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[導(dǎo)讀]回到2016年,大家對(duì)于自動(dòng)駕駛的普及充滿了信心,不少媒體發(fā)聲認(rèn)為自動(dòng)駕駛將會(huì)在2020年落地并走向普及。福布斯曾報(bào)道,預(yù)計(jì)2020年會(huì)有1000萬(wàn)臺(tái)自動(dòng)駕駛汽車;2018年時(shí)大眾和媒體普遍認(rèn)為,智能汽車就是一個(gè)大腦+電機(jī)那么簡(jiǎn)單;2020被視為將成為自動(dòng)駕駛的元年。

回到2016年,大家對(duì)于自動(dòng)駕駛的普及充滿了信心,不少媒體發(fā)聲認(rèn)為自動(dòng)駕駛將會(huì)在2020年落地并走向普及。福布斯曾報(bào)道,預(yù)計(jì)2020年會(huì)有1000萬(wàn)臺(tái)自動(dòng)駕駛汽車;2018年時(shí)大眾和媒體普遍認(rèn)為,智能汽車就是一個(gè)大腦+電機(jī)那么簡(jiǎn)單;2020被視為將成為自動(dòng)駕駛的元年。

然而這一切都沒(méi)有發(fā)生,不論是人們期盼的自動(dòng)駕駛、或者是機(jī)器人都沒(méi)有走入我們的生活。究其原因,在于我們對(duì)于自動(dòng)駕駛的機(jī)器之腦,并沒(méi)有一個(gè)合理高效的架構(gòu)。

“簡(jiǎn)單地把人工智能加在汽車上是不可行的。這種革命性的路徑:如果是從馬車一下到內(nèi)燃機(jī)車、然后突然又升級(jí)到了一個(gè)帶輪子的IT系統(tǒng);這樣的路徑太昂貴、太復(fù)雜,也太快?!倍髦瞧职雽?dǎo)體執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger在近日的分享中提到,“工業(yè)上也應(yīng)該遵循生物的路徑,也就是雖然是小步子但還是不斷地進(jìn)化,這也就是現(xiàn)在大家正在路上看到的一個(gè)逐步演變的過(guò)程?!?


人腦為什么如此高效?

從生物學(xué)的角度來(lái)看,人腦是由大腦、小腦和腦干等部分構(gòu)成的。我們通常說(shuō)某個(gè)人非常聰明,更多指得是其大腦更厲害。從去年年底開始流行的ChatGPT、Midjourney等,也是因?yàn)槠涓嗄軌蝾愃迫说拇竽X一樣的思考、推理和創(chuàng)作而得到了人們的贊嘆。

但其實(shí)作為一個(gè)整體,要實(shí)現(xiàn)對(duì)于整個(gè)人體的控制和執(zhí)行,僅僅有大腦是不夠的。

小腦負(fù)責(zé)控制人體的重要運(yùn)動(dòng)功能,例如控制心跳、體溫等;此外對(duì)于身體的穩(wěn)定性協(xié)調(diào)性的控制,完成一些非常重要且復(fù)雜的動(dòng)作,例如金雞獨(dú)立等,也是小腦的職責(zé)所在。

腦干負(fù)責(zé)的是信息的傳遞功能,通過(guò)與脊柱的連接來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于整個(gè)人體的信息交互。

為什么小腦和腦干也同樣重要呢?可以通過(guò)一個(gè)實(shí)際的舉例來(lái)看各部分的不同工作職責(zé)。當(dāng)一個(gè)人在走路被絆到的時(shí)候,小腦會(huì)直接發(fā)出身體控制的信號(hào),通過(guò)腦干和脊柱會(huì)直接將信息傳遞肌肉,讓人的腿部肌肉工作,停止繼續(xù)前進(jìn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)站穩(wěn)。

而在這一切的過(guò)程中,大腦是來(lái)不及參與進(jìn)行決策的,只有當(dāng)人站穩(wěn)了之后,我們的大腦才會(huì)去調(diào)動(dòng)眼睛去觀察為什么會(huì)絆到?發(fā)生了什么事情?接下來(lái)該怎么做?而更深層次的推理結(jié)果可能會(huì)是,以后走這個(gè)地方的時(shí)候要加倍小心。這是大腦所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。

因此我們不難看出,大腦的推理和決策并不具備很高的實(shí)時(shí)性,對(duì)于計(jì)算能力的要求更強(qiáng);而小腦和腦干承載了時(shí)間關(guān)鍵性的功能,這種反射過(guò)程確保了我們基本安全。

從保證基本的需求的角度出發(fā),小腦和腦干的重要性,超過(guò)了大腦?!皬纳飳W(xué)的角度來(lái)看,像昆蟲這樣的一些低級(jí)生物只有小腦;而像人這樣的復(fù)雜生物就具有大腦,因此也就能夠具備創(chuàng)造性。”Lars分享到,“首先要具備一個(gè)非?;镜募軜?gòu),然后在這個(gè)架構(gòu)上進(jìn)行拓展?!?

這樣也就不難發(fā)現(xiàn),為什么之前人們預(yù)期的自動(dòng)駕駛和機(jī)器人沒(méi)有大規(guī)模的普及,因?yàn)槠浠A(chǔ)架構(gòu)遠(yuǎn)不止是一個(gè)AI大腦+四個(gè)輪子那么簡(jiǎn)單。這種架構(gòu),既不能保證基礎(chǔ)的實(shí)時(shí)安全性,也不是一個(gè)高能效的方案。

還是以生物學(xué)的角度來(lái)看,大腦并不是實(shí)時(shí)處于活躍狀態(tài),例如人在開車的時(shí)候,很多都是靠下意識(shí)在執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù),并不需要100%的激活大腦,只有在遇到復(fù)雜路況的挑戰(zhàn)時(shí)才會(huì)更多的讓大腦來(lái)參與。

而如果只是一個(gè)AI大腦+四個(gè)輪子的自動(dòng)駕駛架構(gòu),所有的駕駛?cè)蝿?wù)事無(wú)巨細(xì)都要AI大腦來(lái)參與,對(duì)于電動(dòng)汽車的續(xù)航將會(huì)大大折扣。幾個(gè)月前,曾有車廠CEO提到,若當(dāng)下采用最先進(jìn)的人工智能,由于其耗能非常大,會(huì)導(dǎo)致車輛的續(xù)航減少200公里。

Lars表示,有些規(guī)則確定的行為,并不需要AI的參與;對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車架構(gòu)而言,高效能的計(jì)算比高性能的計(jì)算更為重要。


自動(dòng)駕駛汽車之腦,如何和人腦類比?

既然人腦是最高效的架構(gòu),那么自動(dòng)駕駛汽車之腦、機(jī)器人之腦,是不是可以類比人腦的架構(gòu)來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)?答案是可行的,而且這是當(dāng)下最為可行的方案。

Lars表示,站在一個(gè)宏觀的角度和抽象的層面來(lái)看,首先要具備感知環(huán)境的功能,還有云連接的功能,接著用智能器件進(jìn)行計(jì)算,之后傳導(dǎo)給機(jī)器人的執(zhí)行機(jī)構(gòu);此外再應(yīng)疊加上信息安全和功能安全特性,確保設(shè)備可信,那么一個(gè)高效的架構(gòu)就完成了。

早在2016年,NXP就推出了一個(gè)名為“BlueBox”的開發(fā)平臺(tái),這個(gè)架構(gòu)和人腦非常相似;2018年之后,NXP開始進(jìn)行大規(guī)模的實(shí)驗(yàn),并與大陸合作推出了相關(guān)的參考設(shè)計(jì)方案。

其中既有AI計(jì)算推理的SoC板、也有負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)性功能和聯(lián)網(wǎng)的MPU板,還具備4個(gè)PCIe卡槽進(jìn)行拓展,可以達(dá)到400TOPs的最高算力。這個(gè)已經(jīng)被印證為是一個(gè)非常高性能和高效的計(jì)算單元,已經(jīng)被多家汽車原廠和Tier1客戶所采納。

Lars表示,參考人腦的架構(gòu),最底層的腦干部分是以太網(wǎng)的連接,NXP可以提供實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)的支持;上面一層是計(jì)算單元,相當(dāng)于是小腦和部分的腦干,NXP的S32系列可以支持;最頂層是NXP的5納米高性能的器件,用以提升效率;另外還能夠把人工智能的加速器構(gòu)建到系統(tǒng)當(dāng)中。

在整個(gè)架構(gòu)中,NXP主要負(fù)責(zé)的是小腦和腦干的部分的功能,這是SoC廠商和AI芯片廠商所不具備的能力。這種非常清晰的腦系統(tǒng)架構(gòu),具備高度可拓展性和高效性,已經(jīng)獲得了大部分客戶的認(rèn)可,在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人和無(wú)人機(jī)等領(lǐng)域,90%的客戶已經(jīng)轉(zhuǎn)向了這種架構(gòu)。

據(jù)悉,零跑汽車采用NXP的平臺(tái),成功地將整車線束減少了20%,ECU(電子控制單元)減少了1/3。


NXP是機(jī)器之腦的“小腦和腦干”供應(yīng)商

當(dāng)AI時(shí)代到來(lái)的時(shí)候,半導(dǎo)體器件廠商并不會(huì)被超高算力的SoC廠商踢出局,反而是更為重要,因?yàn)椤靶∧X和腦干”的必要性、實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性的保證,這是芯片廠商擅長(zhǎng)的領(lǐng)域,也正是需要NXP這樣的領(lǐng)先的半導(dǎo)體器件廠商來(lái)提供。

當(dāng)前汽車OEM沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu),即使在同一個(gè)OEM內(nèi)部,也有不同的模式和不同代的技術(shù);哪怕是同一個(gè)系列的車型,從入門到高端型號(hào),也可能在域架構(gòu)上有著較大的區(qū)別。而NXP提供了豐富的產(chǎn)品型號(hào),可以視為“標(biāo)準(zhǔn)件”,客戶可以選擇不同的標(biāo)準(zhǔn)件來(lái)構(gòu)建自己想要的域控架構(gòu)。

Lars和媒體分享了NXP的“工具箱(Toolbox)”,里面有各種的“工具”可供客戶選擇。

在計(jì)算層面,NXP提供了MCU、跨界MCU、MPU的不同產(chǎn)品組合,覆蓋了從40nm到16nm和5nm的產(chǎn)品工藝,支持客戶對(duì)于不同算力和成本的要求。例如從車窗升降、雨刮器控制等;到影音系統(tǒng)、駕駛員監(jiān)測(cè)等;再到數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)、自動(dòng)駕駛主控等,都可以選擇NXP的不同型號(hào)的產(chǎn)品來(lái)進(jìn)行開發(fā)。

由于采用了統(tǒng)一的平臺(tái),因此當(dāng)客戶在不同產(chǎn)品之間進(jìn)行設(shè)計(jì)遷移的時(shí)候,軟件代碼的復(fù)用率得以大大提高,這也幫助客戶實(shí)現(xiàn)了其終端產(chǎn)品的快速研發(fā)。

在聯(lián)網(wǎng)方面,NXP提供了以太網(wǎng)產(chǎn)品組合,支持10Mbit到100Mbit的傳輸數(shù)據(jù)量,此外還有一個(gè)1GB、2.5GB、10GB的傳輸數(shù)據(jù)量;以太網(wǎng)開關(guān)則可以把數(shù)據(jù)發(fā)送到不同的方向,數(shù)據(jù)傳送能力從8GB到80GB都可以實(shí)現(xiàn)。此外,TSN網(wǎng)絡(luò)也是NXP在工業(yè)等領(lǐng)域在推進(jìn)的方向,不少M(fèi)CU/MPU內(nèi)部已經(jīng)支持了TSN網(wǎng)絡(luò)。

Lars表示,NXP能夠給汽車提供的就是更多的靈活性,如果采用了恩智浦的微控制單元、微處理器,或者以太網(wǎng)產(chǎn)品,它們之間就能實(shí)現(xiàn)互操作性和兼容,并且能夠融合在一個(gè)產(chǎn)品中。而且不僅僅是硬件,非常關(guān)鍵的是軟件也是可以復(fù)用的。比如說(shuō)從一個(gè)MCU到一個(gè)微處理器,其中的軟件都是可以再重復(fù)利用的。這種平臺(tái)上軟件的重復(fù)利用性也非常重要。


這個(gè)世界會(huì)變得更加可以預(yù)測(cè),更加自動(dòng)化,從一個(gè)“點(diǎn)播的時(shí)代”轉(zhuǎn)化為一個(gè)“安排的時(shí)代”。而不論是自動(dòng)駕駛汽車還是機(jī)器人,整個(gè)機(jī)器之腦的高效架構(gòu)構(gòu)建,也要遵循生物學(xué)的原理,大腦、小腦和腦干的協(xié)同工作,才能真正讓我們邁入新的AI時(shí)代。

Lars表示,NXP在做的就是這個(gè)“腦部”下面一塊的功能,也就是小腦和腦干部分的功能,在市場(chǎng)上可以說(shuō)是恩智浦比較獨(dú)特的定位?!拔业膲?mèng)想是希望恩智浦成為大家都信賴的制造機(jī)器人的先鋒,我個(gè)人的夢(mèng)想則是——我是制造未來(lái)機(jī)器人的最成功的CTO?!?

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