半导体在自动驾驶数据争夺战该起什么作用?
发布时间:2018-11-07 | 信息来源:东莞市英氏电子有限公司
目前全球半导体厂商都十分关注自动驾驶,但是自动驾驶系统仍然很不成熟,车厂现阶段为了提升新车款型的安全性和功能性,仍以加载ADAS系统辅助驾驶为主,通过ADAS系统进行数据采集,然后交由具有人工智能的处理器进行深度学习,最终实现自动驾驶功能。在此情况下所有工作都围绕着驾驶中海量数据的收集、处理、防护与存储而展开。
日前英特尔收购Moboileye,有评论认为这实质上是一场庞大的数据争夺战。英特尔CEO科再奇表示:“现在世界上每天产生的数据有4TB,平均每一辆自动驾驶汽车产生的数据量约等于3000人产生的数据量。只要有100万辆自动驾驶汽车上路,你就能拥有全世界一半的人口所产生的数据。这么大的数据量需要英特尔倾注所有来为客户提供他们所需要的高性价比、高性能的解决方案。”
传感器:采集数据
在日前举办的“2017慕尼黑(上海)电子展”上,东芝展示新一代ADAS芯片Visconti4。“除白天的使用环境外,Visconti产品系列加强了雨天、夜晚使用环境的适应性。结合欧洲、美国有关主动安全的新要求,东芝正在研发各种新功能,例如夜晚、低光照情况下的行人检测。”东芝工业及车载芯片市场开发部副总监谭弘介绍,“自动驾驶安全性越来越受重视,为提升自驾车整体安全性,半导体厂商致力发展各式感测元件,强化自驾车内元件效能,以打造更安全的自驾车,也是目前极力发展的方向之一。”
人工智能:数据深加工
高通Snapdragon处理器结合Zeroth深度学习平台,不论是合作厂商还是经过高通训练过的神经网路平台均可搭载Snapdragon 820A处理器,帮助其完成自动驾驶的功能。
NVIDIA也致力于提升车用深度学习平台的能力。NVIDIA资深工程师苏家兴提到,过往要辨识影像时,需通过专家将该物体的特征写进演算法,若持续有新素材,就必须花费人力不停修改演算法。但通过深度学习,输入大量资料进行训练后,搭配强大的运算能力,便可让汽车能感测周遭环境并自动导航行进。英伟达推出的Nvidia Drive PX 2系统能够导出并使用来自各种传感器(如摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器)的数据,在空间和地图上定位车辆,规划安全路径并且识别汽车周围的所有物体。
数据存储:需要本地化完成
庞大的数据量是支持自动驾驶安全运行的基础,将这些庞大的数据存储下来存在强烈的需求和市场机会。根据Gartner公司发布的数据显示,到2020年,将会有80%的新产车型具有数据联网功能。这些数据都需要存储下来。
“未来的自动驾驶等功能,每秒将会产生1GB的数据流量,汽车就如同一个移动的智能设备,不仅具有数据的自动采集功能,还具有相应的算法对这些数据进行分析、处理以及交互。”美光科技嵌入式产品事业部市场副总裁Kris Baxter表示。汽车在收发数据时需要一定的存储空间支持其对数据的分析、处理,以及进行数据的安全与备份。随着汽车存储技术的不断演进,汽车将会超过智能手机成为更加新一代的移动智能终端。
针对在实时自动驾驶的状态下,汽车产生的巨大数据量,能否得到本地容量的支持,谭弘表示:“这些数据的存储必须是在本地,而非保存在云端,否则很难做到即时性。”这也意味着未来汽车的存储空间将会不断扩大,未来车型至少会需要100GB甚至200GB的容量。
信息安全:自动驾驶要防“黑”
随着车上存储的数据量越来越大。如何使汽车处理器针对车用感测器传来的资讯,即时做出正确的分析,并防止黑客入侵、窃取资料,也将成为未来自动驾驶发展重点。瑞萨电子(中国)有限公司应用技术中心汽车电子部副部长赵坤表示,自动驾驶汽车所需的车辆控制必须与外部来源的基础设施信息(例如其他车辆和交通信号)密切协作,因此与车辆周围环境的通信成为一大重要因素。伴随这种通信而来的是新的网络安全考虑。人们越来越清楚地意识到与这些类型的外部车辆通信存在的安全风险,从而推动了全球标准化的发展。新的网络安全标准纳入了威胁分析和风险分析等要素,实现合规性可能会造成开发负担的不断增加。
连接能力将是自动驾驶汽车的关键特性之一。强大的无线连接能力不仅对许多车联网应用而言是必需的,而且这些应用也需要更先进的特性,例如对多协议无线的支持,可用来处理诸如多种网络的调试和共存这样的问题。使通信信道安全对于保护物联网系统免受入侵也是至关重要的,安全性应该通过硬件加速达到最大化效率。意法半导体大中华暨南亚区APG市场应用部事业管理与市场战略经理Marc Guedj表示:“自动驾驶最主要的挑战之一就是信息安全。在原有需求的基础上,我们看到物联网对无线连接方案的广泛性、安全性和稳定性有更高要求。各种无线连接协议都将在车联网市场发挥重要作用。STMCU也在积极布局我们的车联网方案。”
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