汽车平台困境

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图1 –感知环境的自动驾驶汽车

在过去的20年中,智能手机的飞速发展使得摩托罗拉,黑莓和诺基亚等主导者已经过时。  –他们无法理解行业向平台模型的转变,创新的快速步伐,应用生态系统的出现以及收入结构的变化。 

这是Recogni撰写的赞助帖子。本文表达的观点是赞助者的观点。

到2000年,诺基亚已成为令人难以置信的“芬兰GDP的4%,赫尔辛基的70%’证券交易所的市场资本,出口总额的21%和公司税收的14%。” 它的规模和影响是,而且仍然是前所未有的。诺基亚2006年的手机市场份额为41%。但是,由于推出了iPhone, 诺基亚失去了市场份额 and ceased to exist. 

到2011年,除苹果外,手机行业还利用了由少数公司之一开发的平台,即高通和联发科技的参考硬件以及Google的Android操作系统。三星是一流的Android OEM厂商进行了扩展,2019年智能手机市场增长至超过15亿部。 

汽车行业正在经历类似的转变。该行业的规模和规模使其成为这种破坏的目标。在2019年 全球生产超过9000万辆汽车 ,总收入  超过3.5万亿美元

当前,汽车行业正在经历电动化(EV)和 autonomization (AV)–都容易受到  标准化  and  模块化的  技术行业中使用的设计技术。 

EV平台将通过大力创新和标准化发展为“滑板”系统,例如  里维安 AEV机器人 稀土 和   大众 。其他制造商可以在这些平台上放置“皮肤/顶部”。

关于电动汽车,与电话市场的相似之处很明显-不同的屏幕尺寸,电池容量,双SIM卡,设计人员情况-都在有限的参考平台上进行。 

在视音频领域,2007年垂直整合的苹果与2016年特斯拉之间的相似之处显而易见。特斯拉正在加快创新步伐,拥有不断增长的100万辆汽车,这是他们的领先优势。 

AV的基本能力是人工智能方面的专业知识。 视听人员必须快速,准确地了解周围环境。他们需要巨大的处理能力和能效,才能实时解释传感器采集的高分辨率数据。这被称为 视觉场景理解问题。

我们在   认出  正在开发基于AI的视觉感知平台,该平台旨在使AV能够以无与伦比的效率实时准确地感知周围环境。

跨越特斯拉需要清晰的思维,采用清晰的方法处理AV架构,寻找突破性的硬件技术构建块,以及在AI和AV的软件架构上不断创新。随着市场节奏的加快,时间成为主要的敌人,并且扩展学习的最大障碍。 

视音频设备必须具有带有高度模块化硬件和软件的传感和计算平台。

让我们考虑一下硬件方面。 

局域网应该连接传感器和计算元件。以太网是无处不在,经过时间考验,可扩展且无所不在的局域网技术–10 Gb以太网是适合未来设计的网络连接。

计算硬件应专门用于AV任务。从设计理念的角度来看,冗余和可靠性至关重要。

视音频系统应将计算元素(ECU)整合到一个有限且可管理的集合中,并以为这些元素可替换和升级而无需重新设计“叉车”车辆。 

平衡且安全的系统必须通过此LAN有效地工作。需要与传感元件相邻的正确类型的计算,以对传感输入进行预处理。 同样,在通用计算与专用计算之间的清晰性也至关重要。 

AV计算工作可以分为以下几类:– 

1)感官知觉

2)传感器融合  

3)路径规划  

4)车辆控制  

If  感官   知觉  并非完美,下游功能如传感器融合和路径规划将受到损害。

汽车行业正处于十字路口–尽管在过去几年中AV取得了重要进步,但由于意识到了这一挑战的复杂性,计算和传感器技术的局限性,最近出现了对全自动驾驶的回退。 ,以及当前使用的旧架构。 

鉴于传感器(摄像机,雷达,激光雷达,超声波)都是独一无二的,因此专用计算至关重要。对于附加的AV功能,可能会混合使用专用和通用计算设备,所有这些设备均通过车辆的以太网LAN基础结构进行通信。 

一个低功耗,小占用空间的感知系统必须能够实时准确分析高分辨率摄像机的高帧频,并将智能无缝地传达给ECU。 

从历史中汲取软件方法– Google围绕开源组件(例如Linux内核)和带有Java兼容库的应用程序框架构建了Android操作系统.  

特斯拉还利用Linux构建了许多软件架构。因此,OEM应该最大化开源并基于这些构建块构建核心的AV组件。 

Covid-19使汽车公司负担了不菲的成本。他们面临关闭的工厂,未来消费者行为的不确定性以及汽车共享的潜在转变。考虑到大流行期间出现的视音频用例,这是重新审视电动汽车和视音频的竞争格局,审查车辆架构并为整个新世界做准备的最佳时机。 OEM现有的现状将无法弥合与新的创新竞争对手之间不断扩大的鸿沟。 

认出  公司正在构建使视觉感知性能实现飞跃的技术,这是实现功能可靠的自动驾驶汽车的重要要素。  

首席执行官RK Anand @   识别公司

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