La industria considera que el manejo autónomo es el mayor desafío para el desarrollo de tecnología de vehículos de próxima generación. Actualmente, cada depósito tiene su propia tecnología para el desarrollo de escenarios de piloto automático. Estas tecnologías incluyen capacidad de detección del entorno, capacidad de cómputo central y cómo el automóvil interactúa con el la comunicación de red y la capacidad de toma de decisiones para juzgar.
Figura Shu Tesla piloto automático
Con el fin de resolver el coche un buen juez computar los requisitos de energía de entorno de tráfico complejo, selecciona solución de chip es esencial para los fabricantes actualmente apoyan el proceso de cálculo programas L2 ADAS, aunque muchos, pero más de la L3, la elección es realmente muy limitado.
Debido a las leyes y reglamentos que se están perfeccionando, los vehículos en la carretera solo pueden operarse hasta un máximo de L3, y el conductor debe estar listo para intervenir en cualquier momento. En otras palabras, la conducción autónoma hasta ahora solo ha sido utilizada como un suplemento para la humanidad, No es un verdadero reemplazo para la conducción humana, pero también es el piloto automático de conducción más rápida para el mercado convencional en los próximos dos años.
Sin embargo, aunque L3 está solo a un nivel de distancia de L2, los requisitos computacionales involucrados son bastante diferentes: L2 y L3 no están lejos del control automático del vehículo, pero L3 permite la conducción autónoma en condiciones limitadas que requieren Juzgando la gran mayoría del carril alrededor del cuerpo, y al mismo tiempo reemplazando el controlador para tomar una variedad de decisiones en progreso, y el proceso de toma de decisiones, necesita una gran cantidad de poder de cómputo detrás del soporte.
Figura 丨 Mobileye
Antes de L2, dado que la mayoría de las soluciones se centraban en la informática visual, las soluciones también se movían en esta dirección. Por ejemplo, Mobileye, antes de ser adquirida por Intel, suministraba principalmente soluciones basadas en la visión y se las comía. La mayoría de los programas relevantes del mercado.Pero con la industria automotriz a un nivel más alto de desarrollo de conducción autónoma, Mobileye en ausencia de programas de razonamiento estratégico, se ha convertido en el mayor cuello de botella para limitar su desarrollo futuro, y la demanda de Tesla, De hecho, también es por esta razón que abandona Mobileye, en lugar de que varios accidentes automovilísticos decidieran separarse.
Teniendo en cuenta que en 2020, incluso algunos institutos de investigación piensan que para 2025, debido a las limitaciones reglamentarias y relacionadas con el desarrollo del programa, la capacidad de conducción automática completa L4 o incluso L5 es probablemente una tarea imposible, por lo que en los próximos años, nivel L3 El programa de piloto automático será el mercado objetivo para varias compañías, incluyendo fabricantes de automóviles, compañías de diseño de IC y compañías de soluciones, y DT Jun cree que el próximo CES 2018 es una ocasión importante para observar las tendencias de varias compañías de programas.
Según las noticias, incluyendo Intel, Qualcomm e incluso NVIDIA, TI, CES 2018 anunciará la última disposición de su programa de piloto automático, el enfoque también se ubicará en el primer piloto automático de nivel L3.
NVIDIA para promover el desarrollo de la tecnología de auto-conducción, probablemente continuará desde el énfasis en el diseño escalable
Una de las razones por las que Tesla más tarde eligió NVIDIA para abandonar Mobileye fue presionada por la decisión de NVIDIA de unirse al mercado de piloto automático, lo que ejerció una gran presión sobre Mobileye.
NVIDIA se puede decir que es de la industria primeros en proponer el piloto automático 'decisión' del programa de la empresa, pero para llegar a la decisión de no depender de la GPU, pero la CPU, por lo que desde la primera a la última plataforma de Xavier Drive CX, NVIDIA se utiliza núcleo de la arquitectura ARM, El Drive PX2 utiliza seis procesadores de núcleo, dos de los cuales son núcleos de Denver profundamente personalizables por NVIDIA y cuatro son estándar Cortex-A57 Xavier utiliza ocho núcleos de ARM profundamente personalizables.
Con estos núcleos, que han sido ampliamente mejorados por NVIDIA en su poder de cómputo, el programa del conductor puede procesar los datos de procesamiento visual calculados por la GPU integrada en un período de tiempo muy corto y tomar decisiones.
Xavier es el CES 2017 de NVIDIA anunció el programa piloto automático, que no sólo ha mejorado en gran medida la potencia de cálculo también significa un mejor proceso de semiconductores, el control de potencia en el 30W, 250W consumo de energía que la anterior generación PX2 Drive, ha habido un considerable progreso. Aunque el punto de vista, NVIDIA puede no dominante, pero Xavier se encuentra actualmente en el mercado tiene el programa de nivel piloto más maduro, y disponible L4, la mayoría de los competidores en la actualidad sólo permanecer en el ADAS nivel L2 rendimiento de potencia sistemas avanzados de asistencia al conductor , por lo que el depósito actual le gustaría desarrollar más productos de nivel L4, para llegar a soluciones rápidas puede prueba de carretera, NVIDIA puede decirse que es la única opción.
Figura 丨 Xavier NVIDIA
Y es compatible con el nivel L5 completo programa de conducción autónoma plataforma de Pegaso, aunque en la superficie de hasta 500W de la tecnología digital de potencia asustado a mucha gente en la industria, pero DT junio cree, NVIDIA lanzó este programa no es para el mercado de la producción en masa, pero sobre todo para el desarrollo temprano propósitos, regulaciones, después de todo, el mundo se está formulando actualmente en el piloto automático son todavía bastante etapa temprana, la industria también creen que en el año 2025, soy el nivel L5 miedo de vehículos autónomos son difíciles de salir a la carretera.
Siendo los próximos años será la corriente principal del piloto automático se basa L3, L4 sobre si ese nivel de apoyo no lanzaría plataforma Xavier sentido?
Pero, de hecho, el diseño actual para el elemento de detección periférica del piloto automático ya está bastante maduro, la clave todavía en las regulaciones, las cuestiones de responsabilidad legal que participan en la parte de toma de decisiones y el desarrollo de los datos correspondiente piloto automático de alta resolución del mapa. Eso a la tecnología de hardware actual para diseñar una lata completa de vehículos autónomos L5 en la carretera no es un gran problema, la parte clave del entorno de software todavía hay mucho espacio para mejoras.
En otras palabras, el almacén con ayuda de la plataforma Xavier basada en NVIDIA puede ser lanzado en plena conformidad con lo anterior coche el nivel L4 en las características de hardware, pero de acuerdo con la normativa, así como la madurez del entorno de software de diferentes períodos, y mejorar gradualmente el software, lo que automáticamente conduce la capacidad de L3 Actualiza a L4 o incluso a L5.
Y debido a que la plataforma de desarrollo de depósito espera tener una muy buena consistencia y capacidades de soporte de plataforma a largo plazo, el período general de soporte del programa de semiconductores automotrices de al menos 5 años de despegue, hasta 10 años. Aunque el programa actual de NVIDIA El precio es más alto, pero si el programa se puede diseñar a partir de 2018 para la producción de nivel L4 por encima de vehículos autónomos, el futuro depósito solo necesita ir a la misma plataforma para actualizar paso a paso, un entorno de software completo para autos escalables de alta gama El posicionamiento del producto, no solo el alto costo del programa en sí puede ser efectivamente diluido, el diseño del mercado del depósito y la investigación y desarrollo de la tecnología a largo plazo también tendrán una ayuda positiva.
NVIDIA y esto es una ilusión de jugar en los diferentes productores de programas todavía no están impulsar el programa de nivel de piloto automático L3 ahora ha sido el primer mercado L5 posición de la tarjeta, la atención de la industria del automóvil para el hábito de la consistencia, estabilidad, a mitad de camino para convertir futuro plataforma posibilidad es bastante baja, asegurando así los márgenes de mercado y margen de NVIDIA en el futuro programa piloto automático. por supuesto, la demanda de programa L5 actual de NVIDIA en términos de consumo de energía es demasiado grande, con el fin de dirigir el programa, aunque la fabricación de producción de automóviles por no decir imposible, pero probablemente no puedan resolverse en la demanda de gestión de alimentación del vehículo, pero con el desarrollo de la tecnología de semiconductores y tecnología de diseño de chips, este problema deberían tener acceso a una buena solución.
Por lo tanto, DT monarca que el actual hardware de NVIDIA en el piloto automático resolver el programa ha sido relativamente madura, las noticias sobre las soluciones técnicas de CES 2018 no puede ser demasiado énfasis debe estar en progreso en otras vecinas o cooperación.
Mobileye ADAS consolidará el dominio del mercado de Intel, y con el estado del programa piloto automático
Mobileye en más de L3 piloto automático de nivel no es mucho el programa de noticias, después de todos sus programas relevantes para 2018 estarán disponibles, pero el ADAS, que está por debajo del nivel de los productos L2, podemos decir firmemente atraído la gran mayoría de la corriente principal ojos de depósito, actualmente en el mercado desde hace más de 70% de las soluciones de Mobileye ADAS para provienen de las manos.
Figura 丨 Mobileye EyeQ3
Y el programa EyeQ3 Mobileye se vende actualmente en el mercado para observar, a pesar de Mobileye se posiciona como el programa piloto automático, y son la primera generación utiliza el sistema de Tesla piloto automático, pero en realidad, parte del débil desempeño de su toma de decisiones, que está disponible en tiene que ver la arquitectura pista: el uso de 4 MIPS en 2006, ha puesto en marcha el núcleo 34K, sólo alrededor de 500 MHz de reloj, las decisiones sobre el rendimiento de sólo un uno por ciento PX2 Drive, básicamente apenas puede satisfacer la L2 de forma automática impulsan la demanda de mayor nivel que necesitamos un nuevo EyeQ4 única manera de apoyar el programa.
Pero debido al trabajo a largo plazo en el pasado mercado de Mobileye ADAS, con la tecnología de sensor visual relevante es bastante madura, el uso del programa de Mobileye, básicamente, no se preocupe por el uso necesario de los aspectos de piloto automático de técnicas de procesamiento de reconocimiento visual han aclimatado fenómeno, básico La mayoría de los programas están disponibles con Mobileye, incluso el próximo EyeQ4, su nueva coincidencia, el tiempo de verificación se puede minimizar.
Por otro lado, en los próximos años, los automóviles ADAS puros, es decir, vehículos autónomos por debajo del nivel L2 seguirán siendo absolutamente convencionales en el mercado, y los vehículos L3 serán difíciles de comparar con sus envíos de gama alta. En los próximos años, la mayoría de los vehículos L2 Mobile Eye Eye3 se sigue utilizando principalmente debido a su bajo costo y confiabilidad probada en el mercado.
Figura 丨 Arquitectura Eyeye Eye4
Por supuesto, con el fin de asegurar una L3 mercado de los vehículos autónomos más nivel, Mobileye será lanzado oficialmente en 2018 para apoyar la L3 del programa EyeQ4, su arquitectura básica con el EyeQ3 bastante similar, se basa en el núcleo de la CPU MIPS con la unidad de aceleración vectorial combinación, pero arquitectónicamente utilizando una versión más nueva y mejor de los resultados globales de computación están más EyeQ4 mejoradas casi 10 veces, el consumo de energía es sólo aumentó ligeramente 0.5W. es decir, el poder es todavía más EyeQ4 estresado y ventajas de las aplicaciones más obvias, aún así, la potencia de cálculo general sigue siendo mucho mejor que el programa de NVIDIA.
Mientras que el diseño en sí mismo ha sido finalizado, la potencia de cálculo del chip no cambiar demasiado espacio, pero Intel tiene banda base, CPU y FPGA tales como soluciones de cómputo y conectividad de red, la eficiencia computacional global puede ser mejorado en el futuro por un programa externo, es decir, EyeQ4 puede depender de La asistencia técnica de Intel para lograr un mayor nivel de soporte de piloto automático sin aumentar significativamente el consumo de energía del sistema puede desalentar el intento de NVIDIA de dominar el mercado L3 o superior.
Pero la forma en que Intel va a ayudar a expandir EyeQ4 por encima del mercado vehículos autónomos nivel L3, está claro, pero se cree que se convertirá en el CES 2018 de Intel, la información más importante sobre el diseño de estrategia de mercado piloto automático.
Qualcomm apunta a la tecnología de redes de automóviles en el mercado, pero también con la plataforma BlueBox de NXP en el mercado de piloto automático
Como todos sabemos, las capacidades de red chip de Qualcomm ha sido siempre la industria ocupa una posición de liderazgo para el futuro desarrollo de la tecnología de redes ha sido la más positiva, a pesar del reciente cambio sufren relaciones con los clientes, así como los cargos de disputas de patentes, lo que lleva al desarrollo futuro de la compañía arrojó una sombra pero sí Qualcomm sigue siendo una ventaja tecnológica, y el piloto automático para el campo, toda la tecnología de reconocimiento visual adquirida de NXP ha acumulado bastante bueno, contienen Baidu, FAW y otra de depósito o de conducción compañías de programas han adoptado la tecnología de NXP Diseño de programas relacionados.
Sin embargo, un programa piloto puramente automático no está actualmente proyectar Qualcomm preocupación, pero en las capacidades de red de automoción, Qualcomm espera acelerar V2V (vehículo de vehículo a), V2X (vehículo de todas las cosas) del proceso, independientemente del futuro de los vehículos autónomos utiliza lo que los programas , La mejor red para usar la tecnología de Qualcomm.
Qualcomm cree, basado puramente en programa de inteligencia artificial piloto automático tiene sus limitaciones en la aplicación, después de todo, para detectar cambios en el medio ambiente circundante a través de sensores, sólo para una pequeña gama de entornos de tomar decisiones, y no se puede mejorar la eficiencia de toda la red de transporte. Centrarse sólo en automático de conducción del coche en sí sólo puede ser considerado como medio conjuntos, no hay manera de mejorar los cuellos de botella de transporte en general enfrentan fundamentalmente.
Además, el software del piloto automático del automóvil está escrito por lógica humana, por lo que las personas cometerán errores, el piloto automático también puede cometer un error similar, y el procesamiento visual todavía está diseñado por la gente de la marca, la señal se identifica Objetos, estos no son originalmente para la optimización de la identificación de la máquina, de hecho, el sistema de manejo automático es una carga computacional muy pesada.
Por lo tanto, a partir de la infraestructura, podemos actualizar directamente la carretera y las condiciones de señal que coinciden con la ubicación geográfica de la red, y el sistema de conducción del vehículo considera simultáneamente la información recopilada de la nube y los datos del sensor de campo cercano recolectados por el vehículo La mejor selección de ruta para vehículos y la determinación de las decisiones de conducción en rutas más largas serán más eficaces para optimizar la eficiencia general de conducción y serán más lógicos que confiar únicamente en la lógica de conducción inteligente del automóvil.
Por supuesto, para lograr el entorno de red de vehículo de conducción automática de Qualcomm, la infraestructura debe ser bastante completa, y su información de tráfico también es significativa, pero antes del nivel de conducción automática L3, básicamente no usaba el V2X. Necesario
Dado que la infraestructura de red de automóviles no se puede popularizar en un corto período de tiempo, el programa de auto-conducción de NXP parece no tener ningún efecto práctico, y Qualcomm no tendría que jugar en el área de conducción autónoma.
Alta conducen a un mayor énfasis en acuerdo a largo plazo, aunque cada una conducción productores de programas se han centrado en la introducción de soluciones de hardware y software extremo de conducción inteligente, Qualcomm parece un poco por detrás, pero el cien por cien de estos programas en el futuro será necesario trabajar en red, y la elección de las soluciones de redes de corriente ver Intel, MediaTek, Spreadtrum, Qualcomm es el programa opcional, Intel debe ser para que coincida con su propia, MediaTek, Spreadtrum es una tecnología relativamente atrasado basado en programas, y Huawei, Apple, aunque también es probable que el desarrollo de programas pertinentes, pero asimismo principalmente para uso personal , entonces el más sofisticado no ninguno de soluciones de redes naturales distintos de Qualcomm.
Por supuesto, Qualcomm también fortalecerá ecológica de BlueBox NXP de, y para fortalecer el desempeño de toma de decisiones mediante el procesamiento de inteligencia plataforma de capacidades Snapdragon artificial, y destacó sus grandes volúmenes de datos de potencia de computación de redes coche ya que el terminal de la nube de integración básico de la formación de una competitiva Las ventajas del programa, no solo la inteligencia del automóvil, sino que hacen que el tráfico de la ciudad sea inteligente, creo que esto es Qualcomm frente al futuro de las tendencias tecnológicas de conducción automática, el corazón de los cálculos reales.