自動駕駛智能芯片的案例
工信部：到2020年突破自動駕駛智能芯片等關鍵技術
11月14日，工信部官網發布通知稱，為加快推動我國新一代人工智能產業創新發展，落實《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，工信部制定了《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》(以下簡稱《工作方案》)。到2020年，突破自動駕駛智能芯片、車輛智能算法、自動駕駛、車載通信等關鍵技術，實現智能網聯汽車達到有條件自動駕駛等級水平。
工信部科技司相關負責人表示，當前我國人工智能產業加速發展，從基礎支撐、核心技術到行業應用的產業鏈條正在形成，產業集群初步顯現，一批創新活躍、特色鮮明的創新企業加速成長，新模式、新業態不斷涌現，整體呈現蓬勃發展態勢。但與此同時，產業發展也面臨核心基礎技術薄弱、與實體經濟融合不夠深入等問題。
該負責人介紹，通過開展人工智能揭榜工作，征集并遴選一批掌握關鍵核心技術、具備較強創新能力的創新主體，在人工智能主要細分領域，選拔領頭羊、先鋒隊，按照 “揭榜掛帥”的工作機制，突破人工智能產業發展短板瓶頸，樹立領域標桿企業，培育創新發展的主力軍，加快我國人工智能產業和實體經濟深度融合，促進創新發展。
據悉，人工智能揭榜工作將圍繞《三年行動計劃》確定的重點任務方向，在17個方向及細分領域，開展集中攻關，重點突破一批創新性強、應用效果好的人工智能標志性技術、產品和服務。
在智能產品方面，選擇智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、醫療影像輔助診斷系統、視頻圖像身份識別系統等產品作為攻關方向。在這些領域，產業創新活躍，已聚集了大量企業，相關技術和產品具有較好發展基礎，通過“揭榜掛帥”，可進一步促進其深入應用落地。
展開 智能自動駕駛六大主流車載芯片及其方案
來源 | Vehicle
本文將基于現有資料分析當前國內主流的自動駕駛六大車載芯片公司們自動駕駛車載芯片，域控制器平臺以及開發驗證方案。
希望能給各位投資金融和汽車業內人士對于當前自動駕駛車載芯片技術以及方案進行粗泛的了解。
當前國內主要有以下五家主流自動駕駛芯片供應商活躍且有芯片裝機，另外高通為新加入賽道：
英偉達Nvidia - 提供全套開發工具鏈
mobileye - 一起來共建視覺地圖
地平線-自主的崛起
華為-T1不可能的，我就是T1，主機廠我華為也想干。
黑芝麻-我也要分一杯羹
高通-我智能座艙行。我智能駕駛也要干
首先關注的是其芯片以及其域控制器平臺，目前根據其官方發布資料對其單顆芯片以及域控制器平臺算力TOPS進行排名，但這里要聲明的是，算力僅供參考，其實談到芯片還有考慮其能耗和數據傳輸速度帶寬這兩項在自動駕駛當中是異常重要，因為自動駕駛要處理大量的視頻和雷達數據。另外還有配套的操作系統和應用的高效性。
根據各家官網數據整理，單顆芯片算力根據發布數據英偉達的比較搶眼，其中華為的910芯片強大但仔細看很蹊蹺能耗達到310w，而其他芯片功率基本是個位數和幾十W，能耗高勢必造成扇熱難題。另外國產中地平線最近發布的征程5比較搶眼。所以總體來看英偉達勝出。
展開 高級別智能駕駛業務系列：自動駕駛系統
近年來，伴隨著智慧化港口的大潮流，經緯恒潤L4高級別智能駕駛業務產品也陸續扎根港口自動駕駛多個項目中，幫助港口實現無人水平運輸自動化，達到降本增效的效果，助力客戶實現智慧化綠色港口。
在整個港口水平運輸場景中，經緯恒潤提供了端到端的車、路、網、云、圖全棧式自研解決方案，包含自動駕駛系統、路側車路協同、基于5G網絡的遠程遙控駕駛、車隊調度管理平臺、數字孿生、仿真系統、高精地圖等專業模塊，組成了一套完整的智慧港口解決方案。本篇專門介紹其中的自動駕駛系統。
▎系統介紹
經緯恒潤自動駕駛系統作為L4高級別自動駕駛的核心組成部分，結合經緯恒潤自主研發的HAV平板車、車隊調度管理平臺、高性能車規級計算平臺、感知系統、遠程駕駛系統、智能交通系統、智能場端系統、高精度地圖等，部署經緯恒潤自主設計生產的車規級量產域控制器和計算單元，保障自動駕駛水平運輸設備在不同的環境、工況場景下，高效、穩定、安全地運行。
▎高效可靠，已在多個港口園區常態化運營的無人駕駛解決方案
經緯恒潤自2015年開始布局園區類無人駕駛領域，經過不斷錘煉相關技術，于2021年在日照港正式將無人駕駛技術投入商業運營，實現了真正的無人駕駛。該技術方案基于經緯恒潤多年以來在自動駕駛算法商業化落地積累的多項技術突破，不斷挑戰升級，確保系統足夠的安全和高效可靠。
全局導航算法
經緯恒潤的全局導航算法，結合了港口園區運營環境和實際生產需求，根據車隊調度管理平臺基于系統均衡理論下發的路線信息、任務信息，并參考高精地圖和場地內實時識別的障礙物信息規劃出滿足車輛動力學要求、避開障礙物的車端導航全局路徑。
展開 智能座艙已來，自動駕駛還遠嗎？
ANSYS VRXPERIENCE 讓車輛系統的設計驗證實現新高度
“未來駕駛艙”
VRXPERIENCE HMI + SCADE Display
眾所周知，智能座艙的概念很大程度都是靠人機交互系統來實現，視頻展現了如何通過ANSYS工程仿真解決方案，探索未來飛機人機界面（HMI）完整的駕駛艙設計。在極具未來感的定制駕駛艙內執行起飛程序，正如視頻中飛行員所操作的，完美實現與飛行控制和駕駛艙執行器的互動。
而就在今年6月，ANSYS 宣布與AVSimulation達成戰略合作，通過虛擬測試加快自動駕駛汽車的設計與驗證，實現在1周內就完成數百萬英里的模擬路測，這將帶來更快、更安全、成本更低的新一代自動駕駛汽車（AV）設計，進而幫助tier1, tier2 客戶推動自動駕駛L3和L4-L5技術的發展，也讓汽車制造商加速將自動駕駛汽車推向市場。
ANSYS VRXPERIENCE在這當中功不可沒，這款虛擬駕駛模擬器為汽車客戶提供極為逼真的虛擬駕駛模擬平臺，包括實時場景，交通和車輛動力，通過開放且可擴展的自動駕駛汽車(AV) 模擬解決方案實現數千種駕駛場景的虛擬測試。覆蓋各種實際交通狀況，諸如多變的天氣、對向車輛和行人場景，預測車輛對任何危急情況的反應，確保在未來輕松駕駛汽車。
展開 
中國自動駕駛-單車智能還是車路協同？
一圖概覽2022 電動汽車百人會論壇觀點
Nvidia英偉達的 AI 智能汽車信仰
視覺為王-小鵬以及特斯拉的自動駕駛方案
大眾通往VW.OS的三步電子架構以及其MEB ID系列智能化不滿意的背后
ADAS以及自動駕駛市場趨勢
為什么風河軟件Wind River Systems受到T1安波福的青睞？
一圖看全2022 CES智能汽車新聞
從2022 CES 看Mobileye 自動駕駛產品技術以及戰略(誰說算力是唯一標準)
曾經第一個喊L3自動駕駛的奧迪為什么最后沒有量產
展開 自動駕駛，這些芯片很重要！
根據美國汽車工程師協會（SAE）發布的SAEJ3026標準和2021年8月中國出臺的《汽車駕駛自動化分級》國家標準，自動駕駛被分為L0至L5 六個等級，從L0級應急輔助駕駛到L5級完全自動駕駛，如下圖所示：
圖二：SAE發布的自動駕駛等級
2.2
自動駕駛市場
自動駕駛市場的在世界范圍內不同程度的增長是毋庸置疑的事實，而其中，中國市場的火熱程度可謂只增不減。中汽協統計數據顯示，2022年9月我國新能源汽車滲透率已提升至27.1%，增長持續超預期。中國已連續多年成為全球最大的新能源汽車產銷市場，同時也是2021年全球第一大電動汽車出口國。新能源產業競爭力的提升為我國汽車產業提供了彎道超車的機會。
智能化是新能源汽車的核心之一，也是汽車行業未來重要發展方向，而自動駕駛又是智能化最大的特征，幾乎成為目前新能源汽車的標配功能。因此，自動駕駛將是未來多數車企選擇的主賽道，這無疑為自動駕駛技術的升級按下了加速鍵。
圖三：新能源汽車和自動駕駛
順應自動駕駛的迅猛增長大勢，MPS蓄勢待發，從汽車自動駕駛系統的域控制器（DCU）和傳感器兩個核心模塊進行布局，推出多款車規級芯片，為汽車生產商提供完整供電解決方案，助力自動駕駛汽車平穩上路。
3.
展開 用于自動駕駛的實時車道線檢測和智能告警
代碼：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
來自模型的車道線預測
介紹
自動駕駛將在未來十年給旅行帶來革命性的變化。目前，自動駕駛應用正在進行各種應用案例的測試，包括乘用車、機器人出租車、自動商業送貨卡車、智能叉車和用于農業的自動拖拉機。
自動駕駛需要一個計算機視覺感知模塊來理解和導航環境。感知模塊的作用包括：
檢測車道線
檢測其他物體：車輛、人、環境中的動物
跟蹤檢測到的對象
預測他們可能的運動
一個好的感知系統應該能夠在各種駕駛條件下 —— 白天/晚上，夏天/冬天，雨雪等等，實時做到這一點。在這篇博客中，我們著眼于一個實時模型，用于檢測車道線、其他車輛等，并生成警報。
訓練一個實時的車道線檢測器
車道檢測問題通常被定義為語義或實例分割問題，目標是識別屬于車道類別的像素。
TUSimple是車道檢測任務常用的數據集。該數據集包含3626個道路場景的標注視頻剪輯。每個剪輯有20幀。這些數據是通過安裝在車上的攝像頭捕捉到的。下面分享了一個示例圖像及其標注。
來自TUSimple 數據集的示例圖像以及車道線掩碼
在這個數據集上，我們可以訓練一個語義分割模型來分割出屬于lane類的像素。U-Net model非常適合做這個，因為它是一個具有實時推理速度的輕量級模型。U-Net是一種帶有跳躍連接的編譯碼器和解碼器模塊的編譯碼器模型。模型架構如下所示。
展開 新科工程在以色列研發智能交通及自動駕駛技術
據外媒報道，新加坡科技工程有限公司（新科工程，ST Engineering）與阿什杜德自治市（municipality of Ashdod）簽訂了合作協議，將在以色列研發智能交通系統及自動駕駛車輛的車載功能，該協議涵蓋了道路智能交通系統及客車車隊管理系統。
新科工程想要啟用一家研發中心，幫助該項目團隊共享先進傳感器的專業知識及人工智能技術，上述技術可用于自動駕駛平臺。該設施將為公司的自動駕駛客車提供測試場地。
此外，新科工程的智能鐵軌套件及道路交通方案可提供實時交通感知并傳送服務中斷警示。
大眾也在以色列測試自動駕駛出租車服務，該項計劃長達四年，與Mobileye和Champion Motors簽訂了合作協議。
該項目以“以色列新移動出行（New Mobility in Israel）”的名義進行，作為移動出行即服務（Mobility as a Service）模式的重要一環，該服務正在經受測試，該模式通常會通過自動駕駛車輛來實現。
Mobileye也配置了大眾的電動車，提供四級自動駕駛套件，該款無人駕駛方案由硬件、駕駛策略、安全軟件及地圖數據組成。而Champion Motors是以色列的汽車進口商，負責運行車隊運用及控制中心。
來源：蓋世汽車網
展開 需求暴漲的汽車自動駕駛芯片
隨著汽車智能化的迅速發展，各大車企也開始嘗試重視芯片研發，從而使自動駕駛技術迎來了發展的契機。目前，市面上的大部分電動車也都已經具備了一定水平的自動駕駛功能。但絕大部分汽車的自動駕駛水平雖然還處在L1-L2級，屬于輔助駕駛階段，很難實現真正意義上的L3-L4級高階駕駛。而自動駕駛出行服務，已經進入商業化試點階段，距離L3-L4級別自動駕駛大規模商業化的終點越來越近。
高通入局，
自動駕駛芯片有望加速變革
在過去，由于自動駕駛軟件及算法開發難度及測試難度較大，同時相關政策法規不完善，因此自動駕駛的整體的市場成熟度不高。而在整車智能化轉型時代，智能座艙能集成更多的信息和功能，給用戶帶來更直觀、更個性化的體驗，因此成為整車智能化的先行者。自2020年開始，各國相繼出臺了自動駕駛相關的政策或者高級別自動駕駛運營許可：
1、美國：2020 年 2 月，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）批準自動駕駛汽車初創企業NURO 生產投放無人電動送貨車。
2、日本：2021 年 3 月，日本政府批準本田 L3 級別自動駕駛 Legend 在日本本土上市。
3、德國：2021 年 12 月，德國奔馳 L3 級自動駕駛汽車 EV EQS 獲得了德國聯邦汽車運輸管理局的許可，可以在部分路段替代人類駕駛員控制車輛狀態。
4、中國：2021 年 9 月，市場監管總局（標準委）正式出臺了《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準（GB/T 40429-2021）。根據該國標，從 3 級自動駕駛開始，目標和事件探測和響應的對象從駕駛員變為了系統，動態駕駛任務后援也從駕駛員變為了動態駕駛任務后援用戶。這意味著，在有條件自動駕駛情況下，已允許駕駛員脫手，只需要在必要時接管駕駛。
展開 國內首款存算一體大算力芯片，瞄準智能駕駛！
單從市場應用場景來看，存算一體架構的芯片也顯現出多個優勢：
1
存算一體架構芯片的高效數據傳輸和計算能力可以幫助實現高效的圖像處理；
2
智能駕駛的安全性是行業密切關注的一大問題，而存算一體架構的芯片可以將敏感數據存儲在同一芯片中，從而減少了數據傳輸的風險，提高了數據的安全性；
3
智能駕駛需要支持多種算法和模型，包括神經網絡、深度學習等。存算一體芯片可以根據不同的算法和模型進行靈活配置，從而實現更高效的計算和存儲。在這方面，鴻途H30芯片可以支持經典的基礎網絡Resnet50，包括BEV網絡模型以及廣泛應用于高階輔助駕駛領域的 Pointpillar網絡模型。
后摩智能創始人吳強也表示，從技術和產品需求匹配的角度來看，存算一體帶來的技術和產品的優勢，和智能駕駛的關鍵需求是天然吻合的。其原因主要有兩方面：一方面是算力功耗的需求；另一方面從終局的角度來看，智能駕駛的終局是要代替人，實現無人駕駛。所以智能駕駛芯片一定要無限接近人腦的效率。而存算一體技術正是一個比傳統架構更接近人腦的計算形式，它也能夠達到比傳統架構高許多的計算效率。
展開 魔視智能宣布輔助自動駕駛產品領先在一線乘用車主機廠正式量產，并發布量產級自動泊車方案
今日，魔視智能在上海召開了2018技術和市場成果發布會，宣布了基于魔視智能先進的嵌入式深度學習技術的輔助自動駕駛產品已經領先在國產一線乘用車主機廠項目上正式量產落地，并同時發布了基于車規級嵌入式處理器和深度學習的量產級自動泊車產品。
高級輔助駕駛和自動駕駛產品在中國汽車市場有著巨大的市場潛力。由于自動駕駛和主動安全系統在汽車整車系統里的重要性，各個主機廠對于相關產品設置了很高的準入門檻，對于系統的實時性、準確性、魯棒性、普適性、可靠性有著苛刻的要求。在汽車智能化浪潮的推動下，涌現了許多從事自動駕駛系統的本土科技企業，可是最重要的乘用車量產項目一直以來都被國際巨頭把持。在一線乘用車量產項目早日實現量產突破，成為衡量自動駕駛科技企業綜合競爭力的標尺，也成為各個自動駕駛科技企業共同追求突破的目標。
經過和多家國內車廠及一線體系供應商的深入合作及產品驗證打磨， 基于魔視智能先進自動駕駛技術的產品已經開始陸續落地。
魔視智能創新的嵌入式深度學習技術已經在中國本土的一線乘用車主機上正式落地量產并實現每月千臺以上穩定批量出貨，是中國自動駕駛科技企業實現應用突破的重要里程事件。
展開 
CES2022上的三家自動駕駛芯片方案
CES2022年帶來的很多有趣的東西，在這個舞臺主要的亮點是看智能座艙和智能駕駛兩部分內容，而這兩個領域現在已經形成了比較有趣的格局。
●智能座艙
高通為主導供應商，通過這個橋頭堡在往智能駕駛，也就是所說的Digital Chassis進發。
●智能駕駛
Mobileye的核心本質是開發算法和芯片一替換的專有方案，這套在當前的競爭下似乎有些落伍了；而目前在這個領域占據主導權的主要是Nvidia。
在開啟TOPS大戰以后，又把服務器端的計算要求提出來，也就是說給車企提供了類似特斯拉的邊沿計算和云計算協同的發展路徑；同時，Nvidia還在做一些高端的座艙方案。
▲圖1.圍繞國外芯片和解決方案的自動駕駛格局
Part 1
CES 2022年各家的方案
●Mobileye
Intel要拆分Mobileye以后，其實能看出來危機感。這次CES2022 發布的下一代L4自動駕駛SoC，5nm工藝的EyeQ Ultra要在2025年推出，目標是實現L4自動駕駛（Robotaxi和其他固定區域車輛的基礎，在有限的天氣條件下在已知且明確定義的區域內運行）。
Mobileye之前的L4的硬件方案是由6-8個的EyeQ芯片組成，即針對量產市場足夠便宜和演化空間的SoC，拿出來的是EyeQ Ultra，連接多個攝像頭和其他感知傳感器，官方性能數據是176TOPS。從Mobileye來看，基于視覺的自動駕駛是一個相對成熟的技術領域，可以構建ASIC，使用高度專業化的固定功能（有限的靈活性）。
展開 人工智能技術助力福特 2020年投產L4自動駕駛車
據AUTOBLOG網站報道，福特擬到2021年投產專用自動駕駛汽車，這款車可以在沒有方向盤和踏板操控的情況下實現自我控制。
值得一提的是，目前福特已經在美國匹茲堡、邁阿密和艾倫公園地區投放了自動駕駛的福特Fusion汽車。不過有分析人士指出，上述福特擬到2021年投產的車型同現有的Fusion自動駕駛車型并無太多相似點。有消息透露，福特未來將不會在美國市場繼續銷售傳統車型。
福特當前打造的擁有方向盤和踏板（以及駕駛員座椅）的自動駕駛汽車對其研發有積極的幫助作用，因為這些車型將應用美國汽車工程師協會認證的第四級別自動駕駛技術。
上述車輛只能夠在已被限定的區域實現自動駕駛，另外車上的攝像頭、雷達和激光雷達能夠正常使用必須以天氣合適為前提。
這就意味著雪天或者雨天時，自動駕駛汽車將不得不停止運營。另一方面，這也說明周遭環境前提對自動駕駛車隊行車有利時，人們才能對自動駕駛車隊實現所謂的“運營”。
2017年2月，福特宣布其將在五年時間內向一家位于匹茲堡的初創企業Argo AI投資10億美元，該筆投資將使得福特成為這家人工智能企業的主要股東。
Argo的創始人叫作布萊恩·塞爾斯基，他也是該公司的首席執行官，另外一位創始人名叫彼得·蘭德，他目前是Argo的總裁兼首席運營官。
上述兩人曾經是卡耐基梅隆國家機器人工程中心（Carnegie Mellon National Robotics Engineering Center）的資深專家，自動化技術正是該中心的研究領域之一，而應用對象就比如農業設備等等。
在建立Argo AI之前，彼得·蘭德曾經是Uber高級技術中心的工程領導人，他還從事過自動駕駛領域的咨詢工作。
展開 汽車芯片：自動駕駛浪潮之巔
汽車芯片：自動駕駛浪潮之巔
ANSYS與EDGE CASE RESEARCH攜手推進自動駕駛汽車人工智能的轉型
合作將大幅提升自動駕駛汽車的安全性，應對復雜的AI可靠性挑戰
2019年9月3日，匹茲堡訊 – ANSYS（NASDAQ: ANSS）與Edge Case Research展開合作，共同設計新一代自動駕駛汽車（AV），實現高標準的前沿危險檢測功能。Edge Case Research通過一項新的OEM協議將其強大的AV人工智能（AI）感知壓力測試和風險分析系統Hologram集成到ANSYS綜合全面的AV仿真解決方案中，從而交付自動駕駛安全性最大化的解決方案。
如今，AV采用的AI感知算法經過培訓后能做出安全關鍵性駕駛決策。盡管AV技術已經非常先進，但仍有可能無法檢測到所謂“邊界狀況”的危險駕駛情境，因為其算法尚未對現實世界中可能遇到的許多罕見道路狀況做好準備。為確保AV的最高安全性，讓全自動駕駛汽車成為現實，研發人員需要工具能自動識別極具挑戰性的邊界狀況，而且可擴展性要遠大于手動數據標記。
通過本次合作，Edge Case Research作為自動化安全評估軟件領域的全球領導者，將把Hologram集成到ANSYS的高級AV開放仿真解決方案中。這種超前的端到端功能可分析AV算法，檢測邊界狀況，有助于研發和驗證最高級AV系統中的感知算法。Hologram也可擴展到航空航天與國防、采礦、農業、工業機器人以及其它任何倚賴AI視覺和感知軟件的領域。
Edge Case Research的首席執行官Mike Wagner表示：“我們很高興加入ANSYS AV生態系統。我們選擇與ANSYS合作，因為他們在安全領域有著深厚的專業技術，這對了解Hologram、VRXPERIENCE和SCADE等產品如何協同使用、支持自動化產品的安全案例至關重要。ANSYS與Edge Case Research將交付跨時代的綜合全面型功能，確保新一代自動駕駛系統的安全。”
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