AI-Info-Micron-Insight：通往完全自主之路

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通往完全自主之路

自动驾驶汽车正在从未来梦想演变为当代现实，随着技术成熟，个人和公共交通将永远转变。最终，无人驾驶汽车将完全取代人类驾驶员，道路上再也没有危险的、昏昏欲睡的、受伤的和分心的司机。2017 年，近四万美国人死于交通事故，据美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 称，其中约 90％的事故是人为错误造成的。但是这项技术背后的原因是，无人驾驶汽车究竟如何做到安全，以及还有多久才能无需看路就可以上下班？

人工智能驱动自动驾驶汽车为了使汽车具有自主性，需要不断了解其周围环境 - 首先，通过感知（识别信息并将其分类），然后通过车辆的自动/计算机控制对信息采取行动。自动驾驶汽车需要安全且响应迅速的解决方案，这些解决方案需要能够详细了解驾驶环境，然后在此基础上瞬间做出决策。了解驾驶环境需要通过汽车上众多不同传感器捕获大量数据，然后由车辆的自动驾驶计算机系统处理。

为了使车辆能够在无人控制的情况下真正行驶，必须首先对人工智能 (AI) 网络进行大量培训，以了解如何查看、了解所看到的内容，并对任何可以想到的交通状况做出正确的决策。自动驾驶汽车的计算性能与一些近几年才有的最高性能平台相当。

预计自动驾驶汽车所含代码行数将超过迄今为止创建的任何其他软件平台。到 2020 年，预计典型的车辆将包含超过 3 亿行代码，包含 1 TB（兆兆字节）以上的存储，需要每秒超过 1 TB 的内存带宽来支持自动驾驶平台所需的计算性能。

自动驾驶汽车的 AI 系统需要连续、不间断的数据和指令流，以便根据复杂的数据集做出实时决策。目前已经有可以成功地在路上行驶的自动驾驶汽车，然而许多这些早期车辆的成功是在很多天内在同一条路线上多次重复行驶的结果，它们在那里学习路线的每个细节并生成高分辨率地图，然后用作自导航系统的关键部分。由于不用经常识别路线，自动计算机的注意力可以放在交通、行人和其他潜在实时危险上。这种通常受限制的操作范围被称为地理围栏，并反映了早期自动驾驶辆部署在真正无人驾驶的车辆时采用的方法。虽然地理围栏可以带来能在有限路线上工作的解决方案，但是严重依赖世界某个地区地理围栏的自动驾驶汽车可能在另一个地区无法正常行驶。

内存，自动驾驶的无名英雄

无论是与传感器融合处理相关的内存子系统、路径规划，还是与黑匣子数据记录器相关的存储子系统，从固态硬盘 (SSD) 到 NAND 闪存、通过低功耗 DRAM 的 NOR 闪存和 GDDR6，各种内存和存储设备都在使我们更接近未来性能方面发挥着至关重要的作用，比如：当我们回复电子邮件、接听 Skype 电话或观看最喜欢的节目时，自动驾驶汽车同样能通过最佳路线安全地前往目的地。据美光嵌入式事业部负责汽车系统架构的高级总监 Robert Bielby 介绍，基于人工智能的高性能计算机采用深度神经网络算法，使自动驾驶汽车行驶情况超过人力驾驶汽车。“依靠许多不同传感器一起工作，360 度全天候不间断地以超过人类的距离和精度观察整个环境，”Bielby 说。“结合当今可以部署在汽车中的极端计算性能，在这样的条件下使汽车在道路上行驶的安全性能够比我们做得更好。”想象一下在繁忙的高速公路上汽车猛踩刹车的情况。通过引入车辆到车辆和车辆到基础设施（统称为V2X）通信，此单一事件可以无线传输到第一辆车后面的所有车辆，使它们能够了解现状并主动减速和制动以避免事故。

高速内存是自动驾驶的重要组成部分，请记住一个统计数据：2017 年，美国约 90％的致命车祸是人为错误导致的？人类很容易分心，并且我们会在遇到意外危险时仓促作出决定。但计算机不会分散注意力，并且能够以比人类驾驶员更加一致的方式和在非常短的时间内做出反应。可以理解的是，自动驾驶汽车最关心的是安全问题。对安全的关注远远超出硬件系统的设计冗余，从而避免错误的决策，并且包括相关基础设施，使车辆能够彼此通信以及与周围环境通信。立法要求这种无线互连的计算子系统必须硬件冗余，旨在强制要求所需的安全标准与自动化程度直接相关。为了监督开发和部署自动驾驶技术的情况，NHSTA 建立了一系列级别，用于识别人和计算机对车辆的控制程度。这些范围从 0 级（无自动化）到 1 级（驾驶员辅助）、2 级（部分自动化，需要驾驶员保持一只手握住方向盘）、3 级（有条件的自动化，可能在任何时候需要驾驶员接管）、4 级（高度自动化），最后是 5 级（完全自动化）。目前发售的大多数 ADAS 解决方案都具备 2 级功能，并且基于使用相对成熟且带宽较低的内存设备的计算机硬件。随着无人驾驶汽车的自主程度越来越高，内存技术的重要趋势从安全性和性能角度来看，是将内存技术从汽车后座转移到前座。从历史上看，个人计算机被认为是内存技术的动力，现在人们已经认识到汽车行业将成为未来内存技术的主要动力。今天，一些领先的自动化平台已经说明了这一点。Nvidia 最近发布了先进的 Pegasus 计算平台，该平台基于业界性能最高的尖端 DRAM 技术，专门为自动驾驶而开发。总的来说，Pegasus 平台每秒提供超过 1 TB 的内存带宽，以提供 5 级性能。

GDDR6 对于自动驾驶的未来有着相当的重要性，从历史来看，美光已被公认为汽车内存解决方案和图形存储器 GGDR5 和 GDDR6 的行业领袖。与 GDDR6 存储器相关的带宽可在实际占用面积中实现更高级别的自动化，这种占用面积对于在汽车中部署是可行的。内存带宽高的自主计算平台将能够支持自动驾驶算法的不断发展和完善。“你会看到，算法会随着时间推移而得到改进，”Bielby 说。“但这些将通过软件升级来实现，类似于智能手机定期更新应用程序或操作系统的方式。”自动驾驶汽车的不断发展涉及到今后十年内不同能力的多次迭代。这需要仔细管理人机衔接，确保驾驶员清楚了解在任何特定时间可用的自动化程度，以及“动手”和“动眼”操作的责任。GDDR6 是一项提供必要的内存带宽，从而推动人工智能计算引擎的基础技术，而这种计算引擎支撑着自动驾驶汽车按照 NHSTA 管理的行业安全标准负责任地行驶并确保安全的能力。GDDR6 是目前市场上性能最高的内存技术，能够在与汽车相关的高温和恶劣条件下运行。AI 是实现自动驾驶所需的关键技术。基于 AI 的自动驾驶汽车需要极高的计算性能，需要创新的内存和存储系统，用来处理和保存计算机做出类似人类决策所需的大量数据。随着自动驾驶汽车提高了对内存速度的需求，美光对汽车行业超过 25 年的承诺将使其继续领先，以优异的性能赢得竞争。

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https://cn.micron.com/insight/on-the-road-to-full-autonomy

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作者：ylbtech
出处：http://ylbtech.cnblogs.com/
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