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地平线张宏志:AI芯片赋能座舱智能化

日期:2022年05月31日

       12月1日至2日, 由盖世汽车主办的2020第二届车联网与智能座舱大会隆重举行。本次会议主要围绕车联网和智能座舱领域的热点话题, 如车联网、座舱域控制器、车载操作系统OS、OTA、座舱显示等, 共谋未来车联网发展方向。行业。以下是地平线智能座舱产品总经理张洪志在本次大会上的讲话。地平线智能座舱产品总经理张洪志今天听了很多分享。感觉现在对未来的期待认知越来越克制了。比如我的PPT这一页, 我没有和前辈交流, 但其实结论是这样的, 这是为什么呢?汽车将越来越成为服务业, 不再是从A点到B点的出行工具业, 而是服务业。在这个服务行业, 就像手机打电话和发短信是最基本的功能一样, 我们把它们看作是相机和游戏机。这些叠加的功能通常被贴上个性化、智能化和足够体验性的标签, 从而达到我们在 1982 年科幻电影中所期望的, 帮助人们像机器人一样, 充分发挥人类的价值, 做些什么是正确的。每次我们看到一个机器人, 然后展望未来, 我们其实可能会期待我们不完美的一面可以被机器弥补。人天生就有一个懒惰的特点, 所以我们对汽车有一个期待就是它能够主动提供智能服务, 所以无论是产品、商业规划还是技术的发展, 归根结底, 无非是回答了一个融合的问题。如何让机器主动更好地为人服务?现在大家都在谈论的是多模态交互。多模态本身是一个学术概念, 就是将各种异构数据融合在一起, 输出一个融合结果, 那我们为什么要加一个交互呢?就是因为机器不够智能, 无法解决很多人期待的部分, 需要和人配合才能进行交互。当我们走得更远时, 我们希望机器会变得更活跃, 而人们会变得更懒惰, 更少参与。未来, 我们希望机器承担越来越多的智能功能, 不仅能与人互动, 还能独立承担一些人能做的事情。一个典型的案例是自动驾驶。这实际上是一个非常大的变化。它解放了人们的时间。我们可以在智能座舱中提供足够好的服务和应用, 满足人们的喜好, 最大化人们的时间价值。后来随着自动驾驶的演进, 汽车变成了更像是人工智能驱动的机器人的载体。
       为什么我们目前处于人类和机器仍然需要不断交互才能完成一件事的情况?语音识别槽太多, 手势识别差, 人脸识别受环境条件影响, HUD不够成熟。目前的情况是, 我们已经想到了很多想要的功能, 但是很抱歉, 暂时在技术上很难实现。还有一点是, 当汽车真正实现自动驾驶时, 它会如何互动?现在所有的交互都是基于驾驶员握着方向盘的前提, 那么我们去掉这个前提。如果一个人在特定的时间和特定的工作条件下将手从方向盘上拿开, 那么人与车之间的互动应该是怎样的。汽车要不断与人互动, 暴露汽车本身的缺点, 保障人的安全, 并不是说人们自然相信机器可以安全地从A点到B点。坏事发生时, 总是受伤的人。我们必须让机器学会照顾像保姆这样的人, 甚至批评人说你不相信我这样。这是为了让人们在交互设计方面更安全。其中一种方法, 因为它的前提是人类已经将安全完全交给了机器。那么我们想要呈现给用户的最后一件事是什么?在场景中为用户提供足够智能的服务, 提升体验。所以我觉得接下来的车企和车型需要对用户的时间进行划分, 列出每个时间段我可以提供什么样的智能服务。当一辆车把用户的时间和场景划分得足够细, 能够提供的功能也足够智能, 那这辆车就是最能满足用户期望的。接下来,

我们需要看看如何将用户的时间和功能减少到足够的细节。这里我们的路径值得参考。因为投资的钱大部分都投在了自动驾驶技术上, 也就是说我在做智能座舱人机交互的时候要走那条技术路线, 因为它的资本是最充裕的, 它产生的技术相关的经验也是最多的值得作为参考, 自动驾驶技术的难度大于座舱, 也大于人与机器的交互, 因为人在交互过程中可以不断地修正机器。路线确定后, 应在其中设计一些足够个性化的特征。例如, 在所有神经网络训练中添加一个 ID 来代表一个特定的人。您还必须为其添加一些自动化, 通常是为了分散其输出。另外,

加入一些情感元素, 增加强烈的联系。如果你做一个单点、断开连接的功能, 那个功能很快就会被替换掉。所以如果你在设计函数的时候没有连接, 那么这个函数就不值得做, 因为它会被另一个函数满足。接下来就是找到这个应用场景了。比如这么多年都没有解决的疲劳驾驶, 未来如何保证安全也是一个亟待解决的问题。此外, 汽车本身就是一种产品。它的控制和操纵如何变得智能?你可以随时把资源、时间、金钱投入其中, 用AI来改变它, 还有娱乐和服务等等。机器与人的关系需要重新定义。对于现在这个时代, 我觉得汽车有着非常强烈的心理职业。它以智能汽车为载体, 将我们的思想和大脑与世界上的一切连接起来, 可以帮助人们主动去做一些重复性的工作。 , 低附加值, 足够安全的东西。我们之前做过很多尝试, 比如将芯片与认知和感知做一些推理并应用到汽车上, 然后对这辆车的用户进行研究, 询问他们的体验。我们想出了意想不到的结果,

他们最喜欢的其实是主动连接。虽然这只是一个小点, 但量变会导致质变。我们的最终目标是让机器主动为人服务。这是我们的想法。我们使用强大的计算芯片将语音、视觉和车身的信号输入融合在一起, 使用异构数据的预融合神经网络数据进行计算, 得到感知结果, 进行推理。根据用户的习惯, 为他们提供个性化的服务, 我们做了几个功能, 比如疲劳驾驶监测、自动驾驶车窗等等, 我们目前的思维还没有从技术驱动的角度进化成一个全智能的汽车载体。我们还是把它分成主驾、副驾、前排和后排来做, 但是未来我认为我们会用更强的计算芯片和神经网络结构来进行统一计算, 而不是拆解、分类、和分层, 就像我们用来解决问题一样。但也正是这一点, AI 不会这样思考。 AI的思维方式是将大量复杂不规则的数据拼凑在一起, 用足够多的AI计算资源猛烈解决, 得到答案, 这可能是人类难以理解的。因此, 人们对数据采取的分层和分类方式, 未必能满足未来人工智能的思维方式。我们看到有一条技术路线, 有一种我们尝试过的经验。我们将感知结果放在驾驶舱和汽车中将外在的感知结果放在一起进行综合思考, 就会出现一个中间阶段。当我们在Horizo​​n 5代芯片上, 我们会利用96TOPS的算力, 将车内外摄像头、雷达、麦克风等的整个感知结果输出到上层应用。这时候, 如果你再开发一个APP, 你看到的就再也看不到了。它是一个业务逻辑流程, 而是一辆数字汽车。这辆车为您提供车内和车外的所有环境。
       你在里面做一个AI算法, 在数字世界中选择这个应用程序需要的数据, 按照你之前积累的一些数据和算法。经验给出一个反馈, 这个反馈是我的应用程序在目前的车上能提供的最有价值的服务。也就是说, 在其中承载的每一个应用, 都会充分得到这个数字世界连接的结果, 每一个细胞, 每一个个体都会发现我在这个数字世界中存在的价值是什么, 结果又是什么? , 如果有一个应用程序不断地接收到迎面而来的数据,

但是一直找不到自己的价值和可以提供的服务, 那么这个应用程序就会被取消。当每一个应用程序都能够获得足够丰富的数字世界并能够提供价值时, 数字世界就会变得丰富多彩。还有一点, 为什么要软硬件分开?因为两者速度不同, 硬件慢, 软件需要不断迭代。当你把一个快的和一个慢的放在​​一起的时候, 两者要互相对付, 这是非常痛苦的。为什么这样困难?当我们看待产品定义和未来情景时, 我们是乐观的, 但在我们做出技术决策时却是悲观的。大家都知道我们未来的AI算力需要上百个TOPS, 所以现在就做这样的芯片吧。技术架构 R强大, 因为是实点, 当它足够强大的时候, 可以承担后续软件的快速迭代。我们看到了人工智能的发展, 芯片的发展, 硬件的发展, 软件的发展。除了这些生产力, 我们还需要看另一件事。生产关系是什么?我们可以看到, 无论是PC时代还是移动时代, 包括AI时代, 其实所有的生产关系本质上都是一个圈子, 只是你混在哪个圈子里, 你在这个圈子里的地位是什么?圆圈。确定您在行业中的收入。现在我们看到, 当我们进入AI时代, 我们会发现做芯片的公司, 做软件的公司, 做中间件的公司, 做产品的公司。我们需要将它们结合起来。从视野来看, 我们认为窗口期比预期的要窄得多, 也就是三到五年。纵观这三个时代, 我们可以看到, 每个时代都是一个十年的周期, 分为两个阶段。前一个阶段一定是技术突破, 属于创新型企业的时代。因为这个时代在进步, 它对技术的影响也有了新的要求, 比如操作系统、全终端计算、CPU计算、Windows计算、LINUX计算。前五年是技术进步的时代。技术进步满足应用和产品的需求, 未来五年更多是场景、功能、入口、商业模式的发展期。而AI从2014年、2015年开始就得到了大家的认可, 现在5年过去了, 技术红利的积累或许能解决问题。
       我们有很多实际问题, 那么未来5年还有什么?是生产、应用和商业模式的关系, 是入口, 是这样一个时代。所以我们都可以看到, 这五年来, 车企和一些掌握自动驾驶关键技术的企业已经形成了一定的圈子, 而这个圈子是给中国的, 中国主机厂也需要快速形成自己的圈子.预迭代, 然后进行场景、应用、入口和新商业模式的创新。最后, 收敛后要解决什么问题?这是一个在规范水平上生命进化的问题。在我们组装了足够强大的芯片和足够强大的传感器之后, 这些社会合作又能为它提供什么?让标准级别的生活进化得足够快。
       现在我们还没有意识到人工智能给我们带来的更多价值, 因为没有太多的机器和云服务器可以一直计算。我们的许多算法和人工智能开发现在都涉及太多的人工参与。一个机器数据AI算法可以自动部署到多个终端。许多终端再次收集数据来训练机器。当一台机器完成整个闭环时, 它的进化速度比我们人类还快。但是人类需要休息, 我们需要时间来更好地迭代, 而机器不同, 机器可以快速且持续地迭代。所以从这个角度来说, 我们需要把它限制在一个合理的范围内, 把它变成一个正值, 然后进行迭代。在过去的几年里, Horizo​​n也做了一些尝试, 都是基于对AI的感知。我们将始终把人工智能作为新时代的引擎, 作为新时代的动力, 理解这个动力, 用好它。今天就到这里, 谢谢大家!

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