英特尔算力自动驾驶

Ⅰ 英伟达“变软”，自动驾驶“破圈”

一个月前，黄仁勋用一小颗自动驾驶SoC芯片完成了整个GTCCHINA2019的“新品发布”。

发布会当天，这位“皮衣男子”赶在闭馆前匆匆去了自动驾驶汽车展位，用半个小时逐一聆听了几家自动驾驶初创企业的思路。那晚的黄教主，向在场工程师们释放出了一种近乎惺惺相惜的善意。

这种情愫很好理解——

要知道，在这届GTCCHINA散场时，很多观众发出的感慨是：“十分硬核，不够性感。”毕竟远道而来的大家直到演讲后半程，才终于等到黄仁勋掏出一块200TOPS深度学习算力的自动驾驶新品“Orin”。取而代之的，是各种“空口无凭”的软件技术升级。

面对一张张略显失望的脸，老黄也很无奈：“我这么努力，你都看不到。就好像你老婆做了一整天家务，你却说她什么都没做。”

众口难调，但这确实是英伟达在接下来的业务发展中必须要面对的问题。与“看得见摸得着”的硬件发布不同，软件迭代周期短、初期人力成本高、落地成果却很难形成清晰的概念……这些都让这家人工智能计算公司的技术发布开始与公众预期逐渐拉开差距。

而就在车云菌险些被观众情绪带跑节奏时，我们在英伟达的官方公众号上发现了一系列由NVIDIADRIVELabs出品的视频。视频内容从工程技术的视角，直观展现出NVIDIADRIVEAV软件团队如何完成一个个自动驾驶的日常任务，诸如从路径感知到交叉路口处理等一系列挑战。

那么，以自动驾驶为起点，车云菌尝试回答：当英伟达不再抛出核弹，他们到底做了些什么？

“直播”自动驾驶

严格来说，目前没有任何一家企业成功制造出一台全自动驾驶汽车，绝大多数玩家仍旧在奔向这一目标的路上相互博弈。

近年，英伟达正式加入战局。公司内部的软件开发人员已经远远超过了硬件工程师的数量。

他们首先打算解决自动驾驶汽车的三个问题：

知道自己在哪里：不光要掌握车辆具体位置，还得知道是在主路的第几条车道上，将定位精确到厘米级；

知道自己周围有什么：像人类大脑一样判断，前方卡车在减速、左后方有辆SUV驶来、右侧人行道有小孩、下一个路口是绿灯且不能左转……

作出正确的驾驶决策：判断从左侧超车可以安通过路口，然后控制车辆完成相应动作。

如今这些工作，都被团队一一摆上了台面。与常规“秀肌肉”的视频演示不同，英伟达实验室将自动驾驶最困难的感知层面的工作拆解成一个个小任务，条分缕析地告诉大家：我们是怎么做到的，以及我们为什么能做到。

任务的分解也很有意思。车队顺利攻克了包括建立感知路径、通过传感器融合实现环绕感知功能、打造像素级感知能力、借助特征追踪确保安全性、自主识别停车位、障碍物分类、车道线识别及自动补偿、测算车辆与障碍物距离、实现准确可靠的目标跟踪、预测目标的未来移动轨迹、不借助地图的情况下识别交叉路口。

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

“可靠性”三个字贯穿了所有挑战过程。对此，NVLabs给出的说法是：“对于L2+级自动驾驶系统来说，例如NVIDIADRIVEAP2X平台，实时评估路径感知可靠性意味着评估该系统是否知道何时进行安全的自主操作，以及何时应该将操作权移交给人类驾驶员。”

至于NVIDIADRIVEAP2X。2019年初公司在GTC上刚刚发布了全新平台，其基于NVIDIAXavier系统级芯片运行，采用DriveWorks加速库和实时操作系统DRIVEOS，其中包含DRIVEAutoPilot软件、DRIVEAGX和DRIVE验证工具，并融合了DRIVEAV自动驾驶软件和DRIVEIX智能驾驶舱体验。

得益于二季度发布的DRIVEAP2XSoftware9.0上新增的大量自动驾驶功能加持，该平台成为业界公认的现阶段唯一完备的L2+自动驾驶解决方案。采埃孚、大陆、沃尔沃都心甘情愿为其买单。

于是，团队几个人在硅谷全长50英里的高速公路环路上完成了一次零干预的全自动驾驶。简单来说，这是一次类似“现场直播”的测试，工程师们没有机会像录制视频那样，拿实际路径感知信号与理想参数进行对比，还要随时准备应对过程中有可能发生的意外情况。

譬如，一旦自动驾驶车辆只能接收到一种传感器发射的感知信号，就无法保证最终决策置信度的实时及准确。比这更糟的还在后面——如果这唯一的路径感知输入失败，自动驾驶功能要么大幅影响操作的舒适及平稳度，要么干脆整个失灵。

而BB8完成的任务也足够交上一张漂亮的成绩单。基于NVIDIADRIVEAGX平台，自动驾驶车辆可以实时同步运行功能多样的360度环绕感知，定位以及规划和控制软件。

工程师通过使用感知和定位所提供的输入数据，规划和控制层让自动驾驶汽车能够独立行驶。规划软件通过感知和定位的结果来确定汽车特定操作所需的物理轨迹。视频里也清楚地展示出车辆在自主变换车道时的流畅动作：规划软件先利用环绕摄像头和雷达感知来进行变道操作安全检查，然后计算纵向速度曲线以及从当前车道的中心线移动到目标车道中心线所需的横向路径计划，最后控制软件发出加速/减速和向左/右转向的命令以执行车道变换规划。

正是这些软件组成部分，与硬件一起成就了系统的多样性和安全冗余。而这一系列任务视频，恰恰成了证明英伟达自动驾驶软件技术落地的可靠载体。

在这之外，将无形化的软件沉淀成可视化的视频内容，也能同时以更加轻松的方式触达到消费者层面。当汽车方向盘交到机器手中，用户会天然树立起不安与不信任感。这种先期教育市场的思路，能够消除部分不安心理，重建人们在自动驾驶空间内的安全感。

直观点说，NVLabs的“自动驾驶挑战”系列，是英伟达软件技术“破圈”的先导。

作为曾经游戏市场的霸主，这家芯片巨头必然深谙消费者之道。相比一般车厂对于车辆智能功能“洗脑式”的宣传，此番英伟达率先拿出一部分干货试探市场，占领用户心智。

这种策略直接体现在公司财报数据上，2019年三季度英伟达汽车业务迎来高光时刻。公开数据显示，彼时，该领域营收攀升至创纪录的2.09亿美元，同比增长30%。相比之下，英特尔第二季度的自动驾驶营收为2.01亿美元，同比增加16%。

对比来看，英特尔一季度该项营收2.09亿美元，英伟达为1.66亿美元。这意味着，英伟达环比上涨，英特尔环比下跌。

黄仁勋自己对于“软件公司”的蓝图也相当清晰：“这只是英伟达目前定位中的一部分。”

回顾既往十年，英伟达已经进行了两次业务转变。第一次是从GPU图像芯片公司转变为并行计算公司，典型的应用场景是人工智能。后来，公司又决定在少数特定场景中提供最完善的解决方案，覆盖游戏、专业渲染，超级计算、自动驾驶几大领域。

随着英伟达业务领域越来越广，客户“解放双手”的自由度就越高。这恐怕才是“Themoreyoubuy,themoreyousave”的真实含义。

观看NVLabs全系列视频，请点击：https://www.nvidia.cn/self-driving-cars/drive-labs/

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本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Ⅱ 英特尔明年推自动驾驶出租车，它为什么要选用蔚来ES8

一般情况下，市面上存在着两种不同的汽车，第一种类型就是手动驾驶汽车，第二种类型就是自动驾驶汽车。随着科学技术的不断发展，人们更加倾向于购买性价比更高的自动驾驶汽车，手动驾驶汽车已经逐渐消失在历史长河中。英特尔明年将推出自动驾驶出租车，该消息引起了许多网友的关心，毕竟自动驾驶出租车的售价和使用频率成为大家关心的内容。

就在此时，英特尔宣布自动驾驶出租车采用的是蔚来es8。之所以会采用该款车型，一方面是因为蔚来es8的性价比特别高，另外一个方面是因为双方之间的合作互相影响。任何一个公司和其他公司之间的合作都存在着一定的影响，尤其是具有影响力的大公司。

总的来说，我们应该理智的看待这件事情，毕竟双方都属于国际范围内具有影响力的大公司。英特尔在电脑制作方面拥有着很大的优势，蔚来汽车在自动驾驶领域的优势非常明显。一家公司提供技术和市场，另外一家公司提供平台和资金，两者的相互合作更能够促进公司商业价值的迅速提升。

Ⅲ 选定“核弹”，黄仁勋拍板让Orin提前量产，理想奔赴全自动驾驶

作者/姚旭阳

编辑/王德芙

出品/汽车之心

智能手机时代，芯片曾经是一款新机关键的卖点。

一款新的芯片发布后，头部的手机厂商们如三星、小米们都会加班加点开发来争取拿下「首发机型」。

今天，类似的的故事，也正在车企身上重演。

2018年蔚来的第一款车型上市时，ES8?就是当年搭载?MobileyeEyeQ4?芯片的全球首批车型。

2020年小鹏P7?交付，这也是全球首款搭载英伟达Xavier?的量产车型。

这次，轮到了理想。

9月22日，理想、英伟达和德赛西威在北京签订战略合作协议。

根据协议，理想将在下一代车型，内部代号为?X01?的全尺寸增程式智能SUV中采用英伟达Orin系列计算平台中，算力最强的产品?OrinX。

英伟达这一侧，据说为了加快落地速度，英伟达CEO黄仁勋亲自拍板，将Orin的量产时间从原先的2023年提前一年，这样来配合理想X012022年上市。

Orin的复杂度会比上一代芯片Xavier更高，这不光是指芯片，整车系统布局上也会更难，因为理想还要预留硬件升级的接口。

研发时间紧急但复杂度更大，这便是考验三方的时刻。

理想内部的自动驾驶团队，将从现在的60人，到明年年初扩张至200人。

高大鹏说，「我们与小鹏、英伟达的芯片研发、系统研发和联合调试等合作模式，都具备行业参考意义。基于Orin这款芯片，我们愿意从架构上给出更多软件空间让理想发挥。我们也在探索硬件可升级的可能性。」

3、未来的汽车：将是跑在轮子上的超级计算机

在新势力三巨头中，小鹏最先选择了英伟达，理想也从Mobileye切换到了英伟达。

那蔚来呢？

汽车之心听闻，蔚来近期也与高通完成了签约，其选择高通的?SnapdragonRide?计算平台正在进行研发或者测试。

今年6月，宝马和奔驰宣布暂停在下一代自动驾驶领域的研发合作。背后的深层原因，其实也是芯片阵营的选择。

宝马与英特尔、Mobileye以及安波福在2017年组建了一个自动驾驶联盟，这个联盟基于MobileyeEyeQ芯片研发自动驾驶。

而在与宝马合作告吹后的几天内，奔驰宣布与英伟达合作，双方将为2024年量产的车型打造自动驾驶计算平台。

为了在自动驾驶上取得竞争优势，车企或独立研发，或合纵连横。大家都意识到，一定程度上，未来的汽车，将是跑在轮子上的超级计算机。

下一个五年，更高算力的车规级芯片将是自动驾驶时代必不可少的弹药。

提供弹药的选手并不少：既有Mobileye这样的的ADAS芯片/自动驾驶芯片供应商，也有跨领域而来的半导体巨头，如英伟达、高通和华为，还有在新机遇下诞生的自动驾驶芯片初创企业，如地平线和黑芝麻，以及以特斯拉为代表的车企自研派。

除了自研芯片的特斯拉外，在下一个五年，车企与芯片厂商和Tier1的合作将更为紧密。车企追求研发迭代和体验进化的速度，后两者则追求量产上车的利润。

在这场接力赛中，谁都不敢轻易掉队。

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Ⅳ 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红

黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。

CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。

正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。

今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。

因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。

今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。

另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。

黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。

今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。

可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。

在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。

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Ⅳ 自动驾驶又一PK战场，BAT谁占车路协同先机

[亿欧导读]?车路协同是一场马拉松。

道路上的车辆/Unplash

而对于企业而言，车路协同的商业模式成为重要讨论议题。

多位从业者向亿欧汽车表达了担忧，他们认为车路协同当下商业模式并不明显。阿里云通用能力中心高级解决方案架构师赵圣强表示，当下，车路协同方面虽然各个企业已经展开了相关研究和探索，但目前，整个行业内并没有找到一条清晰的商业模式，还需要时间试错。

编辑：张嫣

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Ⅵ 英特尔助力IEEE制定自动驾驶汽车的安全决策模型

为提高自动驾驶汽车（AV）安全性，电气电子工程师协会（IEEE）通过了一项提案，以推进自动驾驶汽车决策系统相关标准的制定工作。IEEE还委派了英特尔资深首席工程师JackWeast担任该工作组的负责人。该工作组将面向自动驾驶汽车行业开放，同时，JackWeast希望能有更多的行业代表加入其中。据悉，该工作组将于2020年第一季度召开首轮会议。

行业及监管机构都在努力寻找一个统一的标准去规范和保证自动驾驶汽车的安全性。尽管大多数人都支持建立自动驾驶汽车驾照的准入门槛，但由于行业内仍缺乏普遍共识，因此多项标准和监管方案仍在酝酿之中。

技术的不断变化与高速发展为IEEE相关标准制定者带来了压力，同时也促使其加快全球自动驾驶汽车相关规定的制定工作。众所周知，IEEE在业内标准制定领域居于重要地位，面对日益高涨的监管呼声，IEEE将会推动自动驾驶行业标准制定工作，预计于明年发布首个版本的自动驾驶行业标准。

“该标准化项目将为开源、正式的自动驾驶汽车决策模型的制定奠定重要基础，”IEEE计算机协会标准活动副主席兼英伟达行业安全副总裁RiccardoMariani表示，“冗余性和多样性对于制定自动驾驶可扩展安全框架来说至关重要。”

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Ⅶ 自动驾驶会“加速”发展吗

将今年视为自动驾驶的加速年并不言过其实。这从拉斯维加斯消费电子展便可窥一斑。今年参展与汽车科技相关的企业规模最为庞大。相比往年参展商数量增长19%，汽车科技展区面积也增长近25%。大大小小超500家来自全球各地的企业几乎都与自动驾驶有关。这些企业大概可以划分为科技公司、芯片厂商、老牌车企、传统供应商、新造车企业以及初创企业等。

中国新造车企业集体发力也给消费电子展增加了更多看点。参展的拜腾纯电概念车、小鹏汽车等新能源车型上已将自动驾驶技术设定为标配。虽然最终的上路和量产时间不同步，但智能交互和自动驾驶无疑将成为国产新车的必备技能。

总之，今年自动驾驶技术将呈现出几个很明显的特点：部署时间提前到来，从概念走向实践，互联网平台化模式愈发明显，技术落地从实验室开始逐渐走向商业化。

Ⅷ “皮衣教主”黄仁勋与他的自动驾驶帝国

就在今年9月，我们@皆电体验了蔚来NOP（NavigateonPilot）功能。捏指一算，这是继特斯拉FSD（NoA）之后第二款能基于导航规划路线实现自动进出闸道，自动变道超车的辅助驾驶功能了。

NOP目前已经通过FOTA的形式推送给用户，支持蔚来全部车型。尽管是“老掉牙”的ES8，其内置MobileyeEyeQ4芯片的算力冗余已经能完全满足NOP的需求。

提及到高级辅助驾驶，除了高清摄像头、各种雷达之外，芯片可以说是最重要，也是车企最难攻克的部分，目前除了特斯拉能实现自研之外，包括奔驰、宝马、蔚来、小鹏都选择了外购芯片。而能提供这类芯片的ADAS厂商也不少，像Mobileye、博世、德州仪器以及英伟达，看到这里可能有人会问：

“英伟达不是做显卡GPU的那个吗？”

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Ⅸ 自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉

文/田忠朝

在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。

可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。

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Ⅹ 特斯拉的自动驾驶“黑科技”是靠什么硬件实现

此前，在国产版特斯拉车主发现，自己新买的特斯拉随车环保信息清单上的整车控制器型号与车辆实际装载的硬件型号不匹配——清单标注的整车控制器型号为HW3.0（代码为1462554），亦即去年4月份发布的那款"史上最佳自动驾驶芯片"，而车辆实际搭载的硬件型号却是HW2.5（代码为1483112）。遂将这一情况发到了微博上。当时就引发了一波对于特斯拉国产减配的质疑。那么特斯拉的HW3.0和HW2.5究竟有什么区别呢？

目前在汽车行业，自行设计芯片搭载在自家车上的做法已经很少见了。因为这样做的风险太大了。现在的汽车市场并不像从前那样火热，如果没有足够的销量支撑，自掏腰包设计芯片只用于自己的车就会得不偿失。但同时，花大价钱自己定制芯片也有一个好处，那就是能将成本压到非常低。这样整车成本也会更低，而利润会更高。比如手机行业中的苹果华为，凭借自己设计的芯片能在同行的激烈竞争中获得更大的收益。过去几年里，车辆整合的电子元器件越来越多，而英伟达和英特尔这样的领军厂商并没有薄利多销。如果不愿将利润拱手让人，恐怕自行研发芯片才是将命运掌握在自己手中的最好方法。

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