當(dāng)一輛汽車以120km/h飛馳時(shí)，每0.1秒的決策延遲就意味著3.3米的“生死距離”。而現(xiàn)在，自動(dòng)駕駛車輛能在毫秒間完成剎車、變道甚至緊急避障——這背后，是算力在無(wú)聲地重塑人類出行方式。

感知系統(tǒng)

自動(dòng)駕駛汽車依賴激光雷達(dá)、攝像頭等多源傳感器實(shí)時(shí)采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大的算力來(lái)快速處理和分析，以識(shí)別道路、車輛、行人、交通標(biāo)志等信息。

視覺(jué)處理是自動(dòng)駕駛中最耗費(fèi)算力的部分之一，占到全部算力需求的一半以上。這種超強(qiáng)算力讓汽車具備了“火眼金睛”，能在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成環(huán)境感知，確保安全性和可靠性。

決策與規(guī)劃

感知只是第一步，如何基于感知結(jié)果做出最優(yōu)駕駛決策才是真正的挑戰(zhàn)。這需要復(fù)雜的算法和模型來(lái)處理，強(qiáng)大的算力可以確保系統(tǒng)快速做出準(zhǔn)確的決策，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的交通場(chǎng)景。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)其他交通參與者的行為，例如判斷前方車輛是否會(huì)變道、行人是否會(huì)突然橫穿馬路等。這要求算力不僅要快，還要聰明。

某公司自動(dòng)駕駛系統(tǒng)利用云端與車端協(xié)同計(jì)算，通過(guò)強(qiáng)大的GPU和TPU集群訓(xùn)練模型，并在車載端實(shí)時(shí)推理。這種算力分配模式既保證了決策速度，又能不斷優(yōu)化算法，適應(yīng)多樣化的駕駛場(chǎng)景。

仿真與測(cè)試

實(shí)際道路測(cè)試成本高昂且存在風(fēng)險(xiǎn)，而高性能計(jì)算可以構(gòu)建虛擬環(huán)境，模擬數(shù)億公里的駕駛場(chǎng)景。

通過(guò)超級(jí)計(jì)算機(jī)運(yùn)行的高精度仿真，工程師能快速驗(yàn)證算法，發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。

如某平臺(tái)利用其芯片，每秒可渲染海量3D場(chǎng)景，模擬極端天氣、夜間駕駛等條件。這種“數(shù)字孿生”技術(shù)大幅縮短了開發(fā)周期，也為自動(dòng)駕駛的安全落地提供了保障。

展望未來(lái)，隨著前沿技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)或許能像人類一樣靈活應(yīng)對(duì)任何復(fù)雜場(chǎng)景，甚至實(shí)現(xiàn)真正的“零事故”愿景。當(dāng)然，這還需要軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，以及法規(guī)、倫理等多方面的支持。

總的來(lái)說(shuō)，算力是自動(dòng)駕駛的“心臟”，賦予了它感知、思考和行動(dòng)的能力。從感知到?jīng)Q策，從仿真到落地，算力的每一次躍升都在推動(dòng)自動(dòng)駕駛從科幻走向現(xiàn)實(shí)。

或許有一天，人類駕駛會(huì)像手動(dòng)擋一樣成為“復(fù)古體驗(yàn)”——而這一切，取決于更強(qiáng)大的“數(shù)字司機(jī)”。

本文轉(zhuǎn)自：飛拓?cái)?shù)智