我们在美国体验了地平线的前装视觉感知方案
去年 12 月，来自中国的初创公司地平线正式发布了他们自研的后装 ADAS 视觉处理芯片：征程 1.0，当时这款芯片基于的是一代高斯架构。 一个月之后的拉斯维加斯，他们就拿出了基于二代伯努利架构的前装解决方案——征程 2.0 的演示 DEMO。在 CES 南展馆外的开放道路上，我们现场体验了这套方案的效果。 感知效果体验 整个方案基于一个前置的单目摄像头，在测试车的内部有两台笔记本电脑显示了征程 2.0 对于此摄像头的视觉分析效果（两台笔记本电脑显示相同的内容），在演示过程中，地平线的智能驾驶负责人余轶南博士做了讲解。废话不多说，先来看视频： 在征程 2.0 的算法分析中，地平线一共加入了下列几个层级： 1. 像素级语义分割：地平线对摄像头捕捉的每一个画面像素进行了分类，使其能够像人类视觉识别一样对画面中的不同物体种类进行分割。其中包括树木、道路、行人、车辆、车道线等等。例如画面中所有显示为树木的像素点都被标注成了绿色，车道线、电线杆等被标注成白色，而车辆则被标注成蓝色。 2. 车辆 2D 标注：画面中的车辆将被一个 2D 的方框标注。 3. 车辆 3D 姿态：除 2D 标注之外，算法还会将所有车辆的 3D 姿态进行估计，并在画面中标注。 4. 行人骨架：画面中行人除了会被标注之外，其姿态也会被进一步解析，并通过骨架的方式显示出来。 5. 画面景深：算法会对画面中的像素与传感器的距离进行分析与标注，颜色越浅的距离越近，而颜色越深的距离越远。 这几个层面中，最有特色的是语义分割、车辆 3D 姿态和行人骨架。有了这三个层级，系统就可以对画面中车辆，行人等的位置，以及当前运动轨迹，姿态等做出预判。按照余轶南的说法，这样的判断方式已经基本与人类驾驶者的视觉分析逻辑相一致。 在全程的实际道路演示中，识别率还是很准确的。单从视觉感知的层面来评估，征程 2.0 这次算法的演示表现在 ADAS 领域可以说是十分优秀。 硬件平台分析 「 自研芯片」 一直是地平线的另一大标签。因此说完感知效果，我们也要来看看征程 2.0 的硬件平台。在演示所用的车辆以及他们的展台上，地平线也将 DEMO 所搭载的系统板毫无保留地展示了出来。 对于这块系统板来说，首先最吸引人瞩目的应该就是那个散热风扇了——很显然，这样的主动散热方式还不是前装车规级。余轶南告诉我们，目前征程 2.0 所基于的二代伯努利 BPU 架构已经基本成型。这个架构其实更像是一个软件与芯片驱动的集成，它可以针对不同的芯片类型进行相应的调整落地。 为了能赶在这次 CES 上展示他们的方案效果，地平线选择首先将这套架构在英特尔的 FPGA 上落地，也就是我们演示时所看到的那块板子，因为 FPGA 落地是最为快速的。这套 FPGA 方案目前仅作为开发板，并不是直接用在前装上的最终版征程 2.0，后续地平线会把这套板子作为英特尔的一个标准开发板对其他开发者公开售卖。 此套方案共提供了 8 路的摄像头链接，但是如果要保证计算时间足够快速，单块芯片可以支持 4 路摄像头的计算，如果需要链接 8 路，地平线的建议是采用两块芯片整合的方案。在功耗方面，目前演示的这个版本整板功耗为 30w，而单独的 FPGA 芯片为 8w。 余轶南透露，地平线目前正在研发二代伯努利架构的征程 2.0 ASIC 定制芯片，并计划在今年年底能够流片。届时，基于 ASIC 的版本功耗会更低，而算力也会是现在 FPGA 版本的 4-8 倍。 除此之外，地平线还计划基于征程 2.0 芯片开发专门的域控制器，其中会整合互联，数据采集等其它相关功能。这套域控制器也会分高低配置，高配主要用于与整车厂的研发合作，而低配则会用于量产车型的 L2-L3 级别自动驾驶计算。在最终前装方案上，地平线也会提供 FPGA 和 ASIC 两种版本。 总结 与 Mobileye 的 EyeQ 类似，征程 2.0 的本质是一个视觉感知芯片。从目前 DEMO 的演示效果来说，其视觉感知层级的丰富程度甚至已经超过了 Mobileye 的 EyeQ4。但是相信在数据积累和鲁棒性上，Mobileye 还是会有着很大的累计优势。 对于地平线来说，控制成本以及对中国路况的高度定制化会是他们在前装领域的立足之本，开发完整的域控制器也可以帮助地平线进一步优化其方案成本与适配性。不过，这并不意味着地平线将直接成为 Tier 1，在真正的量产项目中，地平线还需要与整车厂与 Tier 1 一起进行三方合作才行。 据地平线透露，此次 CES 上已经有多家车厂对他们的方案产生了兴趣。确实，行业中需要更多的解决方案可供选择，中国市场也需要专属于本土的视觉感知方案。从后装再到前装，市场的需求可谓是十分明显，而如何将这套产品顺利地带到量产 SOP 中才是地平线所将面对的真正挑战。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar … 继续阅读
CES 2018 | 不只会做变速箱，我还在美国看到了采埃孚的科技化
提起采埃孚，绝大多数汽车爱好者都会想起他们的变速箱。8AT、9AT 等产品可谓是在业内家喻户晓。不管是家用车还是性能车，不管是 BBA 这样的豪华车，还是宾利、劳斯这样的奢侈品，都会用上采埃孚的传动产品。不过当我这次收到采埃孚的邀请参加他们的 CES 展示时，却发现他们想要展示的并不是上面说到的这些精密机械，而是他们的智能科技产品。 ProAI：汽车的智能大脑 在本次展示的产品当中，最受关注的当属 ProAI——一台为为自动驾驶提供计算能力的控制器。他的样子就像是我们常见的电脑主板，只不过上面所提供的接口都是用来连接车载传感器 (比如摄像头，毫米波雷达等等）以及 Can 总线的。 这块控制器上所搭载的核心计算芯片来自于英伟达的 Drive PX 平台。在去年 CES 上，老黄首次公布了他们与采埃孚的合作。不到 1 年的时间，采埃孚就将英伟达的 Drive PX2 芯片做成了车规级的前装产品，这也是 Drive PX2 在除特斯拉之外的首个前装可落地产品（奥迪 A8 所使用的 zFAS 所搭载的是英伟达 K1 芯片，严格意义上来说并不属于 Drive PX2 平台）。作为一家 Tier 1，采埃孚的动作可谓是非常之快。 目前搭载 Drive PX2（Parker SoC）芯片的 ProAI 已经可以正式量产了。在采埃孚的 CES 展台上，就停着一辆搭载了 ProAI 的静态展示车，名叫「Dream Car」。这辆车上所使用的传感器数据采集于从腓德烈斯哈芬市 ZF Forum 到采埃孚研发中心之间进行的实际道路测试。因此即使在静态状态下，展车通过 ProAI 也能够解析数据，从而模拟实际道路行驶的状态，其中包括转向，加速，制动等。这种对现有数据的再次模拟也可以让 ProAI 的感知算法进一步提高。 与芯片产品一样，ProAI 也有迭代的产品计划，现在可量产的 Drive PX2 版本 ProAI 将会是第一代产品。后续的第二代将使用英伟达 Xavier 芯片，而第三代产品则将实现进一步模块化，客户可视需求选择在控制器中同时搭载多个 Xavier 芯片，并可以加入 V2X 模块。 Car eWallet 车载电子钱包 采埃孚认为，ProAI 仅仅具备自动驾驶的功能还不够，因为在真实场景中，仅仅是让车辆自己开起来是无法满足用户需求的。试想一下，当你到达目的地下车后想要让车辆自己开去寻找停车位时，谁来支付停车费用呢？ 因此采埃孚的工程师还在 ProAI 中集成了名叫 Car eWallet 的电子钱包功能。它是采埃孚与 IBM 以及 UBS 三方合作的成果，其中采埃孚提供车载及互联相关技术，IBM 提供区块链技术，UBS 则提供金融相关的服务。 区块链是最近一段时间的科技大热，其相当于一个电子账本，可以在网络体系内进行实时交易更新。例如某一个人进行了一笔交易后，所有区块链中的电子帐本都会对这次交易进行记录，即使是这个账本并不属于交易当中的任何一方。这种实时更新的「 见证人」 制度能够有效保证电子数据及信息交易的公平与安全。 在 CES 现场，采埃孚演示了 Car eWallet 的几个主要功能：停车费支付，高速过路费支付，充电桩支付。演示场景中车主的手机上会有 Car eWallet 的 APP 界面，其可以与用户的信用卡账户绑定，并通过云端与支付场景的基础设施链接进行自动电子支付。用户无需进行操作，也无需在车辆周围，其手机就能够通过云端互联自动提示支付结果。 此外，采埃孚还规划在这个技术体系当中加入更多的数据，例如维修养护记录，保险等等。 IoT 云平台 在去年的法兰克福车展上，采埃孚发布了他们的合作伙伴生态，其中包括英伟达，百度，海拉，佛吉亚等，其核心业务均与采埃孚互补。这次在 CES 上，采埃孚公布了其合作伙伴生态当中的新成员：微软。 采埃孚将基于微软的 Azure 构建 IoT 云计算平台。未来智能交通都是依靠互联和数据来驱动，因此云计算可以说是 Tier 1 发展智能交通解决方案所必备的技术。为了全面接入云端体系，采埃孚甚至在公司内设置了首席数字官（Chief Digital Officer）来主导各产品线的数字化整合，担任此职的 Mamatha Chamarthi 解释说：「 为了构建未来交通，我们需要将产品和服务整合到统一且智能化的跨平台系统中去。」 Mamatha 向我们展示了基于云平台的一些具体服务规划，其中包括： 车队管理： 采埃孚将其自有的远程信息处理平台 Openmatics 与云端互联。在互联后它不仅能用来管理传统车队及风电场，甚至还能用来管理诸如电动自行车队及车队所配套的充电站，为微出行提供解决方案。运营商能够实时跟踪车辆位置与状态，并对多种因素进行评估。除此之外，云解决方案还能额外提供智能分析工具，如预测性维护——使用数据来监控单个汽车部件的磨损情况。因此，系统能够及时帮助用户预约维护服务，从而最大限度地减少停机成本。 共享自动驾驶车： 采埃孚与柏林出行服务初创公司 door2door 合作，开发了一个共享汽车 APP，用于在城市中运营自动驾驶车队。基于 door2door 公司平台的路线规划及智能算法，这款 APP … 继续阅读
CES 2018 | 一篇文章读懂英伟达最新自动驾驶进展
「 我做了几十年的芯片，可以负责任的告诉你：自动驾驶汽车所需要的运算芯片是最复杂的」 这是老黄在 CES 2018 英伟达发布会上所说的一句话。 可以感觉到，老黄这两年在汽车行业风生水起的背后，也隐藏了无数研发上的困难。不过，AI 教主的名号不是白叫。即使再难，老黄还是如约拿出了最新的自动驾驶解决方案，并用了发布会近 8 成的时间来向整个汽车行业展示了其实力。 自动驾驶汽车专用芯片：XAVIER & PEGASUS 终于，Drive PX 2 的继承者 XAVIER 要在今年流片了。与 Drive PX 2 那样的计算平台不同，XAVIER 是一个独立完整的 SOC（Drive PX 2 AutoChauffer 上搭载了 2 个 NVIDIA Parker SOC 并单独配备了 2 个 Pascal 架构 GPU）。 老黄称 XAVIER 为人类目前所生产过的最复杂的芯片。因此相较于上一代的 Drive PX 2，XAVIER 在提升算力的同时，紧凑度、安全性以及功耗优化上都有了质的飞跃。而这几点又恰恰是车载计算平台所最为看重的。 XAVIER 的样品芯片将在今年第一季度送到 NVIDIA 的客户手中。其中老黄着重提到了与德国供应商采埃孚以及中国互联网公司百度的合作：采埃孚的 ProAI 将使用 XAVIER 芯片，并应用在百度 Apollo 平台当中，面向中国市场。 根据采埃孚的计划，ProAI 也将有几代产品组成，目前已经量产的为搭载 Drive PX 平台的第一代，而使用 XAVIER 的将是 ProAI 的第二代产品。 除此之外，去年 GTC EUROPE 公布的 PEGASUS 也有了新消息。它将搭载两块 XAVIER 芯片，提供 320 TOPS 算力，400 瓦功耗，重点针对 L5 级别全自动驾驶的出行工具。 而基于这个平台，NVIDIA 又公布了与 UBER 以及 AURORA 公司的合作。他们都将使用 NVIDIA 的硬件来研发 L4/L5 级别的自动驾驶技术。 真正的杀手锏：自动驾驶安全架构 在发布最强车载运算芯片的同时，老黄还祭出了他这两年在汽车行业摸爬滚打所学到的最大成果：自动驾驶安全架构。这个架构相当于一个宣言，意味着英伟达将在硬件，软件，企业文化，研发逻辑等等方面全面拥抱汽车行业「 安全至上」 的准则。 除去计算芯片及算法软件平台（与 QNX 及 TTTech 合作）全面支持 ISO26262 中汽车电子安全标准的最高级别 ASIL-D 级之外，最让人眼前一亮的当属这个架构中的 VR 自动驾驶虚拟机：AutoSIM。 这个模拟器将英伟达的云端计算产品、车载计算产品以及虚拟现实技术结合在了一起。 在云端计算平台 NVIDIA DGX 中，英伟达设计了一套基于虚拟现实技术的驾驶环境模拟器，在模拟器中，开发者可以自由调节环境当中的各种元素，比如光照，道路周围环境，甚至是测试车辆的传感器布局以及覆盖角度等。 而针对模拟机当中的车辆，则支持两种模式： 软件在环植入模式（Software in the Loop）：这里指模拟机当中的车辆已完全虚拟的软件形式存在。因为 AutoSIM 也是基于 CUDA 架构，所以除了可以在模拟机中直接生成测试车辆外，AutoSIM 还能够将自动驾驶车辆终端中所使用的 DRIVE 平台算法直接植入到模拟机中进行验证。 硬件在环植入模式（Hardware in the Loop）：这里指模拟机当中的车辆可以通过外部硬件进行植入及控制。在发布会上，NVIDIA 的工作人员演示了用游戏手柄来直接控制模拟机中的车辆。通过这样的人为控制，模拟机可以实现各种特殊的测试场景，例如控制前车突然并线，紧急刹停等等。也可以直接在模拟器中检验车辆本身控制系统的表现。 AutoSIM 进一步完善了 NVIDIA 从云端到终端的自动驾驶运算能力：DRIVE XAVIER 终端算法及硬件控制系统都可以直接上传至云端的 … 继续阅读
我们总结了 2017 年自动驾驶行业变革趋势
说起今年的自动驾驶行业，可谓是充满了大新闻。如果要逐一总结大事件，那估计都能出本书了。但是我们还是试着在几千字的篇幅里把今年自动驾驶领域的几个趋势和热点事件做做解读。 传统车厂的反击 对于传统车厂来说，务实才是做生意的根本。大家都承认自动驾驶会是未来，不过发展自动驾驶的前提是不能影响现阶段的产品开发与销售。 很好的例子就是福特，他们在今年年初以十亿美元收购自动驾驶初创企业 Argo.AI，高调发展自动驾驶。结果其前 CEO Mark Field 却因过度强调科技转型、忽视现有产品而被董事会弹劾下台。新 CEO 上台后声明将推迟原先指定的 2021 年推出 L4 自动驾驶的计划。 在欧洲，一直十分重视自动驾驶的沃尔沃也将自己原定于今年启动的自动驾驶测试项目「Drive Me」 推迟到了 2021 年。可以说面对自动驾驶，传统巨头们已经从狂热渐渐追逐，变成了冷静规划。 不过可不要以为传统车企放弃了在自动驾驶领域的反击。他们把精力都放在了其最大优势：量产产品上。今年 7 月在巴塞罗那上市的新奥迪 A8 是一个强劲的反击信号：它是全球首款搭载了 L3 级别自动驾驶的量产车，可在不高于 60km/h 的速度下，在法律允许的区域内实现自动驾驶。（也有人认为奥迪 A8 只做到了 L2.5 级别）在我看来，新一代 A8 所承载的最重要意义是奥迪对于自动驾驶供应链的整合。除了搭载激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器之外，新 A8 自动驾驶的核心控制单元——由德尔福整合的 zFAS，对于控制器更是像一块强大的主板：集成了 Mobileye 的 EyeQ、NVIDIA K1 GPU 以及 Altera Cyclone FPGA 等各路芯片于一身。 新 A8 证明，不管是科技公司、Tier 1 供应商，还是芯片供应商，只要想让自己的自动驾驶的技术在量产产品上落地，最终还是要回到统一的汽车供应体系下。大家要一起与车厂合作，而不是各自为战。 除了 A8 之外，今年发布的凯迪拉克 Super Cruise，奔驰 Drive Pilot 等也都是非常成熟的半自动驾驶解决方案，这里不赘述了。感兴趣的可以看看我们另一篇总结文章：《2017，这几辆车让我们离自动驾驶更进一步》零部件供应商的转身 一直以来，汽车行业的 Tier 1 供应商们都给人一种闷声发大财的低调印象。不过今年他们的风格变了。 自动驾驶涉及到感知，地图，决策，控制等多个环节，纵使是 Tier 1，也不可能自己搞定一切，因此想要给车厂这个客户爸爸提供满意的解决方案就必须找别人合作。而这些合作伙伴中，又有很多行事高调且来自于汽车行业之外的科技公司。所以对于 Tier 1 们来说，不管是从技术体系、合作模式，还是宣传策略上，都面临着转型。 最直接的方式就是与科技公司结盟。在这一年中，你能数得出来的 Tier 1 巨头几乎都拉到了自己的盟友。博世和采埃孚联手英伟达和百度，大陆和德尔福则加入到了宝马、英特尔的阵营。 更有甚者，直接选择变身为科技公司。9 月份德尔福正式将自己的动力总成业务分拆，成为「 安波福」（Aptiv）和「 德尔福科技」 两家公司。其中安波福的定位就是一家聚焦于汽车前沿创新领域的科技公司。关于具体情况，可参考我们的文章《从德尔福分拆之后，安波福第一次面对媒体，他们说了什么？》从技术上讲，上述供应商也都与各自的盟友一同公布了成果。比如 博世在上海车展期间公布了与国内三大图商共同合作的云端路书 BRS，通过孵化器与更多初创公司合作。再比如 大陆的 CUbE 无人车 等等。 源于自身的供应商角色，以及对自动驾驶和整车开发的了解，Tier 1 供应商们在车厂和科技公司之间起到了非常重要的整合作用。现阶段，科技公司的自动驾驶技术——不管是硬件还是软件——最终得以在车厂项目中 SOP，都离不开 Tier 1 的功劳。因此我们在后续的分析中还会频繁看到他们的身影。 芯片公司的角力 说起今年自动驾驶领域最大的新闻，我觉得当属英特尔斥资 150 多亿美元收购 Mobileye。这样的手笔既说明芯片业的巨大价值，也说明芯片公司做自动驾驶的决心。 英伟达以及英特尔都已经在今年相继公布了了自己在自动驾驶领域的产品。今年，英伟达公布了其 Drive PX 旗下的最新产品 Xavier 以及未来的下一代产品 Pegasus，并基于 Xavier 分别联合博世以及采埃孚推出了车载 AI 超级电脑。关于英伟达产品的解析可以看我之前的文章：《GTC 2017 | 一篇文章看懂英伟达自动驾驶解决方案》英特尔方面，他们通过收购了 Altera 以及 Mobileye 获得了 FPGA 架构以及 EyeQ 芯片。据英特尔透露，Mobileye 的最新一代 EyeQ5 芯片能够提供每瓦特 2.4 DL TOPS（万亿次/每秒）的效能。这比英伟达公布的 Xavier 效能要高出 2.4 … 继续阅读
体验地平线智能驾驶产品——中国的芯片梦能在汽车上实现吗？
记得从 PC DIY 时代开始，自主研发计算芯片就一直是很多中国公司的梦想。那时候还没有「 科技媒体」 这个概念，我常常看的是一本名叫「 大众软件」 的杂志。其中经常会出现一些对「 中国芯」 研发情况的报道（多为 CPU），不过最后都是昙花一现，没能掀起什么波澜。 很多年过去了，虽然 AI 又一次把芯片炒热，但大家似乎已经默认，自研芯片是一个很难搞的事情。在多年摩尔定律的快速迭代与竞争下，连 AMD 这样的昔日明星也会被英特尔和英伟达等巨头压得翻不了身，更何况是国内的初创公司？ 所以当地平线这家做 AI，并专注于智能驾驶的初创公司对外宣称要自主研发计算芯片时，行业内自然是充满了质疑。今天他们终于正式发布了自己的芯片产品，「 中国芯」 这三个字又一次出现在了我的眼前。 自主研发的视觉处理芯片 地平线此次发布了两款芯片，均是以视觉感知处理为核心。分别为面向智能驾驶的「 征程」（Journey）系列处理器，以及面向智能摄像头的「 旭日」（Sunrise）系列。 在规格上，两款处理器都是基于地平线的第一代芯片架构：高斯，能够提供 1 TOPS 的计算性能，支持 1080p 30FPS 的画面解析，每帧可以对 200 个目标进行检测和识别。能耗为 1.5W。由地平线自主研发，台积电代工。 从功能上说，征程是一款支持 L2 级别驾驶辅助功能的后装 ADAS 处理器。并不是车规级的前装产品。 本周一 GeekCar 曾在地平线位于北京中关村总部的周边实际道路上体验了基于这款处理器的实车装载 DEMO。 这个 DEMO 装载在一辆比亚迪电动车上并配合了一个前置单目摄像头。车内的一台笔记本电脑上显示了系统对于摄像头所捕捉到的画面分析结果。在中关村附近的四环路上，这套系统可以准确地捕捉到画面中的车辆，行人，道路标示，车道线，红绿灯等。对颇具中国特色的快递三轮，外卖摩托也有很好的识别效果。 根据地平线的介绍，这套 DEMO 所使用的软件算法来自于他们开发的雨果平台，针对中国的架势环境做出了很多优化。值得一提的是，DEMO 只展示了 ADAS 中视觉感知与识别的部分，并没有假如感知之后预警与提示等执行层。 前装的产品做得怎么样了？ 可以看出，视觉芯片加上算法的核心竞争力使得地平线与 Mobileye 的产品逻辑非常相似。但是，坦率地讲，对于现在的汽车行业来说，只发布一个后装的 ADAS 产品肯定是不够的，前装自动驾驶才是我们正真正关注的点。 所以在专访地平线智能驾驶负责人余轶南博士时，我们重点问了这个问题。他告诉我们这次发布后装产品其实是有两个目的： 第一是切入国内庞大的后装市场，在中国后装市场还是非常有钱赚的。 第二则是向行业展示他们芯片的能力，为下一代前装的产品预热。 余轶南透露地平线下一代基于 FPGA 的伯努利架构前装处理芯片将于 2-3 年内在量产车型上上市。按照汽车行业整车研发周期的时间来推算，目前地平线应该已经在与车场合作量产车型的项目了。 地平线下一代的前装产品与 Mobileye 的 EyeQ 系列相似，都是专注于视觉感知的功能芯片。车厂需要将其整合进自己的域控制器当中（域控制器还包括决策控制芯片、UI 处理芯片等）就如同 Audi 的 zFAS 整合 EyeQ 芯片一样。因此从供应链的角度来说，地平线是一个 Tier 2 供应商，他们也在积极与中欧美日四大汽车产业的 OEM 和 Tier 1 合作。目前公布的伙伴包括长安、奥迪、博世等。 余轶南告诉我们地平线在汽车领域的目标就是与 Mobileye 对飙。他坦承 Mobileye 目前在前装领域有着丰富的经验。不过 AI 时代会给他们他们更多的机会来追赶。未来地平线的方案中也会搭载与 Mobileye 类似的 3D 解析以及辅助地图定位的路书采集技术。 在 GeekCar 看来，地平线作为中国的一家创业公司。其优势和重点还是在本土市场，尤其是希望大力发展智能驾驶功能的自主品牌。 自研芯片的机会 说起自己研发芯片的原因，余轶南给出的答案很简单：他们在创立地平线时发现市面上已有的芯片解决方案都无法很好的满足他们的软件算法要求，所以他们决定自己做。 「 当时市面上的通用处理器比如 CPU 或者 GPU，都不是专门为 AI 计算设计的，你如果想把他们的运算能力充分利用出来是很难的，一般的效率下能发挥 25%左右的能力就已经很不错了。而我们的芯片能够一直保持在很高的能力发挥效率（发布会给出的数字为 96%）」。 余轶南告诉我们。 「 在之前的半导体行业中，例如 CPU、GPU、DDR 这样的芯片，国外的公司在技术以及生态方面已经非常成熟了，并且自身进步也很快，所以我国自主研发的芯片除了在某些涉及国家安全的特殊领域之外都没有太多的应用。」 在被问道为什么现在这个时候适合做自研芯片时，余轶南说道。 「 而在 AI 领域的芯片上，大家相当于回到了同一起跑线上，那么我们中国的企业就有更多的机会了。另外从地域上来说，我们的方案对于中国的市场会有更好的适配，并且本土的政策也会给到我们更多的支持。」 正如余轶南所说，虽然目前的 AI 计算领域中，英伟达和英特尔这样的芯片巨头影响力还是很大。但是像谷歌这样的科技公司也已经公布了自己的计算芯片。 前段时间传出特斯拉由于能耗原因将放弃英伟达的解决方案，转而研发自己的自动驾驶芯片，更是为芯片领域加了一把火。余轶南也承认，特斯拉的新闻出现后，又有很多客户联系他们咨询芯片方案。 在今年 10 月，地平线公布了由英特尔领投的 A+轮融资。未来地平线的芯片产品有可能会由英特尔的晶圆厂来生产。在明年初的拉斯维加斯 CES 上，地平线也将联合 Intel 共同发布基于 FPGA 的前装 DEMO，对于众多汽车公司，这或许才是他们关注的重点。 事实证明，特斯拉对传统芯片巨头发起的挑战是一个强有力的信号：自动驾驶领域的芯片与算法竞争才刚刚开始。从这个角度来看，当初地平线选择自研芯片的道路虽然充满了挑战，但是同时也获得了更多的机会。或许 PC 时代的「 中国芯」 之梦，将来真的会在汽车上实现。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar … 继续阅读
百度李震宇：阿波罗不光是代码，是时候拿出些产品了
自今年上海车展上发布「 阿波罗」 计划之后，业内对百度提出的疑问从未间断，其中最重要的包括两点：「 开放」 以及「 落地」。在半年后的百度世界大会上，百度终于对这些疑问给出了回答。 两个汽车行业内的解决方案和一辆「 奇特」 的无人车 此次百度在汽车领域发布了两个产品，人车 AI 交互系统——Apollo 小度车载系统，以及适应中国市场、可量产的自动驾驶产品——Apollo Pilot。百度智能驾驶事业部总监李震宇表示，阿波罗平台不仅仅包括一行行代码，要想让智能驾驶真正实现，要拿出量产化的产品来。 GeekCar 之前的分析中就提到过：百度目前在汽车行业的定位还是供应商，因此在我们看来，百度发布的这两个产品，称之为「 解决方案」 倒是更合适一些： 1. Apollo 小度车载系统：提供了人车对话、人脸登录、疲劳监测、智能安全、AR 导航、车家互联、个性化服务和内容等核心 AI 功能。百度将车载应用场景与其基于云端的现有服务进行了打通。在现场演示视频中，这套系统可以在车内实现刷脸登陆、刷脸支付购买电影票、衔接家用智能音像的播放内容、通过智能家居打开车内空调等。目前，这套系统已经与一汽、奇瑞、北汽等 13 家车企达成战略合作，其中与四家车企的 8 款车型今年即可量产。同时，百度还将与一汽、奇瑞、现代、猎豹四家车企的下一代旗舰机型深度融合，最早在 2018 年实现量产。 2. 自动驾驶系统 Apollo Pilot：据百度智能汽车事业部总经理顾维灏介绍：「Apollo Pilot 是更安全、更经济、更舒适的自动驾驶产品，并且它更懂中国市场，具备海量的中国交通数据，能够针对中国的特殊路况提供自动驾驶服务，全面超越市面上现有的安全和驾驶辅助产品。」 其应用场景将包括乘用车，商用卡车及商用客车三个领域。百度与奇瑞基于此系统合作的 L3 级别自动驾驶车将在 2018 年上市。 除此之外，一个月前百度与金龙签署的合作，也在此次大会现场展示了初步成果——一辆没有方向盘的无人驾驶小型巴士。 之所以称这辆车奇特的原因有二，第一是她的名字：「 阿波龙」，取自阿波罗和金龙的名字组合。第二个是他的车身设计灵感，据金龙的负责人说，这辆车的车身设计来源于大黄鸭… 包括我在内，现场的人无不惊讶于传统车厂开脑洞的能力。 整车采用了碳纤维以及新型复合材料，并使用了承载式车身。车身内部带有一块大屏，搭载了 Duer OS 以及 Apollo Pilot 无人驾驶系统。在车身外侧配备有摄像头、激光雷达以及超声波雷达等无人车标配传感器，从而使得这辆车能够在园区或机场等特定场景下实现 L4 级别的自动驾驶。此车将于 2020 年量产。 金龙透露这两展示车是他们与百度在 100 多天的时间内设计研发完成的，而百度的工作人员也告诉我们，车上所用的技术并不仅仅来自于百度和金龙，还有 Apollo 计划中其他合作企业的技术。 可以看出在 Apollo 开放平台的宣传背后，百度其实还是在为主机厂提供着解决方案，并且这些解决方案中还会整合其他 Apollo 合作伙伴的技术。从发布信息来看，对百度解决方案十分感兴趣并已经达成量产意向的大部分还是自主品牌以及新造车企业，这符合这些车厂相对「 激进」 的做法，也给了百度足够的「 自由度」。 至于这些解决方案与 Apollo 平台的关系，李震宇解释道：「Apollo 是一个平台的概念，开放更多的是代码，参与者更多就是开发者。但是，现在 Apollo 小度车载系统和 Apollo Pilot，变成汽车工业界，偏上游产业链大家更愿意接受的一个产品。我们就是从互联网角度，去推动汽车产业发展，今天发布产品也是第一次，我们也是欢迎大家的反馈。」 开放的意义究竟何在？ 在专访的环节，今年从北汽加盟百度担任副总裁的邬学斌告诉我们，开放平台这样的定位虽然非常的互联网化，却吸引了很多汽车厂商的关注。来找他谈合作的传统车企（尤其自主品牌）太多，他都快忙不过来了。 另外，他也坦言，在公布 Apollo 计划前，百度内部对是否「 开放」 也有很大的争论，最后还是陆奇拍板决定开放，并说服了大家。在他看来，传统的汽车行业有 3 种商业模式，卖车、养车（包括修车，保险等）、车辆使用权的运营（包括租赁、共享出行等）。而在智能驾驶基础之上，在这 3 种模式之外还将再加上一个基于 AI 技术以及数据的智能服务商业模式。 对于百度来说，传统汽车的 3 种商业模式是他们不擅长的，所以他们只会专心去做第 4 种基于 AI 的智能服务。而这种模式对前 3 种传统商业模式及其产生的数据又有着很强的依赖性，因此，开放是走 AI 模式的必然选择。 有意思的是，我们在大会现场注意到，原来被百度命名为 BCU (Baidu Computing Unit）的参考硬件，已经被默默地改成了 ACU（Apollo Computing Unit），据说这个更改也是为了体现百度更开放的心态，因为 BCU 听起来还是像百度做的产品，而 ACU 这个名字就更像是全部 Apollo 伙伴可用的硬件了。 其实在我们看来，开放也好，ACU 也好，这都仅仅是一个表面意义上的象征。在中国，自主品牌与新造车势力的崛起，中国用户习惯及驾驶环境的特殊性等因素，给了百度会盟汽车行业的绝佳机会，但是如果无法给这些车企合作伙伴们提供足够有力的量产级别解决方案的支持，Apollo 平台只会是像三国时期的」 酸枣联盟「 一样，只有摇旗呐喊，没有实质进展。我想这也是行业内众多疑问的根本出发点。 令人高兴的是，百度在这次大会上展示的信息已经表现出他们对于 Apollo 平台产品化及量产化的决心，这应该是 Apollo 平台落地的开始。剩下的，就要等搭载这些产品的车真正上市后，再做检验了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
NVIDIA CEO 黄仁勋：就算 Tesla 用别家的芯片，我也一样会买 | GTC CHINA
NVIDIA 主办的 GPU 技术大会：GTC CHINA 于今天在北京举行，我们熟悉的教主老黄又再次站上了演讲的舞台。由于之前业内爆出了 Tesla 开始与 AMD 寻求合作共同研发自动驾驶芯片的消息。所以对汽车行业来说，老黄这次在 GTC CHINA 上的发言又多了几分重要性。 NVIDIA 的「 云算盘」 整个 GTC 的主题还是围绕 GPU 计算的范应用领域，所以老黄此次大会演讲重点突出的其实是 NVIDIA 产品在云计算中的运用。其中重点包括三个消息： 1. 公布 BAT 三家互联网巨头的云服务产品开始使用 NVIDIA AI 计算平台： 百度云、阿里云、腾讯云加在一起共覆盖了超过两亿的用户，这三家的云服务都将陆续更新到 NVIDIA 最新 Volta 架构的 V100 GPU。除此之外，华为、浪涛和联想三家 IT 公司的企业服务器解决方案中也将开始使用 NVIDIA 最新的平台。 2. 公布最新一代 AI 推理软件 TensorRT 3：TensorRT 是 NVIDIA 专门为其 GPU 产品所设计的 AI 计算加速器，且这个加速器具有可编程性，可方便不同开发者适配 AI 在不同领域内的应用（包括自动驾驶、机器人等）。有了 TensorRT 3 的加持，NVIDIA 最新 GPU 产品的速度可达到 CPU 的 40 倍。由于 TensorRT 是一种软件加速器，所以其成本也仅为 CPU 的十分之一。这个更新可以说就是瞄准了谷歌的 TPU 进行回击。 3. 公布 NVIDIA 的 AI 城市平台： 这个平台叫 NVIDIA Metropolis，此次发布新增了阿里巴巴和华为两家合作伙伴，并在平台中新增了 NVIDIA DeepStream SDK 软件开发套件。此平台相当于针对城市的大型数据中心，其主要目的是为了结合城市当中已有的超过 10 亿个的摄像头，NVIDIA 将与合作伙伴一起，把这些摄像头所捕捉到的数据信息更好地利用。 在中国这个超级互联网市场重点突出云计算服务是非常合理的选择，因为中国有着庞大的互联网用户群，也有着众多基于云计算提供互联网服务的巨头公司。他们的大型云端数据中心对计算芯片的需求量要远高于其它终端，NVIDIA 也自然希望自己的 GPU 产品能够尽可能多的占领这块市场。 对于自动驾驶而言，云服务也是至关重要。不管是百度的阿波罗计划，还是特斯拉的 Autopilot，背后都需要有强大且高效的云计算平台来负责数据运算，算法训练以及终端更新推送。而 AI 城市平台则可以为自动驾驶的基础设施，路况检测以及高精度地图等要素提供有力的支持。因此云计算的产品对于 NVIDIA 的自动驾驶解决方案来说也有着很深远的影响。 Drive AV：自动驾驶开发的软件包 说到自动驾驶，老黄这次也并没有把它落下。他在演讲中发布了 NVIDIA 自动驾驶平台当中的新成员 Drive AV（AV 应指 Autonomous Vehicle）。 刚看到上面这页 ppt 的时候，我一脸懵逼：NVIDIA 的自动驾驶平台不是叫 Drive PX 吗？那这个 Drive AV 又是什么？ 对此，老黄在之后的专访中解释道，NVIDIA 的自动驾驶平台统称为「Drive」。算上「Drive AV」 之后，一共包括四个部分，剩下三个分别为”Drive PX”、「Drive OS」、「DriveWorks SDK」。这四个部分呈现递进式的分工： Drive PX： 指的是 NVIDIA 自动驾驶平台的硬件部分，也就是 Drive PX … 继续阅读
你离 AI 自动驾驶专家，就差这一次直播了！
我相信我们 GeekCar 的粉丝一定都对 AI 和自动驾驶有一些理解，在你们的朋友圈子里肯定能算「 略懂」 吧？但是下周二我们打算在 GTC CHINA 2017 现场做一次直播，让大家都有机会能成为这个领域的专家！ 什么是 GTC？ GTC 是 GPU Technology Conference 的缩写，是 NVIDIA 举办的 GPU 技术与开发者大会。2009 年以来，NVIDIA 每年都会在硅谷举办一届 GTC。从 2015 年开始 NVIDIA 每年在中国、欧洲等地也举办了当地的 GTC 大会，其目的是为了进一步扩展当地的开发者资源。下周二和周三，GTC CHINA 2017 就将在北京国际饭店会议中心举行。 今年 5 月，GeekCar 曾去参加了硅谷的 GTC 2017，并在现场具体分析了 NVIDIA 的自动驾驶布局（点击这里阅读）。NVIDIA 作为人工智能计算芯片 GPU 的主要生产商，每年都会在 GTC 上发布最新的 GPU 产品以及 AI 研究成果。 在硅谷 GTC，老黄发布了基于 Volta 架构的数据计算中心 GPU NVIDIA Tesla V100，主要针对的是对人工智能非常重要的云计算。 上届的 GTC CHINA 2016 上面老黄公布了和百度的合作，双方后续在自动驾驶以及云计算领域更是成为了互相最重要的盟友。所以我们也非常期待今年的 GTC CHINA 老黄能够发布什么猛料。 GTC China 2017 上会有什么？ 除了 GeekCar 最关注的 AI 与自动驾驶领域之外，GTC CHINA 还会覆盖深度学习以及云计算等最新技术趋势。有意思的是这届大会 NVIDIA 将首次为国内开发者开设针对行业的深度学习培训课程。 这个课程名叫 DLI（Deep Learning Institute），主要针对开发人员、研究人员、数据科学家，提供零基础入门、初级和中高级课程。包含通用行业课程、汽车、医疗、机器人、媒体等行业课程。每个课程都是基于最新的 AI Framework、软件和 GPU，并且会包含动手实验的环节以便于学习者更好的掌握。 之前我也曾提前体验过这其中的部分零基础入门课程（我大学是学文的），对于一个小白来说还算是比较友好。如果你有兴趣成为真正的 AI 开发者的话，那可以去 www.nvidia.cn/DLI 这个网址看看。 不过话说回来，并不是所有人都想成为开发者。如果你只是像我一样，想要了解 AI 与自动驾驶的最新趋势，能在朋友圈中成为谈笑风生的专家的话，那还是来关注我们在 GTC China 的直播吧！ 直播平台：网易直播 直播时间：9 月 26 日上午 8:45-12:00 直播日程：9:00-11:00 NVIDIA CEO 黄仁勋现场演讲解读，11:00-12:00 GTC China 现场体验 去哪观看：直接识别下方二维码跳转至直播间 除了我们的直播之外，NVIDIA 也提供了老黄演讲的官方英语高清直播，大家也可以关注。 官方直播链接：http://nvda.ws/2xN4LGq 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
作为一家汽车供应商，采埃孚也玩起了「生态」
在中国互联网圈，「 生态」 这个名词可以说已经被用烂了。但是在远在德国的法兰克福车展上，「 生态」 又再次出现在了汽车供应商采埃孚（Z&F）的发布会上，和它一起发布的还有采埃孚的新愿景。 「 零」 事故与「 零」 排放 采埃孚的主要业务是传动与底盘技术以及主动和被动安全技术。他们做的变速箱产品可谓是享誉整个汽车圈。不过这样的业务布局也刚好处在了汽车电动化与自动驾驶发展趋势的变革中心：电动化会影响传动与底盘结构，而自动驾驶则会影响主动与被动安全。 为了拥抱这两个趋势，采埃孚在法兰克福车展上发布了它们的「 零」 愿景，也就是「 零」 事故（对应自动驾驶）与「 零」 排放（对应电动化）。用来展示这个愿景的是一辆名叫 Vision Zero 的概念车： 这辆车上搭载了几项采埃孚的最新技术，包括： Driver Distraction Assist：通过汽车座舱内的激光摄像头监视驾驶员的头部位置，这项技术能够识别驾驶员是否在驾驶过程当中分了神，并通过中控显示屏、声音以及安全带拉紧来向驾驶员发出警告。在必要时，系统还可以接管汽车转向的控制权，确保车辆的行驶安全。 Wrong-way Inhibit：这项技术可以帮助车辆避免驶入错误的车道。无论是出于何种原因，一旦有迹象表明驾驶员打开转向灯并转动方向盘从而行驶入错误道路时，系统就会介入。除了与上面的技术一样，向驾驶员发出警告外，系统还会通过大幅增加方向盘阻力来提醒驾驶者。如果驾驶者仍然驶入了错误道路，则系统会主动行驶至车道外侧，并通过制动让车辆刹停。 mSTARS：中文名叫做「 半拖拽臂式后悬架」。它其实是一个模块化的电驱动车辆后桥系统，其中集成了电机、两级单速正齿轮传动、差速器以及功率电子设备。这样的模块化设计能够方便车厂将一个量产车的平台更快速的电动化。并且它可以适配混动，燃料电池和纯电动车。mSTARS 可以提供 150kW 的动力输出，可以用在后轮来单独驱动车辆，也可以与四驱系统搭配，作为后驱提供动力。 具体演示，请看下面的视频： 一家汽车供应商的「 生态」 采埃孚的 CEO Dr. Stefan Sommer 表示：「 零事故和零排放只有在所有车辆都实现电子化、自动化和互联化的时候才能实现」。但是从上面的描述可以看出，采埃孚更侧重展示了整车架构中偏硬件的领域，而软件服务方面没有太多的提及。其实这才是采埃孚搭建生态的原因。 作为老牌汽车零部件供应商，采埃孚在整车硬件上的实力是不容置疑的，而在其它方面采埃孚则希望能够与生态内的合作伙伴一起补全自己的业务应用板块。 上面这张图是就是采埃孚公布的生态合作企业，这其中重点要介绍一下百度： 采埃孚在法兰克福车展最新公布了与百度的合作。不过这个合作并不意外：早在 7 月份的百度 Create AI 开发者大会上，百度就已经展示过由采埃孚提供的 BCU-MLOP2 参考硬件。（下图右）据说是由 NVIDIA 从中牵线促成了双方的合作。百度将提供自己的高精度地图、云计算以及人工智能相关的软件服务、NVIDIA 提供人工智能所需要的计算芯片、而采埃孚则提供具体汽车零部件的整合与生产落地。 在之后的专访中，Dr. Stefan Sommer 说：「 我们与百度这样的科技公司合作的重要目的之一是为了加快我们的行动速度。所以虽然百度在相关领域还有很多其它的合作伙伴，但是我们希望我们能够通过一种良性竞争的方式，让自己能够比他们行动得更快更好。包括我们与 NVIDIA 的合作，我们也有这样的考虑。」 「 此外，我们与百度的分工很明确，我们更关注的整车领域是百度无法自己做的，百度所关注的人工智能、云以及高精度地图业务也是我们不想去涉及的。双方互相补充，也就有更充足的合作动力。」 在被问及未来科技公司与汽车供应商谁将会做整合的问题时，Dr. Stefan Sommer 说到：「 我们对将来谁做整合持开放态度，对于采埃孚来说，我们重点还是关注在机械领域。比如未来自动驾驶时代，人工智能和大数据的应用会对车辆的硬件以及机械架构提出怎样的新要求。我们也很乐意于提供单独的模块，比如说电驱动模块或者是 Pro AI 盒子等一切能够满足客户需求的产品。」 除了百度之外，采埃孚生态中的其它企业定位也十分细分： Faurecia（弗吉亚）：专注车内座舱的汽车供应商，与采埃孚合作共同研发未来智能座舱技术。 Hella（海拉）： 专注于车灯以及传感器的汽车供应商，采埃孚与其合作重点关注摄像头和雷达系统。 ibeo：专注于激光雷达的公司，采埃孚买下了其 40%的股份，双方将共同研发激光雷达技术。 IBM 与 UBS：以 IBM 的区块链技术为基础共同研发汽车电子钱包技术（Car eWallet）。 ASTYX：专注通讯与传感器的公司，采埃孚收购了其 45%的股份，双方将共同研发超高频雷达传感器。 double Slash：一家德国的车联网公司，采埃孚收购了其 40%的股份。 e.GO Mobile：一家德国的电动出行工具厂商，采埃孚与其成立了合资公司，共同研发针对运输货物及人流的自动驾驶车。 生态背后是对汽车工业的专注 采埃孚的合作企业当中覆盖了传感器，车联网，电子技术，出行服务商等各个环节。但是就像 Dr. Stefan Sommer 所说，未来采埃孚还是会专注于他们最擅长的也是德国汽车工业最出名的机械领域。搭建生态的作用是为了能够扩展采埃孚的解决方案在各个汽车发展趋势下的应用。 在众多汽车供应商中，能够覆盖整车架构技术，同时还能自己搭建人工智能和云服务的巨头屈指可数。大部分供应商的核心竞争力还是关注在特定领域的解决方案上。对于这些供应商来说，面对汽车变革的来临，他们考虑的更多是如何能够持续稳固自己的核心竞争力，而不是借机争夺更高的地位。 到最后不管哪个供应商提供了哪样的技术，都还是需要有车厂来买单的。能够将自己的解决方案做到足够优质、足够稳定，并能灵活地适应不同客户与不同行业趋势的需要，才是供应商要考虑的首要问题。 或许也正是这种专注，才使得德国的汽车工业能够一直繁荣到今天。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。