谷歌：高端芯片驅(qū)動(dòng)力不在PC或手機(jī)，而是自動(dòng)駕駛汽車

　　編者按：本文源自谷歌自動(dòng)駕駛汽車部門的硬件工程師Daniel Rosenband在加州舉行的國際高性能微處理器研討會(huì)(Hot Chips)上所作的演講。會(huì)上許多演講都是關(guān)于先進(jìn)半導(dǎo)體的前景發(fā)展，因?yàn)楝F(xiàn)在阻攔電子設(shè)備發(fā)展的不再是電腦或智能手機(jī)，而是半導(dǎo)體芯片。半導(dǎo)體芯片能輔助汽車執(zhí)行自動(dòng)駕駛的人工智能算法，能運(yùn)行機(jī)器視覺軟件幫助汽車辨別行人或自行車。

　　Google在初期的自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域一直扮演著領(lǐng)頭羊的角色。自動(dòng)駕駛汽車不僅引領(lǐng)了人工智能與機(jī)器視覺軟件的革新，還推動(dòng)了半導(dǎo)體芯片技術(shù)與硬件系統(tǒng)的進(jìn)步。

　　不過，Google只是眾多推動(dòng)3300億美元芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公司中的助攻之一。像特斯拉、本田、寶馬、沃爾沃、奔馳和福特這樣的汽車廠商，亦在開發(fā)旗下的自動(dòng)駕駛汽車。Uber稱其將在匹茲堡測(cè)試100輛自主開發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車;而通用汽車與Lyft亦稱將于年底開展自動(dòng)駕駛出租車的測(cè)試。

　　Google的自動(dòng)駕駛汽車在DARPA 機(jī)器人汽車挑戰(zhàn)賽中已小有成績

　　自動(dòng)駕駛是芯片發(fā)展的動(dòng)力

　　Tirias Research的分析師Kevin Krewell稱自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)是半導(dǎo)體芯片發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。“基于深層學(xué)習(xí)的車載導(dǎo)航不同于其他高性能計(jì)算工作，是一種全新的計(jì)算方式，一種基于全新方式的構(gòu)架。”他說，這便是為什么Intel花了3.5億美元收購了人工智能公司Nervana。

　　如果半導(dǎo)體芯片能滿足功能需求，其他配套系統(tǒng)亦能跟上，這將大大有益于自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展。且自動(dòng)駕駛汽車每天有5%的工作時(shí)間用于系統(tǒng)休息的話，自動(dòng)駕駛汽車毫無疑問會(huì)更安全。Rosenband稱每年有120萬人死于車禍。

　　“一個(gè)城市的人口也不過這么多，而車禍卻帶走了他們的生命。僅僅在美國，每年就有3.5萬人死于車禍。這相當(dāng)于每天墜毀了一架客機(jī)。我們需要重新審視一下這個(gè)問題。”

　　自動(dòng)駕駛汽車使得盲人以及其他身體殘疾人士也能坐到駕駛位上了，但要打造一款真正能上路行駛的自動(dòng)駕駛汽車，我們的技術(shù)儲(chǔ)備仍不夠充足，道阻且長。不久前，一位駕駛員激活了特斯拉自動(dòng)駕駛功能，而自動(dòng)駕駛系統(tǒng)沒能發(fā)現(xiàn)前方的卡車導(dǎo)致了駕駛員在車禍中身亡。

　　即便如此，各投資公司仍認(rèn)為這是一項(xiàng)有前景且更安全的技術(shù)。Rosenband表示，“我們可以改變?nèi)藗兊纳?rdquo;。

　　為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就必須在人工智能與機(jī)器視覺上取得前所未有的突破。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)要足以應(yīng)對(duì)各式各樣的問題，比如變化莫測(cè)的交通狀況、擁擠的行人與亂入的自行車。這對(duì)系統(tǒng)芯片的處理能力有著極高的要求，且系統(tǒng)最后的處理方式不能傷害任何一方。

　　“在高速路上行駛時(shí)，我突然意識(shí)到我們處理問題要有始有終：我們?nèi)绾尾拍荛_發(fā)一個(gè)完全自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)?”

　　完全自動(dòng)駕駛在硬件上需要具備哪些條件?

　　在一個(gè)理想化的自動(dòng)駕駛環(huán)境里，系統(tǒng)要能在指定地點(diǎn)接人，并將其安全送至目的地。Google開發(fā)的自動(dòng)駕駛原型車沒有方向盤，能以40km/h或更低的速度通過居民區(qū)。它采取的是自我保護(hù)的駕駛策略，在駛?cè)胧致房谇皶?huì)等待1.5秒。除此之外，該車還能計(jì)算發(fā)生危險(xiǎn)的可能性。

　　Daniel Rosenband，谷歌的硬件工程師

　　車輛需要知道其自身位置、周圍環(huán)境、周圍物體在做什么以及車輛該如何移動(dòng)。而要滿足這些要求需要大量的地圖數(shù)據(jù)與傳感器。為了獲得車輛周圍360度實(shí)景，Google采用的是Lidar雷達(dá)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能360度旋轉(zhuǎn)掃描周圍環(huán)境，從而生成車輛周圍環(huán)境的3D模型。該模型可顯示不同物體的距離與其速度。

　　Rosenband稱，Google下一代原型車的運(yùn)算能力將是2015年原型車的4倍。它將裝配一片多用途芯片或一片能處理自動(dòng)駕駛汽車問題的定制芯片。而在這100mm2的芯片上要能進(jìn)行每秒50萬億次運(yùn)算。

　　“這是一個(gè)十分龐大的數(shù)字。現(xiàn)在芯片的運(yùn)算能力較十年前已發(fā)生翻天覆地的變化。而這一切要感謝這群志同道合的程序員們。”

　　為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，Nvidia稱其已經(jīng)為自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)了一款全新的芯片——dubbed Parker，該芯片是汽車人工智能系統(tǒng)Drive PX 2超級(jí)電腦的組成部分。而Intel亦稱其Xeon Phi芯片家族也足以處理人工智能問題。

　　Rosenband說，我們?nèi)杂性S多難題需要解決。比如，有時(shí)在日出或日落時(shí)分，人眼都無法辨別交通信號(hào)燈，而這種曝光過高或過低的圖像要讓計(jì)算機(jī)來解碼更是難上加難，而且車輛還是移動(dòng)的。

　　“芯片適用于何種環(huán)境?我們要用數(shù)個(gè)千兆赫茲的雷達(dá)頻段，進(jìn)行大量的數(shù)字信號(hào)處理以減小噪聲干擾，降低雷達(dá)系統(tǒng)的失真度。我們亦采用了最好的硅材料以發(fā)揮其最大性能，”Rosenband說。

　　在未來，Google很可能需要系統(tǒng)能提供相當(dāng)于移動(dòng)設(shè)備上的數(shù)據(jù)中心的功能。它需不用消耗過多的功率就擁有最佳的計(jì)算性能，車輛可以直接在數(shù)據(jù)中心讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

　　為什么要這樣呢? Google的自動(dòng)駕駛汽車行駛了320萬公里，但仍不能預(yù)測(cè)世上發(fā)生的每一件事。而芯片專家兼Cadence Design Systems主管的Chris Rowan表示，Google可能需要進(jìn)行十六億公里的測(cè)試，其系統(tǒng)才有可能含括所有可能發(fā)生的事情。