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          自動駕駛:哪些技術(shù)是正在考慮以及尚未考慮到的?

          作者:王瑩 時間:2017-09-27 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          作者/ 王瑩

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201709/364885.htm

            “2017全球媒體開放日”不久前在美國舊金山舉行。美光(Micron)邀請世界各地的編輯記者,以及著名的未來學(xué)家、、等公司的主管暢談的挑戰(zhàn)。

            此次互聯(lián)網(wǎng)汽車圓桌論壇——邊緣到云,由未來學(xué)家Steve Brown主持。Steve Brown在開場致辭中稱,據(jù)IHS公司調(diào)查結(jié)果顯示,目前全球汽車保有量14億輛,2020~2040年汽車將增長63%。預(yù)計2035年全球?qū)⒂?100萬輛汽車。

            在討論環(huán)節(jié),首先討論的話題是:自動駕駛的計算在邊緣還是云端發(fā)生?Azure車聯(lián)網(wǎng)平臺負(fù)責(zé)人Doug Seven認(rèn)為,目前自動駕駛需要將邊緣裝置的即時被動反應(yīng)與云端的主動式功能相結(jié)合。自動駕駛事業(yè)部技術(shù)項目管理總監(jiān)Tim Wong說自動駕駛汽車必須能夠?qū)崿F(xiàn)脫離云端的自主行駛,但連接到云端可以提供更詳細(xì)的地圖和更好的體驗。先進計算解決方案部副總裁Steve Pawlowski認(rèn)為汽車在資源有限的情況下要有好的計算能力。Azure車聯(lián)網(wǎng)平臺負(fù)責(zé)人Doug Seven稱現(xiàn)在的汽車行業(yè)已經(jīng)從生產(chǎn)汽車變成生產(chǎn)“帶輪子的電腦”,讓車變成了可移動的計算中心,汽車具有了很強的聯(lián)網(wǎng)能力。嵌入式產(chǎn)品事業(yè)部副總裁Jeff Bader:這是變革的開始。

          未來學(xué)家:未來的主要數(shù)據(jù)來源是哪里?

            美光的Jeff Bader稱,正如目前有很多行業(yè)是圍繞智能手機展開,自動駕駛時代也會有各種與自動駕駛相關(guān)的服務(wù)、應(yīng)用等等,這些都是數(shù)據(jù)來源。Tim Wong說汽車上很多傳感器會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)。微軟Doug Seven接著說,數(shù)據(jù)量之大,將達(dá)到千兆級,需要人工智能(AI)決定如何處理這些數(shù)據(jù)。英偉達(dá)Tim Wong補充說,不可知數(shù)據(jù)也很重要,例如卡車過路口時看到前面有行人所以沒有啟動,卡車后面的車雖然不知道發(fā)生了什么但也跟著停在后面,這種不可知數(shù)據(jù)的共享非常有用,可以保證大家的安全。

            談到從4G、4.5G到5G的轉(zhuǎn)變所帶來的變化,汽車平臺總監(jiān)Sanjay Vishin稱,5G還沒有發(fā)生,我們現(xiàn)在針對4.5G采用多個路由器,確保無論在哪個運營商網(wǎng)絡(luò)都不會產(chǎn)生盲區(qū),并且在VPN上對所有信息進行加密,確保隱秘性。同時我們也可以通過2x2、4x4的路由器確保車輛可以上傳大量傳感器數(shù)據(jù)。例如險惡天氣狀況下可能無法識別交警手勢,感應(yīng)機制無法發(fā)揮作用,需要將攝像頭的數(shù)據(jù)傳送給遠(yuǎn)程控制者。

          未來學(xué)家:如何保證自動駕駛安全?如何讓大家對自動駕駛有信心?

            微軟的Doug Seven指出,身份識別和認(rèn)證非常重要,各個部件需要經(jīng)過嚴(yán)格認(rèn)證。Azure和美光圍繞物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備身份識別及識別管理展開合作,從而提高從實體到云端間的可信度。

            未來學(xué)家:現(xiàn)在自動駕駛的討論會很多,你們認(rèn)為目前哪些話題人們還沒討論到?

            英偉達(dá)Tim Wong稱:人們的行為是不可預(yù)見的,自動駕駛非常明智地避免人們做出瘋狂舉動,屆時人為駕車會成為交通中的危險因素而自動駕駛會更為安全。微軟Doug Seven非常贊同,稱他每天駕車上班,差不多每天都會看到交通事故,但愿自動駕駛可以減少這種狀況。美光的Jeff Bader說到一個有趣的話題:也許在場的很多人都將是自動駕駛汽車的早期嘗試者,但他認(rèn)為他的母親是最佳受眾,但她可能不會是第一批去購買自動駕駛汽車的人,所以我們的算法中可能要考慮一些個性化因素。英偉達(dá)的Tim Wong說,他的母親已91歲,只能白天開車,有了自動駕駛,她晚上和雨天都可以開車出行。

            關(guān)于自動駕駛的人工智能,需要考慮哪些問題。微軟Doug Seven看好人工智能,這不僅僅是邊緣計算,還要能思考、做出決定。英偉達(dá)Tim Wong稱,亞馬遜的Alexa、谷歌Home可用于語音控制,我們可以通過人工智能將激光雷達(dá)、超聲波、攝像頭等置于同一規(guī)模,實現(xiàn)傳感器融合。

            在記者提問環(huán)節(jié),有記者問:自動駕駛需要哪些基本的基礎(chǔ)設(shè)施和智慧城市建設(shè),因為各地的基礎(chǔ)設(shè)施不同,當(dāng)汽車行駛到了缺乏這些設(shè)施的地方怎么辦?的Sanjay Vishin稱:盡管美國很多智慧城市市長都表示正在為DSRC部署路邊單元,但DSRC在范圍上有一定限制,而LTE范圍更廣,所以要建設(shè)什么樣的基礎(chǔ)設(shè)施是市長們需要思考的。談到如何區(qū)分人為駕駛和自動駕駛,微軟的Doug Seven稱他去年在南加州講演曾講到,目前還沒有明確的答案,但結(jié)合倫敦根據(jù)交通密集程度分區(qū)的情況,他設(shè)想可以通過讓自動駕駛汽車免費在該區(qū)域行駛或者設(shè)置自動駕駛汽車專屬區(qū)域的形式進行區(qū)分。

            有記者問:自動駕駛汽車是否會需要大量成本,例如大的數(shù)據(jù)中心和移動中心等?

            高通Sanjay Vishin稱:關(guān)鍵之一是價格問題,需要電信設(shè)備供應(yīng)商、運營商等協(xié)同,降低成本。

            自動駕駛看起來很美,但是我們消費者還是沒有真正被說服。汽車制造商在全球重新定義交通,市場潛力巨大。那么,在長遠(yuǎn)發(fā)展中還會有哪些挑戰(zhàn)?微軟的Doug Seven指出,在美國,汽車不僅是交通工具,還蘊含著汽車文化,例如大街上有六、七十年代的老爺車,也有偏愛手動擋車,當(dāng)然也有很多新銳汽車。通常人們買了寶馬車,還會加入到寶馬俱樂部。但是自動駕駛的確會改變我們的生活,帶來便利。例如過去美國是四車/家庭——父母和成年子女都擁有自己的汽車,現(xiàn)在是兩車/家庭,未來在自動駕駛時代,可變成一車/家庭。一輛車可以自動開回來,接送每個人到目的地,還可以通過Uber來與其他人共享。據(jù)統(tǒng)計,如果自動駕駛,使用率可以提高到50%以上。

            那么,如何說服汽車供應(yīng)商推出自動駕駛汽車?美光的Jeff Bader稱:我們首先要保證自身產(chǎn)品的高質(zhì)量、近乎零缺陷,還要盡可能和合作伙伴一起持續(xù)提升整體質(zhì)量和安全性。

            那么能否總結(jié)一下,自動駕駛的挑戰(zhàn)是什么?英偉達(dá)Tim Wong和高通Sanjay Vishin分別談到了智能和無線通信技術(shù),如何使得汽車能夠像人類一樣智能的識別交警手勢以及各種路況等復(fù)雜信息;另外,安全也很重要。

          背景:美光車用存儲器占有率40%

            在圓桌會議后的專訪環(huán)節(jié),美光嵌入式產(chǎn)品事業(yè)部副總裁Jeff Bader告訴電子產(chǎn)品世界的編輯,據(jù)Gartner統(tǒng)計,美光在全世界汽車存儲器的營收份額約40%,比第二名競爭對手高出2~3倍。車用存儲器的特點是可靠性要求更高,例如抗振等抗惡劣條件能力超強。

            美光與三類汽車企業(yè)合作:1.與大型車企合作,對現(xiàn)有車型分析數(shù)據(jù),并共同分析預(yù)測2020、2040年的數(shù)據(jù)特點。在此值得一提的是,汽車廠商采用新技術(shù)產(chǎn)品的周期較長,至少5年時間,因此需要和汽車廠商進行長期合作。2.與全世界Tier One(一級供應(yīng)商)進行合作。3.在臺灣等地,和ODM(委托設(shè)計)廠商合作。

            美光在會議期間也發(fā)布了兩款車用產(chǎn)品和開發(fā)包:1.用于汽車市場的高帶寬顯存GDDR6;2.可擴展的Authenta軟硬件開發(fā)包,用于汽車的安全存儲器。

            本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第10期第82頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。



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