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开发自驾车 深度学习是焦点

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自驾电动巴士『shi』行驶在汽机车夹杂车流的市区开放蹊径【jing】,运算系统处置人、车、路等资 zi[讯庞(pang)大度将大幅提高,图为夹杂车流示意。 新竹县高铁自驾接驳运行四月举行启动仪式。图/工研院 深度学习演算法流程架构

前言随着半导体与电子手艺的生长,汽车厂商及零组件系统厂商将汽车电子手艺应用在汽车设计及制造上,使得汽车从已往的封锁系统转酿成能与外“wai”界相同的智慧型车辆,智慧型车辆生长的目的是为了到达所有汽车厂商(shang)的配合目的:平安、便利、恬静、环保。

近年来,由于Google自动驾驶车辆乐成挑战欧亚长距离行驶,加上Bosch研发自动驾驶车手艺的功效,使得天下各国车厂对于自动驾驶汽车手艺更具信心,也动员各式辅助汽车驾驶人的先进自动‘dong’驾驶手艺的蓬勃生长。凭证工研院产科国际所针对AI人工智慧应用于自驾车市场估算,展望2019~2023年AI人工智慧应用于自驾车系统、半自驾车系统、人机介面与车辆追踪等手艺项目市场比例较高;随着自驾车与电动车辆比例的增添,AI人工智慧应用于停车治理系统与排碳对策治理系统的比例逐年【nian】削减,而自驾车的要害手艺之一的AI人工智慧手艺,近年来趋于成熟。

值得注重的是,虽然自动驾驶是未来车辆科技趋势,但要杀青‘qing’全自动驾驶并非一蹴可及,车辆上须(xu)搭{da}载许多配备,包罗摄影机、雷达、360雷射雷达、导航〖hang〗系统、图资系统与运算电脑等,硬体背后需要壮大软体支「zhi」援,方能协调各硬体所蒐集的资讯,加以判读并执行决议运算。

自动「dong」驾驶所接纳的软体架构多为深度学习,是一种类神经网路演算法,主要在于模拟生物『wu』神经网路的结构和功效,使机用具有自主学习的能力,可以在不停学习的历程中,逐渐增进驾驶手艺,提升车《che》辆行驶平【ping】安性。自驾「jia」车在路上容易遇到的物件有车辆、行人等,锁定这几类物件侦测可以降低深度学习的庞大度,使得在同样的准确度下到达更快的侦测速率。

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此外,车用AI人工智慧晶片的市场规模,随着先进驾驶辅助系统的普及与更高品级的〖de〗自 zi[驾手艺与机〖ji〗械人计程车等研发,晶片需求预期将大幅发展。在市场快速发展的动员下,除了辉达、高通、英特尔、超微、Google等大厂,也吸引许多盼望开发AI人工智慧晶《jing》片的新公司投入,尤其是针对嵌入式市场的AI人工智慧晶片。将嵌入式机械学习应用于物联网装置甚至于可提供多种新功效,可能削减数据传输的有用负载并整合低功耗广域网手艺 yi[,让物(wu)联网装置获得较长的电池“chi”寿命。

深度学习加速器手艺对于ADAS和自动驾驶车的开发也至关主要。凭证市调公 gong[司Yole研究展望,2025年每辆新车都市配装ADAS AI人工智慧晶片,现阶段ADAS领域的AI人工智‘zhi’慧晶片都属于绘图处置器,2020年后视觉运算处置器{qi}将逐渐增添,预估VPU将占ADAS AI人{ren}工智慧晶片75%,GPU占21%,场域可编程逻辑闸阵列占1%,加速处置器占1%,未来《lai》AI人工智慧晶片市场『chang』生长可期。车厂应用车用AI人工智慧晶片的方式,大致可分为三类,划分是:自行研发AI人工智慧晶片与自驾系统的车厂、采购AI人 ren[工智慧晶片但自行研发自『zi』驾系统车厂,以及AI人工智慧晶片与自驾系统都从外部采购的车厂。

自驾车风潮席卷全球{qiu},然而自‘zi’动驾驶对应行车环境不能展望因素太多,包罗人为、天候与蹊【】径型态等因素。例如自驾车在面临种种光照条件下的严苛挑战:在差异天气条件下的快速蹊径、高速公路、开放蹊径、隧道收{shou}支口等顺应性光照条件。就手艺生长而言,深度学习与感测融合整合开发,将有助于自动驾驶辨识能力。

当前深度学习手艺在影像辨识应用正蓬勃生长,从物件分类、物件侦测、物件追踪、行为剖析至反映决议,多朝向提高准确度与效能的目的迈进。自驾车要害手艺可分为「感测/定位」、「决议」、「控〖kong〗制」三大种别,有别于汽车感测系统以往都是用一样平常的电脑视觉,或传统数位讯号处置器的雷达讯号处置;有鉴于AI人工智慧的蓬勃生长,未来AI人工智慧很有时机取代已往这些电脑视觉传统规则式演算法的方式【shi】,让整个运算效果更可靠,进而应用到差其余产业。

相较于西欧、日韩厚实的汽车生长履历,台湾有甚多晶片与软体设计事情室,自驾‘jia’车产业领域的感测与决议系统是台湾产业链最好的切入点,建议专注在ADAS自驾车AI人工智慧晶片感测系统整合。

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