當(dāng)一輛汽車以120km/h飛馳時，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，是算力在無聲地重塑人類出行方式。

感知系統(tǒng)

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

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

視覺處理是自動駕駛中最耗費算力的部分之一，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”，能在毫秒級時間內(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)對復(fù)雜的交通場景。

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

某公司自動駕駛系統(tǒng)利用云端與車端協(xié)同計算，通過強(qiáng)大的GPU和TPU集群訓(xùn)練模型，并在車載端實時推理。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)多樣化的駕駛場景。

仿真與測試

實際道路測試成本高昂且存在風(fēng)險，而高性能計算可以構(gòu)建虛擬環(huán)境，模擬數(shù)億公里的駕駛場景。

通過超級計算機(jī)運行的高精度仿真，工程師能快速驗證算法，發(fā)現(xiàn)潛在問題。

如某平臺利用其芯片，每秒可渲染海量3D場景，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，也為自動駕駛的安全落地提供了保障。

展望未來，隨著前沿技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛系統(tǒng)或許能像人類一樣靈活應(yīng)對任何復(fù)雜場景，甚至實現(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。

總的來說，算力是自動駕駛的“心臟”，賦予了它感知、思考和行動的能力。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自動駕駛從科幻走向現(xiàn)實。

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

本文轉(zhuǎn)自：飛拓數(shù)智