Автономное вождение рассматривается промышленностью как самая большая проблема для развития технологий нового поколения. В настоящее время у каждого склада есть свои собственные технологии для разработки сценариев автопилота. Эти технологии включают в себя возможности зондирования окружающей среды, основные вычислительные возможности и то, как автомобиль взаимодействует с окружающей средой и автономно Судить о возможностях сетевого общения и принятия решений.
Рисунок's Автопилот Теслы
Для того, чтобы решить проблему расчета трафика транспортных средств в сложной транспортной среде очень хорошо, выбор решения чипа очень важен для производителя. В настоящее время существует множество решений ADAS, которые поддерживают вычисление и обработку L2, но выше L3 выбор действительно Очень ограниченный.
Благодаря совершенствующимся законам и правилам транспортные средства на дороге могут эксплуатироваться максимально до L3, и водитель должен быть готов к вмешательству в любое время. Другими словами, автономное вождение до сих пор использовалось только в качестве дополнения к человечеству, Это не настоящая замена человеческому вождению, но это также самый быстрый автопилот для основного рынка в ближайшие два года.
Однако, хотя L3 находится всего на один уровень от L2, требуемые вычислительные требования совершенно разные: L2 и L3 находятся недалеко от автоматического управления транспортным средством, но L3 допускает автономное вождение в ограниченных условиях, что требует Судя по подавляющему большинству полос движения по всему телу и в то же время, чтобы заменить водителя, чтобы принимать различные решения в процессе и процесс принятия решений, вам нужна огромная вычислительная мощность за поддержкой.
Рисунок 丨 Mobileye
До L2, поскольку большинство решений были сосредоточены на визуальных вычислениях, решения также двигались в этом направлении. Например, Mobileye, до приобретения Intel, в основном поставляла визуальные решения и потребляла их Большая часть рынка соответствующих программ. Но с автомобильной промышленностью на более высокий уровень автономного развития вождения Mobileye в отсутствие стратегических программ рассуждений это стало самым большим препятствием для ограничения его будущего развития и спроса на Tesla, Фактически, именно по этой причине отказаться от Mobileye, а не несколько автомобильных аварий, решили разойтись.
Учитывая, что в 2020 году даже некоторые исследовательские институты считают, что к 2025 году из-за ограничений регулирования и смежных программ, уровень L4 или даже уровня L5 полностью автоматизирован, возможно, не удастся попасть в дорогу, поэтому в ближайшие несколько лет уровень L3 Программа автопилота станет целевым рынком для различных компаний, в том числе автопроизводителей, проектных компаний IC и компаний-разработчиков, а DT Jun считает, что предстоящий CES 2018 является важным событием для наблюдения за тенденциями различных программных компаний.
Согласно новостям, в том числе Intel, Qualcomm и даже NVIDIA, TI, CES 2018 объявит последний макет своей программы автопилота, фокус также будет размещен на самом раннем автопилоте L3.
NVIDIA, чтобы продвигать технологию самодвижения, вероятно, будет продолжаться с акцента на масштабируемый дизайн
Одна из причин, по которой Tesla позже выбрала NVIDIA для отказа от Mobileye, была вызвана переходом NVIDIA на рынок автопилота, что сильно повлияло на Mobileye.
NVIDIA можно назвать первой компанией в отрасли, которая предложила решение для принятия решений для автономного управления автомобилем. Однако решение опираться не на графический процессор, а на процессор. Поэтому с самого раннего накопителя CX до последней платформы Xavier NVIDIA использовала ядро архитектуры ARM, Drive PX2 использует шесть основных процессоров, два из которых являются ядрами Denver, которые можно настроить с помощью NVIDIA, а четыре - стандартными Cortex-A57. Xavier использует восемь сильно настраиваемых ядер ARM.
Благодаря этим ядрам, которые были значительно усилены NVIDIA в своей вычислительной мощности, программа драйвера может обрабатывать данные визуальной обработки, рассчитанные с помощью встроенного графического процессора, в течение очень короткого периода времени и принимать решения.
Xavier - это программа автопилота NVIDIA, анонсированная на выставке CES 2017, которая не только значительно повышает вычислительную мощность, но и контролирует потребление энергии ниже 30 Вт с лучшей полупроводниковой технологией, что уже значительно по сравнению с потреблением энергии на 250 Вт предыдущего поколения Drive PX2 Хотя NVIDIA не может доминировать с точки зрения энергопотребления, Xavier - самый зрелый и доступный автопилот L4-уровня, доступный на рынке сегодня, причем конкурирующие поставщики в настоящее время остаются только в L2-классе ADAS Advanced Driver Assistance System , Таким образом, текущее депо хочет разработать продукты выше уровня L4, чтобы быстро придумать тестовую программу, которую можно поставить на дорогу, можно сказать, что NVIDIA является единственным вариантом.
Рисунок 丨 Xavier NVIDIA
И его поддержка уровня L5 полностью автономной управляющей программы Pegasus, хотя потребление мощности на поверхности до 500 Вт напугало многих людей в отрасли, но DT Jun считает, что NVIDIA представила эту программу не для массового производства, а главным образом для предварительной разработки В конце концов, в настоящее время мир все еще находится на относительно ранней стадии разработки автономных правил вождения. В отрасли также считают, что до 2025 года автономным транспортным средствам уровня L5 все еще очень трудно идти своим путем.
Что, поскольку основной поток автономного вождения в ближайшие несколько лет будет основан на L3, платформа Xavier поддерживает уровень L4, не вводится значение?
Однако на самом деле конструкция периферийных чувствительных элементов для автономного вождения на самом деле довольно зрелая. Суть дела заключается в юридической ответственности, связанной с законами и правилами и принятием решений, а также в разработке карт данных высокого разрешения, соответствующих автономному вождению. , С текущей аппаратной технологией для разработки полной дороги, доступной для самостоятельного вождения автомобиля L5, не представляет большой проблемы, ключевой частью программной среды все еще остается много возможностей для эскалации.
Другими словами, депо использует платформу Xavier на базе NVIDIA для запуска автомобиля, который полностью соответствует уровню L4 с точки зрения аппаратных функций. Однако программное обеспечение может постепенно обновляться в соответствии с правилами разных периодов и зрелостью программной среды, чтобы постепенно улучшать возможности автопилота от L3 Обновите до L4 или даже L5.
И поскольку платформа разработки депо надеется на очень хорошую согласованность и долгосрочную поддержку платформы, общий период поддержки автомобильной полупроводниковой программы не менее 5 лет, до 10 лет. Хотя нынешняя программа NVIDIA Цена выше, но если программа может быть спроектирована с 2018 года для производства уровня L4 над автономными транспортными средствами, будущему депо нужно будет идти только на одной платформе для постепенного обновления, полной программной среды для высокопроизводительных, масштабируемых автомобилей Позиционирование продукта, а не только высокая стоимость самой программы может быть эффективно разбавлена, рыночная схема склада и долгосрочные исследования и разработки технологий также окажут положительную помощь.
Это NVIDIA поражает желаемое за действительное, в разных программах производители не могут нажать на L3-уровень автоматической программы вождения, теперь есть первый рынок L5, автомобильная промышленность придает большое значение согласованности и стабильности привычки конвертировать будущее на полпути Платформа представляет собой довольно низкую возможность гарантировать, что NVIDIA в будущем будет заниматься автоматическим программным рынком и прибылью. Конечно, нынешний спрос на NVIDIA L5 на энергопотребление слишком велик, чтобы быть непосредственно произведенным в этой программе, хотя серийный автомобиль Невозможно, но спрос на управление питанием транспортных средств может быть трудно решить, но с развитием технологии полупроводниковых технологий и чипа, эта проблема должна быть решена очень хорошо.
Поэтому DT Jun полагает, что текущее оборудование NVIDIA в решении для автопилота относительно зрелое, CES 2018 по техническим решениям может быть не слишком большой информацией, основное внимание должно быть уделено другим периферийным устройствам или сотрудничеству в ходе.
Mobileye будет использовать преимущества рынка ADAS и использовать инициативу Intel для консолидации своей программы автопилота
Mobileye не получает много новостей о программе автопилота выше уровня L3, в конце концов, связанные с ней программы будут недоступны до 2018 года, но его ADAS, который также является продуктом под уровнем L2, можно сказать, прочно удерживает подавляющее большинство мейнстрим Глаза автомобиля, текущий рынок, более 70% программ ADAS - от руки Mobileye.
Рисунок 丨 Mobileye EyeQ3
Наблюдая за решением EyeQ3, которое Mobileye в настоящее время продает на рынке, Mobileye позиционирует его как автономное управляющее решение и было принято системой Autopilot первого поколения Tesla, но на самом деле производительность его части принятия решений слаба, Архитектура видна: 4 MIPS была введена в 2006 году на ядре 34K, часы составляют всего около 500 МГц, производительность принятия решений может достигать примерно одного процента от Drive PX2, в основном едва ли соответствует L2 Потребности вождения, более высокий уровень требует, чтобы новая программа EyeQ4 поддерживала.
Однако, поскольку Mobileye уже давно работает на рынке ADAS, сотрудничество с соответствующей технологией визуального восприятия довольно зрело. Если план Mobileye будет принят, в принципе не нужно будет беспокоиться об акклиматизации технологии обработки визуального распознавания, необходимой для автоматического вождения. Большинство программ доступны в Mobileye, даже в предстоящем EyeQ4, его повторном совпадении, время проверки может быть сведено к минимуму.
С другой стороны, в ближайшие несколько лет чистые автомобили ADAS, то есть автономные транспортные средства, расположенные ниже уровня L2, по-прежнему будут абсолютно господствовать на рынке, а транспортные средства L3 будут трудно сравнивать с их высококачественными партиями. В ближайшие годы большинство автомобилей L2 Mobile Eye Eye3 по-прежнему используется в основном из-за его низкой стоимости и надежности на рынке.
Рисунок 丨 Архитектура Mobileye EyeQ4
Конечно, чтобы обеспечить автономный рынок вождения выше L3, Mobileye официально запустит решение EyeQ4 для L3 в 2018 году. Базовая архитектура похожа на базовую архитектуру EyeQ3. Оба ядра процессора MIPS и векторные ускорители Архитектура использует более новую и лучшую версию, общая вычислительная эффективность также увеличивается почти в 10 раз EyeQ4, энергопотребление увеличилось всего лишь на 0,5 Вт. Другими словами, потребление энергии EyeQ4 по-прежнему остается наиболее значимым, но также и наиболее очевидными преимуществами приложений, Но даже в этом случае общая вычислительная мощность по-прежнему далеко позади программы NVIDIA.
Хотя сам проект был завершен, вычислительная мощность чипа не меняется слишком много места, но Intel имеет основную полосу частот, CPU и FPGA, такие как вычислительные и подключение к сети решения, общая вычислительная эффективность может быть улучшена в будущем внешней программы, то есть, EyeQ4 может полагаться на Техническая поддержка Intel для достижения более высокого уровня поддержки автопилота без существенного увеличения энергопотребления системы может помешать попытке NVIDIA доминировать на рынке L3 или выше.
Тем не менее, неясно, как Intel поможет EyeQ4 расширить свой рынок для автономных транспортных средств выше уровня L3, который, как полагают, является самой важной частью информации о стратегической планировке автономного рынка вождения на CES 2018.
Qualcomm нацеливает автомобильные сетевые технологии на рынок, но также и платформу BlueBox от NXP на рынок автопилотов
Как мы все знаем, Qualcomm всегда занимала ведущие в отрасли возможности чиповых сетей для будущей разработки сетевых технологий, также была самой активной, хотя последние изменения в отношениях с клиентами страдают, а также споры по поводу патентных сборов, что приводит к тому, что компания бросает тень на будущую разработку , Но Qualcomm сама по-прежнему является техническими преимуществами, а для области автоматического вождения от приобретения полного набора технологий визуального распознавания NXP очень хорошее накопление, в том числе Baidu, FAW и другие производители автомобилей или вождения, также использовали технологию NXP Проектные программы.
Тем не менее, чисто автоматическая программа вождения не связана с текущими проектами Qualcomm, а скорее в возможностях автомобильной сети, Qualcomm надеется ускорить процесс V2V (автомобиль на автомобиль), V2X (автомобиль на все), независимо от будущего автоматического вождения автомобиля, какая программа , Лучшая сеть для использования технологии Qualcomm.
Qualcomm полагает, что чисто основанный на искусственном интеллекте, автоматическая программа вождения имеет свои ограничения на применение, в конце концов, через сенсор, чтобы ощущать изменения в окружающей среде, только для небольшого диапазона условий для принятия решений, но не может повысить эффективность всей транспортной сети. Автопилот самого автомобиля можно рассматривать только как полупривод. Невозможно фундаментально улучшить узкое место всей транспортной системы.
Кроме того, программное обеспечение автопилота автомобиля написано человеческой логикой, поэтому люди будут ошибаться, автопилот также может сделать аналогичную ошибку, а визуальная обработка по-прежнему разработана людьми маркировки, сигнал идентифицирован Объекты, это не изначально для оптимизации идентификации машины, фактически автоматическая система вождения - очень тяжелое вычислительное бремя.
Поэтому, начиная с инфраструктуры, мы можем напрямую обновлять дорожные и сигнальные условия, которые соответствуют географическому положению из сети, а система управления автомобилем одновременно рассматривает информацию, собранную из облака, и данные о ближнем поле, собранные автомобилем, для обеспечения автоматического вождения Лучший выбор маршрута для транспортных средств и решение о принятии решений на более длинных маршрутах будут более эффективными в оптимизации общей эффективности вождения и будут более логичными, чем полагаться исключительно на интеллектуальную логику вождения самого автомобиля.
Разумеется, для достижения автоматизированной сетевой среды Qualcomm, инфраструктура должна достигать довольно полного уровня, а ее информация о трафике также имеет смысл, но до уровня авто-вождения L3 в основном не использовалась V2X необходимо.
Поскольку сетевая инфраструктура автомобиля не может быть популяризирована в течение короткого периода времени, программа самостоятельного вождения от NXP, похоже, не имеет практического эффекта, и Qualcomm не будет играть в автономной области вождения.
Qualcomm всегда уделял больше внимания долгосрочной планировке, хотя драйвер основных производителей ориентирован на внедрение локальных программных и аппаратных решений для интеллектуального диска, Qualcomm кажется немного отстающим, но для этих программ потребуется 100% сетевых и сетевых опций, Посмотрите на Intel, MediaTek, Spreadtrum, Qualcomm - это дополнительные программы, Intel должна основываться на собственных программах, технология MediaTek, Spreadtrum относительно отстала, в то время как Huawei, Apple также может разрабатывать связанные программы, но также и для личных Тогда самая зрелая сетевая программа - это не что иное, как не Qualcomm.
Разумеется, Qualcomm также укрепит экологию BlueBox от NXP, а также через платформу Snapdragon, возможности обработки искусственного интеллекта для повышения эффективности принятия решений и подчеркнет свою автомобильную сеть как основную, облачную и терминальную интеграцию больших вычислительных возможностей данных с конкуренцией Преимущества программы, а не только собственный интеллект автомобиля, но для того, чтобы сделать движение города более разумным, я считаю, что это Qualcomm перед лицом будущих тенденций в области автоматических технологий вождения, в основе реальных расчетов.