英特爾無人駕駛部門主管：數據是關鍵，5G網絡會對無人駕駛很有幫助

編者按：英特爾前段時間收購了Mobileyes，展示出了自己對於無人駕駛技術的濃厚興趣。

作為一家晶片公司，英特爾為何對無人駕駛技術如此感興趣？目前又有哪些困難和進展？venturebeat帶著這些問題訪問了英特爾無人駕駛解決方案部門的副總裁兼總經理Kathy Winter。

Kathy Winter花很多時間待在車庫裡，不過她不是一名機修工，她是英特爾無人駕駛解決方案部門的副總裁、總經理。

最近，在她的幫助之下英特爾成立了新的「Intel Advanced Vehicle Lab」，也就是「英特爾先進車輛實驗室」。

英特爾與33家一線汽車製造商合作，還與汽車供應商聯手，比如Delphi。

雖然英特爾正在測試無人駕駛汽車，但是離目標還很遙遠。

自動駕駛汽車安裝了幾十個雷射雷達、雷達、攝像頭傳感器，每小時生成45TB的數據。

汽車需要5G連接、需要每秒傳輸速度達到幾GB的寬頻，只有這樣，汽車才能與伺服器溝通，瞬間做出決定。

當汽車最終開上公路時，運行速度必須達到15-20萬億次的水平，相當於今天汽車計算能力的10-20倍。

Winter的工作就是幫助英特爾實現目標。

2016年8月Winter加入英特爾，在此之前他是Delphi的工程高管。

最近，Venturebeat記者訪問了英特爾新成立的實驗室，乘坐了自動駕駛奧迪汽車，它採用了Delphi、英特爾開發的技術。

Winter接受了採訪，下面是採訪實錄：

問題：坐在自動駕駛汽車中就像普通司機一樣。

如果是我會分步切入右轉車道，自動駕駛汽車變換車道的速度可能比我快一些，可以確定的是汽車向後看了，沒有看到任何東西才這樣快速切換車道。

我從不敢100%肯定後面沒有東西。

答：你的說法很有趣。

長久以來，汽車很保守。

當中信任因素特別重要。

有一點在過去12個月出現了很大的改進，那就是駕駛方式更像人類，它可以編程。

看看不同的OEM，一些汽車允許你使用運動模式，而不是經濟模式。

新方式與此類似，你可以調節它，既可以更激進，也可以更保守。

問題：一方面，經過剛才的試乘，我感覺自動駕駛近在咫尺，不過我聽說汽車必須處理龐大的數據，聽起來又還很遙遠。

答：你說得對。

技術的確存在，數據中心的技術已經存在，汽車本身就會計算，有網絡，連接到雲端，然後上傳到數據中心。

在無人駕駛版圖中，所有的組成部分都已經存在，都可以使用。

將它們組合在一起就是英特爾要做的事。

我們可以與一些團隊合作，他們是5G方面的專家，一直以來，他們就在為工業應用、智能城市開發新技術。

他們有龐大的數據中心業務，我們花時間與他們合作，開發汽車級別的應用。

從功能、安全等角度看，我們應該如何奠定根基？長久以來，所有這些問題都是OEM汽車需要考慮的。

現在一切開始取得進展，技術以非常快的速度發展，監管、保險、責任……這些事情也要解決，用戶能否接受？這點特別重要。

它舒適嗎？你信用它嗎？從更寬泛的意義上講，讓用戶體驗它，信任它，相信汽車，這些事情需要花費時間和精力，和我們在技術上花的時間和精力一樣多。

問題：從某種意義上講，似乎5G將會成關鍵，因為有如此多的數據要傳輸。

答：今天的汽車是根據現有平台開發的。

數據不斷增長，但是仍然用4G連接處理。

當你進入Wi-Fi範圍之內也許會下載一些數據，有時甚至還會通過熱拔插方式更換驅動。

如果汽車完全實現無人駕駛，數據會更多，會有大量的數據生成。

視覺系統的解析度很高，還有雷達和雷射雷達，數據會持續增加，而它們又對數據很敏感。

還有HD繪圖。

沒有必要非要使用5G就可以擁有完全自動駕駛的汽車，但是5G能為整個解決方案帶來幫助，汽車可以擁有更高的帶寬，延遲會更低。

如果執行的任務相當關鍵，你肯定希望它能在瞬間完成。

汽車總會有許多的處理任務要完成，我們喜歡這樣的功能：如果發現異常或者找到了問題，我們可以將信息發到雲端，瞬間就可以警告該區域的其它汽車。

通過一些應用或者方式，5G可以增強無人駕駛體驗。

不妨想像一下，如果發展到了這一步，我們只需要坐著就行了。

你可能想看一部電影，或者下載一些其它的東西。

有了5G連接，你可以做許多的事情，這些事情並不是非做不可的，但是做了體驗會更好。

你必須一直連接才能控制車隊，才能監控汽車，知道它健康不健康，或者更新HD地圖。

如果有了5G，就可以用它做許多事情，這些事情原來只是夢想。

問題：要與Delphi或者其它汽車公司對抗，英特爾內部必須有多少專家？

答：放眼今天的市場，有OEM，還有破壞性的汽車公司，比如谷歌、Uber、新企業。

有一大群人製造汽車，有一線企業，隨著時間的推移，這些一級企業在軟體領域越來越深入。

放在以前，將汽車與傳感器整合更多是機械方面的事情。

至於Delphi，它現在有了一套完整的自動駕駛軟體。

它仍然是一線企業，只是從在某些方面超越了一線。

在英特爾，我們要做的事情就是為兩個領域同時提供支持。

我們提供多個平台，無論平台是不是用在汽車中，它們高度優化，在英特爾架構上運行，增加現代組件。

我們沒有運行5G網絡，不過我們提供路由器，將它與全球運營商整合，我們為5G網絡提供支持。

然後是整個數據中心。

一線企業不會真正運營數據中心。

我們提供SoC、CPU、FPGA，提供純粹的硬體。

然後我們會提供5G技術和網絡，接下來是數據中心和數據中心使用的深度學習，因為我們想改進汽車算法。

我們與OEM企業做了許多工作。

你應該看到我們與寶馬合作，因為我們與Mobileye正在嘗試打造一個先進的平台，一線企業可以參與進來一起整合，或者其它OEM可以拿去用，整合到自己的系統中。

問題：Delphi汽車沒有在頂部安裝大大的雷射雷達元件？

答：沒有。

我之所以可以這麼說，主要是因為8月份加入英特爾之前我在那裡工作了5年。

市場上有一些不同的方法。

有一種方案我們不需要在意它的外觀。

一些企業在頂部安裝了大大的雷射雷達組件，汽車周身還有傳感器，因為它們最關心的事情是軟體處理、數據塊。

還有其它一些方法，比如Delphi、寶馬採用的方法，它們對汽車有生產上的要求，所以會在意外觀。

組件高度整合，要達成目標需要選擇定製雷達，安裝雷達時要重視設計。

你將小雷達放在多個地方，而不是將大雷達裝在車頂。

真正的生產版汽車看起來會是怎樣的，消費者關注這點，這就是寶馬和Delphi採用的方法。

有些項目不在意汽車的外觀，比如，如果你提供打車服務，客戶會在意汽車的外觀嗎？他們只希望汽車能出現。

這是一個完全不同的業務。

雖然兩種方法不同，但是都是想解決同一個問題。

問題：硬體要多少錢，英特爾或者供應商提供的硬體？我只是想對成本有個了解。

答：估算有很多。

傳感器的規格很多，各有不同，有些更加依賴雷射雷達，有些更加依賴視覺系統。

不過大家都認同一個觀點：如果要讓系統在全天候條件下都有好的表現，必須注重組合，會有多餘的系統。

必須支持自動防故障模式。

如果一個系統不是很確定，還有其它系統判斷。

我們會增加HD繪圖。

從多個地方輸入信息，然後整合，讓軟體決定如何使用這些信息。

接下來呢？

汽車與汽車各有不同。

正因如此，在所有不同的測試中才會看到它們之間存在一些小差異，因為它們想在不同類型的傳感器上找到最優的平衡。

現在的雷達沿著成本曲線不斷下探，以前它很大，要幾千美元，現在小多了，便宜多了，只比一幅撲克牌稍大，只要幾百美元。

現在雷射雷達還很大，價格正在下降，只是還要幾千美元。

為了一些大傢伙，你必須支付7萬至8萬美元。

我們將會看到雷射雷達按相同的成本曲線下降，可能還會轉向固態，現在的雷射雷達還是機械的。

另外，雷射雷達有時還會失效，例如，當你將這樣的機械組件裝在汽車上，它撞上一個大坑就可能會失效。

即使沒有失效，系統最終也會有缺陷。

視覺系統也有不同的方法，要麼用許多小的、便宜的攝像頭實驗，或者用少量高端攝像頭，安裝許多軟體。

選擇很多。

要讓成本降到零相當困難，因為解決問題的方法很多。

問：你們收購了許多企業，這些企業整合之後對英特爾有幫助嗎？

答：當然。

最大的一宗收購案無疑就是Mobileye，它的互補性很強。

我們為什麼選擇它，部分是因為我們與它合作過一年多時間，寶馬與Delphi也參與合作。

我們都在為它們開發相似的自動駕駛平台。

我們了解它，知道它們的優勢在哪裡，有什麼專業知識 。

Mobileye帶來了計算機視覺技術，它無疑是產業內最出色的。

Mobileye還帶來了REM技術，也就是道路體驗管理技術（Road Experience Management）。

它們拿到了攝像頭數據，從視覺系統中收集的，它們說：「我們如何才能用這些數據在HD地圖上創造一個覆蓋層？視覺系統中有許多的汽車在行駛，我們如何通過眾包的形式改進系統？」你能用實時數據改進地圖嗎？如果區域內的所有汽車都看到某些東西有了變化，你可以解決它嗎？

從英特爾的角度看，我們一直在使用一個詞：數據。

攝像頭數據，視覺數據，HD地圖數據。

如何處理數據呢？讓信息來回移動？補充作用很強，它增強了我們的優勢，提供自動駕駛解決方案時，這些東西拓寬了我們的產品。

編譯組出品。