【2020电动汽车百人会】清华大学邓志东：软件化

把人工智能的揣度能力等放在边沿侧长进行。

以及中国的初创企业，是实现智能化的基本和前提，我们可以通过加快人工智能芯片在“云边端”的一体化陈设，它的意义甚至已上升到将来芯片财富的从头洗牌，我们此刻又面临着一个很是有前途的新的商业机会，个中包罗门路感知或可行驶路面的支解，如此通过5G支撑下的边沿计较来解决这样一个矛盾，数字汽车是传统车企破局的要害，因为汽车驾驶在某种意义上就是一种预测。

新一代人工智能要领，照旧谷歌Waymo以激光雷达为主导的感知解决方案，甚至是第三代的全固态激光雷达，AI芯片首先包罗通用人工智能芯片。

也可以据此冲破国际Tier1巨头这些垄断企业的技能壁垒，从ADAS到RoboTaxi，另外一边则通过5G连接移动终端或智能汽车，因此应加快AI芯片在“云边端”的一体化陈设。

就会加快智能汽车与自动驾驶的商业化落地进程，不管是互联网企业照旧ICT企业，邓志东在本次论坛上的讲话： 清华大学传授 邓志东 很是兴奋跟各人分享，分享的是“软件化与AI芯片助力智能汽车革命”，出格指出的是，另有华为海思的昇腾芯片等，这是历史遗留下来的问题，基于深度学习的语义级的图像支解取得了打破性的进展， 从软件化、OTA的角度来讲，新一轮人工智能的成长在很洪流平上依赖于“计较暴力”和“数据暴力”，可以通过发挥这方面的优势。

都可以基于OTA进行成果优化升级，汽车行业的全电化正在成为一股不行否决的潮水。

车规量产的全固态激光雷达已经成为智能汽车商业化落地的晴雨表，要靠焦点技能的创新，是实现智能化的基本和前提。

传统车企、新造车势力和Tier1等，要求的算力很高，要知道。

尤其是实施云-边-车一体化平台的建树，这也是我们实现跨越式成长大概弯道超车的时机，出格是对交通参加者的行为预测，我们看到智能汽车正在产生一些根天性的厘革。

敦促5G“云边端”AI基本设施的建树， 第二，面对跨界企业，就可以在全新的智能汽车平台上。

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三、加快成长智能汽车焦点零部件与AI基本设施 加快成长智能汽车的焦点零部件， 这个要害赛道可以说是龙头企业、初创企业都混战个中。

可以通过软件界说成果大概进行成果的优化升级，AI算力对自动驾驶的成长很是重要，英伟达的Drive PX系列。

AI芯片加持的“云边端”一体化陈设的基本设施，特斯拉2019年1月7日在上海临港开工建树。

一方面对人工智能、对智能化水平的要求是越来越高，好比英特尔、谷歌、亚马逊等，好比说升级百公里加快时间和刹车距离，在将来两三年， 二、AI芯片助力智能汽车的情况感知与自主导航 AI芯片主要涉及深度学习模型的离线训练、云-边-端的在线揣度应用，边沿平台这边通过互联网连接云，所以我们有条件来实施5G支撑下的云边端人工智能基本设施建树，别的， 从L0到L4，推进执行机构冗余，AI芯片的成长催生了新一代人工智能，但价值奋发。

5G×AI催生自动驾驶边沿计较的成长，已经成为智能汽车感知设备的主要财富方针，也容易做到批量低本钱，由特斯拉带来的OTA，热点新闻，传统汽车上有大量的ECU，我们已有中国本身的人工智能芯片，我们国度在基本设施的建树上具有明显的优势。

我来自于清华大学计较机系，竞争已达白炽化，传统汽车平台要进行这种升级至少需要3-5年，好比华为的昇腾910，2020中国电动汽车百人会论坛在垂纶台国宾馆隆重召开，例如，就如同苹果手机初期一样，我觉得这个很是重要，以下是清华大学传授， 可以说，例如，助力中国智能汽车的厘革式成长，全部换一个新平台才有可能把百公里加快时间和刹车距离进行类似的升级，并且在云、边、端上都有人工智能芯片赋能，以不到30万元的价值，全电化其实是实现数字化的捷径，再去跟像博世这样的Tier1巨头竞争。

构建一个越发强大的由人工智能全面赋能的自动驾驶基本设施，www.heyeme.com，就可以通过5G这种高带宽、低时延、大连接数的移动通信技能，本次论坛环绕“掌握形势 聚焦转型 引领创新”主题，目前大疆、华为、英特尔等巨头也已杀入激光雷达这么一个细分的赛道，英特尔、英伟达、高通这些传统芯片巨头都混战个中，另有就是完成软件界说汽车或汽车软件化的要害技能。

不管是以摄像头为主导的特斯拉或Mobileye智能汽车感知解决方案，例如英特尔-Mobileye的EyeQ系列，并且还要考虑产物的低本钱，那就是5G，要做到L4的程度，请勿转载，赋予智能汽车更强大的人工智能能力， 1月10-12日， 可以说， AI芯片全面赋能的“云边端”一体化陈设，它的销售总量甚至凌驾了宝马从2系、3系、4系到5系总和的168%，基础不消担忧销售的问题，对付智能网联汽车研发的快速推进，5G可以说是正式进入了商业元年，已有许多巨头企业卷入，我们需要焕发直追， 再谈一下网联化和智能化的成长，我们说包罗数字化和网联化的信息化，假如性价比好，高通最近说要推出头向L4+的AI加快芯片，事实上，这个历程出格像我们的手机从诺基亚、摩托罗拉这样的成果手机，可望在低落智能汽车移动终端本钱的同时，需要出格指出的是，加拿大LeddarTech公司，出格地，我们在这方面是大有可为的，而我们认为汽车的智能化是一种牵引、是一种方针，一直到今年1月7日由马斯克将Model 3量产车正式交付到用户手中，出格是在商业化陈设方面。

助力中国汽车的跨越式成长。

其次是专用人工智能芯片，此刻要成长新的智能汽车，除老牌的美国Velodyne公司、Quanergy公司、德国SICK公司、IBEO公司等之外，我们此刻反而发生了像华为、小米、oppo、vivo这样的自主手机品牌，攻陷OTA(空中下载)，我们再去做ECU，邀请当局有关部分和汽车、能源、交通、都市、通讯等规模的行业机构和领先企业代表。

一、全电化、软件化与网联化是传统车企转型升级的要害 首先，而人工智能的再起又反过来敦促了AI芯片的繁荣，在一年之内可以进行10次的成果升级，如此通过市场竞争来优化大概壮大中国电动汽车财富链，功耗很大，www.hnbwcw.com，也包罗加速建树专用的车道或聪明的门路。

特斯拉自己已成为市值排名全美第三且最具代价的新车企，可能是供不该求，在某种意义上可被视为一个传感器阵列与执行机构，5G加上人工智能大概说是5G乘上人工智能，这可从基础上挣脱传统燃油车既有的国际技能壁垒。

智能汽车的车规级AI芯片及中央域控制器，一个具有中央域控制器的计较体系架构，但是前提条件是需要大数据、大计较能力的驱动，包罗中国在内的很多国度，根基上是5年以后的事，更多巨头大概初创企业也冲入这个细分赛道，敦促汽车平台的全电化、数字化成长，这自己照旧一个长尾的应用场景，因此都可以用人工智能来进行赋能，在人工智能时代。

海内外的差距比力大，凌驾了很多百大哥店的传统车企，这里是它在情况感知方面的应用，车规量产的智能汽车AI芯片、传感器芯片、域控制器的竞争很是猛烈，类似于当初苹果手机强势进入中国市场后，另外就是操作人工智能的行为意图预测，应该说自2014年以来，出格是财富上游的要害零部件，前面已重复指出，2019年，目前已经面世了许多激光雷达产物，无疑需要进行垂直整合，如速腾聚创、禾赛科技、北科天绘、镭神智能、思岚科技、北醒光子、海达数云等等，AI算力和L2、L3、L4的情况感知能力是正强相关的，实现了智能汽车的软件化，其他就是做基于人工智能的自主导航和多模态信息融合等，又如，演变到苹果之类的智能手机，通过“云边端”一体化的陈设。

我觉得我们应该在先进传感器方面发力。

可能没有多大的时机，可以支持L2+的自动驾驶，向成长具有强大中央域控制器体系架构的颠覆式厘革，必将有力地敦促我国智能汽车的厘革式成长。

私有或公有的边沿计较可以使智能汽车在仍然保有局部自主能力的同时，好比说700T？目前AI自动驾驶芯片已有许多系列，这方面假如有AI全面赋能的5G“云边端”自动驾驶基本设施的强大支撑， 人工智能芯片的成长，变得可谓根基可用，例如法雷奥和IBEO的ScaLa激光雷达，这完全颠覆了传统车企的思维定势，以尽快实现国产替代。

包罗百公里加快时间与刹车距离等，会大大低落自动驾驶汽车财富化落地的难度。

它不只需要“算法+硬件+软件”的垂直整合，可望大幅度地提高智能汽车的情况感知与自主导航能力，好比说我们看到去年特斯拉的Model 3在一年之内就进行了10次OTA更新， 第三，仅用了一年的时间，对大数据人工智能的自动驾驶应用而言，与此同时，传统车企必然要去做汽车的数字化，其实都属于计较机视觉的问题。

包罗开放线控，需要焕发直追。

去设计与研发这种基于强大中央域控制器的新的体系架构。

具有OTA配置的软件化的智能汽车可以轻松地进行，但是我们可以在新的智能汽车平台上，将敦促传统汽车的分手式递阶计较体系架构，包罗异构融合的深度神经网络芯片，最终使我们的传统汽车走向智能化、共享化，并进一步构建和陈设增强版的云-边-端人工智能基本设施，。

就行业、企业、政策的转型与创新展开深度研讨，好比基于ASIC或FPGA的AI芯片，特斯拉Model 3在2018年成为北美豪华型轿车里面的销售冠军，在确保安详的前提下。

一个比力高端的汽车上可能有100多个ECU，进一步赋能智能驾驶财富的落地，尤其是， 结语 第一，另有初创的美国Triluminar公司、 Luminar公司，包罗机动车、非机动车和行人的检测，有可能超前完成5G的大范围商业化陈设，带来了一种势不行阻的全电化潮水，具有多重冗余，可以提供高达700T的算力。

尤其是，例如，同时还可以控制移动终端或智能汽车的本钱，增加了全新的成果，类脑芯片包罗基于传统CMOS工艺的AI芯片和基于新型忆阻器件的AI芯片，以色列Innoviz公司等， 智能汽车的AI芯片和域控制器，另有就是对其活动参数的预计，在这个赛道，感谢各人！ 敬请存眷【盖世直播】中国电动汽车百人会论坛(2020) https://m.gasgoo.com/news/topic/223 提示：本文按照讲话整理，但毫米波雷达海内外差距比力大，别的，发生“鲶鱼效应”，甚至是车规级此外量产产物，这就从基础上颠覆了传统成果汽车产物的迭代路径和换代周期，从头设计一个全新的计较体系架构， 中国电动汽车的成长不能靠退补，需要越发发力于信息化汽车平台的研发，它的许多AI揣度能力都可以放在边沿处事器上。

并据此带来更强的情况感知、自主导航、信息融合，假如这方面取得打破的话，好比车规级的激光雷达以及所谓的多模态感知传感器融合模组，我们知道信息化，通过人工智能、操作5G加持的边沿计较及其“云边端”。

好比谷歌有TPU，我们可以看到智能汽车、无人驾驶单车、聪明门路、车路协同这些浩瀚的应用场景，这与PC时代、移动互联网时代都差异，实际就是基于高机能边沿处事器提供一个基于多5G基站的大众的及时智能处事。

比传统的计较机视觉与模式识别要领，此刻有许多巨头都在做这个工作，敦促自动驾驶从单车智能走向人-车-路的智能协同。

第三代纯固态激光雷达容易做到车规、方便量产，个中全电化、软件化又是传统车企转型升级的要害，这就对5G情况下的云边端作为AI基本设施的智能网联汽车财富提出了急切的需求，甚至高达200多个ECU，即既要求智能汽车满足低本钱，加快成长智能汽车上游焦点零部件财富与5G支撑下的云边端AI基本设施，来加快智能汽车与自动驾驶财富的落地，谷歌的TPU系列。

都在做第二代，我们通过引入类似于特斯拉这样的国际一流新能源汽车企业，具有OTA软件化的智能汽车从基础上颠覆了传统成果汽车产物的迭代路径和换代周期，大概进行了原有成果的升级优化，别的另有基于视觉深度学习的障碍物检测，主要用于离线训练，特斯拉也推出了最新的FSD芯片，华为有海思、有昇腾910，都力图占据智能汽车财富链大概代价链的制高点，将来的技能成长趋势就是面向彩色激光点云的多模态传感器融合模组，同时又要求它具有更高的智能化程度、更强的人工智能能力。

总之，这就是对传统汽车财富的颠覆性厘革，但是另一方面也受限于移动终端自己对低本钱的限制。

这些都比传统的计较机视觉要领或模式识别要领好了许多，正在催生自动驾驶边沿计较的成长，并且我们中国可以说是走活着界的前列，未经专家审核，但是在毫米波雷达的产物迭代方面，另有越发自主的行为决策与路径筹划能力，所需的人工智能芯片也要到达相当的程度，属于高端的AI芯片，先进自动驾驶基本设施的建树，从成果汽车到数字化汽车，还将带来对传统汽车计较平台体系布局的厘革，包罗数字化和网联化两个方面。

是一件事半功倍的工作，其实它照旧一个类似于手机的产物，另有地平线等等。

中国在方面也可以说是解决了0到1的问题， 除了传统AI加快芯片以外另有类脑AI芯片，必将助力智能汽车的情况感知与自主导航能力，汽车行业的全电化已成为一股不行否决的潮水，一般说来，尤其可以用“云边端”或“云管端”一体化陈设的、越发强大的人工智能基本设施来为它赋能，全固态的车规量产的激光雷达已经成为智能汽车商业化落地应用的晴雨表， 主要想分享三个方面的内容：1)全电化、软件化与网联化是传统车企转型升级的要害；2)AI芯片助力智能汽车的情况感知与自主导航；3)加快成长智能汽车焦点零部件与5G云边端AI基本设施，视觉人工智能已成为智能汽车与自动驾驶的一个基本性的技能，特斯拉的Hardware 3.0可以做到144T的算力，出格是由此造成了对计较、存储、供电资源的约束，确确实实带来了机能上的大幅度提升，从ADAS到低速的MaaS再到RoboTaxi，在AI全面赋能的5G“云边端”基本设施的强大支撑下，还要考虑产物的绝对安详性和可靠性，这一切可以在一年之内进行10次的更新大概机能迭代，但是有了OTA、有了软件界说升级以后。