自動(dòng)駕駛汽車(chē)（AV）的承諾是，其將比人為控制的車(chē)輛安全得多，并大幅減少事故的發(fā)生。它需要眾多技術(shù)的支持，才能在沒(méi)有駕駛員駕駛的情況下運(yùn)行，這些技術(shù)包括攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)、超聲波、車(chē)輛對(duì)一切（V2X）和全球定位系統(tǒng)（GPS）等。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的最終目標(biāo)是提供一輛無(wú)需人為干預(yù)的，可以在所有道路類(lèi)型、所有環(huán)境（城市、鄉(xiāng)村）和所有天氣條件中行駛的全自動(dòng)汽車(chē)——但實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)還需要一些時(shí)間。在此之前，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動(dòng)駕駛汽車(chē)將橫跨整個(gè)技術(shù)領(lǐng)域不斷演進(jìn)，沿著國(guó)際自動(dòng)機(jī)工程師學(xué)會(huì)（SAE International）規(guī)定的自動(dòng)駕駛級(jí)別一步步向上發(fā)展，從L1級(jí)一直提升到L5級(jí)。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一是車(chē)載傳感器，它使汽車(chē)能“看清”道路，并幫助汽車(chē)了解周?chē)l(fā)生的事情——在大多數(shù)情況下，這種感測(cè)能力比任何人所能做到的都要好。自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要能分辨其前進(jìn)途中出現(xiàn)的人或物，并識(shí)別出道路系統(tǒng)的各項(xiàng)特征，同時(shí)要不斷去應(yīng)對(duì)各種交通問(wèn)題和我們每天在路上要處理的其他挑戰(zhàn)。為了邁過(guò)這些發(fā)展障礙，自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要用到攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)和紅外線(xiàn)等一系列技術(shù)。

隨著我們從L1級(jí)向L5級(jí)自動(dòng)駕駛發(fā)展，傳感器的數(shù)量會(huì)大規(guī)模增長(zhǎng)，為了處理傳感器所帶來(lái)的不斷增加的數(shù)據(jù)帶寬，我們需要大幅提升處理能力。這將確?？梢詫?duì)全世界交通領(lǐng)域內(nèi)正在發(fā)生的事情進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息提取和更新。處理能力是自動(dòng)駕駛汽車(chē)一個(gè)至關(guān)重要的組成部分，它的重要性不容低估，當(dāng)我們討論傳感器及其在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的應(yīng)用時(shí)，也應(yīng)該將處理能力考慮在其中。

強(qiáng)大的功能帶來(lái)出色的處理能力
當(dāng)一輛新車(chē)面世時(shí)，許多人都想知道引擎蓋下面有什么。對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，更重要的是要知道后備箱里有什么，因?yàn)槿缃裉幚砟芰ν鶅?nèi)置于后備箱中。整車(chē)廠(chǎng)（OEM）必須為其車(chē)輛配備必要的技術(shù)，以確保所有ADAS和自動(dòng)駕駛功能都能按照其設(shè)計(jì)來(lái)執(zhí)行。圖形處理器（GPU）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）將在這一發(fā)展過(guò)程中扮演關(guān)鍵的角色。

GPU已經(jīng)允許汽車(chē)制造商將多個(gè)攝像頭的數(shù)據(jù)流拼接在一起，以創(chuàng)建360度汽車(chē)環(huán)繞視圖。NNA則可以支持多核人工智能（AI）芯片進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)道路標(biāo)志識(shí)別、行人檢測(cè)和自動(dòng)駕駛等功能。隨著開(kāi)始整合大量的傳感器，移動(dòng)出行將在未來(lái)10到20年迅速向自動(dòng)駕駛邁進(jìn)。下面讓我們來(lái)了解一些傳感器系統(tǒng)，它們將助力全自動(dòng)駕駛汽車(chē)成為現(xiàn)實(shí)。

攝像頭
多年來(lái)，攝像頭一直是汽車(chē)中的主要設(shè)備，其首要功能就是在倒車(chē)時(shí)提供更好的視野。除了現(xiàn)在各地區(qū)的行業(yè)機(jī)構(gòu)強(qiáng)制要求的倒車(chē)攝像頭之外，攝像頭也正在成為強(qiáng)化ADAS功能的基本要求，以及自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵要素。攝像頭可以作為汽車(chē)的眼睛，以類(lèi)似人眼的方式觀(guān)察道路上的各種細(xì)節(jié)。更高的分辨率意味著可以從更遠(yuǎn)的距離探測(cè)目標(biāo)，并了解其情況。由于攝像頭是唯一能夠檢測(cè)顏色的傳感器，因此它們是實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)燈檢測(cè)、道路標(biāo)志讀取等功能的基本要素。它們可以輔助自適應(yīng)巡航控制和緊急制動(dòng)功能，也可以作為自動(dòng)化解決方案中的主傳感器。

激光雷達(dá)
激光雷達(dá)（LIDAR，Light Detection and Ranging，光探測(cè)和測(cè)距）幾乎在每一輛進(jìn)行測(cè)試的自動(dòng)駕駛汽車(chē)上都可以找到。激光雷達(dá)旨在提供一個(gè)完整的360度全景視圖，它使用激光脈沖以三維“點(diǎn)云”的形式實(shí)現(xiàn)車(chē)輛周邊環(huán)境的可視化。該技術(shù)已經(jīng)極為成功地幫助許多整車(chē)廠(chǎng)將自己在自動(dòng)駕駛汽車(chē)方面的雄心壯志付諸實(shí)踐。它的功能足夠強(qiáng)大，可以獨(dú)立工作；它的功能也非常全面，可以與其他傳感器配合使用。還可以使用多個(gè)激光來(lái)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的自動(dòng)駕駛汽車(chē)功能。目前在自動(dòng)駕駛汽車(chē)系統(tǒng)中，激光雷達(dá)還是一個(gè)昂貴的選擇，許多公司正致力于降低其成本，從而使汽車(chē)制造商可以在中檔和高檔車(chē)型中使用。

雷達(dá)
雷達(dá)已經(jīng)在飛機(jī)上使用了數(shù)十年，不過(guò)它很快就會(huì)成為未來(lái)移動(dòng)出行領(lǐng)域一項(xiàng)必不可少的技術(shù)。攝像頭和激光雷達(dá)很適合觀(guān)察汽車(chē)的周邊環(huán)境，而雷達(dá)在檢測(cè)被自然或人造障礙物阻擋的運(yùn)動(dòng)物體方面則格外有用。例如，當(dāng)鹿隱藏在樹(shù)的后面時(shí)，肉眼是無(wú)法看到的，但是雷達(dá)可以探測(cè)到鹿的存在，并顯示警告或自動(dòng)減速以防止發(fā)生碰撞。雷達(dá)往往采用窄聚焦的遠(yuǎn)程波束或大面積的低頻波束，來(lái)探測(cè)汽車(chē)前方周邊區(qū)域中的物體。雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)在于能及早地探測(cè)到物體并了解其速度和方向。這對(duì)于預(yù)測(cè)車(chē)輛視野中其他交通參與者的移動(dòng)路徑至關(guān)重要。

聲吶
潛艇依靠聲吶技術(shù)來(lái)探測(cè)海洋，并避免與船只、動(dòng)物及其他潛艇發(fā)生碰撞?，F(xiàn)在，這項(xiàng)技術(shù)以傳感器的形式進(jìn)入了移動(dòng)出行領(lǐng)域，該傳感器可以通過(guò)檢測(cè)反射聲波來(lái)確定物體相對(duì)于車(chē)輛的位置。這對(duì)于確定行人在人行橫道上的位置非常有用，甚至可以發(fā)現(xiàn)潛藏在附近的小動(dòng)物。和雷達(dá)一樣，該技術(shù)也可以在各種環(huán)境條件下檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體。

紅外線(xiàn)
紅外傳感器在手機(jī)和其他電子產(chǎn)品中很常見(jiàn)，可以提高圖像質(zhì)量、人臉識(shí)別能力，以及其他多項(xiàng)特性。自動(dòng)駕駛汽車(chē)也可以使用紅外傳感器，而且很可能是與其他技術(shù)結(jié)合使用。例如，如果用紅外傳感器構(gòu)建一個(gè)熱成像攝像頭，那么紅外線(xiàn)就可以幫助車(chē)輛在雨、霧、塵土和煙霧等環(huán)境中看得更清楚。這一功能幾乎可以使路上行駛的每一輛汽車(chē)在雨天和霧天受益，而且還可以造就令人難以置信的機(jī)會(huì)使自動(dòng)駕駛汽車(chē)不受塵土或煙霧的干擾。請(qǐng)想象一下，當(dāng)急救人員使用這種車(chē)輛時(shí)將擁有多么大的優(yōu)勢(shì)。

移動(dòng)出行的未來(lái)
Imagination的嵌入式GPU可以提供市場(chǎng)領(lǐng)先的性能、低功耗和小尺寸等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)可以支持行業(yè)最新的應(yīng)用編程接口（API）。這些優(yōu)勢(shì)使我們的IP非常適合于滿(mǎn)足汽車(chē)行業(yè)所需的高性能，即使是支持多個(gè)屏幕。我們的GPU還可以為未來(lái)基于ADAS的計(jì)算應(yīng)用提供其所需的GFlops（每秒十億次浮點(diǎn)運(yùn)算）級(jí)別的處理能力。

數(shù)據(jù)堂自有數(shù)據(jù)集的“智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案”中掌握著駕乘人群的行為數(shù)據(jù)，不僅包含駕駛員行為標(biāo)注數(shù)據(jù)50種動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別數(shù)據(jù)，103282張駕駛員行為標(biāo)注數(shù)據(jù)等，還包1300萬(wàn)組人機(jī)對(duì)話(huà)交互文本數(shù)據(jù)，245小時(shí)車(chē)載環(huán)境普通話(huà)手機(jī)采集語(yǔ)音數(shù)據(jù)。不管是街景場(chǎng)景數(shù)據(jù)，駕駛員行為數(shù)據(jù)，還是車(chē)載語(yǔ)音數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)堂基于Human-in-the-loop智能輔助標(biāo)注技術(shù)”和豐富的AI數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)及完善的項(xiàng)目管理流程，支持智能駕駛場(chǎng)景下駕駛艙內(nèi)、艙外的圖像、語(yǔ)音數(shù)據(jù)采集任務(wù)，輔助智能駕駛技術(shù)在復(fù)雜多樣的環(huán)境下更好的感知實(shí)際道路、車(chē)輛位置和障礙物信息等，實(shí)時(shí)感知駕駛風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)智能行車(chē)、自動(dòng)泊車(chē)等預(yù)定目標(biāo)。對(duì)于智能駕駛而言將是其他企業(yè)難以企及的優(yōu)勢(shì)。

無(wú)論是為了避免與另一輛突然停住的汽車(chē)相撞而剎車(chē)，還是防止駕駛員偏離車(chē)道，視覺(jué)系統(tǒng)都可以挽救生命，并避免產(chǎn)生高昂的維修費(fèi)用。但它們也需要足夠的處理能力，以確保所有車(chē)載傳感器的功能都得到充分利用

審核編輯黃宇