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自動駕駛車成芯片商新目標(biāo) 何種技術(shù)會是突圍關(guān)鍵?

作者: 時(shí)間:2016-02-05 來源:eettaiwan 收藏
編者按:晶片架構(gòu)并不是贏得自動駕駛車大戰(zhàn)的重點(diǎn),軟件和內(nèi)容配套才是關(guān)鍵。

  在今年的國際消費(fèi)性電子展(CES2016),技術(shù)領(lǐng)域擴(kuò)張意圖非常明顯。光是在車的晶片細(xì)分市場中,除了輝達(dá)(Nvidia)、Mobileye、恩智浦(NXP)和德州儀器(TI)等大家耳熟能詳?shù)墓就猓€涌現(xiàn)出了許多“新面孔”——例如IP供應(yīng)商Ceva以及英特爾和高通(Qualcomm)等。汽車OEM廠商正敞開雙臂歡迎這些市場新進(jìn)業(yè)者,IHSAutomotive資訊娛樂與先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)研究總監(jiān)EgilJuliussen在CES上表示,“這個(gè)領(lǐng)域突然變得熱鬧非凡?!睉?zhàn)爭迷霧?

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/201602/286768.htm

  到現(xiàn)在為止,投資方和媒體社群都非常熱衷于支持車技術(shù)——感測、攝影機(jī)、雷達(dá)和光達(dá)、地圖繪制、演算法、深度網(wǎng)路(或者非深度網(wǎng)路)與人工智慧等等。

  但對于他們之中的大多數(shù)人來說,仍不清楚的是這些技術(shù)在自動駕駛車設(shè)計(jì)的演進(jìn)中將如何收場,更不必說在這場戰(zhàn)爭中誰勝誰敗了。

  Mobileye共同創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長AmnonShashua表示,他起初以為競爭對手故意傳播有關(guān)這些技術(shù)的錯誤消息,想要造成“戰(zhàn)爭迷霧”。但他現(xiàn)在意識到,“人們真的感到非常困惑,因?yàn)樗麄冋娴牟徊t解。”

  在今年的CES上,Nvidia挾其“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)以及Mobileye展示地圖繪制技術(shù),成為這次展會上最耀眼的明星,這兩家公司在ADAS和自動駕駛領(lǐng)域的競爭都相當(dāng)激烈。

  Mobileye在其新聞發(fā)布會上毫不客氣地公開批評Nvidia。Mobileye執(zhí)行長Shashua指出,“我在Nvidia聲明中發(fā)現(xiàn)的是一個(gè)用液體冷卻的超級電腦,功耗達(dá)到250W,成本近1萬美元。我認(rèn)為這樣的東西根本不屬于我們的世界?!?/p>

  Ceva執(zhí)行長GideonWertheizer將上述兩強(qiáng)之間的公開爭執(zhí)描述為“投資的橋段”。事實(shí)上,Mobileye的股票在Nvidia發(fā)表聲明后不久就應(yīng)聲下跌了近10%,而在CES上召開新聞發(fā)布會后又漲了一些。

  多源地圖繪制

  不過,Mobileye的聲明確實(shí)含有一定的重要技術(shù)份量。Wertheizer在一次接受《ETimes》的專訪中特別介紹了Mobileye最新開發(fā)的地圖繪制技術(shù)——稱為道路體驗(yàn)管理系統(tǒng)(REM),并認(rèn)為它對競爭晶片供應(yīng)商以及恩智浦、博世(Bosch)與Denso等一線廠商來說可能“最具威脅性”。

  據(jù)Mobileye透露,REM可以為精確定位和高解析車道資料創(chuàng)造“多源即時(shí)資料”,這是支援完全自動駕駛所需的重要資訊層。

  這種技術(shù)是根據(jù)執(zhí)行于MobileyeEyeQ處理晶片的軟體。它能以極低的頻寬擷取地標(biāo)和道路資訊——大約每行駛一公里擷取10Kb(相形之下,Google進(jìn)行定位和繪制HD地圖時(shí)大約每公里1Gbit)。Mobileye解釋道,在云端執(zhí)行的后端軟體可以搭載車載軟體的所有汽車所發(fā)送的資料片段整合成一個(gè)全球地圖。

  Mobileye的目視判讀機(jī)制(有助于壓縮資料)應(yīng)該可以協(xié)助汽車制造商創(chuàng)造自己的‘道路指南’(RoadBook)。

  Mobileye將會鎖定你

  不過,值得注意的是,Mobileye的多源位置協(xié)調(diào)系統(tǒng)只能在安裝有MobileyeEyeQ晶片的汽車上才能工作。簡言之,“Mobileye正鎖定其客戶?!盋eva公司的Wertheizer指出。

  很明顯地,隨著越來越多安裝Mobileye晶片的汽車上路,REM也變得越來越成功。Shashua認(rèn)為,REM對于汽車OEM來說之所以有吸引力,是因?yàn)椤按笮推囍圃焐淘趧?chuàng)造自家道路指南時(shí)可以發(fā)揮其于規(guī)模上的優(yōu)勢。”

  啟用REM對汽車制造商來說并不困難,Shashua指出,因?yàn)镸obileye的EyeQ晶片早已存在汽車生態(tài)系統(tǒng)中。建置REM所需要的就是EyeQ晶片和一條通訊鏈路——例如對于通用汽車(GeneralMotors)來說,可以使用自己的On-Star系統(tǒng)。

  通用汽車和福斯汽車(Volkswagen)在CES上宣布支援Mobileye提出的REM系統(tǒng)。另外一家規(guī)模與這兩家相當(dāng)?shù)目蛻艉芸斓匾矔灱sREM,Shashua透露。

  值得注意的是,全球汽車產(chǎn)業(yè)中有三分之一都已經(jīng)使用EyeQ晶片了,Shashua指出,“我們非常期望整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)都能用到REM。”目前只有豐田(Toyota)和戴姆勒(Daimler)這兩家公司尚未使用Mobileye的晶片。

  感測器融合

  截至目前為止,電子產(chǎn)業(yè)中的自動駕駛車主要解說員一直是Nvidia執(zhí)行長黃仁勛。

  竭力鼓吹‘深度學(xué)習(xí)’的黃仁勛經(jīng)常教育人們,自動駕駛車需要一個(gè)功能強(qiáng)大的視覺運(yùn)算系統(tǒng)來融合從攝影機(jī)和其它感測器而來的資料。換句話說,Nvidia最新推出的DrivePX2被黃仁勛宣稱為‘為汽車設(shè)計(jì)的超級電腦’,它將成為汽車的標(biāo)準(zhǔn)配備,可以用來感知汽車所處位置、辨識汽車周遭的物體,并且即時(shí)計(jì)算最安全的路徑。

  在今年的新聞發(fā)布會上,Nvidia還發(fā)布了一款名為Digits的深度學(xué)習(xí)平臺。Nvidia已經(jīng)在用這個(gè)平臺測試自己的自動駕駛車了?!白詣玉{駛技術(shù)具有令人難以置信的困難度,”黃仁勛指出,“它可不像你用監(jiān)理所的手冊來編程‘駕駛’這么簡單。”

  為了顯著縮短開發(fā)和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)路所需的時(shí)間,汽車制造商需要像執(zhí)行于在其伺服器超級電腦上的Digits這樣的工具,Nvidia指出。

  根據(jù)黃仁勛的構(gòu)想,每家汽車公司最終都將擁有一個(gè)端對端的系統(tǒng)——范圍從用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)路的NvidiaDigits到用于汽車中部署網(wǎng)路輸出的NvidiaDRIVEPX2。

  為自動駕駛開發(fā)人工智慧軟體的布達(dá)佩斯公司AdasWorks創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長LaszloKishonti指出,該公司正與Nvidia合作開發(fā)用于富豪汽車(Volvo)的系統(tǒng),這款基于GPU的系統(tǒng)可以即時(shí)處理來自多個(gè)感測器的資料。

  Kishonti表示,AdasWorks不用處理器,“我們采用GPU、FPGA或其它任何可用的嵌入式視覺SoC?!钡褂肗vidia解決方案的一個(gè)重要優(yōu)勢是,在車載電腦上開發(fā)與驗(yàn)證的逐行程式碼與伺服器上使用的程式碼是完全一樣的。

  相較于Mobileye僅關(guān)注于視覺處理,“我們的重點(diǎn)在于融合來自所有不同感測器的資料。視覺只是眾多感測器資料中的一部份,”Nvidia汽車整合部門資深經(jīng)理DaveAnderson表示。

  Nvidia設(shè)計(jì)的DRIVEPX2可以處理來自12個(gè)視訊攝影機(jī)以及雷達(dá)、光達(dá)和超音波感測器的輸入資料。他解釋:“我們?nèi)诤狭诉@些資料,使其得以精確地偵測目標(biāo)物體、進(jìn)行辨識,以及判斷汽車與周圍世界的相對位置,然后找到安全行駛的最優(yōu)路徑?!?/p>

  Ceva、高通也積極參與

  然而,Nvidia并不是唯一推動深度學(xué)習(xí)用于自動駕駛車的企業(yè)。Ceva也在積極推廣該公司自有的XM4成像與視覺DSP,這些DSP使用的是Ceva的即時(shí)神經(jīng)網(wǎng)路軟體架構(gòu),名為Ceva深度神經(jīng)網(wǎng)路(CDNN)。

  Wertheizer解釋說,該公司的客戶將選擇一種訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)路,預(yù)先處理物件參數(shù)。透過使用Ceva的DSP引擎、韌體和CDNN,采用浮點(diǎn)網(wǎng)路和權(quán)重描述的物件參數(shù)將“在不損失精度的條件下”被轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)客制的網(wǎng)路和權(quán)重,他表示。

  藉由Ceva的XM4DSP,CDNN可以讓嵌入式系統(tǒng)執(zhí)行“深度學(xué)習(xí)任務(wù),而且其學(xué)習(xí)速度比基于先進(jìn)GPU的系統(tǒng)能快三倍,功耗小30倍,所需記憶體頻寬小15倍。”Ceva指出。

  在CES上,高通發(fā)布了整合LTE數(shù)據(jù)機(jī)和機(jī)器智慧的Snapdragon820車用系列產(chǎn)品。這個(gè)系列產(chǎn)品包含了高通的Zeroth機(jī)器智慧平臺。Zeroth專案設(shè)計(jì)用于協(xié)助汽車制造商使用神經(jīng)網(wǎng)路為ADAS和車載資訊娛樂系統(tǒng)創(chuàng)建基于深度學(xué)習(xí)的解決方案。

  但到目前為止,Snapdragon取得的設(shè)計(jì)訂單還只限于資訊娛樂功能。奧迪(Audi)在2017款汽車產(chǎn)品線中就選用了Snapdragon602A處理器。

  正如Ceva的執(zhí)行長所指出的,Snapdragon820A還提供了汽車安全完整性等級(ASIL)評分,這是ISO26262定義的風(fēng)險(xiǎn)分類機(jī)制——針對道路汽車標(biāo)準(zhǔn)的功能性安全等級分類。

  與此相反,覆蓋CDNN和XM4的Ceva端對端系統(tǒng)不久前才收到ASILB證書,他補(bǔ)充道。

  自動駕駛車的三大支柱

  為了不被Nvidia以及也在推動深度學(xué)習(xí)的其他公司專美于前,Shashua在CES上提醒人們,Mobileye在ADAS和自動駕駛車市場中仍然遙遙領(lǐng)先。他強(qiáng)調(diào),“攝影機(jī)不只是一個(gè)感測器,而是自動駕駛車大腦的一部份。”

  Mobileye執(zhí)行長Shashua也在位于耶路撒冷的希伯來大學(xué)(HebrewUniversity)電腦科學(xué)系任教。他在年初的Mobileye新聞發(fā)布會發(fā)表演講時(shí)表示,“感測、地圖繪制和規(guī)劃”是“自動駕駛的三大支柱?!?/p>

  在他看來,目前有兩大陣營致力于解決無人駕駛導(dǎo)航的挑戰(zhàn)。第一個(gè)陣營是Google和百度(Baidu)等公司,目標(biāo)是為特定地區(qū)創(chuàng)建極度詳細(xì)的地圖(厘米級精確度的3D地圖),然后搭配光達(dá)等低解析度的感測器一起使用,在有地圖的區(qū)域就能以完全自動的模式讓汽車自動駕駛。

  這種方法的問題是,地圖放大到全球等級基本上是不可能的,隨時(shí)保持地圖更新也同樣困難,因?yàn)橐婚_始要創(chuàng)建地圖所需的資料就是一個(gè)天文數(shù)字。

  第二種方法是創(chuàng)建低解析度的世界地圖,然后采用車上較高解析度的感測器——攝影機(jī)和其它感測器對地圖進(jìn)行增強(qiáng)。Shashua稱此為汽車產(chǎn)業(yè)的首選方法,因?yàn)樗茏屍嚹堋耙圆糠葑詣庸δ艿教幮旭?。”這種方法缺少的是人類等級的人工智慧(AI)來處理由感測器所擷取到的資料,他指出。

  自動駕駛車的目標(biāo)是“以完整功能隨處行駛,”Shashua指出,這正是Mobileye提出REM的切入點(diǎn)。REM是Mobileye藉由“更強(qiáng)大的人工智慧”創(chuàng)建高解析度地圖的一次嘗試。

  這種系統(tǒng)設(shè)計(jì)可讓所有使用Mobileye技術(shù)的汽車有效地產(chǎn)生世界地圖,并創(chuàng)建Shashua所謂的‘道路手冊’(roadbook)——一份基于云端的詳細(xì)世界地圖。這份地圖可以不斷地即時(shí)更新,最終為所有汽車制造商使用。

  道路指南

  Shashua指出,每一家汽車制造商——福斯、通用和其他公司——都將開發(fā)并擁有一份‘道路手冊’——彼此間最終可能進(jìn)行交叉授權(quán),從而形成全球索引。當(dāng)問到Mobileye是否也會擁有地圖時(shí),他表示,“不會,我們只是技術(shù)供應(yīng)商。”但如果汽車產(chǎn)業(yè)今后開始討論“按里程計(jì)費(fèi)”(pay-per-km)的商業(yè)模型時(shí),Shashua表示,“我們將會共同參與討論。”

  當(dāng)提到Nvidia時(shí),Mobileye的這位執(zhí)行長并未含糊其詞。“從某方面來毛,GPU作為視覺處理的黃金架構(gòu)這個(gè)概念是非常錯誤的?!彼J(rèn)為Cuda“對于學(xué)術(shù)界來說是快速訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)路的一款優(yōu)質(zhì)程式設(shè)計(jì)工具。”事實(shí)上,這個(gè)工具可以讓你在開發(fā)必要演算法和創(chuàng)建優(yōu)質(zhì)展示產(chǎn)品中快速完成80%的工作。但他指出,剩下的20%(從產(chǎn)品展示到生產(chǎn)演算法)既困難又耗時(shí)。Shashua打趣地說,“剩下的20%是區(qū)別男人和男孩不同之處?!?/p>



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