英特爾算力自動駕駛

Ⅰ 英偉達「變軟」，自動駕駛「破圈」

一個月前，黃仁勛用一小顆自動駕駛SoC晶元完成了整個GTCCHINA2019的「新品發布」。

發布會當天，這位「皮衣男子」趕在閉館前匆匆去了自動駕駛汽車展位，用半個小時逐一聆聽了幾家自動駕駛初創企業的思路。那晚的黃教主，向在場工程師們釋放出了一種近乎惺惺相惜的善意。

這種情愫很好理解——

要知道，在這屆GTCCHINA散場時，很多觀眾發出的感慨是：「十分硬核，不夠性感。」畢竟遠道而來的大家直到演講後半程，才終於等到黃仁勛掏出一塊200TOPS深度學習算力的自動駕駛新品「Orin」。取而代之的，是各種「空口無憑」的軟體技術升級。

面對一張張略顯失望的臉，老黃也很無奈：「我這么努力，你都看不到。就好像你老婆做了一整天家務，你卻說她什麼都沒做。」

眾口難調，但這確實是英偉達在接下來的業務發展中必須要面對的問題。與「看得見摸得著」的硬體發布不同，軟體迭代周期短、初期人力成本高、落地成果卻很難形成清晰的概念……這些都讓這家人工智慧計算公司的技術發布開始與公眾預期逐漸拉開差距。

而就在車雲菌險些被觀眾情緒帶跑節奏時，我們在英偉達的官方公眾號上發現了一系列由NVIDIADRIVELabs出品的視頻。視頻內容從工程技術的視角，直觀展現出NVIDIADRIVEAV軟體團隊如何完成一個個自動駕駛的日常任務，諸如從路徑感知到交叉路口處理等一系列挑戰。

那麼，以自動駕駛為起點，車雲菌嘗試回答：當英偉達不再拋出核彈，他們到底做了些什麼？

「直播」自動駕駛

嚴格來說，目前沒有任何一家企業成功製造出一台全自動駕駛汽車，絕大多數玩家仍舊在奔向這一目標的路上相互博弈。

近年，英偉達正式加入戰局。公司內部的軟體開發人員已經遠遠超過了硬體工程師的數量。

他們首先打算解決自動駕駛汽車的三個問題：

知道自己在哪裡：不光要掌握車輛具體位置，還得知道是在主路的第幾條車道上，將定位精確到厘米級；

知道自己周圍有什麼：像人類大腦一樣判斷，前方卡車在減速、左後方有輛SUV駛來、右側人行道有小孩、下一個路口是綠燈且不能左轉……

作出正確的駕駛決策：判斷從左側超車可以安通過路口，然後控制車輛完成相應動作。

如今這些工作，都被團隊一一擺上了檯面。與常規「秀肌肉」的視頻演示不同，英偉達實驗室將自動駕駛最困難的感知層面的工作拆解成一個個小任務，條分縷析地告訴大家：我們是怎麼做到的，以及我們為什麼能做到。

任務的分解也很有意思。車隊順利攻克了包括建立感知路徑、通過感測器融合實現環繞感知功能、打造像素級感知能力、藉助特徵追蹤確保安全性、自主識別停車位、障礙物分類、車道線識別及自動補償、測算車輛與障礙物距離、實現准確可靠的目標跟蹤、預測目標的未來移動軌跡、不藉助地圖的情況下識別交叉路口。

https://v.qq.com/x/page/c0919cpz1w3.html

「可靠性」三個字貫穿了所有挑戰過程。對此，NVLabs給出的說法是：「對於L2+級自動駕駛系統來說，例如NVIDIADRIVEAP2X平台，實時評估路徑感知可靠性意味著評估該系統是否知道何時進行安全的自主操作，以及何時應該將操作權移交給人類駕駛員。」

至於NVIDIADRIVEAP2X。2019年初公司在GTC上剛剛發布了全新平台，其基於NVIDIAXavier系統級晶元運行，採用DriveWorks加速庫和實時操作系統DRIVEOS，其中包含DRIVEAutoPilot軟體、DRIVEAGX和DRIVE驗證工具，並融合了DRIVEAV自動駕駛軟體和DRIVEIX智能駕駛艙體驗。

得益於二季度發布的DRIVEAP2XSoftware9.0上新增的大量自動駕駛功能加持，該平台成為業界公認的現階段唯一完備的L2+自動駕駛解決方案。采埃孚、大陸、沃爾沃都心甘情願為其買單。

於是，團隊幾個人在矽谷全長50英里的高速公路環路上完成了一次零干預的全自動駕駛。簡單來說，這是一次類似「現場直播」的測試，工程師們沒有機會像錄制視頻那樣，拿實際路徑感知信號與理想參數進行對比，還要隨時准備應對過程中有可能發生的意外情況。

譬如，一旦自動駕駛車輛只能接收到一種感測器發射的感知信號，就無法保證最終決策置信度的實時及准確。比這更糟的還在後面——如果這唯一的路徑感知輸入失敗，自動駕駛功能要麼大幅影響操作的舒適及平穩度，要麼乾脆整個失靈。

而BB8完成的任務也足夠交上一張漂亮的成績單。基於NVIDIADRIVEAGX平台，自動駕駛車輛可以實時同步運行功能多樣的360度環繞感知，定位以及規劃和控制軟體。

工程師通過使用感知和定位所提供的輸入數據，規劃和控制層讓自動駕駛汽車能夠獨立行駛。規劃軟體通過感知和定位的結果來確定汽車特定操作所需的物理軌跡。視頻里也清楚地展示出車輛在自主變換車道時的流暢動作：規劃軟體先利用環繞攝像頭和雷達感知來進行變道操作安全檢查，然後計算縱向速度曲線以及從當前車道的中心線移動到目標車道中心線所需的橫向路徑計劃，最後控制軟體發出加速/減速和向左/右轉向的命令以執行車道變換規劃。

正是這些軟體組成部分，與硬體一起成就了系統的多樣性和安全冗餘。而這一系列任務視頻，恰恰成了證明英偉達自動駕駛軟體技術落地的可靠載體。

在這之外，將無形化的軟體沉澱成可視化的視頻內容，也能同時以更加輕松的方式觸達到消費者層面。當汽車方向盤交到機器手中，用戶會天然樹立起不安與不信任感。這種先期教育市場的思路，能夠消除部分不安心理，重建人們在自動駕駛空間內的安全感。

直觀點說，NVLabs的「自動駕駛挑戰」系列，是英偉達軟體技術「破圈」的先導。

作為曾經游戲市場的霸主，這家晶元巨頭必然深諳消費者之道。相比一般車廠對於車輛智能功能「洗腦式」的宣傳，此番英偉達率先拿出一部分干貨試探市場，佔領用戶心智。

這種策略直接體現在公司財報數據上，2019年三季度英偉達汽車業務迎來高光時刻。公開數據顯示，彼時，該領域營收攀升至創紀錄的2.09億美元，同比增長30%。相比之下，英特爾第二季度的自動駕駛營收為2.01億美元，同比增加16%。

對比來看，英特爾一季度該項營收2.09億美元，英偉達為1.66億美元。這意味著，英偉達環比上漲，英特爾環比下跌。

黃仁勛自己對於「軟體公司」的藍圖也相當清晰：「這只是英偉達目前定位中的一部分。」

回顧既往十年，英偉達已經進行了兩次業務轉變。第一次是從GPU圖像晶元公司轉變為並行計算公司，典型的應用場景是人工智慧。後來，公司又決定在少數特定場景中提供最完善的解決方案，覆蓋游戲、專業渲染，超級計算、自動駕駛幾大領域。

隨著英偉達業務領域越來越廣，客戶「解放雙手」的自由度就越高。這恐怕才是「Themoreyoubuy,themoreyousave」的真實含義。

觀看NVLabs全系列視頻，請點擊：https://www.nvidia.cn/self-driving-cars/drive-labs/

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本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅱ 英特爾明年推自動駕駛計程車，它為什麼要選用蔚來ES8

一般情況下，市面上存在著兩種不同的汽車，第一種類型就是手動駕駛汽車，第二種類型就是自動駕駛汽車。隨著科學技術的不斷發展，人們更加傾向於購買性價比更高的自動駕駛汽車，手動駕駛汽車已經逐漸消失在歷史長河中。英特爾明年將推出自動駕駛計程車，該消息引起了許多網友的關心，畢竟自動駕駛計程車的售價和使用頻率成為大家關心的內容。

就在此時，英特爾宣布自動駕駛計程車採用的是蔚來es8。之所以會採用該款車型，一方面是因為蔚來es8的性價比特別高，另外一個方面是因為雙方之間的合作互相影響。任何一個公司和其他公司之間的合作都存在著一定的影響，尤其是具有影響力的大公司。

總的來說，我們應該理智的看待這件事情，畢竟雙方都屬於國際范圍內具有影響力的大公司。英特爾在電腦製作方面擁有著很大的優勢，蔚來汽車在自動駕駛領域的優勢非常明顯。一家公司提供技術和市場，另外一家公司提供平台和資金，兩者的相互合作更能夠促進公司商業價值的迅速提升。

Ⅲ 選定「核彈」，黃仁勛拍板讓Orin提前量產，理想奔赴全自動駕駛

作者/姚旭陽

編輯/王德芙

出品/汽車之心

智能手機時代，晶元曾經是一款新機關鍵的賣點。

一款新的晶元發布後，頭部的手機廠商們如三星、小米們都會加班加點開發來爭取拿下「首發機型」。

今天，類似的的故事，也正在車企身上重演。

2018年蔚來的第一款車型上市時，ES8?就是當年搭載?MobileyeEyeQ4?晶元的全球首批車型。

2020年小鵬P7?交付，這也是全球首款搭載英偉達Xavier?的量產車型。

這次，輪到了理想。

9月22日，理想、英偉達和德賽西威在北京簽訂戰略合作協議。

根據協議，理想將在下一代車型，內部代號為?X01?的全尺寸增程式智能SUV中採用英偉達Orin系列計算平台中，算力最強的產品?OrinX。

英偉達這一側，據說為了加快落地速度，英偉達CEO黃仁勛親自拍板，將Orin的量產時間從原先的2023年提前一年，這樣來配合理想X012022年上市。

Orin的復雜度會比上一代晶元Xavier更高，這不光是指晶元，整車系統布局上也會更難，因為理想還要預留硬體升級的介面。

研發時間緊急但復雜度更大，這便是考驗三方的時刻。

理想內部的自動駕駛團隊，將從現在的60人，到明年年初擴張至200人。

高大鵬說，「我們與小鵬、英偉達的晶元研發、系統研發和聯合調試等合作模式，都具備行業參考意義。基於Orin這款晶元，我們願意從架構上給出更多軟體空間讓理想發揮。我們也在探索硬體可升級的可能性。」

3、未來的汽車：將是跑在輪子上的超級計算機

在新勢力三巨頭中，小鵬最先選擇了英偉達，理想也從Mobileye切換到了英偉達。

那蔚來呢？

汽車之心聽聞，蔚來近期也與高通完成了簽約，其選擇高通的?SnapdragonRide?計算平台正在進行研發或者測試。

今年6月，寶馬和賓士宣布暫停在下一代自動駕駛領域的研發合作。背後的深層原因，其實也是晶元陣營的選擇。

寶馬與英特爾、Mobileye以及安波福在2017年組建了一個自動駕駛聯盟，這個聯盟基於MobileyeEyeQ晶元研發自動駕駛。

而在與寶馬合作告吹後的幾天內，賓士宣布與英偉達合作，雙方將為2024年量產的車型打造自動駕駛計算平台。

為了在自動駕駛上取得競爭優勢，車企或獨立研發，或合縱連橫。大家都意識到，一定程度上，未來的汽車，將是跑在輪子上的超級計算機。

下一個五年，更高算力的車規級晶元將是自動駕駛時代必不可少的彈葯。

提供彈葯的選手並不少：既有Mobileye這樣的的ADAS晶元/自動駕駛晶元供應商，也有跨領域而來的半導體巨頭，如英偉達、高通和華為，還有在新機遇下誕生的自動駕駛晶元初創企業，如地平線和黑芝麻，以及以特斯拉為代表的車企自研派。

除了自研晶元的特斯拉外，在下一個五年，車企與晶元廠商和Tier1的合作將更為緊密。車企追求研發迭代和體驗進化的速度，後兩者則追求量產上車的利潤。

在這場接力賽中，誰都不敢輕易掉隊。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅳ 280TOPS算力爆表！北京車展最強國產自動駕駛平台是它

▲左右分別為黑芝麻CEO單記章、COO劉衛紅

黑芝麻CEO單記章此前是全球視覺晶元領軍企業OmniVision創始團隊成員，在矽谷晶元行業打拚了20多年，在圖像處理晶元和軟體演算法上具有豐富的經驗和技術積累。

CTO齊崢是英特爾奔騰二代晶元主要設計成員、CSO曾代兵是中興微電子總工程師，COO劉衛紅則曾是博世中國ADAS主力部門——底盤與控制系統事業部的中國區總裁。

正因為有超強的研發團隊，讓黑芝麻這家初創公司可以在3年時間內做出ADAS晶元華山一號A500並量產上市，在今年推出華山二號A1000晶元，發布FAD自動駕駛平台。

今年以來，新車如果沒有配備L1/L2級自動駕駛，都「不好意思賣」，自動駕駛的普及程度正在快速提高，而更高等級的L3級甚至L4級自動駕駛也已經到了量產前夜，行業內對自動駕駛晶元和計算平台解決方案需求呈爆發性增長態勢。僅自動駕駛晶元的市場規模，都有望達到萬億美元級別，成為半導體行業最大單一市場。

因此，FAD此時進入自動駕駛市場可謂正當其時。

今年8月，一汽智能網聯開發院與黑芝麻達成技術合作協議。一汽智能網聯開發院將啟動基於華山二號A1000的智能駕駛平台的開發，以滿足後續量產車型需求。雙方將共同推動人工智慧技術在汽車工業領域的應用，加速國產智能駕駛晶元的產業化落地。

另外，黑芝麻也已經簽約多個FAD定點車型，預計明年就將有搭載FAD自動駕駛平台的車型上市。此外，國內外也已經有多家企業開始測試FAD自動駕駛平台，測試車輛已經上路。

黑芝麻在自動駕駛晶元和域控制器中取得的巨大成功，讓行業研究機構開始重視這家剛成立4年有餘創業公司。今年4月，矽谷最強智庫之一的CBInsights發布中國晶元設計企業榜單，黑芝麻在車載晶元領域上榜，成為中國晶元設計企業65強之一。

今年7月，黑芝麻華山二號A1000晶元也亮相世界人工智慧大會，與平頭哥、依圖、寒武紀等高端人工智慧晶元同台亮相。

可以說，黑芝麻經過四年多的發展，已經成為全球領先的自動駕駛晶元設計公司，甚至已經有能力和晶元行業的老大哥們一較高下。同時，黑芝麻的快速進步，也推動著國內自動駕駛晶元設計再上新台階。

在與兩位創始人的交談中，他們還透露了一個彩蛋，明年黑芝麻將發布性能更強的晶元，屆時搭載這一晶元的FAD自動駕駛平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已經可以進行完全自動駕駛。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅳ 自動駕駛又一PK戰場，BAT誰占車路協同先機

[億歐導讀]?車路協同是一場馬拉松。

道路上的車輛/Unplash

而對於企業而言，車路協同的商業模式成為重要討論議題。

多位從業者向億歐汽車表達了擔憂，他們認為車路協同當下商業模式並不明顯。阿里雲通用能力中心高級解決方案架構師趙聖強表示，當下，車路協同方面雖然各個企業已經展開了相關研究和探索，但目前，整個行業內並沒有找到一條清晰的商業模式，還需要時間試錯。

編輯：張嫣

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Ⅵ 英特爾助力IEEE制定自動駕駛汽車的安全決策模型

為提高自動駕駛汽車（AV）安全性，電氣電子工程師協會（IEEE）通過了一項提案，以推進自動駕駛汽車決策系統相關標準的制定工作。IEEE還委派了英特爾資深首席工程師JackWeast擔任該工作組的負責人。該工作組將面向自動駕駛汽車行業開放，同時，JackWeast希望能有更多的行業代表加入其中。據悉，該工作組將於2020年第一季度召開首輪會議。

行業及監管機構都在努力尋找一個統一的標准去規范和保證自動駕駛汽車的安全性。盡管大多數人都支持建立自動駕駛汽車駕照的准入門檻，但由於行業內仍缺乏普遍共識，因此多項標准和監管方案仍在醞釀之中。

技術的不斷變化與高速發展為IEEE相關標准制定者帶來了壓力，同時也促使其加快全球自動駕駛汽車相關規定的制定工作。眾所周知，IEEE在業內標准制定領域居於重要地位，面對日益高漲的監管呼聲，IEEE將會推動自動駕駛行業標准制定工作，預計於明年發布首個版本的自動駕駛行業標准。

「該標准化項目將為開源、正式的自動駕駛汽車決策模型的制定奠定重要基礎，」IEEE計算機協會標准活動副主席兼英偉達行業安全副總裁RiccardoMariani表示，「冗餘性和多樣性對於制定自動駕駛可擴展安全框架來說至關重要。」

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅶ 自動駕駛會「加速」發展嗎

將今年視為自動駕駛的加速年並不言過其實。這從拉斯維加斯消費電子展便可窺一斑。今年參展與汽車科技相關的企業規模最為龐大。相比往年參展商數量增長19%，汽車科技展區面積也增長近25%。大大小小超500家來自全球各地的企業幾乎都與自動駕駛有關。這些企業大概可以劃分為科技公司、晶元廠商、老牌車企、傳統供應商、新造車企業以及初創企業等。

中國新造車企業集體發力也給消費電子展增加了更多看點。參展的拜騰純電概念車、小鵬汽車等新能源車型上已將自動駕駛技術設定為標配。雖然最終的上路和量產時間不同步，但智能交互和自動駕駛無疑將成為國產新車的必備技能。

總之，今年自動駕駛技術將呈現出幾個很明顯的特點：部署時間提前到來，從概念走向實踐，互聯網平台化模式愈發明顯，技術落地從實驗室開始逐漸走向商業化。

Ⅷ 「皮衣教主」黃仁勛與他的自動駕駛帝國

就在今年9月，我們@皆電體驗了蔚來NOP（NavigateonPilot）功能。捏指一算，這是繼特斯拉FSD（NoA）之後第二款能基於導航規劃路線實現自動進出閘道，自動變道超車的輔助駕駛功能了。

NOP目前已經通過FOTA的形式推送給用戶，支持蔚來全部車型。盡管是「老掉牙」的ES8，其內置MobileyeEyeQ4晶元的算力冗餘已經能完全滿足NOP的需求。

提及到高級輔助駕駛，除了高清攝像頭、各種雷達之外，晶元可以說是最重要，也是車企最難攻克的部分，目前除了特斯拉能實現自研之外，包括賓士、寶馬、蔚來、小鵬都選擇了外購晶元。而能提供這類晶元的ADAS廠商也不少，像Mobileye、博世、德州儀器以及英偉達，看到這里可能有人會問：

「英偉達不是做顯卡GPU的那個嗎？」

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Ⅸ 自動駕駛晶元哪家強，這家中國創業公司竟然說自己超越了特斯拉

文/田忠朝

在自動駕駛量產應用上，特斯拉為何能遙遙領先？很多人認為是其強大的軟體演算法，其實軟體演算法固然重要，但擁有強大計算能力的感知和決策晶元也必不可少。

可以預見，未來自動駕駛技術必然是各國競爭的高地，而自主可控的晶元技術對於增強我國自動駕駛行業整體實力來說將會有很大的幫助。

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Ⅹ 特斯拉的自動駕駛「黑科技」是靠什麼硬體實現

此前，在國產版特斯拉車主發現，自己新買的特斯拉隨車環保信息清單上的整車控制器型號與車輛實際裝載的硬體型號不匹配——清單標注的整車控制器型號為HW3.0（代碼為1462554），亦即去年4月份發布的那款"史上最佳自動駕駛晶元"，而車輛實際搭載的硬體型號卻是HW2.5（代碼為1483112）。遂將這一情況發到了微博上。當時就引發了一波對於特斯拉國產減配的質疑。那麼特斯拉的HW3.0和HW2.5究竟有什麼區別呢？

目前在汽車行業，自行設計晶元搭載在自家車上的做法已經很少見了。因為這樣做的風險太大了。現在的汽車市場並不像從前那樣火熱，如果沒有足夠的銷量支撐，自掏腰包設計晶元只用於自己的車就會得不償失。但同時，花大價錢自己定製晶元也有一個好處，那就是能將成本壓到非常低。這樣整車成本也會更低，而利潤會更高。比如手機行業中的蘋果華為，憑借自己設計的晶元能在同行的激烈競爭中獲得更大的收益。過去幾年裡，車輛整合的電子元器件越來越多，而英偉達和英特爾這樣的領軍廠商並沒有薄利多銷。如果不願將利潤拱手讓人，恐怕自行研發晶元才是將命運掌握在自己手中的最好方法。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。