玉鳳

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