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

　　編者按：本文源自谷歌自動(dòng)駕駛汽車(chē)部門(mén)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)半導體的前景發(fā)展，因為現在阻攔電子設備發(fā)展的不再是電腦或智能手機，而是半導體芯片。半導體芯片能輔助汽車(chē)執行自動(dòng)駕駛的人工智能算法，能運行機器視覺(jué)軟件幫助汽車(chē)辨別行人或自行車(chē)。

　　Google在初期的自動(dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域一直扮演著(zhù)領(lǐng)頭羊的角色。自動(dòng)駕駛汽車(chē)不僅引領(lǐng)了人工智能與機器視覺(jué)軟件的革新，還推動(dòng)了半導體芯片技術(shù)與硬件系統的進(jìn)步。

　　不過(guò)，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(chē)廠(chǎng)商，亦在開(kāi)發(fā)旗下的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。Uber稱(chēng)其將在匹茲堡測試100輛自主開(kāi)發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車(chē);而通用汽車(chē)與Lyft亦稱(chēng)將于年底開(kāi)展自動(dòng)駕駛出租車(chē)的測試。

　　Google的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在DARPA 機器人汽車(chē)挑戰賽中已小有成績(jì)

　　自動(dòng)駕駛是芯片發(fā)展的動(dòng)力

　　Tirias Research的分析師Kevin Krewell稱(chēng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)是半導體芯片發(fā)展的主要驅動(dòng)力。“基于深層學(xué)習的車(chē)載導航不同于其他高性能計算工作，是一種全新的計算方式，一種基于全新方式的構架。”他說(shuō)，這便是為什么Intel花了3.5億美元收購了人工智能公司Nervana。

　　如果半導體芯片能滿(mǎn)足功能需求，其他配套系統亦能跟上，這將大大有益于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展。且自動(dòng)駕駛汽車(chē)每天有5%的工作時(shí)間用于系統休息的話(huà)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)毫無(wú)疑問(wèn)會(huì )更安全。Rosenband稱(chēng)每年有120萬(wàn)人死于車(chē)禍。

　　“一個(gè)城市的人口也不過(guò)這么多，而車(chē)禍卻帶走了他們的生命。僅僅在美國，每年就有3.5萬(wàn)人死于車(chē)禍。這相當于每天墜毀了一架客機。我們需要重新審視一下這個(gè)問(wèn)題。”

　　自動(dòng)駕駛汽車(chē)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(chē)，我們的技術(shù)儲備仍不夠充足，道阻且長(cháng)。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)駕駛系統沒(méi)能發(fā)現前方的卡車(chē)導致了駕駛員在車(chē)禍中身亡。

　　即便如此，各投資公司仍認為這是一項有前景且更安全的技術(shù)。Rosenband表示，“我們可以改變人們的生活”。

　　為了實(shí)現這一目標，就必須在人工智能與機器視覺(jué)上取得前所未有的突破。自動(dòng)駕駛系統要足以應對各式各樣的問(wèn)題，比如變化莫測的交通狀況、擁擠的行人與亂入的自行車(chē)。這對系統芯片的處理能力有著(zhù)極高的要求，且系統最后的處理方式不能傷害任何一方。

　　“在高速路上行駛時(shí)，我突然意識到我們處理問(wèn)題要有始有終：我們如何才能開(kāi)發(fā)一個(gè)完全自動(dòng)駕駛的系統?”

　　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，系統要能在指定地點(diǎn)接人，并將其安全送至目的地。Google開(kāi)發(fā)的自動(dòng)駕駛原型車(chē)沒(méi)有方向盤(pán)，能以40km/h或更低的速度通過(guò)居民區。它采取的是自我保護的駕駛策略，在駛入十字路口前會(huì )等待1.5秒。除此之外，該車(chē)還能計算發(fā)生危險的可能性。

　　Daniel Rosenband，谷歌的硬件工程師

　　車(chē)輛需要知道其自身位置、周?chē)h(huán)境、周?chē)矬w在做什么以及車(chē)輛該如何移動(dòng)。而要滿(mǎn)足這些要求需要大量的地圖數據與傳感器。為了獲得車(chē)輛周?chē)?60度實(shí)景，Google采用的是Lidar雷達系統，該系統能360度旋轉掃描周?chē)h(huán)境，從而生成車(chē)輛周?chē)h(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(chēng)，Google下一代原型車(chē)的運算能力將是2015年原型車(chē)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(chē)問(wèn)題的定制芯片。而在這100mm2的芯片上要能進(jìn)行每秒50萬(wàn)億次運算。

　　“這是一個(gè)十分龐大的數字?，F在芯片的運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。”

　　為了應對這一挑戰，Nvidia稱(chēng)其已經(jīng)為自動(dòng)駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)了一款全新的芯片——dubbed Parker，該芯片是汽車(chē)人工智能系統Drive PX 2超級電腦的組成部分。而Intel亦稱(chēng)其Xeon Phi芯片家族也足以處理人工智能問(wèn)題。

　　Rosenband說(shuō)，我們仍有許多難題需要解決。比如，有時(shí)在日出或日落時(shí)分，人眼都無(wú)法辨別交通信號燈，而這種曝光過(guò)高或過(guò)低的圖像要讓計算機來(lái)解碼更是難上加難，而且車(chē)輛還是移動(dòng)的。

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

　　在未來(lái)，Google很可能需要系統能提供相當于移動(dòng)設備上的數據中心的功能。它需不用消耗過(guò)多的功率就擁有最佳的計算性能，車(chē)輛可以直接在數據中心讀取數據進(jìn)行計算。

　　為什么要這樣呢? Google的自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛了320萬(wàn)公里，但仍不能預測世上發(fā)生的每一件事。而芯片專(zhuān)家兼Cadence Design Systems主管的Chris Rowan表示，Google可能需要進(jìn)行十六億公里的測試，其系統才有可能含括所有可能發(fā)生的事情。