英伟达/高通/英特尔在CES 2017上都展示了哪些自动驾驶黑科技？

　　自动驾驶汽车在人们心中虽然已经不算一个新鲜玩意，但在技术上还存在很多的难点需要跨越。这个词被炒了许多年，今年的CES 2017似乎成了一个集体爆发期，英伟达、英特尔、高通等芯片厂商甚至给出了量产时间(最快的2020年)，瞬间把科技带回了现实。今天小编就给大伙盘点一下CES 2017上都有哪些芯片厂商大唱汽车戏，你接着往下看。

英伟达

英伟达本次CES可谓是赚足了眼球与人气，黄仁勋还负责CES开幕演讲，羡煞英特尔等巨头门。靠显卡出名的英伟达这次在CES 2017上都展现了哪些关于汽车上的实力呢?

　　1，Xavier AI汽车超算平台。英伟达称之为“AI Car Supercomputer”(人工智能汽车超算平台)，其实在去年就发布了。其采用了16nmFinFET工艺，性能提升的同时却有效降低了功耗，能够以30瓦的功耗实现每秒30万亿次的浮点运算，集成了8核定制化的ARM64 CPU和512内核的Volta GPU架构。

　　2，CO-PILOT。意为人工智能副驾驶，她/他扮演着类似你当初考驾照时教练的角色，时刻监督你提醒你帮助你，最终目标是将你安全地送往目的地。其主要原理是通过多个外部传感器进行数据搜集，并把外部情况传递给你(附近车辆情况等等)。有意思的是它还具有“面部识别”、“头部动作追踪”、“视线监测”、“唇语解读”四大主要特征，其中唇语解读非常适合在嘈杂环境下(牛津大学研究人员开发的LipNet唇语识别技术)。

　　3，NVIDIA AI CAR PLATFORM(人工智能汽车平台)。英伟达DRIVE PX 2自动驾驶汽车开发平台基于16nm工艺打造，功率250W，水冷散热设计，支持12路摄像头输入、激光定位、雷达和超声波传感器，多个Drive PX 2平台并行使用可以实现完全的自主驾驶。

　　DRIVE PX 2的工作原理是：将外部传感器获取的数据加工，制成单个的高精度点云并上传云端服务器，由超级计算机DGX-1融合成高精度地图。此外，英伟达“NVIDIA DIGITS”端到端深度学习训练平台也得到了发布，依靠DRIVE PX 2平台和DGX-1计算机，每一辆车都能构建自己的深度学习网络。

　　个人觉得最震撼的消息莫属于NVIDIA与奥迪宣布在3年内量产自动驾驶汽车。也就是2020年自动驾驶汽车量产，不知道会不会与特斯拉一样的噱头，还仅仅被成为ADAS?

　　高通

　　高通CES 2017展台上，最火热的无疑是VR、汽车与5G。早就爆料的骁龙835一直牵动着观战人的心，然而在汽车上，高通拿出了怎样的杀手锏?

　　高通在CES2017上推出新的“驾驶数据”平台(Drive Date Platform)，其目的是加强汽车传感器数据收集以及再利用，为车联网技术提供更多优质服务。关于驾驶数据平台，无外乎给新车配置了大量的传感器，比如外在的摄像头、GPS定位器到内部的加速控制器以及雷达系统等等。高通表示，测试软件可以使用汽车的导航系统，通过汽车惯性以及摄像头等来确定汽车位置，而精确度可以达到1米以内。

　　芯片厂商与车企合作成了一种趋势，也借此打开未来自动驾驶的大门，在合作方面高通的汽车展台，也有来自纵目科技的基于骁龙820A平台的最新ADAS产品原型系统。这套ADAS原型系统是纵目科技基于高通的骁龙820A打造，能够运行深度神经网络算法，配备了车规级的OV10640传感器芯片的单目摄像头。

　　不仅如此，高通将和大众合作，将自家的汽车级处理器骁龙 820A 用于大众生产的汽车上，以增强其在导航、汽车系统连接及音视频等方面的应用能力。

　　据高通介绍，搭载了骁龙 820A 处理器的新型车载娱乐信息系统，将使得视频处理能力更快，画质表现和功率效率可提高 40%。这款处理器还支持多个高分辨率显示器，并且能够通过蓝牙或者 Wi-Fi 连接多个终端的音频和视频流。

　　此外，骁龙 820A 还支持 Qualcomm Zeroth 机器智能平台，能够实现基于设备的机器学习。这就意味着，搭载了这款处理器的汽车，可以通过计算机视觉来探测和归类道路行驶中的对象，提前发现和报告潜在威胁。

　　同时，芯片上的图像信号处理器能够同时连接 4 到 8 个汽车摄像头传感器，加上高效的传感器处理能力，能够为司机提供“始终开启”的驾驶辅助，主要包括车道偏离警告、车辆前方碰撞探测警告、交通标志识别功能等。据称，高通的目标在于为下一代可连接汽车研发“终端到终端”的技术。他强调了汽车连接技术领域的三个关键因素：感知、思考和行动。