踩足油門加速自動駕駛，英特爾正在努力推動這幾件事
一直以來以“芯片廠商”示人的英特爾曾扼住了PC時代的咽喉，壟斷行業(yè)數(shù)十載，進入到接下來市場規(guī)模堪比PC甚至更具前景的自動駕駛領域，英特爾也做出了一系列的布局。
根據(jù)Fiaz Mohamed的介紹，英特爾主要是在三個方向做出努力：基礎設施的標準化、數(shù)據(jù)傳輸(5G)和計算力。
未來的自動駕駛場景下，車輛會集成部署非常多的傳感器進行數(shù)據(jù)搜集、處理，英特爾為此收購了業(yè)內(nèi)ADAS領軍企業(yè)——Mobileye，在云端方面收購了Nervana，而5G也一直是英特爾大力倡導的技術方向。
行業(yè)發(fā)展，標準先行
標準化是自動駕駛領域非常重要的一個課題，當整個行業(yè)一起推動通用平臺和技術發(fā)展時的時候，才能讓開發(fā)者快速地進行大規(guī)模行動，實現(xiàn)差異化的軟件解決方案，以此來加速自動駕駛產(chǎn)業(yè)化的進程。
Fiaz Mohamed 對記者表示，“不能說谷歌做一個自己的無人駕駛系統(tǒng)，寶馬做另外一套無人駕駛，這是不能持續(xù)的一種模式。起初多樣化能促進創(chuàng)新，但如果行業(yè)要長久發(fā)展下去，必須要標準化，通過標準話來加速自動駕駛的應用”。
目前業(yè)內(nèi)的自動駕駛已經(jīng)有一些L3、L4級別的定義，在硬件層面，不同的主機廠商會有不同的傳感器的布局，英特爾也有不同的平臺，要實現(xiàn)自動駕駛的標準必須從體系上就要聯(lián)合業(yè)內(nèi)不同環(huán)節(jié)的小伙伴們進行頂層設計。
原則上，作為上游提供計算力和芯片的公司，肯定是希望所有的汽車廠商都使用一個算法，一旦某個算法出現(xiàn)錯誤，對這個錯誤進行修正、改進，平臺上的其他車輛就可以避免再次出現(xiàn)此類錯誤。
如果能夠基于統(tǒng)一的平臺去搭建算法，任何第三方都可以基于這個平臺比較容易地開發(fā)軟件、其他的工具，也可以進一步促進創(chuàng)新的產(chǎn)生。所以這種標準化，不只是涉及硬件，而是整個平臺化的標準化，標準化對于加速自動駕駛至關重要。
理解海量數(shù)據(jù)，讓汽車更聰明
自動駕駛另外一個重要挑戰(zhàn)在數(shù)據(jù)方面，F(xiàn)iaz Mohamed 估計，未來每一臺車每天將產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)量，如何處理、理解這些數(shù)據(jù)，并基于這些數(shù)據(jù)做出決策，是一套涉及軟件算法、硬件傳感器等的復雜機制。
隨著我們向自動駕駛汽車邁進，數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)將變得愈發(fā)嚴峻，并需要新的方式來處理汽車內(nèi)、網(wǎng)絡中以及云端上的數(shù)據(jù)。Fiaz Mohamed 對記者表示，英特爾的信心來自于開創(chuàng)了PC和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)。
1980年之前，計算機行業(yè)是高度專有化的，主要服務于研究人員、大型公司和愛好者。早期PC不僅是計算機設計標準化的基礎，還加快了技術演進，最終在20年內(nèi)實現(xiàn)了150倍的增長。數(shù)據(jù)中心也類似。大型機之后出現(xiàn)的微型計算機提高了一定的靈活性和成本效率。但采用PC技術才讓數(shù)據(jù)中心快速演進，能夠處理互聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)。
根據(jù)IDC的統(tǒng)計，2011年產(chǎn)生了1.8ZB的數(shù)據(jù)，預計到2020年會產(chǎn)生超過40ZB的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)洪流給產(chǎn)業(yè)帶來的巨大變革正在深刻影響自動駕駛前進的步伐。
回到自動駕駛汽車領域，在PC、服務器行業(yè)以及計算市場積累的多年產(chǎn)業(yè)協(xié)作經(jīng)驗的啟示是，通用平臺和產(chǎn)業(yè)協(xié)作能夠很有效地解決問題。Fiaz認為毫為疑問，這是推動自動駕駛向前發(fā)展的最快速方式。
計算力是自動駕駛的水和電
無論是PC時代、移動時代還是未來的自動駕駛時代，從終端到云，都離不開計算力的支持。以汽車為例，要讓車輛更安全高效的行駛，必須能夠?qū)崟r準確了解前方道路狀況，評估各種可能的場景，并采取最佳的應對措施。背后需要進行大量的并行和順序計算，在每秒內(nèi)處理數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點。
Fiaz Mohamed介紹到，英特爾為此提供的可擴展的車載計算平臺，通過駕駛功能、環(huán)境建模和傳感器融合，運用人工智能滿足車內(nèi)感知、融合和決策的計算需求。
在連接方面，英特爾技術將不僅僅支持數(shù)據(jù)傳輸，同時也將支持捕捉傳感器數(shù)據(jù)和實時高清地圖更新，從而滿足接入網(wǎng)絡的設備做快速的低延遲的計算和存儲。在云端，人工智能將不斷地實踐大量的訓練，從而形成新的模型不斷改善前端的能力。
英特爾在今年初發(fā)布了名為英特爾® GO™ 自動駕駛開發(fā)平臺，這是一種靈活的架構，包括中央處理單元(CPU)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)及面向深度學習的硬件加速技術。這種架構同時具有獨特、優(yōu)化的并行和順序處理能力，能夠?qū)⒆詣玉{駛工作負載歸類為需要高效處理的計算類型，并且會逐漸融合到不同程度的自動駕駛方案中。
以乘客為核心，加速產(chǎn)業(yè)化進程
在 Fiaz Mohamed 演講中，他還提到了一個名為“乘客經(jīng)濟”的新概念，他認為自動駕駛一旦規(guī)模化普及，會取代現(xiàn)有的人類駕駛員，駕駛員的雙手和時間都將被技術完全解放，也順理成章促催生了全新“乘客經(jīng)濟”時代的到來。
到2050年，英特爾預計“乘客經(jīng)濟”的規(guī)模將達到7萬億美元。以自動駕駛為基礎的“乘客經(jīng)濟”，讓人們完全脫離與汽車的一對一關系，轉(zhuǎn)向出行即服務，從而加快新興服務模式和商業(yè)模式的興起。
英特爾發(fā)布的“乘客經(jīng)濟”報告顯示，在 2035 年到 2045 年的乘客經(jīng)濟時代，自動駕駛汽車將挽救 58.5 萬條生命，與交通事故相關的公共安全成本可能會節(jié)約超過 2340 億美元。在全球最擁堵的城市，自動駕駛汽車每年預計將節(jié)省 2.5 億小時的消費者通勤時間，為新的經(jīng)濟增長提供時間機會。
前不久，英特爾一位名叫Jack Weast的自動駕駛解決方案資深工程師，還進行了一項關于民眾對自動駕駛技術信任問題的調(diào)查，試圖從乘客的視角來審視當下自動駕駛技術發(fā)展的現(xiàn)狀與研發(fā)過程中可能忽視的問題。
這份調(diào)差征求了10位過去不曾接觸過無人駕駛車輛的志愿者，受試者被邀請到該公司位于美國亞利桑那州的Chandler園區(qū)，測試者則要求他們搭乘無人駕駛測試車，并提供搭乘體驗的回饋。
調(diào)差顯示，乘客們關心問題包括：人的判斷和機器判斷到底哪個更準確、想要了解車輛的工作原理并驗證、乘客能不能和汽車之間進行交流、是否會有過多的提示信息干擾乘客等等。
僅通過10個人作為樣本得出的結論在統(tǒng)計學上很難讓人信服，但從乘客口中得到的這些反饋卻是研發(fā)人員以技術的視角很難察覺到的，要想加速自動駕駛的商業(yè)化進程，必須從多個維度同時推進。
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