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    遠在天邊、近在眼前,人工智能安全無人車不是夢

    本文作者: AI科技評論 2016-05-17 16:00
    導語:機器學習支持的技術通過管理和預防緊急情況提升汽車的安全性,已送到制造商手中。

    遠在天邊、近在眼前,人工智能安全無人車不是夢

    圖片來源: Corporate-IR

    編者注:Kevin Krewell是Tirias研究機構首席分析師,并為《福布斯》雜志供稿。他在電子產品行業有數十年經驗,在大學期間的Intel 4040起便參與微處理器實踐工作,1999年加入《微處理器報告》成為科技分析師,曾在NVIDIA公司工作五年,關注數字產品的技術、設計、市場及研究。

     

    無人車技術聽起來非常遙遠,但是最近頻繁地出現在新聞上,讓你感覺這項遠在天邊的技術也許就近在眼前了。你的感覺沒錯。本周,在美國奧斯汀舉行的FTF技術論壇上,使用NXP部件的技術不僅進行了展示,而且已經出貨。

    無人車一直被當做一項奢侈品技術,但實際上這是一項重要的安全技術,每年可以拯救幾千人生命。NXP引用了一項2015年的NHTSA報道(Nass國家機動設備車禍傷亡調研),稱94%的道路交通意外是由司機的技能不足或出現失誤而引起的。如果使用自動駕駛技術控制車輛,能夠管理車輛運行、預防事故情況,這樣許多事故都可以避免。要達到這樣的及自動駕駛水平,額外的傳感器和更強的處理能力是必須的。許多公司都在努力研發這項技術,而NXP的自動駕駛平臺已經準備好上路了。

    在FTF論壇,NXP的系統演示融入了公司的BlueBox中央計算引擎,專為自動駕駛設備而設計。BlueBox結合了雷達、LIDAR(激光探測與測量)、視覺傳感以及車聯網(Vehicle to Everything, V2X)系統,將車輛周圍的情景進行建模,做出安全決策,從而保護車輛及乘客。所有的計算元素都使用了量產或樣本的NXP硅,讓系統做好了上路準備。

    遠在天邊、近在眼前,人工智能安全無人車不是夢

    NXP的BlueBox看起來很簡單,其實一點也不簡單。圖片來源:NXP

    公司稱BlueBox已經出貨,全球五大汽車制造商的中的四家都已經收到了BlueBox。從2015年9月起,公司就已經為這些精選客戶發貨。因為NXP產品已經被許多制造商認可選用,公司可以更快地將技術帶向市場,讓公司在市場化進程中有很好的時間優勢和廣闊的市場網絡。雖然很多公司想要進入汽車市場分一杯羹——例如Cypress、英特爾、高通和NVIDIA——不過,在NXP和Freescale兼并后,新的NXP是全球汽車市場的頭號硅供應商。公司還自稱在ADAS處理器領域位于世界領先地位,目前已經出貨超過3千萬臺ADAS處理器。

    在無人駕駛車輛系統中,有多個傳感器數據流都匯入BlueBox引擎,數據流結合起來,將車輛周圍的物理環境轉化為一個360°實時模型。平臺具有NXP硅支持的LIDAR系統、雷達和視覺節點,NXP S32V處理器從中獲取傳感數據輸入,通過傳感融合能力創造一個地圖。S32V包括了圖形引擎,專門帶有高質量圖形處理加速器,還帶有汽車級別的功能性安全引擎。 遠在天邊、近在眼前,人工智能安全無人車不是夢

    NXP自動駕駛平臺。圖片來源: NXP

    BlueBox引擎還加入了公司的LS2088A嵌入式計算處理器。系統中的人工智能與機器學習能力主要來自LS2088A。處理器中使用了8個2GHz的64比特ARM Cortex-A72核心,以及專門化的加速器、高質量通訊界面和DDR4記憶控制,使之成為如今最強大的嵌入式產品之一。BlueBox可以實現9萬DMIPS(每秒百萬個命令)的高效運行,只需不到40瓦特的電力,并且無需使用液體降溫等外部溫度控制方法。

    這項技術通過管理和預防緊急情況發生,大大提升了車輛安全。BlueBox及其車聯網系統還加入了完整情景評估所必須的嵌入式人工智能和機器學習,支持了高級分類任務、物體監測、定位、地圖顯示和車輛行駛決策。

    除了性能優越,NXP還采取了更加開放的平臺策略,使用可以用C語言編程的、基于Linux的系統。通過使用開源的、標準編程模型,公司讓各個汽車制造商可以打造區分化產品。這很符合制造商的胃口,每一家制造商都會希望根據自己的品牌定位和形象,打造不同的自動駕駛與協助控制方法。

    這些處理器搭配其他NXP支持芯片,必然會提升汽車的安全性。對于汽車制造商來說,BlueBox是一個重要平臺,可以打造定制化產品。正如之前所提到的,NXP的BlueBox已經運送到精選客戶的手中。

    雖然BlueBox是一個重要的無人駕駛平臺,我們還遠遠沒有達成目標。還早著呢。我們還得花時間研究極端天氣與路況下的自動控制。我們看過的無人車演示大部分都是在道路清晰、天氣明朗、視覺條件良好的情況下,并默認政府政策支持無人車技術。要在全世界推廣無人車,我們還需要額外的人工智能和計算能力,來判斷在冰雪覆蓋的路面、冰雹天、大霧天、泥水路面、建筑工地阻礙等情況下如何操作。在這些極端情況下,目前機器還沒辦法代替人類司機。最終,人工智能技術應該可以在任何情況下都能超越人類,包括這些極端情況。人工智能未來應該可以利用各種花哨的傳感器、更快的傳感融合速度和更快的決策速度來實現真正的無人駕駛——這些,就是我們普通人類不具備的超級能力。

     

    Via Forbes

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