Autopilot lange eine der größten Herausforderungen der technologischen Entwicklung von Fahrzeugen der nächsten Generation angesehen, Autohersteller sind alle vorhanden verschiedenen Szenarien für die Entwicklung der entsprechenden Autopilot-Technologie, und diese Techniken Umwelterfassungsfähigkeiten umfassen, wie Core-Rechenleistung und Interaktion mit der Umwelt und unabhängigem Auto Netzwerk-Kommunikation und Entscheidungsfähigkeit zu beurteilen.
Abbildung Shu Tesla Autopilot
Um das Auto ist ein guter Richter Rechenleistung Anforderungen komplexer Verkehrsumgebung, wählen Sie Chip-Lösung zu lösen wesentlich für derzeit Hersteller des Berechnungsprozess L2 ADAS-Programme unterstützen, obwohl viele, aber mehr als L3, die Wahl ist wirklich sehr begrenzt.
Aufgrund der perfektionierten Gesetze und Vorschriften können die Fahrzeuge auf der Straße nur bis zu L3 betrieben werden und der Fahrer muss jederzeit eingreifen können, dh das autonome Fahren wurde bisher nur als Ergänzung zur Menschheit eingesetzt, Es ist kein echter Ersatz für menschliches Fahren, aber es ist auch der schnellste fahrende Autopilot für den Mainstream-Markt in den nächsten zwei Jahren.
Obwohl L3 nur eine Ebene von L2 entfernt ist, sind die beteiligten Rechenanforderungen recht unterschiedlich: L2 und L3 sind nicht weit von der automatischen Steuerung des Fahrzeugs entfernt, aber L3 ermöglicht autonomes Fahren unter begrenzten Bedingungen, die dies erfordern Wenn man die große Mehrheit der Fahrspur um den Körper herum beurteilt und gleichzeitig den Fahrer auswechselt, um eine Vielzahl von Entscheidungen zu treffen und Entscheidungen zu treffen, benötigt man hinter der Unterstützung eine riesige Menge an Rechenleistung.
Abbildung 丨 Mobileye
Vor L2, was vor allem in dem Teil des visuellen Computing konzentriert, so dass jedes Programm ist auch in dieser Richtung bewegt, wie Mobileye, bevor Intel erworben, vor allem visuelle Computing-basierten Lösungen zu liefern, und aß die meisten der marktbezogenen Programme. aber mit der Autoindustrie auf ein höheres Niveau Autopilot Entwicklung, Mobileye mangelnde Begründung der Strategieplan, wäre es der größte Engpass zu sein, seine zukünftige Entwicklung zu beschränken, und dies hat Tesla braucht, in der Tat, aus diesem Grund verlassen Mobileye, anstatt das Autounfall ein paar beschlossen aufzubrechen.
Betrachten wir 2020 und sogar einige der Forschung Agentur glaubt, dass bis zum Jahr 2025, aufgrund von Beschränkungen auf die Vorschriften und Programmentwicklung, L4 L5-Ebene und auch die Fähigkeit, voll wahrscheinlich noch unmögliche Aufgabe auf dem Weg automatisiert zu fahren, so dass in den nächsten Jahren, L3 Ebene Autopilot-Programm umfasst Depot wird verschiedenes, IC-Design-Unternehmen sowie Unternehmen im Wettbewerb für das Zielmarkt des Programms, während DT Juni glaubt, dass die kommende CES 2018 ist eine wichtige Gelegenheit, Trends in der Gesellschaft verschiedenen Programme zu beobachten.
Nach der Nachricht, gehören Intel, Qualcomm und sogar NVIDIA, TI, wird seine neueste Layout Autopilot-Programm auf der CES 2018, der Fokus ankündigen wird auch in der ersten Ebene der Straße L3 Autopilot gestellt werden.
NVIDIA, um selbstfahrende Technologieentwicklung zu fördern, wird wahrscheinlich von der Betonung auf skalierbarem Design fortfahren
Einer der Gründe, warum sich Tesla später entschied, NVIDIA zu verlassen, um Mobileye zu verlassen, wurde von NVIDIAs Druck auf den Autopiloten-Markt unter Druck gesetzt, der Mobileye stark belastete.
NVIDIA kann gesagt werden, ist die branchenweit erster Autopilot ‚Entscheidung‘ Programm des Unternehmens vorzuschlagen, sondern um die Entscheidung zu treffen nicht auf der GPU zu verlassen, sondern die CPU, so von den ältesten bis zur neuesten Xavier Laufwerk CX-Plattform NVIDIA ARM-Architektur Kern verwendet hat, Der Drive PX2 verwendet sechs Kernprozessoren, von denen zwei von NVIDIA tief anpassbare Denver-Kerne sind und vier Standard-Cortex-A57. Xavier verwendet acht stark anpassbare ARM-Kerne.
Mit diesen Kernen, die durch NVIDIA in ihrer Rechenleistung stark verbessert wurden, kann das Treiberprogramm die von der integrierten GPU berechneten visuellen Verarbeitungsdaten in kürzester Zeit bearbeiten und Entscheidungen treffen.
Xavier ist NVIDIAs CES 2017 Autopilot-Programm angekündigt, die nicht nur stark verbesserte Rechenleistung bedeutet auch eine besseren Halbleiterprozess, die Leistungssteuerung in dem 30W, 250W Stromverbrauch als die Vorgängergeneration Antrieb PX2 gibt es beachtlich Fortschritt. Obwohl die Leistung Performance-Sicht, NVIDIA kann nicht dominant, aber Xavier ist derzeit auf dem Markt die reifste hat und verfügbares Programm Autopiloten L4 Ebene, die derzeit die meisten Wettbewerber nur in der L2-Ebene ADAS bleiben Fahrerassistenzsysteme , so würde das aktuelle Depot mehr Produkte L4 Ebene mag, entwickeln, mit schnellen Lösungen kommen kann Straßentest, kann NVIDIA gesagt werden, die einzige Wahl sein.
Abbildung 丨 Xavier NVIDIA
Und es unterstützt L5 Ebene völlig autonomes Fahrprogramm Pegasus-Plattform, obwohl auf die Oberfläche bis zu 500W Leistung digital eine Menge Leute in der Branche Angst, aber DT Juni glaubt, NVIDIA startete dieses Programm ist nicht für die Massenproduktion Markt, sondern vor allem für die frühe Entwicklung Zwecke, schließlich ist die Welt derzeit zu formulieren Regelungen auf Autopiloten sind immer noch glauben, ziemlich früh, die Branche auch im Jahr 2025, dass ich Angst L5 Ebene bin autonome Fahrzeuge sind schwer auf die Straße getroffen.
Dass die nächsten paar Jahre werden der Mainstream des Autopiloten sein basiert L3, L4 über, ob das Unterstützungsniveau würde Sinn nicht starten Plattform Xavier?
Tatsächlich ist das Design von peripheren Sensorelementen für das autonome Fahren jedoch ziemlich ausgereift, wobei die rechtliche Haftung von Gesetzen und Vorschriften und die Entscheidungsfindung sowie die Entwicklung von hochauflösenden Kartendaten, die dem autonomen Fahren entsprechen, eine entscheidende Rolle spielen. , Mit der aktuellen Hardware-Technologie, um eine komplette Straße verfügbar L5 selbstfahrende Auto ist nicht viel Problem, der Schlüssel der Software-Umgebung gibt es immer noch viel Raum für Eskalation.
Mit anderen Worten kann das Depot mit NVIDIA-basierter Xavier-Plattform mit dem oben L4 Ebene Auto auf Hardware-Features in voller Übereinstimmung gestartet werden, sondern nach den Vorschriften, sowie die Laufzeit der Software-Umgebung aus verschiedenen Epochen, und nach und nach der Software aktualisieren, die automatisch Fähigkeit von L3 Fahr Upgrade auf L4 oder sogar L5.
Und weil die Depot-Entwicklungsplattform hofft, eine sehr gute Konsistenz und langfristige Plattform-Support-Fähigkeiten zu haben, die allgemeine Automobil-Halbleiter-Programm Support-Phase von mindestens 5 Jahren Start, solange bis zu 10 Jahren.Obwohl das aktuelle Programm von NVIDIA Der Preis ist höher, aber wenn das Programm ab 2018 für die Produktion von L4-Niveau über autonomen Fahrzeugen entworfen werden kann, muss das zukünftige Depot nur auf der gleichen Plattform gehen, um schrittweise eine vollständige Software-Umgebung, High-End-, skalierbare Autos zu aktualisieren Produkt Positionierung, nicht nur die hohen Kosten des Programms selbst kann effektiv verwässert werden, die Markt-Layout des Depots und langfristige Technologie Forschung und Entwicklung wird auch eine positive Hilfe haben.
Dies ist NVIDIA Hit die Wunschvorstellung, in verschiedenen Programmen Hersteller sind nicht in der Lage, die L3-Ebene der automatischen Fahrprogramm jetzt hat die erste Karte L5 Markt, die Automobilindustrie legt Wert auf Konsistenz und Stabilität der Gewohnheit, die Zukunft auf halbem Weg zu konvertieren Plattform ist ziemlich gering, um sicherzustellen, dass NVIDIA in der Zukunft automatische Fahrprogramm Markt und Gewinnmargen.Natürlich ist die aktuelle NVIDIA L5 Programm Nachfrage für den Stromverbrauch zu groß, direkt in diesem Programm produziert werden, obwohl die Produktion Auto Unmöglich, aber die Nachfrage nach Fahrzeugleistungsmanagement kann schwierig zu lösen sein, aber mit der Entwicklung von Halbleitertechnologie und Chipdesigntechnologie sollte dieses Problem sehr gut gelöst werden.
Daher glaubt DT Jun, dass die aktuelle NVIDIA-Hardware in der Autopilot-Lösung relativ ausgereift ist, CES 2018 zu den technischen Lösungen möglicherweise nicht zu viele Informationen, sollte der Schwerpunkt auf anderen Peripheriegeräten oder die Zusammenarbeit in den Fortschritt sein.
Mobileye wird den ADAS-Marktvorteil nutzen und Intels Initiative zur Konsolidierung seines Autopilot-Programms nutzen
Mobileye erhält nicht viel Neues über das Autopilot-Programm oberhalb der L3-Ebene, schließlich werden die damit verbundenen Programme erst 2018 verfügbar sein, aber seine ADAS, die ebenfalls ein Produkt unter der L2-Ebene ist, kann die überwältigende Mehrheit des Mainstream festhalten Die Augen des Autos, der aktuelle Markt, mehr als 70% der ADAS-Programme sind von Mobileye Hand.
Abbildung 丨 Mobileye EyeQ3
Und EyeQ3 Programm Mobileye ist derzeit auf dem Markt verkauft zu beobachten, obwohl Mobileye wird als Autopilot-Programm positioniert werden und sind die erste Generation Tesla Autopilot-System verwendet, aber in der Tat ein Teil der schwachen Leistung seiner Entscheidungsfindung, die sich aus zur Verfügung muß die Architektur Anhaltspunkt sehen: die Verwendung von 4 MIPS im Jahr 2006 hat den 34K Kern ins Leben gerufen, nur etwa Takt 500 MHz, Entscheidungen über die Leistung nur etwa ein Prozent Laufwerk PX2, im Grunde kaum den L2 erfüllen kann automatisch Fahrbedürfnisse, ein höheres Level erfordert ein neues EyeQ4-Programm, das unterstützt werden kann.
Aber wegen der langfristigen Arbeit in der Vergangenheit Markt Mobileye ADAS, mit der entsprechenden visuellen Sensorik sehr ausgereift ist, die Verwendung von Mobileye des Programm, im Grunde keine Sorge über die erforderliche Verwendung von Autopiloten Aspekten der visuellen Erkennungsverarbeitungstechniken Phänomen haben akklimatisierte, Grund Die meisten Programme sind mit Mobileye verfügbar, selbst die bevorstehende EyeQ4, deren Neuabstimmung, kann die Verifikationszeit minimiert werden.
Auf der anderen Seite, in den nächsten Jahren rein ADAS Auto, das unter dem Niveau von L2 autonomen Fahrzeugen ist immer noch den absoluten Mainstream-Markt, L3 Auto seinen aufgrund relativ High-End-Positionierung der Sendung, die Par der nächsten Jahre die Mehrheit des L2 Autos Depots in seinem schwierigen Ergebnisse Mobile Eye Eye3 wird weiterhin hauptsächlich wegen seiner niedrigen Kosten und seiner bewährten Zuverlässigkeit auf dem Markt verwendet.
Abbildung 丨 Mobileye EyeQ4-Architektur
Natürlich, um eine weitere Ebene L3 autonome Fahrzeuge Markt zu gewährleisten, wird Mobileye offiziell im Jahr 2018 ins Leben gerufen werden, um zu unterstützen L3 von EyeQ4 Programm, dessen Grundarchitektur mit dem EyeQ3 recht ähnlich, basieren auf der MIPS-CPU-Kern mit Vektor-Beschleunigungseinheit Kombination, aber architektonisch eine neuere und bessere Version der Gesamt-Rechenleistung mit nahezu 10-mal mehr EyeQ4 erhöht, wird der Stromverbrauch nur leicht 0.5W erhöht. das heißt, Macht noch EyeQ4 ist am meisten beanspruchten und naheliegendste Anwendung Vorteile, auch so ist die Gesamtrechenleistung immer noch weit besser als Nvidias Programm.
Während das Design selbst abgeschlossen ist, wird die Rechenleistung des Chips nicht zu viel Raum zu ändern, aber Intel hat Basisband-, CPU und FPGA wie Computer- und Netzwerk-Connectivity-Lösungen kann die Gesamtrecheneffizienz durch ein externes Programm in Zukunft verbessert werden, das heißt, kann EyeQ4 stützen sich auf Intel technische Unterstützung, unter der Prämisse der deutlich steigenden Stromverbrauch des Systems, ein Versuch, ein höheres Maß an Autopilot-Support-Funktionen zu erreichen, um NVIDIA dominieren über dem Markt der L3-Ebene zu behindern.
Aber die Art und Weise, in der Intel EyeQ4 über L3-Ebene erweitern helfen autonome Fahrzeuge Markt, ist unklar, aber es wird angenommen, wird Intel auf der CES 2018 werden die wichtigsten Informationen über den Autopilot Marktstrategie Layout.
Qualcomm Targeting Fahrzeug-Networking-Technologie in den Markt, sondern auch mit der BlueBox NXP Plattform in den Autopilot-Markt
Wie wir alle wissen, hat Qualcomm-Chip-Networking-Funktionen immer die Industrie eine führende Position für die zukünftige Entwicklung der Netzwerktechnologie nimmt die positivste, trotz der jüngsten Verschiebung leiden Kundenbeziehungen sowie Kosten von Patentstreitigkeiten, die zu der künftigen Entwicklung des Unternehmens einen Schatten hat aber Qualcomm selbst ist noch ein Technologievorsprung und Autopilot für das Feld, die gesamte visuelle Erkennungstechnologie von NXP erworben hat recht gut angesammelt hat, enthalten Baidu, FAW und anderes Depot oder Fahrprogramme Unternehmen haben die Technologie von NXP angenommen Design relevante Programme.
Es ist jedoch ein rein automatisch Pilotprogramm nicht zur Zeit projizieren Qualcomm Sorge, aber in der Automobil-Networking-Funktionen, hofft Qualcomm V2V (Fahrzeug-zu-Fahrzeug), V2X (Fahrzeug aller Dinge) zu beschleunigen, und zwar unabhängig von der Zukunft der autonomen Fahrzeuge Welches Programm Verwendungen Das beste Netzwerk für Qualcomm-Technologie.
Qualcomm glaubt, basierte rein auf Autopiloten künstliche Intelligenz Programm hat seine Grenzen in der Anwendung, nachdem alle, durch Sensoren in der Umgebung Veränderungen zu erfassen, nur für einen kleinen Bereich von Umgebungen, Entscheidungen zu treffen, und die Effizienz des gesamten Verkehrsnetzes nicht verbessern können. Focus nur auf das Autos automatisches fahren selbst kann nur als einen halben Satz betrachtet wird, gibt es keine Möglichkeit, die gesamten Transportengpaß konfrontierten grundsätzlich zu verbessern.
Darüber hinaus wird die Autopilot-Software des Autos von menschlicher Logik geschrieben, so dass Leute Fehler machen werden, Autopilot kann auch einen ähnlichen Fehler machen, und die visuelle Verarbeitung wird immer noch von den Leuten der Markierung entworfen, das Signal wird identifiziert Objekte, diese sind nicht ursprünglich für Maschinenidentifikation Optimierung, in der Tat, automatische Fahrsystem ist eine sehr schwere Rechenlast.
Daher gehen, wenn von der Infrastruktur, mit dem Ort direkt aus dem Netzwerk und Aktualisierung der Straße, Signalzustand, wobei die Fahrzeug-Antriebssystem, während Informationen aus den hergestellten gesammelten Wolken Berücksichtigung und Näherungssensor durch das Auto erfassten Daten selbst, um die Autopiloten zu lassen, Die beste Routenwahl für Fahrzeuge und die Beurteilung von Fahrentscheidungen auf längeren Strecken sind effektiver bei der Optimierung der Gesamtfahreffizienz und logischer als der ausschließliche Einsatz der intelligenten Fahrlogik des Fahrzeugs.
Natürlich Hochpass ideal automatische Fahr Fahrzeug-Netzwerkumgebung zu erreichen, Infrastruktur ziemlich vollständigen Umfang erfüllen muss, macht die Integration von Verkehrsinformationen auch Sinn, aber in der Höhe des Autopiloten vor L3, hat im Grunde nicht die V2X verwenden Notwendig.
Da die Car-Networking-Infrastruktur nicht innerhalb kurzer Zeit popularisiert werden kann, scheint das selbstfahrende Programm von NXP keine praktische Wirkung zu haben, und Qualcomm müsste nicht im autonomen Fahrgebiet spielen.
Hohe führen zu mehr Gewicht auf dem langfristigen Vereinbarung, obwohl jeder Fahrprogrammmacher über die Einführung von intelligenten Fahr lokaler End-Hardware und Software-Lösungen konzentriert, Qualcomm scheint ein wenig zurück, aber hundert Prozent dieser Programme in der Zukunft vernetzen müssen, und die Auswahl an Lösungen für aktuelle Vernetzung siehe Intel, MediaTek, Spreadtrum, Qualcomm optionales Programm ist, sollte Intel sein, ihre eigenen übereinstimmen programmbasierte, MediaTek, Spreadtrum ist relativ rückständigen Technologie und Huawei, Apfel, obwohl wahrscheinlich auch entsprechende Programme zu entwickeln, sondern auch in erster Linie für den persönlichen Gebrauch , dann ist die anspruchsvollste Netzwerklösungen natürliche nicht-nichts anderes als Qualcomm.
Natürlich wird Qualcomm auch die Ökologie von BlueBox von NXP und über die Snapdragon-Plattform, künstliche Intelligenzverarbeitungsfähigkeiten zur Verbesserung der Entscheidungsleistung, stärken und sein Autonetzwerk als die Kern-, Cloud- und Terminal-Integration großer Datenverarbeitungsfähigkeiten mit Konkurrenz betonen Vorteile des Programms, nicht nur die eigene Intelligenz des Autos, sondern um den Verkehr der Stadt intelligent zu machen, ich glaube, dass dies Qualcomm angesichts der Zukunft der automatischen Fahrtechnik Trends, das Herz der realen Berechnungen.