边缘计算

自动驾驶汽车技术即将彻底改变运输和物流行业。

在未来几年，自动驾驶汽车将有多种用例。自动驾驶出租车将穿过复杂的城市环境，缓解城市拥堵，使人类驾驶员可以在通勤过程中工作或放松。自动驾驶卡车将提高长途运输的安全性和效率。自动驾驶班车将实现社区内的流动性并提高可达性。

可以理解的是，系统架构师和解决方案开发人员渴望抓住这次机会。此外，由于专为支持自动驾驶汽车技术而构建的边缘 AI 计算平台的兴起，它们的可行性将日益提高。

自动驾驶汽车边缘计算解决方案提供商 ADLINK 的产品经理 Eddie Liu 表示：“通用工业计算机不适合初步开发和概念验证工作。但专为自动驾驶汽车而设计的边缘计算解决方案能够提供真实世界应用所需的功能和性能。它们可帮助解决方案开发人员解决技术挑战，向服务验证和大批量生产无缝迈进。”

由灵活平台提供支持的自动驾驶汽车技术

Liu 提到的技术挑战十分严峻。必须集成海量传感器数据，并在边缘进行复杂的实时计算。控制器局域网总线 (CAN) 等行业专属通信协议也非常难以使用，因为通用 IPC 不支持这些协议，而且需要能够承受严苛驾驶环境的底层硬件平台。

此外，还存在严峻的非技术挑战。公众对允许自动驾驶汽车上路持谨慎态度，对自动驾驶汽车和卡车的安全性也持怀疑态度。公众舆论的社会压力将推动相关机构对自动驾驶汽车制定严格的安全标准，这要求潜在制造商接受严格的监管环境。

专用平台解决了许多挑战，而且它们的灵活性为从初步概念到服务验证的整个流程提供了明确的路径。ADLINK 解决方案提供多种不同配置，可用于产品开发的各个阶段。

Liu 表示：“当开发人员仍在微调算法，不确定需要什么功能时，他们通常希望将几台车载计算机堆叠在一起，进行快速灵活的概念验证。之后，他们通常会迁移到更紧凑、更强大的集成系统。”

尽管有多种配置选项，但 ADLINK 平台在各个开发阶段解决的问题都是相同的。车载计算机连接到车载传感器（LiDAR、摄像头、GPS 以及加速度计和陀螺仪等惯性测量传感器），利用 AI 处理传感器数据并实时穿越复杂的环境。

ADLINK 提供重要的安全功能，对克服社会和监管障碍以实现自动驾驶汽车大规模普及来说，这些安全功能至关重要：

• 专用安全微控制器单元 (MCU)，用于监控系统运行状况，并在发生故障时将车辆停到安全停靠点。
• 感知电子控制单元 (ECU)、电源管理集成电路 (PMIC)、安全 MCU 和 CAN 等关键系统元件的冗余电源。
• 坚固耐用的设计，包括有助于实现平稳可靠运行的抗冲击和防震功能。
• 英特尔^® 可信平台模块 (TPM)，用于安全地存储关键数据，如加密密钥和凭证，以防范网络安全威胁。

高性能计算功能、坚固耐用的设计与内置安全功能相结合，为解决方案提供商带来多种优势。这有助于鼓励希望进入自动驾驶汽车领域的硬件专家（如 ADLINK）、解决方案开发人员以及系统架构师建立合作关系。

Liu 认为，ADLINK 与英特尔的技术合作是帮助该公司将其解决方案推向市场的重要因素。“英特尔提供性能极高的 CPU、参考设计以及全面的支持，使 ADLINK 和我们的客户能够快速开发和部署自动驾驶解决方案。”

在日本从概念到服务验证

ADLINK 与一家日本客户的合作提供了一个很好的例子，表明专为自动驾驶汽车打造的计算平台能够缩短开发时间并加快部署。该公司需要证明一条自动驾驶班车线路的可行性。经过验证之后，车辆就会大规模部署，但首先要克服安全方面的担忧和技术障碍。

ADLINK 与客户合作设计了一个服务验证版本，用于进行测试。他们利用采用英特尔技术的计算平台，即自动驾驶汽车解决方案执行处理传感器数据并做出导航决策所需的复杂实时计算工作。根据客户的要求，他们还实施了多个冗余系统，确保自动驾驶汽车的安全。

服务验证测试取得了圆满成功。ADLINK 的客户对测试结果非常满意，决定进行全面部署，计划于 2024 年推出数百辆班车。

迈向自动驾驶的未来

计算硬件专家与解决方案开发人员之间的协作将成为即将到来的自动驾驶汽车浪潮的一大特点。这些协同合作将为世界各地带来重要的效率、安全和可达性优势，并有可能带来显著的经济增长。

此外，为物流和运输行业开发的技术也将应用于其他细分市场。Liu 表示：“自动驾驶背后的技术解决了地图创建、定位、传感、感知、预测、规划和控制等根本问题。这意味着它可以适应多种不同的场景和用例。”

其中蕴含的无限可能令人振奋不已。自动驾驶采矿设备将在危险的地形中运输原材料并简化操作，不会让人们陷入危险之中。在海运领域的实施意味着货船可以自行在繁忙的港口航行并运送货物。AI 驱动的农业机械将能自主进行农作物种植、施肥和收获。

总而言之，自动驾驶汽车技术的发展前景一片光明。Liu 表示：“它的前景一片光明，因为它有提高运输以及其他行业安全性、生产率和效率的潜力。这项技术正在迅速发展。未来几年，我们在路上看到的自动驾驶汽车会越来越多。”
 

由 insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。