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EEPW首頁 > 汽車電子 > 編輯觀點 > 比起智能大腦,也許讓汽車擁有“本能”控制更重要

比起智能大腦,也許讓汽車擁有“本能”控制更重要

作者:時間:2023-09-28來源:電子產品世界收藏

說起想必各位讀者都不陌生,大家是不是習慣性理解為“大腦+電機”就能組成一臺汽車呢?就在前兩天,2023首席技術官媒體交流會上,半導體執行副總裁兼首席技術官Lars Reger先生針對這一概念,向我們拋出一個問題:“如果你認為就是讓一臺普通汽車擁有大腦,那么你愿意讓ChatGPT幫你開車嗎?”很顯然,我們在座各位都不會同意這一方案,畢竟誰能放心完全把自己的性命交給人工智能手里呢?于是,Lars Reger向我們介紹了對于自動駕駛領域的獨特見解,以及他們正在幫助世界實現自動駕駛所提供的產品。

本文引用地址:http://www.cinargozlemevi.net/article/202309/451083.htm

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2020年是自動駕駛元年?

恩智浦認為,這個世界會變得更加可以預測,更加自動化,從一個“點播的時代”轉化為一個“安排的時代”。舉個例子,我們通常會用手機來訂外賣或者打車,但在未來世界更多會是被預先安排好的。

為什么要提出當下和未來世界的對比呢?當我們站在當下時節回頭望,在過去的七八年里無論是媒體還是技術人員都在探索未來的人工智能發展會是什么樣的,大家會關心 “什么時候才可以實現完全自動駕駛汽車?”、“什么時候孩子們上幼兒園不用父母接送?”、“什么時候車里不再有方向盤,而且汽車比人有更多的智能和情感?”。

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分享會上Lars摘錄了幾條2016年真實的新聞報道,比如說《福布斯》提到“2020年會有1000萬臺的自動駕駛汽車”;也有其他媒體報道,“2021年有20家自動駕駛汽車的企業“。但當2020年真的到來時,我們會發現自動駕駛汽車并沒有像宣傳的那樣實現,2020年也不是自動駕駛汽車的元年。

自動駕駛≠大腦+電機

之前我們預計自動駕駛汽車能夠很快地實現,但是全世界發生了變化,自動駕駛并沒有那么快地實現??梢哉f我們是在轉換當中出現了迷失。簡單來說,當時人們對人工智能和機器學習寄予了厚望,但其實并不僅僅需要人工智能和機器學習就足夠了。

我們現在明白,自動駕駛的實現除了依靠人工智能的不斷進化,還需要更多的基礎設施建設,于是問題就變成了如何在人工智能沒那么可靠的時候依舊保證自動駕駛的安全性?站在宏觀的角度和抽象的層面理解,首先是感知環境,然后是與云進行連接獲得更多的信息,接著用智能器件進行計算,之后傳導給機器,再加上信息安全和功能安全,以保證信息安全。

汽車的架構也遵循這種原理,車輛功能包括連接、信息娛樂系統、動力總成驅動、車身的電子(比如門禁、燈光)、車內的溫控、駕駛員的取代系統,以及一個大數據網關等。從造車角度看,沒有哪個OEM用的是同樣的架構,即使在同一家OEM內部,它也有不同的模式和不同代的技術,有一些架構是域的,有些則是區域性的。目前市場上的汽車有幾百種底層架構,哪怕針對同一個系列,從入門級的車輛到高端的車輛也會有很大的區別,這是一個更加復雜的過程。

半導體供應商可以做什么?

答案非常簡單,恩智浦認為半導體供應商要為這些行業OEM和一級供應商提供構建架構的模塊,通過標準化的模塊來幫助他們實現各種各樣的架構。但是這對行業來說并不新鮮,因為很多汽車OEM是構建不同的機械件作為平臺,比如說雖然是不同的車型,但可以使用同樣的發動機的配件或者底盤,所以平臺構造的概念對這個行業來說并不新鮮。Lars表示,現在汽車當中,95%的創新都是通過電子或者是軟件實現的,只有5%是在機械方面實現的。所以,恩智浦要做的是去構建電子和軟件的平臺。

對于如何構建電子的平臺化,恩智浦表示,汽車當中有很多計算單元,包括微控制器、微處理器,恩智浦的40納米級MCU既可以做拖車的電子控制單元、門禁控制、光控制或者再上一層是更加大一些的器件,它有外置的存儲,也是一個非常完整的系列。它具有控制數據聯網網關功能,另外還有不同的架構以及實時處理功能。關于,恩智浦則推出了更加大一些的器件,技術節點也從40納米升級到了16納米。Lars向我們劇透,恩智浦將很快推出最新的5納米級的旗艦產品,能夠把數據從車輛傳輸到控制單元的一款產品。

從低端MCU到跨界MCU+微處理器,恩智浦還提供可以結合功能安全的i.MX RT和S32系列,還有一些重型、高密度的工業級的大數據使用的器件,也可以用來支持工業機器人。同時恩智浦還提供可重復使用的開發軟件。從連接層面來看,恩智浦的產品可以結合工業使用的TSN(時間敏感網絡)一起來構建智能工廠、智能家居和智能機器人。

恩智浦幫助汽車構建反射弧

       Lars表示,2018年他觀察到很多人曾錯誤地認為就是大腦加電機的結構,他認為這并不是構建高效機器人的方式。以人腦類比,腦干的很多功能是在做數據聯網的功能,而小腦是用來控制身體中非常重要的運動功能,比如心跳、體溫、肌肉反射等等,換到技術語言就是控制實時功能和時間關鍵性功能。

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自動駕駛原理與人類反射形成過程相似,當面對障礙物時人類會遵從脊柱的本能反應停下來,小腦幫助我們保持身體穩定,然后大腦感知到障礙物存在,并處理之后的進行路徑,同理汽車也需要構建自己的反射過程。我們可以通過攝像頭、雷達、激光雷達、傳感器來識別障礙物的存在,這時應當立即停車而不是等待大腦處理,在停穩之后大腦才開始根據環境來規劃路線。

2016年,恩智浦推出了“BlueBox” 自動駕駛汽車的計算平臺,它有4個PCIe擴展插槽,可以加上人工智能的加速器,達到400 TOPs的速度。在2018年開始大規模實驗,恩智浦與造車新勢力零跑合作了汽車電子電氣架構,采用了BlueBox的核心技術。

恩智浦團隊表示,90%的客戶都轉向了這個架構,而且不僅僅是在汽車領域,還有制造機器人、無人機等等。這個架構的高度可擴展性,使得它在整個行業當中成為最高效的架構之一。

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據介紹,恩智浦的布局為:最底下是以太網的連接,上面一層是計算單元,包括S32K、S32Z、S32R和S32G芯片,相當于是小腦和部分的腦干;最頂層推出5納米高性能的SOC/AI加速器件,用以提升效率。

Lars在演講中表示:“我的夢想是恩智浦成為大家都信賴的制造機器人的先鋒,我個人的夢想則是‘我是制造未來機器人的最成功的CTO’。為了要實現這個夢想,恩智浦要做到:第一,要有正確的架構,如果架構錯誤,在進化當中一定會失??;第二,要有可信任的穩定的系統,保證功能安全和信息安全;第三,還需要可擴展,無論客戶做昆蟲般大小的小機器人還是大型復雜的人形機器人都能應用恩智浦的技術。

 根據分析師的預測,到2030年全球會有750億智能互聯器件。從市場上我們可以看到對芯片的大量需求,也需要通過芯片和軟件來實現創新。恩智浦的感知、思考、連接、行動,結合功能安全和信息安全可以構成完整的產品組合。最后Lars說:“恩智浦是無處不在的,我相信未來我們的市場還會更加地精彩?!?/p>

(注:本文登載于EEPW 2023年10月期)



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