Autopilot लंबे अगली पीढ़ी के वाहनों, कंपनियां इसी autopilot प्रौद्योगिकी के विकास के लिए सभी उपस्थित विभिन्न परिदृश्यों हैं, और इन तकनीकों पर्यावरण संवेदन क्षमताओं, कैसे कोर कंप्यूटिंग शक्ति और बातचीत के माहौल और स्वतंत्र कार के साथ शामिल की तकनीकी विकास की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक माना गया नेटवर्क संचार और निर्णय लेने की न्याय करने की क्षमता।
चित्रा शू टेस्ला autopilot
कार एक अच्छा न्यायाधीश कंप्यूटिंग जटिल यातायात पर्यावरण की बिजली की जरूरतों हल करने के लिए, चयन चिप समाधान निर्माताओं वर्तमान में हालांकि कई, गणना प्रक्रिया एल 2 ADAS कार्यक्रमों को समर्थन है, लेकिन एल 3 की तुलना में अधिक के लिए आवश्यक है, चुनाव वास्तव में है बहुत ही सीमित।
नियमों के आधार पर सीमित तथ्य सड़क वाहनों में सुधार करने के लिए केवल L3 अप करने के लिए की हद तक खेल सकते हैं, और ड्राइवर को किसी भी समय हस्तक्षेप करने के लिए तैयार किया जाना चाहिए। दूसरे शब्दों में, अब तक, मनुष्य के लिए ऑटो-पायलट, भी, लेकिन केवल एक सहायक के रूप में, और वास्तव में मानव ड्राईवर की जगह है, और यह दो साल के भीतर अगले स्तर autopilot मुख्यधारा के बाजार में सबसे तेज है।
हालांकि, L2 और L3 हालांकि केवल एक अंतर है, लेकिन यह एक बहुत बड़ा कंप्यूटिंग की जरूरत। L2 और L3 वाहन के स्वत: नियंत्रण के लिए अंतर है, हालांकि अब तक नहीं शामिल है, लेकिन L3 परिभाषित परिस्थितियों, जो सक्षम होना चाहिए के तहत ऑटो-पायलट की अनुमति देता है विशाल बहुमत वाहन लेन के आसपास स्थिति को पहचानने, और अग्रसर निर्णय की एक किस्म बनाने के लिए ड्राइवर के बजाय एक ही समय में, और निर्णय लेने की प्रक्रिया, तो आप समर्थन के पीछे बहुत बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति की जरूरत है।
चित्रा शू Mobileye
उदाहरण के लिए, इंटेल द्वारा अधिग्रहित किए जाने से पहले मोबाइलए, मुख्य रूप से दृश्य-आधारित समाधान प्रदान किए गए थे और इसे खा लिया था, इसलिए एल 2 के पहले, दृश्य कंप्यूटिंग पर केंद्रित अधिकांश समाधान, समाधान भी इस दिशा में चल रहे थे। अधिकांश प्रासंगिक कार्यक्रम बाजार। लेकिन ऑटो उद्योग के साथ स्वायत्त ड्राइविंग विकास के लिए उच्च स्तर के लिए, मोबाइल ने रणनीतिक तर्क कार्यक्रमों की अनुपस्थिति में, यह अपने भविष्य के विकास को सीमित करने में सबसे बड़ी बाधा बन गई है, और टेस्ला की मांग, वास्तव में, यह भी कारण है कि कई कार दुर्घटनाओं को तोड़ने का निर्णय लेने के बजाय, मोबाइलिये का त्याग करना है।
पर विचार करें 2020, और यहां तक कि कुछ शोध एजेंसी का मानना है कि 2025 तक, विनियमों और कार्यक्रम के विकास, L4 L5 स्तर और यहां तक कि क्षमता पर प्रतिबंधों के कारण पूरी तरह से शायद अभी भी असंभव कार्य सड़क पर गाड़ी स्वचालित किया जा करने के लिए, अगले कुछ वर्षों हां, एल 3 स्तर ऑटो-पायलट कार्यक्रम में शामिल डिपो विभिन्न हो जाएगा, आईसी डिजाइन कंपनियों के साथ-साथ कंपनियों, कार्यक्रम के लक्ष्य बाजार के लिए प्रतिस्पर्धा डीटी जून का मानना है कि आगामी सीईएस 2018, कंपनी के विभिन्न कार्यक्रमों में प्रवृत्तियों का पालन करने के लिए एक महत्वपूर्ण अवसर है।
संदेश के अनुसार, इंटेल, क्वालकॉम, और यहां तक कि NVIDIA, TI, शामिल सीईएस 2018 में अपनी नवीनतम लेआउट autopilot कार्यक्रम की घोषणा करेंगे, ध्यान भी सड़क L3 autopilot के पहले के स्तर में रखा जाएगा।
एनवीआईडीआईए आत्म-ड्राइविंग प्रौद्योगिकी विकास को बढ़ावा देने के लिए, संभवतः स्केलेबल डिजाइन पर जोर से जारी रहेगा
बाद में टेस्ला ने एनवीआईडीआईए को छोड़ने के लिए चुना है, जिसके कारण मोबाइलआई को ऑटोवियलोट बाजार में शामिल होने के लिए एनवीआईडीआईए के कदम से दबाव डाला गया था, जिसने मोबाइलए में बहुत अधिक दबाव डाला था।
NVIDIA कहा जा सकता है है इस उद्योग की कंपनी के ऑटो-पायलट के निर्णय 'कार्यक्रम का प्रस्ताव करने के लिए, लेकिन निर्णय GPU पर भरोसा करने के लिए नहीं है, लेकिन एआरएम वास्तुकला कोर का उपयोग सीपीयू, नवीनतम जेवियर ड्राइव CX मंच के लिए जल्द से जल्द से तो, NVIDIA गया में पहुंचने वाली पहली, ड्राइव PX2 छह कोर प्रोसेसर का उपयोग करता है, जिनमें से दो डेनवर कोर हैं जो एनवीआईडीआईए द्वारा गहराई से अनुकूलन करते हैं और चार हैं मानक कॉर्टेक्स- A57 जेवियर आठ गहरे अनुकूलन योग्य एआरएम कोर का उपयोग करते हैं।
इन कोर के साथ, जो कि एनवीआईडीआईएआई द्वारा अपनी कंप्यूटिंग शक्ति में काफी बढ़ाया गया है, ड्राइवर का कार्यक्रम बहुत ही कम समय में समेकित GPU द्वारा की गई विज़ुअल प्रसंस्करण डेटा को संसाधित कर सकता है और निर्णय ले सकता है।
जेवियर NVIDIA के सीईएस 2017 की घोषणा की ऑटो-पायलट कार्यक्रम है, जो न केवल बहुत कंप्यूटिंग शक्ति भी बेहतर अर्धचालक प्रक्रिया, 30W में सत्ता पर नियंत्रण, पिछली पीढ़ी ड्राइव PX2 से 250W बिजली की खपत का मतलब बढ़ाया हो, काफी किया गया है प्रगति। देखने की, NVIDIA प्रमुख नहीं हो सकता है, लेकिन जेवियर बाजार पर वर्तमान में है सबसे परिपक्व, और उपलब्ध L4 स्तर autopilot कार्यक्रम, सबसे प्रतियोगियों के वर्तमान में केवल एल 2 स्तर ADAS में रहने शक्ति प्रदर्शन बिंदु उन्नत चालक सहायता प्रणालियों हालांकि है, तो वर्तमान डिपो अधिक उत्पादों L4 स्तर को विकसित करने, त्वरित समाधान के साथ आए चाहते हैं सड़क परीक्षण, NVIDIA एकमात्र विकल्प होने के लिए कहा जा सकता है सकते हैं।
चित्रा शू NVIDIA के जेवियर
और यह, एल 5 के स्तर का पूरी तरह से स्वायत्त ड्राइविंग कार्यक्रम पेगासस मंच का समर्थन करता है, हालांकि बिजली डिजिटल की 500W करने के लिए सतह पर उद्योग में बहुत से लोगों को डरा दिया है, लेकिन डीटी जून का मानना है, NVIDIA का शुभारंभ किया इस कार्यक्रम बड़े पैमाने पर उत्पादन बाजार के लिए नहीं है, लेकिन मुख्य रूप से प्रारंभिक विकास के लिए प्रयोजनों के लिए, ऑटो-पायलट पर सब के बाद, दुनिया वर्तमान में तैयार किया जाता है नियमों अभी भी काफी प्रारंभिक चरण हैं, उद्योग का यह भी मानना है कि 2025 में, मुझे डर लग L5 स्तर हूँ की स्वायत्त वाहनों सड़क हिट करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं।
अगले कुछ वर्षों में किया जा रहा ऑटो-पायलट की मुख्यधारा हो जाएगा कि समर्थन स्तर मंच जेवियर भावना शुरू नहीं होगा या नहीं इस पर L3, L4 आधारित है?
लेकिन वास्तव में, ऑटो-पायलट के परिधीय संवेदन तत्व के लिए वर्तमान डिजाइन पहले से ही काफी परिपक्व कुंजी अभी भी नियमों में, निर्णय लेने की भाग में शामिल कानूनी दायित्व के मुद्दों, और इसी autopilot उच्च संकल्प नक्शा डेटा का विकास है,। यही कारण है कि वर्तमान हार्डवेयर प्रौद्योगिकी के लिए L5 स्वायत्त वाहनों की एक पूरी कर सकते हैं डिजाइन करने के लिए पर सड़क बड़ी समस्या नहीं है, सॉफ्टवेयर वातावरण का महत्वपूर्ण हिस्सा अभी भी उन्नयन के लिए ज्यादा गुंजाइश है।
दूसरे शब्दों में, NVIDIA आधारित जेवियर प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल डिपो अलग-अलग समय की सॉफ्टवेयर वातावरण की परिपक्वता के रूप में हार्डवेयर सुविधाओं पर ऊपर L4 स्तर कार के साथ पूर्ण अनुपालन में शुरू किया जा सकता है, लेकिन नियमों के अनुसार, के रूप में अच्छी तरह से, और धीरे धीरे सॉफ्टवेयर, जो स्वत: एल 3 से ड्राइविंग क्षमता का उन्नयन यहां तक कि L4 L5 को ऊपर उठाया।
और क्योंकि डिपो विकास मंच कम से कम कर रहे हैं पांच साल बंद, या जब तक 10 वर्ष तक के रूप में सामान्य मोटर वाहन अर्धचालक समाधान के दौरान एक बहुत अच्छा स्थिरता, और लंबी अवधि के मंच का समर्थन, समर्थन है। उम्मीद कर रहे हैं हालांकि NVIDIA के कार्यक्रम उच्च मूल्यों, लेकिन L4 स्तर से ऊपर अगर वे स्वायत्त वाहनों की डिजाइन क्षमता पर 2018 से अपने कार्यक्रम के लिए राशि उपलब्ध उधार ले सकते हैं, डिपो बस एक ही मंच में अगले वृद्धि, उच्च अंत के लिए एक पूर्ण सॉफ्टवेयर वातावरण, स्केलेबल कार को प्राप्त करने की आवश्यकता उत्पाद स्थिति, उच्च लागत न केवल कार्यक्रम में ही प्रभावी ढंग से डिपो के बाजार की स्थिति और लंबी अवधि के अनुसंधान के लिए पतला हो सकता है, और विकास भी एक सकारात्मक मदद करनी होगी।
NVIDIA और इस विभिन्न कार्यक्रम निर्माता अब भी L3 स्तर autopilot कार्यक्रम अब धक्का नहीं कर रहे हैं में खेलने के लिए इच्छाधारी सोच पहले कार्ड स्थिति L5 बाजार में किया गया है, स्थिरता, स्थिरता, आधे रास्ते भविष्य में परिवर्तित करने की आदत के लिए ऑटोमोबाइल उद्योग ध्यान है संभावना मंच काफी कम है, जिससे भविष्य autopilot कार्यक्रम में NVIDIA बाजार और लाभ मार्जिन को सुनिश्चित करना। जाहिर है, बिजली की खपत के मामले में NVIDIA के वर्तमान L5 कार्यक्रम के लिए मांग बहुत बड़ा है, कार्यक्रम निर्देशित करने के, हालांकि उत्पादन कार के निर्माण असंभव नहीं, लेकिन संभावना नहीं वाहन ऊर्जा प्रबंधन के लिए मांग में हल करने की है, लेकिन अर्धचालक प्रौद्योगिकी और चिप डिजाइन प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, इस समस्या को एक अच्छा समाधान के लिए उपयोग किया जाना चाहिए।
इसलिए, डीटी सम्राट कि ऑटो-पायलट पर वर्तमान NVIDIA हार्डवेयर कार्यक्रम का समाधान अपेक्षाकृत परिपक्व हो गया है, सीईएस 2018 के तकनीकी समाधान के बारे में खबर नहीं हो सकता है बहुत ज्यादा जोर अन्य पड़ोसी या सहयोग में प्रगति पर होना चाहिए।
Mobileye एडीएस बाजार लाभ का लाभ उठाने और इसके ऑटोपॉलॉट कार्यक्रम को मजबूत करने के लिए इंटेल की पहल का लाभ उठाएगा
Mobileye L3 स्तर autopilot की तुलना में अधिक पर ज्यादा खबर कार्यक्रम नहीं है, के बाद 2018 के लिए अपने सभी प्रासंगिक कार्यक्रमों उपलब्ध हो जाएगा, लेकिन ADAS, जो एल 2 उत्पादों के स्तर से नीचे है, हम कह सकते मजबूती से मुख्य धारा के विशाल बहुमत को आकर्षित किया कार की आँखें, वर्तमान बाजार, एडीएएस कार्यक्रमों का 70% से अधिक मोबाइलई हाथ से हैं।
चित्रा 丨 मोबाइल आइ क्यू 3
Mobileye वर्तमान में बाजार पर बेचता है, जो EyeQ3 समाधान को देखकर, Mobileye ने इसे एक स्वायत्त ड्राइविंग समाधान के रूप में रखा और इसे टेस्ला की पहली पीढ़ी के ऑटोपाइलट सिस्टम द्वारा अपनाया गया था, लेकिन वास्तविकता में निर्णय लेने का हिस्सा कमजोर है, वास्तुकला दिखता है: 4 एमआईपीएस 2006 34 के कोर में शुरू की गई है, घड़ी केवल 500 मेगाहर्टज के बारे में है, निर्णय लेने का प्रदर्शन केवल ड्राइविंग पीएक्स 2 के एक प्रतिशत तक पहुंच सकता है, मूल रूप से एल 2 स्वचालित ड्राइविंग की जरूरत है, एक उच्च स्तर के लिए एक नया EyeQ4 प्रोग्राम को समर्थन देने का एक तरीका है।
लेकिन क्योंकि के पिछले Mobileye ADAS बाजार में लंबी अवधि के काम करते हैं, प्रासंगिक दृश्य सेंसर प्रौद्योगिकी के साथ काफी परिपक्व है, Mobileye के कार्यक्रम का उपयोग, मूल रूप से दृश्य मान्यता प्रसंस्करण तकनीकों की autopilot पहलुओं के लिए आवश्यक उपयोग के बारे में चिंता मत करो घटना acclimatized है, बुनियादी ज्यादातर कार्यक्रमों, Mobileye और सहयोग, यहां तक कि आगामी EyeQ4 पर उपलब्ध हैं इसकी फिर से सत्यापन की समय के साथ कम से कम किया जा सकता है।
दूसरी ओर, अगले कुछ वर्षों में शुद्ध ADAS कार है, जो एल 2 स्वायत्त वाहनों के स्तर से नीचे है अभी भी पूर्ण मुख्यधारा बाजार, एल 3 कार अपेक्षाकृत माल की उच्च अंत स्थिति, जो अगले कुछ वर्षों बराबर इसकी मुश्किल में परिणाम एल 2 कार डिपो के बहुमत की वजह से हो जाएगा Mobileye मुख्य रूप से अपनी कम लागत की वजह, EyeQ3 का उपयोग जारी रहेगा, और बाजार को व्यापक रूप से मान्य किया गया है, उच्चतम विश्वसनीयता।
चित्रा शू Mobileye EyeQ4 वास्तुकला
बेशक, क्रम में एक और अधिक स्तर L3 स्वायत्त वाहनों बाजार सुनिश्चित करने के लिए, Mobileye आधिकारिक तौर पर 2018 में शुरू किया जाएगा EyeQ4 कार्यक्रम के L3 समर्थन करने के लिए, EyeQ3 साथ अपने मूल वास्तुकला काफी समान, वेक्टर त्वरण इकाई संयोजन के साथ MIPS सीपीयू कोर के आधार पर कर रहे हैं, लेकिन वास्तुकला लगभग 10 बार कुल कंप्यूटिंग प्रदर्शन का एक नए और बेहतर संस्करण का उपयोग कर अधिक EyeQ4 करने वाले उन्नत, बिजली की खपत केवल थोड़ा 0.5W बढ़ जाती है। वह यह है कि, बिजली अभी भी EyeQ4 सबसे बल दिया और सबसे स्पष्ट आवेदन फायदे है, फिर भी, कुल मिलाकर कंप्यूटिंग शक्ति अभी भी NVIDIA के कार्यक्रम से बेहतर है।
डिजाइन में ही अंतिम रूप दे दिया गया है, चिप के कंप्यूटिंग शक्ति बहुत अधिक स्थान परिवर्तन नहीं करता है, लेकिन इंटेल कंप्यूटिंग और नेटवर्क कनेक्टिविटी समाधान के रूप में बेसबैंड, सीपीयू और FPGA इस तरह है, समग्र कम्प्यूटेशनल क्षमता एक बाहरी प्रोग्राम के द्वारा भविष्य में सुधार किया जा सकता है, कि कहने के लिए है, EyeQ4 पर भरोसा कर सकते इंटेल की तकनीकी सहायता, उल्लेखनीय वृद्धि हो रही प्रणाली बिजली की खपत के आधार के तहत, एक प्रयास autopilot समर्थन क्षमताओं के एक उच्च स्तर, आदेश में बाधा डालती करने के लिए NVIDIA बाजार ऊपर L3 स्तर पर हावी में प्राप्त करने के लिए।
लेकिन जिस तरह से इंटेल L3 स्तर स्वायत्त वाहनों बाजार ऊपर EyeQ4 का विस्तार करने में मदद मिलेगी, यह स्पष्ट नहीं है, लेकिन यह इंटेल की सीईएस 2018, autopilot बाजार रणनीति लेआउट के बारे में सबसे महत्वपूर्ण जानकारी हो जाएगा माना जाता है।
क्वालकॉम बाजार में वाहन नेटवर्किंग तकनीक को निशाना बनाने, लेकिन यह भी autopilot बाजार में Bluebox एनएक्सपी मंच के साथ
हम सभी जानते हैं, क्वालकॉम चिप नेटवर्किंग क्षमताओं हमेशा एक छाया रहा है उद्योग नेटवर्किंग प्रौद्योगिकी के भविष्य के विकास के लिए एक अग्रणी स्थिति सबसे सकारात्मक रही है पर है, हाल ही में पारी के बावजूद ग्राहक संबंधों, साथ ही पेटेंट विवादों के आरोप में पीड़ित हैं, कंपनी के भविष्य के विकास के लिए अग्रणी कलाकारों लेकिन क्वालकॉम ही अभी भी एक तकनीकी बढ़त, और क्षेत्र के लिए ऑटो-पायलट, पूरे दृश्य पहचान तकनीक एनएक्सपी से प्राप्त काफी अच्छा जमा हो गया, Baidu, FAW और अन्य डिपो या ड्राइविंग कार्यक्रमों कंपनियों को शामिल करने के लिए एनएक्सपी प्रौद्योगिकी को अपनाया है है डिजाइन संबंधी कार्यक्रम
हालांकि, एक विशुद्ध रूप से स्वत: पायलट कार्यक्रम वर्तमान में क्वालकॉम चिंता परियोजना नहीं है, लेकिन मोटर वाहन नेटवर्किंग क्षमताओं में, क्वालकॉम स्वायत्त वाहनों क्या कार्यक्रम का उपयोग करता है के भविष्य के V2V (वाहन करने वाली वाहन), V2X (सब बातों के वाहन) प्रक्रिया, तेजी लाने के लिए भले ही उम्मीद , नेटवर्क उच्च पास तकनीक का बेहतर करने में सक्षम है।
क्वालकॉम का मानना है कि ऑटो-पायलट कृत्रिम बुद्धि कार्यक्रम पर विशुद्ध रूप से आधारित अनुप्रयोग में अपनी सीमाएं, सब के बाद, सेंसर के माध्यम से आसपास के वातावरण में परिवर्तन को महसूस करने के लिए, केवल वातावरण की एक छोटी रेंज निर्णय लेने के लिए के लिए, और पूरे परिवहन नेटवर्क की दक्षता में सुधार नहीं कर सकते है। केवल पर ध्यान दें स्वचालित कार में ही केवल एक आधा सेट के रूप में माना जा सकता है ड्राइविंग, वहाँ समग्र परिवहन बाधाओं का सामना करना पड़ा मौलिक सुधार करने के लिए कोई रास्ता नहीं है।
इसके अलावा, कार का ऑटोपिलॉट सॉफ्टवेयर मानव तर्क द्वारा लिखा गया है, ताकि लोग गलती कर सकें, ऑटोपिलॉट भी एक ऐसी गलती कर सकता है, और दृश्य प्रसंस्करण अभी भी चिह्नित लोगों द्वारा डिज़ाइन किया गया है, सिग्नल की पहचान की गई है वस्तुएं, ये मूल रूप से मशीन पहचान अनुकूलन के लिए नहीं हैं, वास्तव में, स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम बहुत भारी कम्प्यूटेशनल बोझ है।
इसलिए, नेटवर्क से सीधे बुनियादी सुविधाओं से आगे बढ़ना, स्थान के साथ और अद्यतन करता है, तो सड़क, संकेत हालत, वाहन प्रणाली ड्राइविंग एकत्र, तैयार बादल, और निकटता सेंसर डेटा कार से ही एकत्र से ध्यान में रखता है आदेश autopilot जाने के लिए में, सबसे अच्छा वाहन मार्ग और ड्राइविंग निर्णय लेने की लंबी लाइनों बेहतर समग्र ड्राइविंग क्षमता बढ़ाने जाएगा, लेकिन यह भी कार में ही बुद्धिमान ड्राइविंग तर्क पर पूरी तरह निर्भर की तुलना में अधिक उचित।
बेशक, उच्च पास आदर्श स्वत: ड्राइविंग वाहन नेटवर्किंग वातावरण प्राप्त करने के लिए, बुनियादी ढांचा काफी पूरा हद तक पूरा करना होगा, यातायात की जानकारी के अपने एकीकरण भी समझ में आता है, लेकिन एल 3 से पहले ऑटो-पायलट के स्तर में, मूल रूप से V2X का उपयोग नहीं किया आवश्यक।
चूंकि कार नेटवर्किंग बुनियादी ढांचे को थोड़े समय के भीतर लोकप्रिय नहीं बनाया जा सकता है, इसलिए एनएक्सपी से स्वयं ड्राइविंग प्रोग्राम का कोई व्यावहारिक प्रभाव नहीं है, और क्वालकॉम को स्वायत्त ड्राइविंग क्षेत्र में खेलने की ज़रूरत नहीं है?
लंबे समय तक व्यवस्था पर अधिक जोर दिया करने के लिए उच्च नेतृत्व, हालांकि प्रत्येक ड्राइविंग कार्यक्रम निर्माताओं स्मार्ट ड्राइविंग स्थानीय अंत हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर समाधान की शुरूआत पर ध्यान केंद्रित किया, क्वालकॉम के पीछे एक छोटा सा लगता है, लेकिन भविष्य में इन कार्यक्रमों की एक सौ प्रतिशत नेटवर्क की आवश्यकता होगी, और वर्तमान के समाधान नेटवर्किंग की पसंद देखने के इंटेल, MediaTek, Spreadtrum, क्वालकॉम वैकल्पिक कार्यक्रम है, इंटेल अपने स्वयं के कार्यक्रम के आधार पर, MediaTek, Spreadtrum अपेक्षाकृत पिछड़े प्रौद्योगिकी मिलान करने के लिए होना चाहिए, और Huawei, एप्पल, हालांकि यह भी निजी इस्तेमाल के लिए प्रासंगिक कार्यक्रमों विकसित होने की संभावना है, लेकिन इसी तरह मुख्य रूप से है, तो सबसे अधिक परिष्कृत नेटवर्किंग समाधान प्राकृतिक गैर कोई भी क्वालकॉम के अलावा अन्य।
बेशक, क्वालकॉम भी Bluebox एनएक्सपी से पारिस्थितिक को मजबूत करेगा, और कृत्रिम बुद्धि प्रसंस्करण क्षमता Snapdragon मंच द्वारा निर्णय लेने की प्रदर्शन को मजबूत करने, और कोर एकीकरण बादल टर्मिनल, एक प्रतियोगी के गठन के रूप में कार नेटवर्किंग के लिए कंप्यूटिंग शक्ति अपने बड़े डेटा पर बल दिया कार्यक्रम के लाभ, न केवल स्मार्ट कार में ही करते हैं, लेकिन करने के लिए पूरे शहर के यातायात बुद्धिमान हो जाता है, मेरा मानना है कि इस क्वालकॉम प्रौद्योगिकी autopilot के भावी विकास की प्रवृत्ति का सामना करना है, और मेरे दिल वास्तव में गणना।