智能汽车的“AI革命”,从芯片到人海战术

AI赋能,正在从汽车制造商加速转向汽车零部件供应商。

近日,BrainChip Holdings宣布与法雷奥签署了一份具有约束力的联合开发协议,将自主开发的Akida神经网络芯片集成到未来的自动驾驶汽车解决方案。
按照BrainChip公司介绍,作为一款神经网络处理器,Akida芯片“将人工智能推向了极限”,超出了现有技术的能力。
该公司表示,这套解决方案具备高性能、小型化、超低功耗,并能够实现一系列边缘计算能力,包括持续学习和推理。
一、AI芯片的好光景
今年4月,BrainChip推出了它的首个神经网络IP和SoC—AKD1000,克服了传统人工智能芯片的限制,后者需要太大的功耗和带宽来处理应用需求。
BrainChip公司首席开发官Anil Mankar表示:“我们的AKD1000芯片,能够提供可移植性、连通性和强大处理能力,而无需对整个网络进行再培训。”
对于ADAS和ADS系统来说,及时的数据处理是至关重要的。准确的实时数据处理是确保系统安全可靠的关键。目前,系统生成的数据量继续呈指数级增长,有效的数据处理存在极大的不确定性。
传统的解决方案是利用CPU来运行神经网络算法,利用深度学习加速器(比如GPU)来执行乘法和累加数学运算,利用内存来存储网络参数。


BrainChip的做法,则是通过将所有必需的元素集成到一个统一的、占用空间小的、专门构建的神经处理器中,消除了不必要的计算和数据I/O开销,并消除了由不同元素之间的交互和通信造成的过量功耗。
与传统处理器不同,BrainChi处理器是基于事件的。“事件”是指有用信息的存在。传统技术在处理所有信息时都不区分其是否有用,浪费了精力和资源。此外,作为一个基于事件的处理器,它能够学习而无需重新训练。
BrainChip希望通过开发所谓的“神经网络”技术来协调对更大的处理能力和更大数量级的数据处理需求,这种技术可以在比现有组件更低功耗的情况下更快地处理更多的数据。
此前,该公司宣布与Socionext及台积电合作,晶圆制造已按计划完成,正着手完成封装及测试。BrainChip也已经为选定的合作伙伴建立了EAP,以确保关键应用的初始样片和评估系统的可用性。
而对于法雷奥来说,人工智能和深度学习已经成为未来市场竞争力的关键驱动因素。
这家公司在三年前宣布成立全球AI研发中心(Valeo.ai),整合从高性能感知传感器的学习,与用户的智能交互,以及通过联网汽车的学习能力。
二、AI,不再是嘴上说说
AI是汽车半导体未来五年最重要的应用之一。擅长人工智能算法的初创公司和芯片巨头都希望借此机会占领市场。
然而,AI芯片的设计、研发和量产也需要巨大的投资。对于芯片的成本、开放灵活性、性能适配等方面提出了更高的要求。
比如,在智能驾驶演进上,对于汽车制造商来说,下一波的大规模量产功能将主要集中在L2、L2+。而在计算平台方面,从单芯片满足ADAS系统需求,到多芯片、可伸缩的更高级别自动驾驶架构逐步过渡。

此外,智能数字座舱也对AI处理能力提升了新的要求,更多的嵌入式电子设备、更智能化的人机交互都需要AI的加速。
就在今年初的CES展上,全球汽车零部件巨头佛吉亚宣布与地平线正式签署战略合作框架协议。双方将致力于共同开发多模态感知人工智能解决方案,推动智能座舱系统和高级驾驶辅助系统(ADAS)领域相关技术的商业应用。
2019年8月,作为一家来自中国的汽车AI芯片公司,地平线宣布正式推出中国首款车规级人工智能芯片——征程二代。车规级,意味着在智能驾驶领域,这是第一家中国汽车芯片初创公司拿到了前装量产的准入资格。
作为开放式可扩展车载边缘 AI 计算平台,基于征程二代,地平线能够面向自动驾驶视觉感知、众包高精地图与定位、视觉ADAS和智能人机交互等智能驾驶场景提供低功耗、高性价比解决方案。
作为完整的芯片解决方案,地平线还推出了包含面向实际场景进行AI算法和应用开发的全套工具(OpenExplorer),用户可通过OpenExplorer AI工具包在征程二代芯片上开发神经网络,完成模型训练、优化和部署。
这意味着,AI赋能汽车产业链已经进入实质性融合阶段。
就在一年前,作为全球汽车零部件领头羊,博世宣布正在从一家传统的Tier1零部件供应商转型成为一家智能交通服务供应商。今年初,博世宣布再次升级战略,希望成为人工智能领域的“创新领导者”。
从2020年CES展上可以看到,基于AI的数字化转型现在已成为汽车公司的生存之本。在汽车行业,人工智能将是未来十年的游戏改变者。
三、AI,对未来的投资
事实上,几年前,汽车行业对于人工智能驱动转型并没有太多的重视,但这两年行业内的投资规模和合作热情,令人惊讶。
数据显示,目前全球处于第一梯队的汽车制造商和零部件巨头都在他们的核心战略中提到了人工智能。
尽管挑战仍然存在,比如软件开发的复杂性或各种遵从性和法规,不过,汽车行业的不同领域已经在利用这项技术,并看到了效率的提高和流程的优化。
为了满足市场对全方位的车内用户体验和增强安全性的需求,汽车制造商和零部件巨头必须放弃传统的技术升级路径,转而关注AI、软件和数据的重要性。
总的来说,除了制造环节,人工智能对汽车行业的影响可以分为三大领域:车内体验、自动驾驶和智能交通。
比如,对于汽车制造商来说,数字驾驶舱一直被视为其品牌的延伸。现在,制造商正在开发他们自己的差异化软件和应用程序来设计和控制整个用户体验。毫无疑问,人工智能是连接车内系统和体验的粘合剂,可以增强用户体验和安全。
此外,人工智能为个性化的信息娱乐系统提供了可能,根据用户长期的偏好和习惯进行主动自适应。最简单的案例,就是人工智能语音识别(自然语言处理),比以往任何时候都更流畅。
同时,类似基于人工智能驱动视觉的车内监控,可以通过实时监测面部表情、声音、手势、肢体语言等,观察司机是否处于分心以及疲劳状态。
对于身处汽车行业变革中的产业链参与者来说,对AI的投资就是未来的市场份额。
博世在今年初宣布,将投资逾1.1亿美元建设一个人工智能园区,届时将有700名博世以及外部初创企业的人工智能专家入驻园区。该公司还计划在未来两年内培训2万名博世员工成为“人工智能专家”。(作者:高工智能汽车)

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