探知自動駕駛背后的技術

時間：2019-07-05 21:55:55

關鍵字：傳感器自動駕駛計算機控制系統

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[導讀]為了讓汽車真正能夠在沒有人控制的情況下駕駛，人工智能網絡必須首先進行大量訓練，以便了解如何去看周圍的東西、如何去理解看到的東西，并在任何可以想象到的交通狀況下做出正確的決策。自動駕駛汽車的計算性能可以媲美幾年前才出現的一些性能最高的平臺。

短短幾年的時間

自動駕駛已經從尖峰會議中的未來夢想

發(fā)展為人人都開始談論的當下現實

隨著技術的成熟

個人和公共交通將發(fā)生翻天覆地的變化

最終，無人駕駛汽車

或將把人類駕駛員排除在外

道路上再也沒有

昏昏欲睡、精力不濟和分心的司機

然而伴隨自動駕駛而生的

除了激動和期待，還有許多疑問：

“自動駕駛到底安不安全?”

“我們真的能完全放開方向盤，

而不需要自己關注路況嗎?”

自動駕駛背后的技術到底是什么?為什么這項技術終將令人信任?本文將從人工智能與內存的角度深入分析我們如何擁抱全自動駕駛。歡迎在文末分享你對自動駕駛的看法，贏取“黑科技”小禮品。

人工智能驅動自動駕駛汽車

一輛汽車要想實現自動駕駛，就必須不斷了解它周圍的環(huán)境——首先是感知(識別信息并進行分類)，然后通過汽車的自動/計算機控制系統根據信息采取行動。自動駕駛汽車需要安全、可靠、響應能力極強的解決方案，這些解決方案必須能夠在對駕駛環(huán)境詳細了解的情況下而瞬間做出決策。要想了解駕駛環(huán)境，就需要汽車上的無數傳感器捕獲大量數據，然后由汽車的自動駕駛計算機系統處理這些數據。

為了讓汽車真正能夠在沒有人控制的情況下駕駛，人工智能網絡必須首先進行大量訓練，以便了解如何去看周圍的東西、如何去理解看到的東西，并在任何可以想象到的交通狀況下做出正確的決策。自動駕駛汽車的計算性能可以媲美幾年前才出現的一些性能最高的平臺。

自動駕駛汽車所包含的代碼行數預計將超過迄今為止的任何其它軟件平臺。到2020年，一輛普通的汽車預計將包含超過3億行代碼，并將包含超過1 TB的存儲，需要超過每秒1 TB的內存帶寬來支持自動駕駛平臺所需的計算性能。

自動駕駛汽車的人工智能系統需要連續(xù)、不中斷的數據和指令流，以便根據復雜的數據集做出實時決策?，F在，已經有成功的無人駕駛車輛上路了，然而這些早期汽車的成功是連續(xù)多日反復行駛相同路線的結果，它們學習每一條路線的細節(jié)并生成高分辨率的地圖，將其作為自助導航系統的關鍵部分。

由于不太需要識別路線，自動駕駛汽車的計算機可以把注意力集中在交通、行人等潛在的實時危險上。這種通常受限的操作范圍被稱為“地理圍欄”，反映了早期自動駕駛汽車所采用的方法。雖然地理圍欄可以帶來一個在受限路線上行之有效的解決方案，但在世界某個地方嚴重依賴地理圍欄的一輛自動駕駛汽車在另一個地方可能就無法正常行駛了。

內存，自動駕駛中的無名英雄

無論是與傳感器融合處理相關的內存子系統、路徑規(guī)劃，還是與黑匣子數據記錄器相關的存儲子系統，從固態(tài)硬盤(SSD)到NAND閃存，從NOR閃存到低功耗DRAM和GDDR6，各種內存和存儲設備在讓我們離未來夢想更近時起到了至關重要的作用——我們可以在車上回復電子郵件，接聽Skype電話或觀看最喜歡的節(jié)目。與此同時，我們的自動駕駛汽車可以通過最佳路線安全地把我們送達目的地。

人類駕駛員會疲勞或分心駕駛、響應能力較慢，優(yōu)柔寡斷，判斷能力差，且會造成人為錯誤;自動駕駛汽車擁有360度視角，最大觀察范圍達200碼，24/7全天候集中注意力，永遠不會分心，且能更快、更準確做出響應，車對車通信也能讓其它汽車保持安全駕駛。

“基于人工智能的高性能計算機采用深度神經網絡算法，這使得自動駕駛汽車的駕駛能力優(yōu)于人類。”

“各種不同的傳感器協同運行，可以360度、24/7全天候、以更遠距離、更高精度地觀察整個環(huán)境，這是人類無法企及的。再加上當今汽車中可以部署的極高計算性能，你可以預見：自動駕駛汽車在行駛過程中可能比人類開車更安全。”

美光嵌入式業(yè)務部門

負責汽車系統架構的高級總監(jiān)

Robert Bielby

想象一下：一輛汽車在繁忙的高速公路上猛踩剎車。通過引入汽車與其它汽車和基礎設施間的通信(統稱V2X)，這個踩剎車的單一事件可以無線傳輸到所有前后車輛，讓它們及時了解當前的情況，主動減速和剎車，從而避免事故的發(fā)生。

高速內存是自動駕駛的重要組成部分

2017年美國90%的致命交通事故是由人為失誤造成。人類很容易分心，當面臨意想不到的危險時，我們可以迅速做出決定。另一方面，電腦不會分心，而且相比人類駕駛員，它的反應更一致、更迅速。

自動駕駛汽車的安全性是最受關注的問題，這一點是完全可以理解的。對安全的關注遠遠超出了硬件系統中為避免錯誤決策而設計的冗余，其中還包括一個相關的基礎設施，使車輛之間、車輛與周圍環(huán)境進行通信。這個具有硬件冗余的無線互連計算子系統由立法機構監(jiān)管，其目的是強制規(guī)定與自動級別直接相關的安全級別。

作為對自動駕駛技術開發(fā)和部署的監(jiān)管措施，NHSTA已經制定了一系列級別，用來確定人和計算機對車輛的控制程度。該范圍分為：0級(自動化)、一級(駕駛員輔助)、二級(部分自動化，駕駛員一只手需要放在方向盤上)，三級(有條件的自動化，駕駛員可能需要被隨時接管)，四級(高自動化)以及最高的五級(完全自動化)。目前，大多數ADAS解決方案都是二級，并且是基于使用相對成熟和低帶寬的內存設備的計算機硬件。

隨著無人駕駛汽車達到越來越高的自動化水平，從安全和性能的角度來看，內存技術的重要性使其從汽車的后排座位轉移到了前排座位。從歷史角度來看，個人電腦被認為是內存技術的驅動因素，而現在，汽車工業(yè)將成為未來內存技術的主要驅動因素。如今，一些領先的自動平臺已經證明了這一點。

英偉達最近發(fā)布的最先進的Pegasus計算平臺就是專為自動駕駛而開發(fā)的，它基于業(yè)界性能最高的尖端DRAM技術?？偟膩碚f，Pegasus平臺提供超過每秒1 TB的內存帶寬，以支持五級自動駕駛性能。

GDDR6在未來自動駕駛中的重要性

美光一直是汽車內存解決方案、圖形內存GDDR5和GDDR6領域公認的領導廠商。與GDDR6內存相關的帶寬能夠在實際內存占用中實現更高級別的自主水平，可以部署在汽車中。一個擁有豐富內存帶寬的自主計算平臺將能夠支持自動駕駛算法的不斷發(fā)展和改進。

“隨著時間的推移，你會看到算法有所改進。但這些將作為軟件升級來部署，類似智能手機定期接收應用或操作系統更新的方式。”

美光嵌入式業(yè)務部門

負責汽車系統架構的高級總監(jiān)

Robert Bielby

自動駕駛汽車的持續(xù)發(fā)展意味著未來10年，各種能力將多次迭代。這就需要對人機互動進行細致的管理，確保司機清楚地了解在特定的時間可使用哪種程度的自動駕駛，以及“親自駕駛”和“密切關注”操作的職責是什么。

GDDR6是一項基礎技術，它提供了驅動人工智能計算引擎的基本內存帶寬，從而支持自動駕駛汽車負責任地采取行動，并確保其安全性符合NHSTA規(guī)定的行業(yè)安全標準。GDDR6是目前市面上性能最高的內存技術，能夠在與汽車相關的高溫和惡劣條件下運行。

人工智能是實現自動駕駛的關鍵技術

基于人工智能的自動駕駛汽車所需的極端計算性能