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专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

本文作者:周翔 2017-01-16 18:37
导语:在自动驾驶汽车领域,有专门生产汽车的OEM厂商,也有一级供应商。英特尔相当于二级供应商:我们为一级供应商提供产品和技术。

雷锋网按:曾有段时间,计算机芯片制造商对汽车电子毫无兴趣。但是时代变化的太快,自动驾驶汽车以及人工智能已经起飞,如今汽车也会产生海量需要在云端处理的数据,开始需要强大的计算能力。这也是为什么英特尔会对自动驾驶感兴趣。

英特尔正在推进AI、计算机视觉、5G无线连接、信息娱乐中心等前沿技术在汽车上的应用。在CES 2017上,英特尔发布了旗下首款5G基础芯片,这款芯片将会用于自动驾驶汽车的无线连接。此外,英特尔也正在与宝马合作,并且还收购了地图公司Here的一部分股权。

Doug Davis是英特尔自动驾驶部门的副总裁兼总经理。VentureBeat在CES大会上对其进行了采访,雷锋网在不改变原意的基础上,对采访内容进行了整理和编译。

VB:VentureBeat,Davis:Doug Davis

专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

Doug Davis:英特尔自动驾驶部门负责人

VB:今年对自动驾驶汽车来说是很重要的一年,您有哪些消息要宣布呢?

Davis:我们成立了名为Intel Go的新品牌。它很好的诠释了我们在自动驾驶领域正在做的工作。本周,我们还推出了一个5G开发平台,从Atom系列到Xeon系列都包括在内。这个平台基于FPGA(现场可编程门阵列),它让开发者从现在开始就能够为汽车开发5G应用。我们还提供了软件开发套件,让开发者能够在汽车本地和云端的测试程序。

此外,我们还发布了全球首款5G调制解调器(实际上并不是真正意义上的首款,详见雷锋网报道《英特尔推首款5G调制解调器,支持6GHz以下频段和毫米波频段》),样品将会于今年下半年推出。

VB:所有无人驾驶汽车都需要5G吗?

Davis:我不会说没有5G就做不出自动驾驶汽车。目前,很多已经上路的自动驾驶汽车使用的是4G LTE技术。但是如果我们看看主流的OEM厂商,它们都将2021年作为自动驾驶汽车的时间节点。对比5G的商用时间表,你会发现它们非常接近。

当自动驾驶真正开始普及的时候,我们将从司机变成乘客的角色。作为乘客,不需要驾驶汽车,我们就空出了很多时间来,这个时间可以用来工作、购物、或者看我们最喜欢的节目。5G宽带将能够支持端到端的人工智能,这对自动驾驶汽车来说是必要条件。此外,它还能够提供汽车在线娱乐所需的宽带,并可以支持所谓的“V-to-X(车到X)”,比如车与车、车与基础设施、车与行人之间的通信。

主流的自动驾驶车队开始普及的时间与5G商用的时间如此接近,我们认为将这两者结合在一起将会有更大的想象空间。当然,同时我们也将看到一系列基于4G的技术进展。

专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

CES 2017 英特尔展台

VB:在自动驾驶汽车领域,黄仁勋(英伟达CEO)说英伟达在三年前就开始布局了。

Davis:但是目前我们已经有了5G开发平台,你能够将这个平台置入汽车内,并进行相关的开发工作。这些都需要一个较长的开发周期。

VB:英伟达已经推出了好几款用于汽车领域的超级计算芯片。英特尔的路线图呢?什么样的芯片又将会成为英特尔在这一应用领域的主打芯片呢?

Davis:当我们考虑自动驾驶时,考虑的不仅仅是一块芯片,自动驾驶汽车需要人工智能的支撑。为了让这些自动驾驶汽车顺利上路,特别是要让自动驾驶汽车被大众消费者接受,你需要在数据中心建立一个驾驶行为的模型,而训练这种模型需要海量的数据。被训练后的模型将会根据数据进行推断,并决定汽车的驾驶行为。同时,汽车在行驶过程中也会收集大量数据,然后传送回数据中心。

数据中心、网络基础设施以及汽车,都是在提供解决方案时需要考虑的重要因素,如何将这些因素连接起来非常重要。在这些数据中心里,使用的基本都是英特尔的Xeon、Xeon Phi FPGA系列。当然,针对特定的算法我们也会推出特定的设备,就像我们在Nirvana(英特尔2016年收购的一家机器学习公司)做的那样。看看网络基础设施领域发生的变化:具有特定功能、软件定义的网络正在虚拟化。我们正利用Xeon技术通过Atom为这一变化提供支持。

专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

人人都在谈论全自动驾驶汽车,但是想要从目前仍处于辅助驾驶阶段的L3提升到L4和L5,还有很长一段路要走。不过,我们有能够支撑这一能力的产品。从计算的角度出发,我们有支持辅助驾驶的Atom,也有支持全自动驾驶的Xeon。另外,FPGA也将扮演重要角色,而我们也具备相应的FPGA规模化技术。此外,我们也谈论了很多关于连接通信部分在汽车领域的应用。

当我们综合考虑这些事情的时候,不能单单只考虑芯片,重要的是实现端到端的人工智能的能力。如果你想想我刚才所提到的一切,除了英特尔,没有哪一家公司能够覆盖如此多的产品线。

VB:自动驾驶市场上的玩家有汽车制造商、零部件供应商、以及各种初创公司。英特尔目前主要与哪一方合作?还是说都已经建立了合作关系?

Davis:在自动驾驶汽车领域,有专门生产汽车的OEM厂商,也有一级供应商,通常为汽车厂商提供计算元件。英特尔相当于二级供应商:我们为一级供应商提供产品和技术。这就是我们在业界所扮演的角色。

我们也很注重与OEM厂商之间的合作关系。对于已经有合作关系的厂商,如果他们愿意公开,我们也会非常高兴。我们已经说过与宝马和百度之间的合作。德尔福最近也已经承认正在和我们合作:一起致力于为OEM提供解决方案。今天,所有正在开发中的不同的自动驾驶汽车,超过200种都是基于英特尔的技术。我们已经与很多OEM厂商以及一级供应商达成协议,但是我们尊重他们的意愿,除非他们自己愿意公开。

VB:我曾经和ARM的人聊过,他们认为生态系统正在发生重大改变。在微型控制器时代,它们的职能划分都很具体,比如专门负责刹车的芯片,这些一家供应商就能搞定。但是如今现在需要的是更通用的的计算芯片和软件。

Davis:显然,一直到最近我们关注的焦点都围绕着信息娱乐系统。在过去的几年里,我们也辅助驾驶和自动驾驶技术领域做了很多工作,但是信息娱乐是非常有趣的领域。我们一直在倡导这样一条技术路线图:将各种不同的功能都整合到我们的微芯片中。

仪表盘的中间有块屏幕当作中控,并集成了娱乐和导航功能。而仪表盘、后视镜、以及后座的娱乐系统都将会变成一块块屏幕。我们一直在倡导,为什么不将这些系统都集成在同一块微芯片上运行呢?这样既可以保证系统的鲁棒性和可靠性,又能够将所有的工作负载虚拟化,然后通过这块芯片来处理。

专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

Intel Go 平台

如果你有机会去德尔福的展台,他们用我们的Atom 3900处理器做了一个很棒的演示。他们有一个驾驶舱,里面有基于Apollo Lake处理器的信息娱乐系统和仪表盘。你会发现,在重启信息娱乐系统时,仪表盘是不会受到影响的,尽管你重启的是整个信息娱乐系统。如果系统出现bug,它也仍然有能力保持必要的性能,你不会因此丢失仪表盘信息。

这是一个很棒的演示,他们用同一个芯片来同时驱动7块屏幕。他们有一个很酷的驾驶舱,里面有仪表盘、信息娱乐系统以及一个小的时钟显示屏。每一个显示部件都是由两块屏幕组成,顶部的屏幕是完全透明的,因此仪表盘是三维效果的。此外、信息娱乐平台以及时钟显示也都是三维,而仪表盘看起来就像是物理实体。

VB:您已经宣布和宝马达成合作了。

Davis: 英特尔、宝马和Mobileye将在宝马的展台举行一个发布会,我们将谈论在过去的6个月里取得的进展。最开始的时候,我们的目的就是搭建一个最先进的平台,并且让整个业界都可以使用。我们所做的工作并不局限于宝马,而且我们也一直在提升平台的性能。

目前,我们有19个不同的项目正在同时进行,并且有40辆汽车已经上路测试,这已经是相当大的数量了。对于6个月的时间来说,这已经算得上很大的进展了。

专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

Intel Go 平台

我们已经入股Here,并正和Here一起合作,目前主要有两方面。第一个是数据中心的技术和能力,他们能够创建、传送、更新高分辨率地图,并将这种技术成功地部署到车辆上。从英特尔的角度来说,创建和优化数据中心,以及如何将地图信息通过网络服务提供商加载到汽车上,都是很有用的技术。

在数据中心里,Here存储了几乎所有地方的高清地图。但是如果你只在拉斯维加斯附近驾驶,那么你不需要整个地球的地图。这些汽车根据它们的地理位置接受更新也就变得更可行。如果你从拉斯维加斯开到凤凰城,那么你的汽车将会根据你的旅程更新地图。这种通过网络部署地图的方式非常重要,我们将和Here一起合作,了解如何构建并提供这些地图,以及汽车下载并使用地图的方式。另一方面则是和OEM厂商合作,帮助他们把地图集成到自动驾驶汽车中去。

专访英特尔自动驾驶部门负责人:为何不惧英伟达?

松下概念版自动驾驶汽车内部图

VB:在如此多的创业公司的参与下,您觉得自动驾驶这个生态会是一个多大的市场?英伟达曾宣称,仅仅在AI领域,他们就与超过1500家创业公司达成了合作,其中很多都是汽车相关。

Davis:其实AI在各种不同的领域都已经被广泛运用,比如医疗保健、制造、药物开发等等。我们正在将端到端的人工智能业务打造成一家公司。汽车作为复杂同时又是日常必需的工业产品,人工智能将大有用途。

我不知道确切的数字,也没有听到过这样的数字。但是很明显,AI在业界目前是非常火热的领域。在这个领域已经涌现了很多创业公司,也出现了很多进展。我认为在这个领域还会有很多资金涌入,虽然AI已经有很长的历史,但是商业化才刚刚开始,因为我们正在达到AI应用与数据中心的计算和存储成本的平衡点。感谢摩尔定律,以及芯片成本的大幅降低,让我们有能力为了这些解决方案部署足够多的计算芯片和存储空间。

AI的再次兴起其实是不同领域的科技发展共同导致的结果,除了硬件,也包括软件部分。它比较像物联网。物联网看似一夜爆红,但是其实已经有了20年的发展历程。只不过如今计算、连接、传感器成本的降低,使得物联网在经济上变得可行了。

via VentureBeat(雷锋网编译,未经许可不得转载)

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