汽車的體系龐大,被視為物聯(lián)網(wǎng)與AI應(yīng)用的重要市場(chǎng),就整體來(lái)看,汽車體系包括服務(wù)、自動(dòng)駕駛、傳感器、安全與資安、基礎(chǔ)建設(shè)與車輛連結(jié)、車內(nèi)智能與輔助、特殊車輛、智能制造等都與AIoT有關(guān),透過(guò)從物聯(lián)網(wǎng)底層擷取的數(shù)據(jù),AI與物聯(lián)網(wǎng)將加速推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的智能化,而在系統(tǒng)中,處理器的角色將越來(lái)越吃重,Cadence益華計(jì)算機(jī)應(yīng)用工程師林文國(guó)博士在「嵌入式人工智能解決方案:車用CV&AI的部署」演講中指出,就目前車用領(lǐng)域來(lái)看,DSP(數(shù)碼訊號(hào)處理器)會(huì)是較佳選擇。
近年來(lái)車用領(lǐng)域逐步加強(qiáng)智能化技術(shù)的應(yīng)用,AI在2016年引爆新一波熱潮后,這股趨勢(shì)開(kāi)始加速,在近兩年,自駕車都是IT領(lǐng)域大型展會(huì)的吸睛亮點(diǎn),不過(guò)汽車的外部環(huán)境和內(nèi)部技術(shù)都相當(dāng)復(fù)雜,林文國(guó)就表示,智能化車輛設(shè)計(jì)必須考量幾個(gè)重點(diǎn),包括外在環(huán)境的偵測(cè)與感知、電子地圖與行車路徑設(shè)計(jì)、車輛與周邊系統(tǒng)設(shè)備的連結(jié)、駕駛的監(jiān)測(cè)等。
之前SAE(美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì))就曾針對(duì)智能車設(shè)計(jì)出五個(gè)層次,包括:1. No Automation;2. Partial Automation;3. Conditional Automation;4. High Automation;5. Full Automation。第1項(xiàng)是僅有警告系統(tǒng);2是遇障礙物剎停與行車方向的輔助;3是汽車可有條件的自駕;4是除了特定環(huán)境外,車輛都可自駕;5則是無(wú)論任何因素,汽車都可以自駕。就發(fā)展程度來(lái)看,目前業(yè)界已可走到第3層,近期則可到第4層。
從SAE制定的自駕層次,可以看出自動(dòng)化駕駛等程度越高,所需的傳感器數(shù)量也會(huì)隨之提升,感測(cè)數(shù)據(jù)的大量增加,讓AIoT的運(yùn)算能力越來(lái)越重要。目前IT領(lǐng)域的處理器包括CPU、GPU、DSP等,在車用領(lǐng)域,這三種處理器都會(huì)用到:在應(yīng)用與信息流管理等部分,會(huì)需要使用CPU;智能化處理方面,由于需要實(shí)時(shí)處理大量信息,因此DSP、硬件加速器、GPU會(huì)是適合的選擇。
在車用的DSP,林文國(guó)指出,目前Cadence旗下的Tensilica Scalable DSP平臺(tái),十分適用于車載系統(tǒng)。他表示,車載系統(tǒng)的子系統(tǒng)繁多,訊號(hào)量繁雜,可透過(guò)多種類型的DSP做搭配處理感測(cè)訊號(hào),例如前面提到的自駕車等級(jí),影像監(jiān)控的訊號(hào)量通常是1T/sec,在空間考量下,就可以選用4顆Tensilica的Vision P6或1顆Vision C5 DSP;要達(dá)到Conditional Automation層次,其訊號(hào)量會(huì)達(dá)到10T/sec,就要用到10顆Vision C5 DSP做組合;而若要做出第5階層的完全自動(dòng)駕駛,根據(jù)統(tǒng)計(jì)要處理的訊號(hào)量將達(dá)320T/sec,這個(gè)運(yùn)算需求下,除了效能外,設(shè)計(jì)者還必須思考空間、成本、功耗、DSP排列等。
林文國(guó)表示,隨著自動(dòng)化駕駛的日漸成熟,這些問(wèn)題都會(huì)逐漸浮現(xiàn),系統(tǒng)建構(gòu)者除了自行設(shè)計(jì)外,也可以尋求DSP廠商協(xié)助,尋求最佳化解答。
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