当人工智能赋能汽车 新物种大爆炸正式开启

伴随汽车向智能化演进，CES展会开始集聚大量汽车厂商。在CES2018，展出的汽车依旧围绕自动驾驶、新势造车和人工智能三个主旋律。

客观的说，拉斯维加斯并不只拥有赌城这一张标签，CES展会则是其最重要的另外一张标签——未来科技的走向。

汽车厂商的集中参展，甚至掩盖了底特律车展的光芒，汽车方向依旧围绕自动驾驶、新势造车和人工智能三个主旋律。如果从1956年的达特矛斯会议开始算起，人工智能发展到现在已经整整60年时间了，我们也可以看到近年来人工智能已经在全球掀起一股热浪！

英伟达还是带来了自家最引以为傲的产品——芯片。虽然NVIDIADriveXavier并不是在这次CES上首发的，但其性能也足够英伟达吹好一阵了。

2017年CES，英伟达推出了NVIDIADriveXavier，Xavier是DRIVEPX2的小型化高能效版，体积缩小为DRIVEPX2的一半，且功率仅为DRIVEPX2的1/8左右。

按照英伟达给的参数，Xavier拥有超过90亿个晶体管，它基于了一个特别定制的8核CPU，每秒可运行30万亿次计算，功耗却仅为30瓦。能效比上一代架构高出15倍。

不过，Xavier还不是最牛的那一个。NVIDIADRIVEPXPegasus才是Xavier的超级加强版，它配备了两个Xavier系统级芯片和两个下一代NVIDIAGPU，每秒可运行320万亿次计算(也就是说它相当于10个Xavier)。英伟达这么描述“它的外形只有车牌大小，性能却相当于满满一个后备箱的个人电脑。”并且，Pegasus是英伟达专门为L5级自动驾驶而研发的。

此外，在本届CES上，英伟达也宣布分别与大众、Uber、采埃孚、Aurora在自动驾驶、人工智能领域达成合作。

英特尔公布了全新的自动驾驶平台

英特尔全新的自动驾驶平台整合了汽车级英特尔凌动处理器和MobileyeEyeQ5芯片，为L3到L5级别自动驾驶提供具备可扩展性和多功能性平台。

英特尔可提供完整“车到云”系统，即将把Mobileye的技术专长——包括计算视觉、传感、融合、地图和驾驶决策——与英特尔领先的开放计算平台及数据中心和5G通信技术的优势整合到一起。

同时，英特尔方面还表示，在2018年将会有来自不同车厂的200万辆汽车，包括宝马、尼桑、大众等等在内，使用众包数据并更新REM。在中国，英特尔将和上汽以及四维图新一起展开REM新合作。

采埃孚推出全新人工智能系统ProAI

采埃孚展示了ProAI控制器的L3级自动驾驶技术。而ProAI是采埃孚与英伟达合作，共同为自动驾驶的乘用车、商用车以及其他工业应用开发了全新的人工智能系统。当然，ProAI系统所搭载的计算芯片就是英伟达的Xavier。

ProAI控制器通过与多种分工不同的传感器组合，实现模块化及可扩展的自动驾驶功能。在展示车辆上安装的摄像头、激光雷达和雷达传感器能对原型车的周边环境进行360度全方位解析，且每40毫秒更新一次。

另外，ProAI系统可以通过深度学习处理来自汽车传感器和摄像头的数据，能够清晰的识别周围环境，在高清地图上精确定位，为车辆规划出一条安全的前行道路，进一步适用于高速公路自动化驾驶。

此外，采埃孚也宣布与英伟达、百度Apollo达成合作，采埃孚方面称，他们将采用扩展和模块化的方式，对基于NVIDIADRIVEXavier的全新ProAI进行升级，并与百度ApolloPilot相整合。第二代ZFProAI可按需定制，并通过Xavier进行扩展，且即刻可用。

百度开放Apollo2.0自动驾驶平台

Apollo2.0是Apollo开放平台上线以来的“最强版本”，Apollo2.0支持简单城市道路自动驾驶，并会推出场景化、商业化的无人驾驶解决方案，全面支持Intel、NVIDIA、NXP、Renasas四大主流计算平台。

此外，百度还展示了自动驾驶产品ApolloPilot与奇瑞、金龙以及综合运输服务商AccessLA等合作伙伴的落地进展，涵盖了乘用车、公共巴士和辅助客运服务等多种场景。百度还声称Appllo的“朋友圈”已经达到了90家，微软、TomTom、优达学城、新加坡智能出行公司AMI等企业也有合作规划。

当然，百度在CES也展示了基于林肯MKZ自动驾驶原型车、基于盼达的共享出行原型车和基于奇瑞艾瑞泽5的自动驾驶原型车。

国内自动驾驶技术公司图森未来所发布的自动驾驶原型卡车改装自美国卡车制造商彼得比尔特(Peterbilt)提供的长头卡车。

据图森未来介绍，近期将在亚利桑那州图森市到凤凰城间的10号州际公路开启首次L4级自动驾驶无人卡车路测。而在国内，图森基于陕汽X6000研发的自动驾驶货运卡车已在陕西、河北、上海等地进行了上万公里的路测。

据介绍，图森未来致力于研发L4自动驾驶货运卡车整体解决方案，通过使用多个摄像头，能够实现200米范围内的检测、跟踪和距离估算；采用视觉定位和多传感器融合技术，结合高精地图，让车辆即使在隧道中也能实现分米级精准定位。

AutonomCab无人驾驶出租车其实是法雷奥所投资的自动驾驶技术公司Navya推出的。当然，法雷奥参与了无人驾驶出租车的合作。

AutonomCab全车搭载6颗摄像头、4颗毫米波雷达、10颗激光雷达，同时还配备4G无线网以及支持V2X技术。其中，就搭载了7个法雷奥的SCALA激光雷达。这些传感器为车辆提供了所需的3D视野(距离超过200米)以确保车辆的整体安全。该技术通过为周围环境创建3D地图，可以确切探测障碍物，并对车辆进行精准定位。

另外，这两无人驾驶出租车所搭载的车载计算芯片就是英伟达所提供的。

Navya计划今年4月份开始提供叫车服务，乘客可以在美国拉斯维加斯、法国巴黎坐上这辆六人座的无人驾驶出租车(没有方向盘和踏板)。

大陆集团展示了一个高度灵活的计算平台，该平台用于自动驾驶系统和处理海量数据和自家前不久发布的第五代雷达产品。

大陆集团圣何塞研发中心与赛灵思公司密切合作开发的辅助和自动驾驶控制单元技术通过计算语言速度更快。该平台技术提供异构计算选项，如中央处理单元、图形处理单元、数字信号处理器，并且在赛灵思现场可编程门阵列的帮助下还提供可定制的硬件加速解决方案。

大陆表示，第五代雷达传感器功能强大而且测试可靠，为现代高级驾驶员辅助系统开辟了新的机遇。新一代雷达产品是大陆集团技术组合中的一个重要元素，进一步加强和提高在辅助和自动化驾驶开发领域的能力。雷达传感器的升级测量功能可以更精确地检测出各种物体，并且提高了对较小物体检测的能力。

丰田在CES上展示了一辆搭载了丰田3.0版本自动驾驶平台，装备有激光雷达和摄像头组成的传感器矩阵的雷克萨斯LS600hl。

这套系统中有一个名叫LuminarLIDAR的极光雷达设备，该设备可以探测200米远，可视范围是360度(前一版本只能探测前方道路情况)，同时还有4个高像素辅助极光雷达用于夜间和光线不足时探测物体。

在车身四周靠近底盘的地方还有4个短波激光雷达，其中两个分别放置于车前部两个车角上，还有两个分别置于前后保险杠的中间位置，这四个雷达用于探测较低和较小的物体例如儿童和一些地上的低矮障碍物等。

什么是人工智能？

简单说，人工智能就是机器通过研究学习来实现"仿人类智能"。当机器学习繁荣后，深度学习出现了。它是通过把大量的数据"喂"进系统，由建立起的模型来做决定。当今人工智能大爆发便是借此来驱动的。

结合大数据和移动互联网不断反馈的信息，可以预判在未来5-10年内，人工智能将改变我们的世界。人工智能已从理论走向了技术，现在正在从技术走向产品。

在今年的CES上，Tier1汽车零部件巨头争先展示各自的AI控制器和自动驾驶平台，英伟达推出新的车载人工智能芯片，未来AI将与汽车进行更深入的结合。越来越多的汽车实现了硬件与软件的结合，未来会更加轻易的实现车内成员以及车与车之间的沟通，汽车也和电子科技的结合越来越紧密。

自动驾驶的“大脑”芯片战争将打响

自动驾驶其实是AI在汽车领域最大的应用场景之一。同时，我们可以看到只要自动驾驶技术亮相离不开的核心要素之一就是计算芯片。并且多家企业也说自己的自动驾驶平台搭载了某某家的芯片。

曾有位自动驾驶的业内人士说，自动驾驶开始进入了“三国”时代。而扮演三国角色的玩家分别是，英伟达、英特尔和Mobileye。因为它们都是芯片企业，而芯片正是自动驾驶汽车的“大脑”。

自动驾驶其实可以分为软件和硬件两个组成部分。在硬件部分，芯片主要担任数据处理任务，整个自动驾驶系统中，雷达、摄像头会产生大量的数据，这些数据都交给了芯片。具有超强运算能力、性能稳定的计算芯片是自动驾驶技术不可获取的、至关重要的核心部件之一。

而随着自动驾驶热潮袭来，昔日的PC芯片王者也发现这一“新大陆”。趁着人工智能的浪潮，芯片公司纷纷角逐自动驾驶技术战场，未来在自动驾驶领域芯片企业之间的竞争将更加激烈。更何况著名的汽车零部件供应商博世已经有了自己做芯片的明确计划，而新兴汽车明星公司特斯拉也被爆出对芯片有蠢蠢欲动的想法。毕竟作为未来智能汽车的“大脑”，谁都不想受制于人，谁也不愿意错失市场蛋糕。

汽车智能化加速跨界合作是主旋律

从今年CES上各家发布的信息中，见得最多的当然是AI(人工智能)或者自动驾驶。但伴随着AI、自动驾驶同时出现的就是每家企业都声称自己与谁谁谁达成了合作，而且合作对象还不少。

汽车产业的智能化升级已成为未来汽车行业发展的必然趋势，而汽车本身作为一个“传统的硬件”也在逐渐地由“硬件定义”向“软件定义”倾斜，汽车也正在由传统的“工具”向智能出行服务载体转变。

这个变革过程中，传统汽车行业与互联网公司、高新科技企业等多方之间将逐渐进入到深度的融合合作中来。就拿自动驾驶技术来说，其技术本身涉及到了雷达、摄像头等传感器、计算芯片、高精地图、核心算法、以及整车本身，自动驾驶技术是一个典型的交叉学科，横跨多个行业，不是单凭任何一家公司的一己之力能推动这个宏伟技术前进的。

因此，在汽车智能化的进程中，跨界合作必将成为未来的主流趋势。

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