AutoPilot longtemps été considéré comme l'un des plus grands défis du développement technologique des véhicules de nouvelle génération, les constructeurs automobiles sont tous présents différents scénarios pour le développement de la technologie de pilote automatique correspondant, et ces techniques comprennent des capacités de détection de l'environnement, la façon dont la puissance de base de calcul et de l'interaction avec l'environnement et automobile indépendant communication réseau et la capacité de prise de décision de juger.
Figure aut Pilote automatique de Tesla
Afin de résoudre la voiture un bon juge informatique exigences de puissance de l'environnement complexe du trafic, sélectionnez solution à puce est essentielle pour les fabricants prennent actuellement en charge le processus de calcul des programmes L2 ADAS, bien que beaucoup, mais plus de L3, le choix est vraiment Très limité
En raison des lois et règlements en vigueur, les véhicules en circulation ne peuvent être exploités que jusqu'à un maximum de L3, et le conducteur doit être prêt à intervenir à tout moment, autrement dit, la conduite autonome n'a jusqu'ici été utilisée que comme complément de l'humanité. Ce n'est pas un vrai remplacement de la conduite humaine, mais c'est aussi le pilote automatique le plus rapide pour le marché grand public au cours des deux prochaines années.
Cependant, bien que L3 ne soit qu'à un niveau de L2, les exigences de calcul sont assez différentes: L2 et L3 ne sont pas loin du contrôle automatique du véhicule, mais L3 permet une conduite autonome dans des conditions limitées qui nécessite En jugeant la grande majorité de la voie autour du corps, et en même temps de remplacer le conducteur pour prendre une variété de décisions en cours, et le processus de prise de décision, vous avez besoin d'une énorme quantité de puissance de calcul derrière le support.
Figure 丨 Mobileye
Avant L2, puisque la plupart des solutions se concentraient sur le calcul visuel, les solutions allaient également dans ce sens: par exemple, Mobileye, avant d'être rachetée par Intel, fournissait principalement des solutions visuelles et l'utilisait La plupart des programmes concernés marché.Mais avec l'industrie automobile à un niveau plus élevé de développement de conduite autonome, Mobileye en l'absence de programmes de raisonnement stratégique, il est devenu le plus grand goulot d'étranglement pour limiter son développement futur, et la demande pour Tesla, En fait, c'est aussi pour cette raison d'abandonner Mobileye, plutôt que plusieurs accidents de voiture ont décidé de se séparer.
Pensez à 2020, et même une agence de recherche estime que d'ici à 2025, en raison des restrictions sur la réglementation et le développement des programmes, le niveau L4 L5 et même la possibilité d'être pleinement conduite automatisée sur la route probablement la tâche encore impossible, de sorte que les prochaines années, le niveau L3 programme pilote automatique comprend dépôt sera divers, les sociétés de conception de circuits intégrés ainsi que des entreprises en concurrence pour le marché cible du programme, alors que DT juin estime que le prochain CES 2018, est une occasion importante d'observer les tendances dans les différents programmes de l'entreprise.
Selon le message, comprennent Intel, Qualcomm, et même NVIDIA, TI, annoncera son dernier programme de pilotage automatique de mise en page au CES 2018, sera également mis l'accent dans le premier niveau du pilote automatique routier L3.
NVIDIA pour promouvoir le développement de la technologie auto-conduite, continuera probablement de l'accent mis sur la conception évolutive
L'une des raisons pour lesquelles Tesla a par la suite choisi NVIDIA pour abandonner Mobileye a été mise sous pression par la décision de NVIDIA de rejoindre le marché du pilote automatique, ce qui a mis beaucoup de pression sur Mobileye.
NVIDIA peut être considérée comme la première entreprise du secteur à proposer une solution "décisionnelle" pour la conduite autonome, mais la décision de s'en remettre n'est pas GPU, mais CPU: depuis le premier CX jusqu'à la dernière plate-forme Xavier, NVIDIA Le Drive PX2 utilise six processeurs principaux, dont deux sont des noyaux Denver profondément personnalisables par NVIDIA et quatre sont standard. Cortex-A57 Xavier utilise huit cœurs ARM profondément personnalisables.
Avec ces noyaux, qui ont été grandement améliorés par NVIDIA dans leur puissance de calcul, le programme du pilote peut traiter les données de traitement visuel calculées par le GPU intégré dans un très court laps de temps et prendre des décisions.
Xavier est le programme de pilote automatique NVIDIA annoncé au CES 2017, qui améliore non seulement significativement la puissance de calcul, mais aussi la consommation d'énergie inférieure à 30W avec une meilleure technologie de semi-conducteurs, déjà importante par rapport à la consommation 250W de la génération précédente. Bien que NVIDIA ne domine pas en termes de consommation d'énergie, Xavier est le pilote automatique de niveau L4 le plus mature et le plus disponible sur le marché, avec des fournisseurs concurrents qui ne restent actuellement que sur la L2 Advanced ADAS. , Donc le dépôt actuel veut développer des produits au-dessus du niveau L4, pour arriver rapidement avec le programme de test peut être mis sur la route, NVIDIA peut être dit que la seule option.
Figure 丨 Xavier NVIDIA
Et il prend en charge le niveau L5 programme de conduite totalement autonome plate-forme Pegasus, bien que sur la surface jusqu'à 500W de numérique de puissance peur beaucoup de gens dans l'industrie, mais DT juin croit, NVIDIA a lancé ce programme n'est pas pour le marché de la production de masse, mais surtout pour le développement précoce fins, après tout, le monde élabore actuellement des règlements sur le pilote automatique sont encore assez tôt, l'industrie croient également que, en 2025, je crains L5 des véhicules autonomes sont difficiles à prendre la route.
Cela étant les prochaines années sera le courant dominant du pilote automatique est basé L3, L4 pour savoir si ce niveau de soutien ne serait pas lancer la plate-forme de sens Xavier?
Mais en fait, la conception actuelle de l'élément de détection périphérique du pilote automatique est déjà assez mature, la clé encore dans les règlements, les questions de responsabilité juridique impliqués dans le processus décisionnel et le développement des données pilote automatique correspondant de carte à haute résolution. Ce à la technologie matérielle actuelle de concevoir une boîte complète de véhicules autonomes L5 sur la route ne sont pas un gros problème, la partie clé de l'environnement logiciel il y a encore beaucoup de place pour les mises à niveau.
En d'autres termes, le dépôt en utilisant la plateforme Xavier à base de NVIDIA peut être lancé en pleine conformité avec la voiture de niveau L4 ci-dessus sur les caractéristiques matérielles, mais conformément à la réglementation, ainsi que la maturité de l'environnement logiciel de différentes périodes, et mettre à niveau progressivement le logiciel, qui la capacité de conduire automatiquement à partir de L3 Mettez à niveau vers L4 ou même L5.
Et parce que la plate-forme de développement de dépôt espère avoir une très bonne cohérence et des capacités de soutien à long terme de la plate-forme, la période de soutien du programme de semi-conducteurs automobiles d'au moins 5 ans, jusqu'à 10 ans.Bien que le programme actuel de NVIDIA Le prix est plus élevé, mais si le programme peut être conçu à partir de 2018 pour la production de niveau L4 au-dessus des véhicules autonomes, le futur dépôt ne doit plus évoluer que sur une même plate-forme pour évoluer progressivement. Le positionnement du produit, non seulement le coût élevé du programme lui-même peut être dilué efficacement, la disposition du marché du dépôt et la recherche et le développement de la technologie à long terme auront également une aide positive.
NVIDIA et c'est un vœu pieux à jouer dans les différents responsables du programme ne sont toujours pas pousser le programme du pilote automatique de niveau L3 a maintenant été la première carte position sur le marché de L5, l'attention de l'industrie automobile à l'habitude de la cohérence, la stabilité, à mi-chemin pour convertir l'avenir plate-forme de possibilité est assez faible, assurant ainsi le marché NVIDIA et les marges bénéficiaires dans le programme du pilote automatique futur. bien sûr, la demande de programme en cours de L5 de NVIDIA en termes de consommation d'énergie est trop grande, afin de diriger le programme, bien que la voiture de la production manufacturière pas impossible, mais peu de chances d'être résolue à la demande de gestion de l'alimentation du véhicule, mais avec le développement de la technologie des semi-conducteurs et de la technologie de conception de puces, ce problème devrait avoir accès à une bonne solution.
Par conséquent, DT Jun estime que le matériel actuel NVIDIA dans la solution de pilote automatique est relativement mature, CES 2018 sur les solutions techniques ne peut pas être trop d'informations, l'accent devrait être mis sur d'autres périphériques ou de la coopération dans le progrès.
Mobileye tirera parti de l'avantage du marché ADAS et exploitera l'initiative d'Intel pour consolider son programme de pilote automatique
Mobileye sur plus de pilote automatique de niveau L3 est pas beaucoup de programme nouvelles, après que tous ses programmes pertinents pour 2018 seront disponibles, mais le ADAS, ce qui est inférieur au niveau des produits L2, nous pouvons dire fermement attiré la grande majorité des mainstream Les yeux de la voiture, le marché actuel, plus de 70% des programmes ADAS sont de la main Mobileye.
Figure 丨 Mobileye EyeQ3
Observant la solution EyeQ3 que Mobileye commercialise actuellement sur le marché, Mobileye la positionne comme une solution de conduite autonome et a été adoptée par le système Autopilot de première génération de Tesla, mais en réalité la performance de sa partie décisionnelle est faible, L'architecture est visible: 4 MIPS a été introduit en 2006 34K core, l'horloge est seulement environ 500MHz, la performance de prise de décision ne peut atteindre environ un pour cent de Drive PX2, fondamentalement à peine répondre à la L2 automatique Les besoins de conduite, un niveau supérieur nécessite un nouveau programme EyeQ4 ont un moyen de soutenir.
Mais à cause du travail à long terme sur le marché passé Mobileye ADAS, avec la technologie de capteur visuel pertinent est assez mature, l'utilisation du programme de Mobileye, essentiellement ne vous inquiétez pas l'utilisation nécessaire des aspects de pilotage automatique des techniques de traitement de reconnaissance visuelle ont phénomène acclimaté, base la plupart des programmes sont disponibles sur le Mobileye et la coopération, même le EyeQ4 à venir, avec son temps revérification peut être réduite au minimum.
D'autre part, dans les prochaines années pure voiture ADAS, qui est inférieur au niveau de L2 véhicules autonomes sera toujours le marché grand public absolu, voiture L3 en raison de relativement positionnement haut de gamme de l'expédition, qui se traduit par sa difficile par les prochaines années, la majorité des dépôts de voiture L2 Mobile Eye Eye3 continue d'être utilisé principalement en raison de son faible coût et de sa fiabilité éprouvée sur le marché.
Figure architecture Architecture de Mobileye EyeQ4
Bien sûr, afin d'assurer un niveau plus L3 marché des véhicules autonomes, Mobileye sera officiellement lancé en 2018 pour soutenir L3 du programme EyeQ4, son architecture de base avec le EyeQ3 assez similaire, sont basés sur le noyau du CPU MIPS avec l'unité vecteur accélération combinaison, mais L'architecture utilise une version plus récente et meilleure, l'efficacité de calcul globale est également améliorée par près de 10 fois EyeQ4, la consommation d'énergie n'a augmenté que légèrement de 0,5 W. En d'autres termes, la consommation d'énergie EyeQ4 est toujours la plus soulignée, même si, la puissance globale de l'informatique est encore beaucoup mieux que le programme de NVIDIA.
Alors que la conception elle-même a été mis au point, la puissance de calcul de la puce ne change pas trop de place, mais Intel a bande de base, CPU et FPGA tels que des solutions informatiques et de connectivité réseau, l'efficacité de calcul globale peut être améliorée à l'avenir par un programme externe, c'est-à-dire, EyeQ4 peut compter sur l'assistance technique d'Intel, en vertu du principe de la consommation d'énergie de plus en plus significative du système, une tentative d'atteindre un niveau plus élevé des capacités de soutien du pilote automatique, afin d'empêcher NVIDIA dominent le niveau L3 au-dessus du marché.
Mais la façon dont Intel contribuera à l'expansion EyeQ4 au-dessus de niveau L3 marché des véhicules autonomes, ne sait pas, mais on croit deviendra CES Intel 2018, les informations les plus critiques au sujet de la mise en page de stratégie du marché du pilote automatique.
Qualcomm technologie de ciblage de réseau de véhicules sur le marché, mais aussi avec la plate-forme BlueBox NXP sur le marché du pilote automatique
Comme nous le savons tous, les capacités de mise en réseau de puce Qualcomm a toujours été l'industrie occupe une position de leader pour le développement futur de la technologie de réseau a été la plus positive, en dépit de l'évolution récente souffrent des relations clients, ainsi que les frais de litiges de brevets, ce qui conduit au développement futur de l'entreprise a jeté une ombre mais Qualcomm lui-même est encore un avantage technologique, et le pilote automatique pour le champ, l'ensemble de la technologie de reconnaissance visuelle acquise de NXP a accumulé assez bon, contenir Baidu, FAW et d'autres dépôts ou la conduite des entreprises de programmes ont adopté la technologie de NXP concevoir des programmes pertinents.
Cependant, un projet programme pilote purement automatique ne concernent actuellement Qualcomm, mais dans les capacités de mise en réseau automobile, Qualcomm espère accélérer V2V (véhicule à véhicule), le processus V2X (véhicule de toutes choses), quel que soit l'avenir des véhicules autonomes Qu'est-ce que les utilisations du programme , Le meilleur réseau pour utiliser la technologie Qualcomm.
Qualcomm estime, basée uniquement sur le programme d'intelligence artificielle du pilote automatique a ses limites dans l'application, après tout, pour détecter des changements dans l'environnement grâce à des capteurs, seulement pour une petite gamme d'environnements pour prendre des décisions, et ne peuvent pas améliorer l'efficacité de l'ensemble du réseau de transport. Se concentrer uniquement sur automatique conduire la voiture elle-même ne peut être considéré comme un des ensembles de demi, il n'y a pas moyen d'améliorer les goulots d'étranglement globaux de transport fondamentalement confrontés.
En outre, le logiciel de pilotage automatique de la voiture est écrit par la logique humaine, donc les gens vont faire des erreurs, pilote automatique peut également faire une erreur similaire, et le traitement visuel est toujours conçu par les gens du marquage, le signal est identifié Objets, ceux-ci ne sont pas à l'origine pour l'optimisation de l'identification de la machine, en fait, le système de conduite automatique est un fardeau de calcul très lourd.
Par conséquent, à partir de l'infrastructure, nous pouvons directement mettre à jour les conditions de route et de signal correspondant à la localisation géographique du réseau, et le système de conduite du véhicule considère simultanément les informations collectées du nuage et les données collectées par le véhicule. La meilleure sélection des itinéraires pour les véhicules et le jugement des décisions de conduite sur les trajets plus longs seront plus efficaces pour optimiser l'efficacité globale de la conduite et seront plus logiques que de se fier uniquement à la logique de conduite intelligente de la voiture elle-même.
Bien sûr, afin de parvenir à l'environnement de réseau de conduite automatique de Qualcomm, l'infrastructure doit être assez complète, et ses informations sur le trafic sont également significatives, mais avant le niveau de conduite automatique L3, fondamentalement, ne pas utiliser le V2X Nécessaire
Étant donné que l'infrastructure réseau voiture dans un court laps de temps ne peut pas être régime universel, pilote automatique de NXP ne semble avoir aucun effet réel, et que le pilote automatique Qualcomm dans le domaine ne serait pas jouer?
Haut conduit à mettre davantage l'accent sur l'arrangement à long terme, bien que chacun responsables du programme de conduite ont mis l'accent sur l'introduction de solutions matérielles final locales de conduite intelligents et logiciels, Qualcomm semble un peu en retard, mais à cent pour cent de ces programmes à l'avenir devront travailler en réseau, et le choix des solutions réseau à courant voir Intel, MediaTek, Spreadtrum, Qualcomm est le programme en option, Intel devrait faire correspondre leur propre programme en fonction, MediaTek, Spreadtrum est une technologie relativement en arrière, et Huawei, Apple bien aussi susceptibles de développer des programmes pertinents, mais aussi principalement pour un usage personnel , Alors le programme de réseautage le plus mature n'est autre que non-Qualcomm.
Bien sûr, Qualcomm va également renforcer écologique de BlueBox NXP de, et de renforcer les performances de prise de décision par la plate-forme des capacités de traitement de l'intelligence artificielle de Snapdragon, et a souligné ses grandes données puissance de calcul en réseau de voiture comme le terminal nuage d'intégration de base, la formation d'une concurrence avantages du programme, non seulement la voiture intelligente elle-même, mais à l'ensemble du trafic de la ville devient intelligent, je crois que c'est la technologie Qualcomm pour faire face à la tendance du développement futur du pilote automatique, et mon cœur vraiment calculs.