文丨AutoR智驾 明阳
英特尔对无人驾驶的关注可谓与日俱增。
在刚刚结束的英特尔在加州圣何塞举办的首届英特尔无人驾驶研讨会上，英特尔给出一组数据，表明通过摄像头、激光雷达、雷达及其它传感器捕获到的一系列信息，无人驾驶汽车预计在每90分钟的行驶中将会生成约4TB的数据。
面对海量数据，英特尔在研讨会上公布硅谷实验室将加入英特尔在亚利桑那州、德国和俄勒冈州的其它实验室的行列。
这些实验室旨在探索并更好地了解无人驾驶汽车以及未来交通的各种需求，其中包括感应、车载计算、人工智能、互联，以及配套的云技术和服务。
同时无人驾驶车实验室将会与客户及合作伙伴一起提出解决车内、网上以及数据中心内的数据挑战的新办法。
英特尔公司高级副总裁兼无人驾驶事业部总经理戴佟森表示，“英特尔技术已经应用于正在进行路测的数百辆无人驾驶汽车。但不是所有汽车制造商都会透露是谁提供了其测试汽车的大脑，唯恐泄露机密。事实上，很多汽车制造商采用了英特尔技术。”
今年年度投资者峰会上英特尔CEO科再奇猜想，“到2021年，芯片市场的总值将达到2200亿美元。”
作为美国最大的芯片制造商，英特然当然不会放弃，并且还要做的更好，因为
去年10月，高通斥资470亿美元收购了最大的汽车芯片供应商荷兰恩智浦。
而英伟达在该领域无疑是另一家巨头企业。
面对2200亿的美国芯片市场，去年英特尔宣布成立无人驾驶实验室，该实验室的汽车配备了基于英特尔架构的服务器、传感器、摄像头、GPS、激光雷达和雷达。这些配备传感器的汽车在附近街道行驶，收集信息来创建所谓的深度学习模型，这些模型将为未来的无人驾驶汽车提供数据。
这个建立在美国硅谷的自动驾驶汽车研究实验室，终于在首届英特尔无人驾驶研讨期间揭开了其神秘面纱。
用来维护汽车软件的无线平台Wind River Helix CarSync
Wind River Helix CarSync是一个智能无线（OTA）软件、固件和数据管理平台，将帮助汽车制造商维持嵌入式系统的完整性，同时降低互联汽车整个生命周期的成本。
它将让汽车制造商能够实现更安全、更经济的互联汽车软件升级，从而减少召回和成本。
如何通过连接增强行人和乘客的无人驾驶体验
高度无人驾驶车辆必须能够感知、分析并适应其所在环境。此外，随着汽车的自动化程度越来越高，外部感应和持续感知乘客的能力将是建立信任并确保车辆安全的关键。
随着汽车的自动化程度从3级演变到5级，这些数据挑战——无论是数据量还是复杂性——都将以数量级增长。
尽管出于安全考虑，无人驾驶汽车必须能够在没有连接的情况下导航，但是如果能够通过超低延迟、高速/高带宽连接以及“车到一切”功能而连接到云、网络和路边基础设施中，它们将从中受益匪浅。
对此，英特尔提出了三点来应对车与人、物之间的感知。
车到基础设施（V2I）把无人驾驶汽车连接到网络基础设施和路边物体，通过采用移动边缘计算（MEC）的网络基础设施，可以检测路上以及整个区域的危险隐患和人为路障。MEC可降低延迟和网络波动，同时提供地区智能道路信息，车载导航体验（IVE）可提高乘客实时感知。
而光无线通信（OWC）为5G中的光谱开启了新的机会，能够通过街道和智能泊车中的光源而实现智能交互。
基于低能耗OpenCL的DLA
在其最基本的层面，车内的人工智能利用机器视觉和深度学习来帮助汽车了解其所在环境。这些人工智能负载通常需要消耗非常多的电力，并且难以在车内有限的功率下运行。
英特尔通过优化分区CPU和FPGA，能够使能效提高6倍，同时功耗仅23fps/瓦从而能实时执行复杂的人工智能算法。
无人驾驶汽车搭载可视化5G
无人驾驶最重要的一个因素就是数据——如何更好地处理数据、管理数据、迁移数据、存储数据、共享数据，并从中学习。
尽管车内生成的许多数据都保留在车内，但是有时，无人驾驶也要依赖附近汽车之间以及汽车与云之间共享的数据。随着数据迁移到汽车以外的地方，无线网络必须能够处理这些数据。
在英特尔看来，5G与前几代无线技术相比，最大的不同在于它不仅是空口技术的演进，更是拥有一个比无线和通信行业更加广泛的生态系统。
英特尔看到网络的转型已经开始，计算功能与通信的融合将无处不在，网络将集通信、计算和存储“三位一体”。
5G网络将把更强的计算能力引入各种智能设备中。
作为5G技术开发者，英特尔在无线连接、计算和云上进行整合，同时英特尔将自身产品和架构融入到“云到物”大格局的每一个细分领域，能够提供从设备、网络到云的5G端到端解决方案，并与设备制造商、电信运营商、服务提供商、标准制定机构加速推动5G网络的部署。
目前，爱立信基站与英特尔GO智能驾驶5G车载通信平台之间的5G可以实现 28 GHz无线连接。
英特尔 GO 汽车软件开发工具包更轻松地训练汽车自动驾驶
无人驾驶系统中的软件栈必须能够高效应对苛刻而复杂的实时处理需求，同时尽量降低能耗。
英特尔 GO 汽车软件开发工具包（SDK）可以帮助开发者和系统设计师最大程度利用硬件功能，同时加快开发节奏。而自带工具可以缩短开发者创建无人驾驶解决方案的学习曲线。
从2011年中旬开始，宝马集团测试车辆一直在慕尼黑和纽伦堡之间的A9公路上进行公开路测，其过程中没有任何驾驶员干预。
宝马集团、英特尔和Mobileye一共开发了40辆宝马7系无人驾驶汽车，以展示三家公司在实现全面无人驾驶方面所取得的重大突破。
这些车辆把英特尔高性能计算元素、Mobileye的汽车级计算机视觉技术，以及宝马的研究成果汇集到高度无人驾驶功能中。
值得注意的是这些联合开发的样板汽车将在2021年推出的BMW iNext。
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