CES2017：英特尔VS英伟达两大巨头的智能驾驶之争.doc

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1、CES2017：英特尔VS英伟达两大巨头的智能驾驶之争　　　在今年的CES展上，英特尔和英伟达这两大巨头都浓墨重彩地公布了其在无人驾驶（智能驾驶）的重大成果。　　在CES展上，英特尔正式向外界公布了公司的无人驾驶战略布局，强势介入英伟达原先占主导地位的智能驾驶系统，并且将当今科技领域的两大热词5G和无人驾驶之间进行相关联。　　　　简单来说，就是用英特尔GO智能驾驶5G车载通信平台（英特尔一个全新的汽车解决方案品牌）为来推进无人驾驶发展的进程。英特尔与宝马达、Mobileye达成合作，英特尔GO智能驾驶5G车载通信平台将会率先引用到宝马7系列车型上，今年将会有大约40辆

2、宝马无人驾驶汽车开始路测将从美国和欧洲开始全球路测之旅。　　英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋也在展会公布了多项技术进展及智能驾驶等领域的合作信息。其中包括重磅发布的自动驾驶领域的多款新品，如NVIDIA人工智能汽车计算平台、AICo-Pilot、Xavier人工智能超级计算机，以及与奥迪、采埃孚（ZF）、博世（Bosch）、百度、TomTom、HERE、Zenrin等企业的合作。也在CES上宣布了几个全新的造车伙伴，来推动无人驾驶汽车的量产。这其中就包括与英伟达合作长达十年之久的奥迪。　　英特尔智能驾驶的核心　　展会现场发出的消息称，英特尔开发的英特尔GO智能驾驶5G车

3、载通信平台（调制解调器），是第一个面向无人驾驶的5G平台，将于今年2月对外发布，该平台可完整的扩展端到端系统。扩展后的系统可以让汽车制造商能够开发并测试各种使用场景，如把汽车传感器数据上传到机器学习系统、实时下载高清地图、进行空中固件和软件升级。　　　　另外，汽车市场对现场可编程门阵列（FPGA）有着强大的需求。事实上，英特尔的客户在CES上发布的汽车先进驾驶辅助系统（ADAS）中，运用了英特尔的FPGA以解决复杂的信息处理挑战。详细情况包括：英特尔面向无人驾驶产品推出英特尔GO，包括英特尔GO无人驾驶车内开发平台，与英特尔凌动或英特尔至强处理器一起，采用了英特尔FP

4、GA。这些FPGA和CPU主板可供那些寻求以快速、可靠的方式设计ADAS的汽车制造商使用。　　比如，英特尔与电装公司的合作，其背后的技术是堪称世界上最小尺寸的立体摄像头系统，也就是自动紧急制动（AEB）电子控制单元（或车载电脑），用于图像识别及处理，可辅助无人驾驶紧急制动，同时适用于避开行人（最高时速50千米/小时）或障碍物（最高80千米/小时），从制动辅助系统到自适应头灯系统都是运行在英特尔CycloneV系统芯片FPGA上。　　这些系统安插在靠近汽车后视镜的挡风玻璃下，由于尺寸和温度要求，这里是安装复杂电子原件最具挑战性的地方。两个传感器拍摄到的所有图片要同时进行

5、处理，从而创建一个图像深度地图，帮助识别物体并确定其距离，同时迅速分析风险并评估汽车是否需要制动。所有这些工作必须在几百毫秒内完成。　　来自电装公司驾驶辅助与安全工程部的反馈是，他们的技术团队要交付一个车载立体视觉系统，以使得汽车制动系统获得最准确、最可靠的结果。这需要做大量的视觉图像处理。他们说英特尔FPGA被证明是市面上唯一适合执行如此密集计算处理，同时满足其功耗和成本要求的芯片解决方案。　　立体视觉系统采用CycloneV系统芯片FPGA来控制，它作为一个单芯片可编程高性能计算机，需要应对密集的信号处理。电装公司表示其可编程性是关键，因为它让汽车制造商能够提供与

6、其竞争对手不同的解决方案，并且能够灵活地针对自己生产的不同汽车型号修改主板。　　总结来看，汽车市场对英特尔FPGA的巨大兴趣和合作机会，包括独立的车载电脑解决方案，以及像英特尔GO平台这样完全自动化、集中化的计算解决方案。随着行业迈向全新的ADAS世界，这几个例子正说明了英特尔FPGA技术将如何帮助推动驾驶系统的创新。　　英伟达无人驾驶：人工智能和深度学习是核心　　英伟达表示，“鉴于无人驾驶汽车计算软件和硬件的快速发展，其首款人工智能汽车将于2020年面市。”　　据英伟达的官方资料称，其NVIDIADrivePX2功能强大，拥有150台笔记本电脑的计算能力，可提供前所

7、未有的每秒24万亿次深度学习运算能力，运行最复杂的深度学习算法，能提供超过原始自动驾驶系统40倍的处理能力。　　NVIDIA联合创始人兼首席执行官黄仁勋与奥迪美国公司总裁ScottKeogh共同表示，未来的奥迪车型将使用深度学习解决复杂的驾驶问题。双方第一阶段的合作将着重于NVIDIADRIVEPX，这个自动驾驶汽车人工智能平台。该平台使用经过训练的人工智能神经网络来理解周围环境，并确定安全的行进路线。　　　　配备有NVIDIADRIVEPX2并运行NVIDIADriveWorks软件的奥迪Q7使用深度神经网络----NVIDIAPilotNet--