有些時(shí)候,技術(shù)演進(jìn)的路線并不總是如我們預(yù)期。以智能駕駛為例,早在2016年,新聞報(bào)道中就提到“2020年會(huì)有1000萬臺(tái)的自動(dòng)駕駛汽車”、“2021年有20家自動(dòng)駕駛汽車的企業(yè)“。如今,自動(dòng)駕駛汽車并沒有像宣傳的那樣發(fā)生,2020年也沒有成為自動(dòng)駕駛的元年。這其中究竟發(fā)生了什么?
自動(dòng)駕駛,僅有人工智能就夠了?
“你愿意由ChatGPT來為你開車嗎?”談到自動(dòng)駕駛,恩智浦半導(dǎo)體執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger拋出了一個(gè)疑問。作為當(dāng)下爆火的人工智能語(yǔ)言工具,能夠與汽車相結(jié)合,似乎是最好不過的組合。但不能忽略的是AI偽造信息的能力,洋洋灑灑內(nèi)容的背后,引述著特別真的假新聞。所以ChatGPT好用的前提是:使用者需要是特定領(lǐng)域的專家,具有信息鑒別的能力。
恩智浦半導(dǎo)體執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger
同樣,在一個(gè)真正可以被預(yù)測(cè)、自動(dòng)化的世界里,我們不希望看到失控的狀態(tài):冰箱突然在周末時(shí)為我們預(yù)定了500升牛奶,或者家里溫控系統(tǒng)把室內(nèi)溫度調(diào)到50℃,抑或是車輛自動(dòng)駕駛途中突然開始危險(xiǎn)駕駛。我們希望關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施在智能的同時(shí),能夠保證功能安全和正確運(yùn)行。
顯然,簡(jiǎn)單把人工智能加在汽車上,是不夠的。對(duì)此,Lars Reger表示,機(jī)器人架構(gòu)可以抽象為很簡(jiǎn)單的幾部分:感知環(huán)境、與云連接獲得更多信息、用智能器件進(jìn)行計(jì)算、傳到機(jī)器人的腿和胳膊,需要考慮的是如何為這個(gè)系統(tǒng)加上信息和功能安全。雖然邏輯抽象看起來簡(jiǎn)單,但實(shí)際實(shí)施卻有一定難度。
以汽車為例,不同OEM使用的是不同架構(gòu),同一家OEM內(nèi)部也有著不同的模式和不同代的技術(shù),即便是同一系列的車輛,從入門級(jí)到高端也會(huì)有很大的區(qū)別。面對(duì)如此紛紜復(fù)雜的架構(gòu),半導(dǎo)體供應(yīng)商所能做的,就是為這些行業(yè)OEM和一級(jí)供應(yīng)商提供構(gòu)建架構(gòu)的模塊,通過標(biāo)準(zhǔn)化的模塊幫助他們實(shí)現(xiàn)各種各樣的架構(gòu)。
“這對(duì)汽車行業(yè)而言并不新鮮,”Lars Reger表示,因?yàn)楹芏嗥嘜EM都是通過構(gòu)建不同的機(jī)械件作為平臺(tái),以適配不同的車型的發(fā)動(dòng)機(jī)配件或底盤。但在當(dāng)今汽車系統(tǒng)中,只有5%的創(chuàng)新是機(jī)械方面的,剩余95%的創(chuàng)新都是通過電子或者是軟件實(shí)現(xiàn)的。所以,恩智浦重點(diǎn)任務(wù)就是去構(gòu)建電子和軟件平臺(tái)。
恩智浦的智能應(yīng)對(duì)之道
恩智浦為汽車計(jì)算單元(包括微控制器、微處理器)構(gòu)建了不同的系列產(chǎn)品以滿足不同的功能需要。S32K1、S32K3系列為汽車通用MCU,可以用于汽車天窗、拖車控制單元、門禁、燈光控制等。車身控制方面,恩智浦提供用于汽車?yán)走_(dá)的S32R、用于汽車網(wǎng)絡(luò)的S32G、用于安全處理、域控制和區(qū)域控制的S32Z、用于電動(dòng)汽車(xEV)控制和智能驅(qū)動(dòng)S32E等。此外,Lars Reger還透露,恩智浦將很快推出最新的5納米級(jí)的S32旗艦產(chǎn)品,以實(shí)現(xiàn)把數(shù)據(jù)從車輛傳輸?shù)娇刂茊卧Ec此同時(shí),恩智浦還提供傳輸速率涵蓋10Mbit?100Mbit、1GB、2.5GB、10GB的以太網(wǎng)連接產(chǎn)品和8GB?80GB的以太網(wǎng)開關(guān)。更為重要的是,這些產(chǎn)品不僅彼此間能實(shí)現(xiàn)互操作性和兼容,其軟件也都是可以再重復(fù)利用的。通過上述產(chǎn)品組合,恩智浦能夠?yàn)槠囂峁└嗟撵`活性。
在工業(yè)、智能家居等場(chǎng)景中,恩智浦也提供了豐富的控制類產(chǎn)品,包括通用型MCU,i.MX RT跨界MCU、功能安全的S32系列,以及一些重型、高密度、工業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)使用的器件,所有這些器件都有AI的加速器。通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),這些器件也在不斷地學(xué)習(xí)和適應(yīng),以構(gòu)造智能的邊緣器件。此外,在工業(yè)連接方面,恩智浦也提供了TSN(時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)),即實(shí)時(shí)以太網(wǎng)器件。
如何構(gòu)建機(jī)器人智能架構(gòu)?
“2018年有種說法是,整個(gè)智能汽車只需要一個(gè)大腦,再加上一個(gè)電機(jī)就完事了,”Lars Reger回憶到。他當(dāng)時(shí)就指出這并不是構(gòu)建高效機(jī)器人的方式。
從生物學(xué)角度看,人腦主要包含大腦、小腦和腦干三部分。大腦主要維持人體的正常運(yùn)動(dòng)、感覺及認(rèn)知,即復(fù)雜分析功能。小腦主要是維持人體的平衡能力,即實(shí)時(shí)功能。腦干則連接大腦和脊髓,是大腦和周圍神經(jīng)系統(tǒng)之間的重要通道,即聯(lián)網(wǎng)功能。從反射過程來看,當(dāng)人在走路時(shí)腳絆了一下,脊柱就會(huì)直接告訴腿“要停住”,小腦會(huì)通過肌肉幫助站穩(wěn),人體就站住了。這些過程之后,大腦才會(huì)去查看一下絆住的原因,并提醒下次注意,所以,大腦功能并非實(shí)時(shí)在線。
智能駕駛汽車也是如此。車輛攝像頭、激光雷達(dá)、傳感器,告知車輛有路障,首先要立刻剎車,確保功能安全,車停穩(wěn)之后,才需要AI加速器、人工智能的支持,來判斷這個(gè)障礙到底是什么,并為司機(jī)推薦最優(yōu)方案。Lars Reger也表示,當(dāng)然并不是所有的路障只有一種停車的解決辦法,這就需要計(jì)算單元對(duì)任務(wù)進(jìn)行分層,通過算法以獲取最優(yōu)的解決方案。未來的機(jī)器人也是需要在這樣的思路上去構(gòu)建。
Lars Reger談到,2018年,媒體還非常盛行一種說法,自動(dòng)駕駛只需要一個(gè)人工智能系統(tǒng)不斷觀摩真人開車,積累到一定量之后,它能夠取代真人開車。但是事實(shí)并不是這樣。就像新手司機(jī)們需要通過學(xué)習(xí)以規(guī)則為基礎(chǔ)的駕駛理論和實(shí)際操作,才可以開始上路駕駛。機(jī)器人也是也是一樣,首先需要學(xué)習(xí)以規(guī)則為基礎(chǔ)的行為,比如靠右行駛,不能超速等等,這些并不需要人工智能或者機(jī)器學(xué)習(xí)的介入。而另一方面智能、有創(chuàng)造力的思考,則需要人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí),但這部分所占的比例并不大。
恩智浦的“BlueBox”架構(gòu)
2016年開始,恩智浦推出“BlueBox”開發(fā)平臺(tái),主要幫助OEM主機(jī)廠生產(chǎn)、測(cè)試無人駕駛汽車。該架構(gòu)有聯(lián)網(wǎng)功能,也有強(qiáng)大的性能和功能安全特性,還有人工智能的加速器,能夠構(gòu)建區(qū)域架構(gòu)、高性能計(jì)算系統(tǒng),分析駕駛環(huán)境,評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)因素,指示自動(dòng)駕駛汽車的行為。它有4個(gè)PCIe擴(kuò)展插槽,可以加上人工智能的加速器,達(dá)到400 TOPs的速度。
自2018年,恩智浦與大陸集團(tuán)合作了第一款、基于恩智浦的參考設(shè)計(jì)成功實(shí)現(xiàn)了高性能的計(jì)算單元之后,BlueBox就一直被用到汽車行業(yè)。最近,零跑汽車推出的電子電氣架構(gòu),也采用了BlueBox核心技術(shù)。Lars Reger透露,在給車輛制造“大腦”方面,零跑汽車已經(jīng)非常成功,不但線束減少了20%,由于有非常清晰的腦系統(tǒng)架構(gòu),ECU數(shù)量也減少了1/3。“現(xiàn)在90%的客戶都轉(zhuǎn)向了這個(gè)架構(gòu)。“
不僅僅是在汽車領(lǐng)域,BlueBox還可用于制造機(jī)器人、無人機(jī)等。這個(gè)架構(gòu)是高度可擴(kuò)展的,在基本功能的基礎(chǔ)上,如果需要更加復(fù)雜的解決方案,就在這個(gè)頂上加上“大腦”,這完全取決于解決方案的復(fù)雜程度。
一切技術(shù)已經(jīng)在軌道上
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,到2030年全球會(huì)有750億智能互聯(lián)器件。恩智浦看到了智能互聯(lián)設(shè)備對(duì)芯片的大量需求,要為這些應(yīng)用提供高度智能化和高能效的解決方案。“我們不希望實(shí)現(xiàn)最大規(guī)模的人工智能加速,”Lars Reger介紹,早在3個(gè)月前,某家車廠CEO也提到,如果采用最先進(jìn)的人工智能,其耗能非常大,會(huì)導(dǎo)致車輛的續(xù)航減少200公里。恩智浦希望開發(fā)出來的芯片能夠有極高的效率,同時(shí)確保功能適用。
Lars Reger說自己的夢(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。為了要實(shí)現(xiàn)這個(gè)夢(mèng)想,必須要實(shí)現(xiàn)一定的條件:首先,要有正確的架構(gòu);第二,要有可信任的穩(wěn)定的系統(tǒng),保證功能安全和信息安全;第三,還需要可擴(kuò)展。他相信如果能夠做到這些,就能夠建造出未來所需要機(jī)器人。對(duì)此,恩智浦一切技術(shù)現(xiàn)在都已經(jīng)在軌道上。
(本文轉(zhuǎn)載自EEWORLD)
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