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在自动驾驶领域 能和谷歌匹配的可能只有华为了?!

发布时间:2019-06-15 22:56 来源:未知 编辑:admin

  「国内在自动驾驶技术积累方面,从摆在棋盘上的棋子来算,可能只有华为能跟谷歌掰掰手腕」

  具体点说,谷歌在汽车供应链的这头,华为在汽车供应链的那头——先来说说这头——也可以用「终点」来概括。

  实际上,组成谷歌心目中「汽车供应链终点」的,包括谷歌和Waymo两家公司,其中 Waymo 才是真正的载体,而谷歌更倾向于提供技术援助。

  这个数字与现在正在美国凤凰城正式商业运营的 10 辆无人驾驶网约车队比起来,跳跃得有些过于迅疾——但 Waymo 也没说这 2 万辆究竟有多少会真正投入商业运营。

  2018 年 5 月 19 日,Waymo 正式与克莱斯勒达成协议,将订购6.2 万辆混动版本的克莱斯勒大捷龙,作为其自动驾驶车队大规模应用的主要供应车辆。同时,Waymo 还向捷豹路虎订购了 2 万辆捷豹 I-Pace,算起来 Waymo 手里可供改造+投放的车辆达到了 8.2 万辆——还没算目前已经在美国路上跑的 600 多辆大捷龙。

  除此之外,Waymo 在 2017 年就已经拿到了商业出租车的运营资格,并且与美国按需保险平台 Trov 合作,成为世界上第一个对无人驾驶汽车制定保险条款的公司。

  把这些碎片拼凑在一起,我们可以大概得出这样一个结论:Waymo 希望打造人类出行的终点站,这个终点站里面只有乘客是人类,而本来位于汽车行业供应链终点的主机厂,也将成为 Waymo 的供应商。

  当然,一些财大气粗的主机厂也没有放弃自己的小算盘,比如说把丰田定义为「出行公司」的丰田章男,百年厮杀却最终抱团成立出行公司的奔驰宝马,不一而足。

  但 Waymo 敢以技术公司之名,革人类未来出行的命,自然也有他的杀手锏。

  TPU 在 2018 年 5 月已经迭代到了 3.0 版本,基于 12 纳米工艺打造,在功耗基本不变的基础上,深度学习算力能达到前代的 8 倍。

  同样在 2015 年,谷歌还发布了深度学习的语言训练编程系统 Tensor Flow,由谷歌的人工智能软件团队 Google Brain 负责维持和开发。TensorFlow 只在由 TPU 搭建的服务器群上运行,面向全世界需要研究和训练人工智能算法的用户有偿开放。

  实际上,Waymo 应用于其自动驾驶车队上面的硬件,还是来自于英伟达和英特尔的 FPGA 芯片,但最关键的算法,是谷歌自己在上一个十年,一斧头一斧头凿下来的——下一个十年可能领跑全世界的科技,来自于上一个十年零产出的实验室。

  可以引用一下 John Krafcik 在 TPU 3.0 发布之后说过的话:「这对于我们的共享出行、物流运输来说只是个开始。我们的技术是上述产业的赋能者,而我们会与更多的公司合作」。

  说到这里,我们已经可以下结论了:Waymo 之所以能够成为世界上第一个商业运营的无人驾驶公司,之所以能够在零产品落地的 2018 年获得 1750 亿美元的估值,背后来源是市值 7400 亿美元的谷歌打造出了目前世界上最强大的深度学习芯片,以及深度学习训练系统。

  没人敢小看两个身价加起来接近一万亿美元的企业——特别是当它们还在急速进化的时候。

  「华为不造车,聚焦 ICT 技术,帮助车企造好车」——这句来自华为官方的话从过去两周开始,一直是科技圈和汽车界的双料头条。

  5 月 29 号,任正非签发组织变动文件,华为成立智能汽车解决方案 BU,该部门隶属于 ICT 管理委员会管理——在此之前,华为的汽车业务之前都归属于企业 BG 之下。

  作为最近一段时间以来的热门话题,已经有很多人知道,华为要进入汽车供应链,但问题是:华为凭什么进入汽车供应链?

  我们在 4 月的文章里面初步讨论过这个话题,大家可以在公众号后台回复「华为」获取全文。那篇文章讨论的,是华为在汽车领域率先出击,也是目前话语权最高的一个细分市场:C-V2X。

  V2X(Vehicle to X,车联万物)是一个最近一两年很火的词汇,并且大有经久不衰,成为下一个基础新领域的趋势,但这个概念早在接近40年前的美国,就已经出现。

  20 世纪 50-80 年代,美国掀起了当时世界上最大的高速公路修建热潮,但随之而来的是高事故率和高死亡率。1990 年的得克萨斯州,IVHS(智能车辆高速系统)的概念第一次出现,并演化为美国联合运输效率法案(ISTEA)的一部分——智能交通系统(ITS),这就是 V2X 的雏形。

  C-V2X 里面的 C 指的是蜂窝数据网络,由于蜂窝网络的数据带宽极大(3G时代的网络速率就能够达到约 5MB/s,4G LTE 时代可以通过多天线 月就已经开始制定基于蜂窝数据网络的 V2X 通信标准。

  2017 年 4 月,中国提出的 C-V2X 标准立项申请正式成为R15版本的 C-V2X 标准候选技术,截止到现在,C-V2X 已经进入了 R16 阶段,这一阶段的特点是——基于 5G SA 独立组网,并兼容4G 阶段的 C-V2X 标准。

  V2X 最大的意义不在于车辆的智能化,而是道路的智能化。基于高带宽,低受影响度的 5G 网络(5G技术依托的毫米波受天气影响程度极小),道路网络中的摄像头能够迅速组建道路信息网络,传输给支持5G V2X的车辆。

  边缘,指的就是设备与云端的边缘,更靠近数据产生的源头。用智能道路再举个例子,云计算就是你的地图软件接受服务器的数据,然后向你显示路况,而边缘计算则是你的车子与附近的红绿灯摄像头沟通,然后向你显示路况。

  华为在 2018 年发布了面向边缘环境的容器管理平台 Kube Edge。类似于谷歌的 TensorFlow,Kube Edge 也是一个计算框架,只是两者针对的方向不一样:TensorFlow 聚焦深度学习,Kube Edge 主打边缘计算。

  我国自研的第一个边缘计算框架来自于百度的 OpenEdge——只是华为还有 5G 作配合,全面性上明显更胜一筹。

  昇腾是华为针对高效率全流程的 AI 全栈平台打造的系列芯片,用简单点但是不完全准确的话说,昇腾就是针对 AI 和云计算、边缘计算优化过的鲲鹏芯片。

  也就是说,针对 5G V2X 的车载场景,华为已经量产了一套完整的解决方案,而且这套方案目前是全球唯一的。

  也就是说,如果有一天,汽车领域也将迎来,起码在 V2X 领域,世界依然离不开华为。

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