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。
本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/201701/342763.htm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?
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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)。
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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?
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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。
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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。
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