無人駕駛進入晶片和算法並行時代
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近年來,無人駕駛技術已經在汽車領域掀起了巨大的發展浪潮,車企以及一些網際網路公司、科研院所和通訊公司都希望在這場世界級的角逐中獲勝。
無人駕駛企業競爭加劇
2017年3月,晶片大佬英特爾宣布以150億美元收購以色列信息技術公司Mobileye,為其贏得了自動駕駛技術一個重要的籌碼,也就此奠定了未來自動駕駛領域英特爾、高通和英偉達三分天下的局面。
英特爾是世界上最大的計算機晶片製造商,最近幾年該公司一直在努力開拓其核心的計算機晶片之外的市場。
對Mobileye的高價收購,可以幫助英特爾一舉跨進汽車零部件供應商的第一陣營。
而Mobileye總部位於以色列,主要致力於汽車工業的計算視覺算法和駕駛輔助系統的晶片技術研發,擁有200多名員工。
公司於2014年在紐交所上市,市值為106億美元,高盛曾在2007年以1.3億美元戰略投資Mobileye。
此次併購會讓世界汽車製造商和供應商之間在自動駕駛技術領域的競爭愈演愈烈,並可能進一步推高已經過熱的無人駕駛初創企業的估值。
神州控股董事局主席郭為在「第六屆嶺南論壇」上發表言論稱,Mobileye將近為100萬輛汽車提供了自動駕駛設備,同時進行了路況系統大數據的採集。
「每天每個無人駕駛車輛收集的數據大約有4個TB,這就是大數據的力量」。
他認為,「該項收購意味著自動駕駛的遊戲結束了。
谷歌、Facebook和中國網際網路公司的自動駕駛也可以結束了」。
在郭為看來,此項收購也預示著人工智慧技術已經進入工業界。
「人工智慧不是新的東西,從上個世紀50年代就開始提出,但始終停留在研究階段。
真正大的突破就是2011年出現的深度學習」。
郭為認為,人工智慧會成為推動人類進步的巨大發動機。
「比如在醫療領域,通過人工智慧採集電子病歷後,就可以讓精準醫療和醫生給病人提供更好的服務」,「不僅僅是醫療,在製造業、在農業,在很多很多的領域,比如說廣州要打造世界的港務中心,世界的航運中心,世界的科技發展中心,實際上都要和大數據結合在一起。
如果你的港務管理是通過大數據把全世界所有的和港務相關的數據連接在一起,你面對的不僅僅是物理的港務港,面對的是一個全世界運行的航運中心,這應該是未來城市發展的方向」。
場景實驗室創始人、新物種實驗發起人吳聲在出席「2017世界電子商務大會」時表示,從去年雙十一可以看出,阿里和京東是兩個完全不同的發展方向。
阿里更加關注的是芝麻信用、支付寶、淘寶、螞蟻花唄、天貓,它們所形成有沒有成為網際網路時代信用基礎設施的一種機會和能力。
「它最有機會的是成為一家真正意義上以AI為它的基礎能力的新信用公司和新信用體系。
」而京東,發布了無人倉、無人車、無人機、無人配送。
「京東特別有機會會成為一家高效的無人配送網絡,也就是無人戰略將會成為京東在未來最重要的一種商業模式。
」
在中國,因為京東更加具體和獨特的應用場景,做無人駕駛,它的機會是遠遠大於百度。
因為應用場景的獨特性,大數據飼養和餵養的能力,形成疊代的模式,是這個時代最重要的商業實踐和商業機會。
除了企業熱衷投入,政府也是推動無人駕駛技術應用的重要力量。
有媒體報導,低碳以及無人駕駛汽車是未來重要的產業技術,英國政府決心通過產業發展戰略打造競爭優勢,讓英國處在這個革命性領域的最前沿。
為參與無人駕駛技術全球產業競爭,英國政府近期陸續出台多項支持措施,並於4月11日宣布為多個無人駕駛和低碳汽車技術研發項目提供總額高達1.09億英鎊(約合1.36億美元)的資助。
據英國政府介紹,共有24個與車聯網和自動駕駛技術相關的研發項目以及14個與低碳汽車技術相關的項目獲得了這一輪的資助。
獲得資助的項目包括研發在城市交通樞紐間通勤的自動駕駛公交車,這類載具能以隊列形式自動在城市道路上行進,可高效應對日常交通出行的需求。
無人駕駛推進時間表
早在2017年初舉行的國際消費類電子產品展覽會(CES 2016)上,車企紛紛施展本領,展現公司在無人駕駛領域的最新成果。
在CES的第一天,NVIDIA就直接推出了公司專為自動駕駛汽車所研發的超級電腦Drive PX2,該處理器擁有12個處理核心,支持合併八萬億次浮點運算和每秒24深度學習兆萬億次的運算。
採用水冷式設計,這樣就能夠使得該處理器在超高負荷工作狀態下正常運轉。
瑞士汽車創意設計公司 Rinspeed 與 25 家公司共同研發的 Etos 無人駕駛概念車在 CES 上首次亮相。
這輛採用無人駕駛技術的概念車能在自動模式下摺疊方向盤。
此外,這輛車還配備了一台無人機,可以將過彎漂移、超車鏡頭記錄下來,無人駕駛技術提供更多的視角,同時拍攝的視頻還能上傳網上與人共享。
著名汽車廠商奧迪之前曾發布名為Audipiloteddriving的無人駕駛技術,此技術在A7上獲得應用,如今Audipiloteddriving自動駕駛技術比以前更加完善。
豐田將人工智慧與汽車相結合,並致力於開發相關技術,此次CES豐田帶來了地圖自動繪製系統,該系統將著力解決像自動駕駛車在「一般道路」行駛,及應對「道路障礙」等問題。
屆時,豐田的無人自動駕駛車將成為一台超級電腦。
基於企業無人駕駛技術的研發,莫尼塔財新智庫給出了無人駕駛技術推進的時間表。
汽車電子沿著兩橫三縱的技術架構,逐步實現成熟的智能化和網聯化。
具體而言,就是智能網聯汽車是搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置,融合現代通信與網絡技術,實現車與X(人、車、路、後台等)智能信息交換共享,具備複雜的環境感知、智能決策、協同控制和執行等功能,可實現安全、舒適、節能、高效行駛,並最終可替代人來操作的新一代汽車。
總體而言,2016年至2018年,主要是三大傳感器的融合使用;2017年至2019年主要是高精度地圖的成熟;2019年至2022年是車載通訊模塊、網際網路終端、通信服務的成熟;2022年至2025年主要是決策晶片和算法的成熟。
第一個階段,2016至2018年,三大傳感器融合:國內毫米波雷達今年開始出貨;車載視覺系統硬體已經達到消費級水平,進入軟體成熟期;雷射雷達成本不斷下降,加速ADAS和無人駕駛的普及進程。
第二個階段,2017至2020年,高精度地圖的成熟:傳統地圖無法滿足自動駕駛的要求,高精度地圖是L3、L4級別最為關鍵的技術;當前精度地圖參與者主要有圖商、自動智能駕駛科技公司、ADAS方案提供商、傳統車企四類,其優劣勢各不相同,硬體軟體逐步融合。
第三個階段,2019至2022年,車載通訊模塊的成熟:LTE-V在延時、頻譜帶寬、可靠性、組網成本、演進路線等方面都具有優勢,未來的發展趨勢大機率是使用LTE-V標準;目前布局的主要是半導體廠商和汽車廠商,但國內很多公司都進入了產業鏈,大唐電信也發布了全球第一台LTE-V車聯網設備,有望在車載通訊模塊爆發之際獲得高速成長。
第四個階段,2022至2025年,算法和決策晶片的成熟:各大廠商都在用不同的晶片設計支持不同的算法,Google自己已經開發了TPU,用於CNN加速,地平線也在開發BPU,Intel收購Moileye打造晶片算法一體化,未來或是FPGA支持下的深度學習算法來實現自動駕駛。
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