オートパイロットが長い次世代自動車の技術開発の最大の課題の一つと考えられて、自動車メーカーは、対応する自動操縦技術の開発のためのすべてに存在する様々なシナリオであり、これらの技術は、環境センシング機能を含む、どのようにコアコンピューティングパワーとの対話環境で、独立した車ネットワーク通信と意思決定能力を判断する。
図丨テスラのオートパイロット
メーカーは現在、計算プロセスL2 ADASプログラムをサポートするために多くの、しかし、L3よりも、選択肢が本当にあるものの、複雑な交通環境の良い裁判官のコンピューティングパワーの要件車を解決するために、チップ・セレクト・ソリューションは、必要不可欠です非常に限られています。
実際の道路車両に改善するための規制ではなく、唯一の補助として、あまりにも、これまでのところ、人間のための自動操縦を唯一L3までの範囲で再生することができ、そしてドライバーがいつでも介入する準備ができている必要があります。言い換えれば限定されるものではなく、本当に人間のドライバを置き換える、これは2年以内に次のレベルの自動操縦の主流市場に最速ではありません。
しかし、L3はL2から1レベル離れているにも関わらず、計算上の要件は全く異なります.L2とL3は車両の自動制御から遠くはありませんが、L3では必要な制限された条件で自律走行が可能です車体の大部分を占めると判断し、ドライバーを交換してさまざまな決定を下すと同時に、意思決定プロセスでは、サポートの背後には膨大な計算能力が必要です。
図丨Mobileye
L2前に、主としてビジュアルコンピューティングの一部に集中するので、Intelは、主に視覚的なコンピューティングベースのソリューションを提供するために、取得し、および食べ前に各プログラムはまた、モービルのように、この方向に動いています、市場関連のプログラムのほとんどは。しかし、より高いレベルの自動操縦装置の開発に自動車業界で、戦略計画における推論のモービルの欠如は、それがその将来の発展を制限する最大のボトルネックとなり、これはテスラが必要あり実際には、この理由から、いくつかの自動車事故が解消されるのではなく、モバイルアイを放棄することもあります。
2020考えてみて、さらにいくつかの研究機関は、2025年までにということを信じて、原因の規制やプログラム開発、L4 L5レベルと道路を走行する完全に自動化することも、能力の制限におそらくまだ不可能な作業なので、今後数年間、L3レベルオートパイロットプログラムは、デポが様々になり含み、DT 6月には、今後のCES 2018で、同社のさまざまなプログラムの動向を観察するための重要な機会であると信じている間、IC設計会社などの企業は、プログラムのターゲット市場を競います。
メッセージに従って、CES 2018で、その最新のレイアウトオートパイロットプログラムを発表するインテル、クアルコム、さらにNVIDIA、TIを含む、フォーカスはまた、道路L3のオートパイロットの最初のレベルに配置されます。
車の技術をプッシュNVIDIAは、おそらく継続性と拡張性の高いデザインの重要性から始まります
NVIDIAは、自動操縦の市場競争があるMobileyeに大きな圧力を生じ、設計上の異なる方向にそのプログラムに参加するだけでなく、モービルの理由の一つを放棄し、後でNVIDIAのTeslaを選択してください。
NVIDIAは言うことができる、NVIDIAはARMアーキテクチャのコアを使用していた最も初期から最新のザビエルドライブCXプラットフォームになるよう、業界の会社の自動操縦の決定 'プログラムを提案する最初のが、GPUに依存しないという決定に到達するが、CPUでありますNVIDIAによる2の深さは4は、標準のCortex-A57である、Denvorコアをカスタマイズする。ザビエルは、8つのカスタマイズされたARMコアの深さを使用しているドライブPX2は、コア・プロセッサ6で使用しました。
NVIDIAのコンピューティングパワーによって大幅に強化されたこれらのコアにより、ドライバのプログラムは統合されたGPUによって計算されたビジュアル処理データを非常に短時間で処理して意思決定を行うことができます。
ザビエルは、前世代のドライブPX2よりだけでなく、大幅に強化され、コンピューティングパワーも良く半導体プロセスを意味オートパイロットプログラム、30Wの電力制御、250Wの消費電力を発表NVIDIAのCES 2017で、かなりのがありました進行。ビューの動力性能ポイントが、NVIDIAが支配的ではないかもしれないが、ザビエルは、現在市場にあるが、最も成熟し、かつ利用可能L4レベルのオートパイロットプログラム、ほとんどの競合他社は、現在唯一のL2レベルのADASにとどまる運転支援システムを進んでいます現在のデポは、迅速な解決策を考え出すために、より多くの製品のL4レベルを開発したいと思いますので、ロードテスト、NVIDIAは唯一の選択肢であると言うことができることができます。
図丨Xavier NVIDIA
そして、NVIDIAは、このプログラムは、量産市場向けではなく、主に初期の開発のために立ち上げ、パワーデジタルの500Wの表面までに業界で多くの人々を怖がらせたが、それは、L5レベル完全自律走行プログラムペガサスプラットフォームをサポートしていますが、DT 6月は信じています目的は、結局のところ、世界は現在、自動操縦上の規制を策定されたことはまだかなり初期の段階です、業界でも2025年に、私は自律走行車の恐れL5レベルだと信じている道路をヒットするのは難しいです。
自動操縦装置の主流となり、今後数年間されていることをそのサポートレベルがプラットフォームザビエルセンスを起動していないかどうかを介してL3、L4をベースに？
しかし、実際には、自動操縦の周辺検出素子のための現在の設計は、まだ重要な規制では、意思決定の一部に関わる法的責任の問題、および対応する自動操縦高解像度の地図データの開発、すでにかなり成熟している。それは道路上L5自律走行車の完全な缶を設計するために、現在のハードウェア技術が問題のあまりないですし、ソフトウェア環境の重要な部分は、アップグレードのための多くの余地があります。
換言すれば、NVIDIAベースザビエル・プラットフォームを使用してデポーは、ハードウェア機能の上記L4レベル車に完全に準拠して立ち上げたが、規制に従って、同様に異なる周期のソフトウェア環境の成熟度として、徐々に自動的L3から駆動能力ソフトウェアをアップグレードすることができますL4またはL5にアップグレードしてください。
そして、デポの開発プラットフォームは、少なくとも5年オフ、または限り、10歳までのように、一般的な車載用半導体ソリューションの間に非常に良い一貫性、および長期的なプラットフォームのサポート、サポートを持っていることを望んでいるので、NVIDIAのプログラムが、彼らは自律走行車の設計容量で2018年からそのプログラムのために利用可能な金額を借りることができれば、より高い価格が、しかし、L4レベル以上、デポはちょうど同じプラットフォームの次のエスカレーション、ハイエンド向けの完全なソフトウェア環境、スケーラブルな車を取得する必要がありますデポの市場での地位と長期的なR＆Dも正の助けを持つことになりますため、製品のポジショニング、高コストだけでなく、プログラム自体には効果的に、希釈し得ることができます。
NVIDIA、これが最初のカード位置L5市場となっている今もL3レベルのオートパイロットプログラムをプッシュしていない様々なプログラムメーカーでプレーする希望的観測、未来を変換するための一貫性、安定性、ハーフウェイの習慣に自動車産業の注目であります可能性プラットフォームは、それによって将来のオートパイロットプログラムでNVIDIAの市場と利益マージンを確保し、非常に低いです。もちろん、消費電力の面でNVIDIAの現在のL5プログラムの需要がプログラムを指示するためには、大きすぎると、量産車を製造するが、不可能、しかし、車両用電力管理のための需要で解決される可能性は低いではないが、半導体技術とチップ設計技術の発展に伴い、この問題は良い解決策へのアクセス権を持っている必要があります。
そのため、自動操縦上の現在のNVIDIAのハードウェアがプログラムを解決DTの君主は比較的成熟してきた、CES 2018の技術的な解決策についてのニュースはあまり重点が他の近隣や協力の進展にあるべきではないかもしれません。
MobileyeはADAS市場の優位性を活用し、インテルのイニシアチブを活用してオートパイロットプログラムを統合します
L3レベルの自動操縦が2018年、そのすべての関連するプログラムが利用できるようになります後、多くのニュース番組ではなく、L2産物のレベルを下回っているADASは、私たちはしっかりと主流の大半を集めて言うことができるよりも多くのモービル車の目、現在の市場、ADASプログラムの70％以上は、Mobileyeの手からです。
図丨Mobileye EyeQ3
そしてEyeQ3プログラムMobileyeのは、現在、Mobileyeのは、オートパイロットプログラムとして位置付けされるが、観察するための市場で販売され、テスラオートパイロットシステムが使用する最初の世代ですが、されて実際には、から入手可能であるその意思決定の弱い性能の一部アーキテクチャの手掛かりを参照する必要があります。2006年には4 MIPSの使用は、基本的にはほとんど自動的にL2を満たすことができる、唯一のクロック500MHzのについては、たったの約1％のドライブPX2のパフォーマンスに関する意思決定を34Kコアを開始しました運転ニーズ、より高いレベルでは、新しいEyeQ4プログラムがサポートする方法が必要です。
しかし、過去MobileyeのADAS市場の長期的な作業のため、関連する視覚センサ技術はかなり成熟していると、モービルのプログラムの使用は、基本的には、視覚認識処理技術の自動操縦の側面の必要な使用を心配していない現象を順化している、基本的なその再検証時間を最小限にすることができると、ほとんどのプログラムは、モービルとの協力も今後のEyeQ4で利用可能です。
一方、今後数年間純ADAS車上、すなわち、L2レベル以下である自律車両が依然として絶対主流市場になり、L3車両位置が比較的高くて変化するであろう、今後数年間の難しいパーの出荷をもたらすL2カーデポーの最もMobile Eye Eye3は、主に低コストで市場での信頼性が証明されているため、引き続き使用されています。
図丨Mobileye EyeQ4アーキテクチャ
もちろん、より多くのレベルL3自律型車両の市場を確保するために、モービルが正式EyeQ4プログラムのL3をサポートするために、2018年に発売される、非常に類似EyeQ3との基本的なアーキテクチャ、ベクトル加速ユニットの組み合わせとMIPS CPUコアに基づいているが、アーキテクチャは、より新しい、より良いバージョンを使用して、全体的な計算効率もほぼ10倍のEyeQ4で強化され、消費電力はほんのわずか0.5W増加しました。つまり、EyeQ4の消費電力が最も重視されますが、そうであっても、全体的なコンピューティングパワーは、まだNVIDIAのプログラムよりもはるかに優れています。
設計自体が確定されているが、チップの計算能力があまりにも多くのスペースを変更しませんが、インテルはコンピューティングとネットワーク接続ソリューションとして、ベースバンド、CPUやFPGAなどがあり、全体的な計算効率が外部プログラムによって、将来的に向上させることができる、すなわち、EyeQ4は頼ることインテルの技術支援は、大幅に増加し、システムの消費電力の前提の下で、試みはNVIDIAが市場上記L3レベルを支配邪魔するためには、自動操縦サポート能力の高いレベルを達成することができます。
しかし、IntelはL3レベル自律走行車市場上記EyeQ4を拡大するのに役立ちますする方法は、不明であるが、インテルのCES 2018、自動操縦の市場戦略のレイアウトに関する最も重要な情報になるだろうと考えられています。
クアルコムはなく、自動操縦市場へBlueBox NXPプラットフォームと、市場への車両のネットワーキング技術をターゲットに
我々はすべて知っているように、クアルコムのチップネットワーキング機能は常に、会社の将来の発展につながる、最近のシフトにもかかわらず、業界では最も肯定してきたネットワーク技術の将来の発展のための主要な位置を占めている影キャスト顧客との関係だけでなく、特許紛争の電荷を受けてきましたしかし、クアルコム自体は、NXPから取得した全体の視覚認識技術は、NXPの技術を採用している百度、FAWおよびその他のデポや運転プログラムの企業が含まれている、かなり良い蓄積してきた、まだフィールドのための技術エッジ、および自動操縦であります関連するプログラムを設計。
しかし、純粋に自動パイロットプログラムは、現在、クアルコムの懸念が投影されていませんが、車載ネットワーク機能では、クアルコムは関係なく、どのようなプログラムの使用自律走行車の未来の、V2V（車車間）、V2X（すべての物事の車両）プロセスを加速したいと考えています、クアルコム技術を使用する最良のネットワーク。
クアルコムは、意思決定を行うために、センサを通じて、唯一の環境の小さな範囲のため、周囲の環境の変化を感知するために、すべての後に、アプリケーションでは限界があり、全体の輸送ネットワークの効率を向上させることができない、純粋に自動操縦人工知能プログラムに基づいて、考えています。のみに焦点を当てますオートマチック車自体は半分しかセットとみなすことができる駆動、基本的に直面して全体的な輸送のボトルネックを改善する方法はありません。
また、自身がソフトウェアをオートパイロットの車は、人々は、また、自動操縦同様の間違いを犯す可能性が高い、と視覚処理ミスをするので、まだ人々に設計されたマーキング、信号認識で、書くために人間のロジックを介しですオブジェクト、これらはすでに自動操縦システム上で、実際には、マシンの認識用に最適化されていないが、かなり重い計算負荷です。
したがって、インフラストラクチャから、ネットワークからの地理的位置に一致する道路および信号条件を直接更新することができ、車両の駆動システムは、雲から収集された情報および自動車によって収集された近接場センサデータを同時に考慮して、車両の最適なルート選択と、より長いルートでの運転意思決定の判断は、全体的な運転効率を最適化する上でより効果的であり、自動車自体のスマートな運転ロジックに頼るよりも論理的です。
もちろん、クアルコムの自動運転車両ネットワーク環境を実現するためには、インフラストラクチャは完全でなければならず、交通情報も意味がありますが、L3自動運転レベル以前は基本的にV2X必要です。
短期間でカーナビのインフラストラクチャを普及させることはできないため、NXPの自走プログラムは実用的な効果がないようで、クアルコムは自律的な運転領域でプレーする必要はありません。
高い長期配置に重点をリード、各駆動プログラムのメーカーが駆動スマートローカルエンドのハードウェアおよびソフトウェアソリューションの導入に焦点を当てているが、クアルコムは少し後ろのようだが、これらのプログラムの百パーセント、将来的にネットワーク化する必要があるでしょう、そして現在にネットワーキングソリューションの選択しかし、同様に、主に個人的な使用のために、関連するプログラムを開発する可能性もインテル、メディアテック、Spreadtrum、クアルコムは任意のプログラムである、インテルが独自のプログラムをベースに一致するようにする必要があり、メディアテック、Spreadtrumは比較的下位技術であり、Huawei社は、Appleもののを参照してください、そして最も洗練されたネットワーキング・ソリューションクアルコム以外の天然の非なし。
もちろん、クアルコムはまたBlueBox NXPのから生態強化し、人工知能処理能力のSnapdragonプラットフォームにより意思決定のパフォーマンスを強化し、かつ、コアの統合クラウド端末として車のネットワーキングに競争力の形成をそのビッグデータ・コンピューティング・パワーを強調しましたスマート車自体の操作を行いますが、都市全体のトラフィックにだけでなく、プログラムの利点は、インテリジェントになり、私はこれは自動操縦の将来の発展の傾向に直面するクアルコムの技術であり、そして私の心は本当に計算を信じています。