产学联动带来通过实践学习 AI 的机会

由真人在赛道上驾驶赛车已经令人神经紧绷。现在让我们把这个概念再往上”挂一档”，升级为一辆自动驾驶的赛车。一辆自动驾驶汽车，以令人眩目的速度通过倾斜的弯道、穿梭于其他车辆之间，却不发生任何事故 — 似乎是不可能完成的任务。但这正是促使来自塞萨洛尼基亚里士多德大学的希腊学生赛车队 Aristurtle 与坚固嵌入式计算解决方案供应商 Cincoze 建立合作的原因。Cincoze DS-1202 嵌入式计算机的采用增强了该赛车队的实力，帮助他们在大学生方程式大赛中取得了更优秀的成绩。大学生方程式大赛是一项国际性的工程设计竞赛，旨在为学生提供体验、制造赛车和学习相关知识的平台。

面向自动驾驶赛车的边缘 AI

Aristurtle 车队此前已经使用电动赛车参加过这项赛事。但在 2020-2021 赛季中，这支车队决定开发他们的首部自动驾驶汽车（图 1）。他们没有从零开始“重新发明轮子”，而是以参加过上一赛季的电动汽车为原型设计他们的自动驾驶赛车。

“由于我们使用团队之前开发的车辆作为自动驾驶解决方案的基础，因此我们需要确保自动驾驶流水线与赛车的其他电子系统之间具有软硬件兼容性，以便最大限度地减少不必要和耗时的更改。” Aristurtle 自动驾驶系统校友成员 Nikos Kotarelas 表示。

不出所料，光靠简单的剪切和粘贴是不够的。Cincoze 的高级市场经理 Cindy Lin 表示，达到类似人类的知觉和感觉是最直接的挑战。“自动驾驶赛车高度依赖传感器为其在赛道上导航和避开障碍物，” Lin 指出，“在现实环境中，可能还有许多其他不可预测的因素会影响传感器的精度，比如天气和环境条件。”

该团队发现，开发自动驾驶软件非常耗时，涉及来自软件工程、机器人、计算机视觉和人工智能等许多领域的专业知识。

将转向和制动执行器以及处理单元集成到车辆上是最困难的任务之一，因为竞赛要求自动驾驶汽车必须能够由真人驾驶，Kotarelas 解释道。于是，车辆中可用于放置这些系统的空间变得十分有限。

驶向边缘 AI 解决方案

Aristurtle 决定由自动驾驶处理器 (APU) 从传感器和外围设备采集必要数据，然后执行软件所需的复杂计算，来驱动车辆和转向。

他们选择的嵌入式计算解决方案必须满足连接性、硬件性能和坚固性方面的严格要求。Kotarelas 表示，消除冲击和振动也是设计过程中的关键考量因素。

此外，该团队希望减轻学生的计算负担，让他们更多地专注于汽车电子设备的集成和复杂的人工智能推理问题。而 DS-1202 符合全部要求。

“我们注意到 Cincoze 提供的高质量嵌入式计算机系统符合我们在连接性、性能和坚固性方面的标准。” Kotarelas 表示，“通过与 Cincoze 的合作，采用搭载英特尔^® 酷睿^™ i7-9700TE 处理器的 DS-1202，意味着我们的设计过程得到简化，而且能够在竞赛规定的制作时间内实现。”

Kotarelas 继续说道，“无风扇散热设计、抗振动特性和坚固的外壳确保该系统能够在汽车环境中顺畅运行。”

Lin 解释说，嵌入式计算系统中的英特尔处理器则确保 Cincoze 能够完成自动驾驶赛车所需的复杂 AI 推理和传感器数据的实时处理。

“能够响应 AI 计算需求的嵌入式计算必须应对高功耗、冷却技术、能源效率和紧凑尺寸的挑战，而我们的任务就是找到解决方案。” Lin 说。“通过此次学生合作，英特尔增强了我们的汽车客户的信心，加快了采用，并缩短了汽车项目的上市时间。”

宝贵的产教合作伙伴关系

随着自动驾驶汽车日益普及，对训练有素的工程师的需求也将越来越大，他们可以帮助行业把握正确（安全）的发展方向。

像 Aristurtle 和 Cincoze 这样的合作伙伴关系是一种共生关系。他们为行业提供了一次“试驾”和升级设备的机会，同时促进学生创新。

“自动驾驶是一个全新的领域，学生需要学习 AI 方面的知识，并通过实践探索新方法，这有助于增强他们的创新意识，”Lin 说。通过这样的合作伙伴关系，从真实世界测试用例中学习 AI 技术的机会有所增加，学生们得以加强对图像处理、AI 推理、自动控制等各种行业重点领域的了解。

通过这种方式培养训练有素的劳动力，料将有助于推动智能交通技术的进步。

Kotarelas 表示，“有机会接触像 Cincoze 这样的公司，拉近了我们与其所属行业的距离，我们得以更深入地了解他们的专业领域，还通过赞助/合作的形式获得了切实的支持。”

嵌入式计算的未来正疾速驶向采用。Kotarelas 表示，“嵌入式计算行业最大的趋势之一是集成 AI 技术，支持这些设备在实时执行更复杂任务的同时保持高能效。”

正如与 Aristurtle 的合作伙伴关系所展示的那样，关键在于理解“每个问题对于创建应用特定平台的需求，确保实时处理和能效”，Kotarelas 解释说。无论这些嵌入式边缘 AI 解决方案是在高风险手术中提供辅助，还是被用于确保完成赛马场上紧张的比赛。
 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。