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一文详解华为自动驾驶、AI“野心”布局

2019-10-11
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整理 | 小易

部分来源 | 安信证券股份有限公司研究中心、建约车评


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引 言


硬件体系:华为 AI 业务的根基。华为 AI 业务以昇腾、鲲鹏、麒麟三大芯片展开,并构成智能硬件设备拓展。昇腾是专注于 AI 场景的华为芯,昇腾芯片加载板卡,Atlas 一体化产品遍及全栈应用场景。鲲鹏是智能计算的全国产数字底座,完美搭配昇腾芯片,双引擎驱动智能计算, 昇腾 610 呼之欲出,进军智能汽车 AI 芯片


软件体系:华为 AI 的力量源泉。华为针对 AI 业务打造了框架、开发平台、解决方案三位一体的整套软件体系。针对 AI 开发框架,华为打造自主 AI框架 MindSpore,打通全场景开发途径。针对 AI 开发平台,华为打造了 2个云侧平台和 1 个端侧平台。其中,ModelArts 面向开发者,是 AI 应用的一站式开发平台和模型交易市场。HiLens 是定位于视觉的 AI 开发平台。针对AI 解决方案,华为打造了 5 大 AI 智能体和 5 个 AI 专项解决方案,适用于各类主要 AI 应用场景。


智能驾驶业务:华为智能汽车解决方案BU首次系统性地阐述了其智能驾驶业务。华为推出L4级全栈智能驾驶解决方案和MDC计算平台两个产品。这两者都是基于自研的AI芯片、CPU和操作系统,其中,前者展现了华为对复杂系统的强大集成能力,而后者则在商业模式上对产业界开放,欢迎广大产业链上下游合作伙伴参与。


全场景布局:华为8月9日发布的最新系统EMUI10,首次基于分布式技术的应用,可实现全场景音视频通话、跨终端协同办公、智慧车载等场景化应用,给消费者带来全新的全场景智慧体验。

智慧生态布局:整个产业即将进入万物互联的“全场景智慧生活时代”,华为提出了“1+8+N”全场景智慧化生态战略。在智能家居领域,华为HILInk智能家居平台已经与全球150多家厂商合作,荣耀智慧屏将成为家庭中心,为行业带来巨大想象空间;在智能车载领域,以OceanConnect物联网平台为核心、建构和ICT基础设施,并与车商进行合作提供相关服务,透过其在通讯网路设备影响力,从硬件底层起实现车联网应用,已与奥迪、奔驰、大众、丰田、通用等全球顶级车厂合作。

基站部署:5G 商用开启,无线通信大规模换代周期来临:2018年全年,华为已取得22个5G商用合同,向全球客户提供了1万多套5G基站;2019年初,华为发布全球首款5G基站核心芯片华为天罡,大规模集成有源PA(功放)和无源阵子以缩减天面尺寸,降低5G基站建设的难度和成本。

2019年年中,根据华为2019年半年报,华为和全球运营商签定了50多个5G商用合同,累计超过15万个基站已发货。

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 华为硬件体系:华为 AI 业务的根基

那么,华为针对 AI 在软硬件领域都有哪些布局?与同类厂商相比有何特点?具备哪些优势? 


1.1. 昇腾:专注于 AI 场景的华为芯 


昇腾 310+910,云端两极体系已然成型。2018 年 10 月 10 日,华为正式在 2018 全联接大会上发布昇腾 310 和昇腾 910 两款 AI 芯片。昇腾将打造 Max,Mini,Lite,Tiny 和 Nano 五大系列,以面对各种不同的应用场景。其中,昇腾 310 属于 Mini 系列,昇腾 910 属于 Max 系列。 


昇腾 310 定位于边缘侧及端侧 AI 芯片,着重 AI 推理能力。昇腾 310 的 FP16 浮点运算算力达到 8TOPS,INT8 整型运算算力达到 16TOPS,最大功耗为 8W,采用 12nm 制程工艺。


昇腾 910 定位于云端 AI 芯片,着重 AI 训练能力。昇腾 910 的 FP16 浮点运算算力达到256TOPS,INT8 整型运算算力达到 512TOPS,最大功耗为 350W,采用 7nm 制程工艺。目前,昇腾 910 的性能指标已在一定程度上超过了谷歌和英伟达推出的主流 AI 芯片。

达芬奇架构,锁定 AI 算子级别优化。针对 AI 计算场景,华为研发了达芬奇指令集架构,具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性。达芬奇架构的主要特性是针对矩阵运算的 3D Cube技术。


AI 计算过程中由于神经网络链式求导的需求,大量张量(高维矩阵)计算成为传统处理器速度的瓶颈。3D Cube 技术针对矩阵运算做加速,使 AI核心在一个时钟周期内实现 4096个 MAC 操作,从而相对 CPU 和 GPU 产生数量级的提升。 

CANN 芯片算子库,工欲善其事必先利其器。CANN 指神经网络计算架构,是位于芯片底层之上的芯片算子库和算子开发工具包。CANN 兼具最优开发效率和算子性能,其核心是高度自动化算子开发工具 Tensor Engine。通过统一的 DSL 接口,配合预置的高层模板封装、自动性能调优等工具集合,用户可以方便地在昇腾芯片上开发自定义算子。同时,CANN 已经支持所有主要 AI 框架。同样在昇腾芯片上开发这个算子,通用的 DSL 需要 63 Loc,而Tensor Engine DSL 仅需 22 Loc 就能实现同样的功能,开发效率提高将近 3 倍,是开发者提高效率的有力工具。 


昇腾芯片加载板卡,Atlas 一体化产品遍及全栈应用场景。华为效仿谷歌等公司的思路,并不将昇腾芯片作为一款独立的产品,而是集成板卡销售一体化产品。目前,华为已推出一些系列 Atlas 人工智能计算平台产品,应用领域遍及云侧至端侧全栈。传统的 Atlas 平台现阶段主要搭载昇腾 310 芯片,性能有限。2019 年华为全联接大会上,华为正式推出 Atlas 900。Atlas 900 搭载数千颗昇腾 910,是全球最快的 AI 训练集群。Atlas 人工智能计算平台产品包括: 


(1)Atlas 900 训练集群:定位于大规模问题 AI 训练集群服务器。Atlas 900 搭载数千颗昇腾 910,并充分利用了华为在集群通信库和作业调度平台上的技术积累。Atlas 900 在 16 位浮点运算上的总算力达到 256-1014FLOPS,相当于 50 万台 PC 的计算能力。在 ImageNet数据集上针对 ResNet-50 模型的训练时间相比于竞争对手提高了 10 秒,是目前 AI 集群计算的全球第一。


深度参与国家项目,与鹏城实验室建立紧密合作。鹏城实验室定位于实现国家使命的基础创新平台,重点布局新一代人工智能基础研究。鹏城实验室目前在重点搭建鹏城云脑项目,其所需的基础平台是 E 级 AI 超算系统,已建成的云脑 1 峰值性能达 100PFLOPS,云脑 2 计划达到 E 级 AI 算力。


在鹏城云脑超算平台上,鹏城实验室打造了启智章鱼计算引擎、启智代码托管平台、数字视网膜等产品。华为昇腾芯片深度参与鹏城云脑项目,目前云脑 2 计划整体采用搭载昇腾 910 的 Atlas 900 训集群,以实现超强算力。 

昇腾 610 呼之欲出,进军智能汽车 AI 芯片。在华为发布昇腾 910 芯片的同时,华为副董事长、轮值董事长徐直军同样表示未来还计划推出昇腾 610,主要面向自动驾驶场景。


在智能汽车产品上,华为早在 2018 年 12 月就公布了自动驾驶的汽车大脑 MDC 600,并在 2019年高调宣布与四维图新进行合作,并已经取得了部分国内车厂订购。在昇腾芯片的加持下, MDC 将得到进一步性能提升。同时,华为的昇腾芯片发展计划正在有序展开,昇腾 920、昇腾 320 也将在 2021 年后逐步推出。 

2019 年华为全联接大会上,鲲鹏芯片再次成为焦点,多场主题演讲及专题演讲均围绕鲲鹏展开。鲲鹏包括服务器和 PC 机芯片,鲲鹏 920 是业界首颗 64核的数据中心处理器,性能比业界主流处理器高 25%、内存带宽高 60%;


同时把 CPU、桥片、网络和磁盘控制器“4 合 1”,是业界集成度最高的数据中心处理器。鲲鹏芯片按照“量产一代、研发一代、规划一代”的节奏发展,从 2007 年走到现在已历时 12 年,鲲鹏 920现在是第三代芯片。我们认为,鲲鹏芯片不仅仅是国产化领域的数字底座,也将充当智能计算领域的数字底座,是华为战略的重要一环。 

打造集成产品,渗透民商两用。鲲鹏不仅仅是一款单一的芯片,更通过集成硬件进行了大量的产品拓展。


鲲鹏芯片在云端的主要承载是 TaiShan 系列服务器,是当前兼容 ARM 架构的最强算力的通用服务器。面向数据中心分布式演进需求以及边缘计算需求。2019 华为全联接大会,华为再次展出了鲲鹏主板,包括 PC 端与服务器端两款,并开放给合作伙伴。


华为鲲鹏主板采用多合一 SoC、xPU 高速互联、100GE 高速 I/O 等关键技术。它不仅搭载了鲲鹏处理器,还内置了 BMC 芯片、BIOS 软件。目前,华为已与清华同方等合作伙伴展开合作,开发出自有品牌的服务器和台式机产品。 

打造鲲鹏计算产业,网罗优质上下游企业。基于 openEuler 的 OS 以及配套的数据库、中间件等平台软件是鲲鹏计算产业的基础。为壮大鲲鹏计算产业,华为建立了 openeuler.org 社区,开源 OS 源代码,并提供各种基础工具,缩短厂家构建基于openEuler 的发行版 OS 的开发周期。


同时,鲲鹏计算产业将对合作伙伴进行转向支持,联合合作伙伴 9 个月完成 3000+ 应用的代码迁移和性能优化,计划 2020 年 Q1 完成重点行业标杆项目建设,可满足 20%业务场景迁移至鲲鹏计算平台,形成重点行业重点业务的技术架构部署参考设计。鲲鹏在服务器、数据库、公有云等领域与大量 A 股上市公司建立广泛合作,共同推进产业发展。 


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 软件体系:华为 AI 的力量源泉


2.1. 打造自主 AI 框架 MindSpore,打通全场景开发途径 


在发布昇腾系列 AI 芯片的同时,华为同样发布了配套昇腾芯片的 AI 开发框架 MindSpore,从而使华为成为继谷歌、Facebook 后另一家拥有自有 AI 开发框架的科技巨头。我们认为MindSpore 具备以下优势: 


(1)自动高效并行,降低大规模问题学习技术门槛。在人工智能加速落地的大背景下,数据集规模越来越大,模型由于深度网络层数增加参数急剧膨胀。


传统的 tensorflow、pyTorch等框架均采用手工设置方式分配 CPU、GPU 等计算资源,对开发者针对并行的理解提出更高的要求,降低了开发效率。MindSpore 采用自动分配计算资源的方式,大幅降低用户在处理大规模问题时所遇到的技术门槛。


(2)架构优化设计,提高对开发者友好度。AI 计算高度依赖链式求导,因而 AI 开发框架的自动微分能力成为标配。自 tensorflow 框架提出后,其基于图的反向代码扫描自动微分就造成了用户在开发过程中的极大不便,因而遭受到了开发者广泛的批评。作为后进者, MindSpore 采用 Source 2 Source 方式实现自动微分,对用户高度友好。


(3)软硬一体结合,优化昇腾平台运行性能。谷歌 AI 云性能强大的原因之一来自于谷歌针对自研 TPU 芯片在 AI 开发框架 tensorflow 上做了大幅优化。华为作为一家拥有自研芯片的科技巨头,同样对针对昇腾芯片在 MindSpore 上做了软硬一体优化,大幅提升 MindSpore的性能表现。


(4)执行逻辑改进,充分保护用户数据隐私。在人工智能爆炸式发展的过程中,数据隐私问题变得越来越重要。谷歌、苹果等 IT 大厂均对这一问题给与高度重视,例如谷歌在 tensorflow的基础上推出 tensorflow privacy。MindSpore 具备原生性的对隐私保护的支持,通过处理不带有隐私信息的梯度、模型信息,而非数据本身,来保护用户数据隐私安全。 




2.2. AI 开发平台:2 个云侧平台+1 个端侧平台 


2.2.1. ModelArts:开发平台+交易市场 

ModelArts 面向开发者,是 AI 应用的一站式开发平台。ModelArts 提供的功能包括海量数据预处理、数据半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成等,具备端-边-云模型按需部署能力,可以做到全栈全场景 AI 解决方案实现。


ModelArts 计算性能优异,DAWNBenchmark 上在两度霸榜。DAWNBenchmark 是由斯坦福大学提出的针对图像识别应用场景的标准算力,也是各大厂商展示自身 AI 平台能力的主要指标之一。截止目前,ModelArts 两次在 DAWNBenchmark 模型训练速度评比中位列第一,将利用 ResNet-50 训练 ImageNet 的时间降低至 9 分 22 秒,并在近期再次降低到2 分 43 秒。


2.2.2. HiLens:定位于视觉的 AI 开发平台 


Hilens 是面向开发者专门针对视觉应用场景的 AI 开发平台,提供一站式 AI 应用开发、分发、部署、管理,具备海量设备管理、动态应用部署、在线训练、端侧模型优化等端云协同能力。


提供五大应用场景,加速视觉 AI 落地。HiLens 提供一站式技能开发,目前已提供 5 类应用场景,分别是 AI 技能开发、园区场景、家庭场景、车载场景、商超场景,已基本覆盖了主流的 AI 视觉类相关需求。 

(1)HiAI Foundation:底层架构


HiAI Foundation 通过与麒麟芯片搭载的 NPU 紧密结合,把 NPU 芯片能力向用户开放。通过快速转化、迁移已有模型和异构调度,使 NPU 达到最佳性能。 



具备自研 IDE,提升开发效率。HiAI Foundation 为开发者提供基于移动设备的运行环境和调试工具,目前 HiAI 平台已将相关功能集成到自研的 DevEco IDE。DevEco IDE 是华为消费者业务为开发者提供的集成开发环境,帮助开发者快速使用华为 EMUI 的开放能力。通过调用 EMUI AI 相关接口,即可基于 HiAI 开发移动端 AI 应用。


(2)HiAI Engine:中层架构


HiAI Engine 面向各应用场景的软件底层搭建,通过对计算机视觉、语音识别和自然语言处理三个基本问题的引擎库搭建,实现应用能力开放,帮助用户构筑全连接服务和全场景应用。 


三大引擎护法,主流 AI 场景全覆盖。目前,深度学习相关应用公认的三个基本场景是计算机视觉、语音识别和自然语言处理,已被 HiAI Engine 提供的 CV 引擎、ASR 引擎、NLU 引擎完全覆盖。


同时,基于三大引擎,HiAI Engine 已衍生出了人脸识别、图片识别、自然语言处理、码识别、视频技术、语音识别、文本识别 7 大类应用,以及其下的 28 小类应用,涵盖了各类主流 AI 应用场景。 


2.3. EI 企业智能解决方案集:AI 智能体+AI 专项解决方案 


EI 企业智能华为云针对 AI 业务提供半定制化解决方案的主要承载。华为云在国内 18-19 营收增长超过 300%,具备巨大的发展潜力,在互联网、社交咨询、视频监控、车厂等用户中均获得大量新增订单


华为云 EI 企业智能提供集群服务,用友强劲算力。在 Atlas 900 的加持下,能够做到全球最快,并能做到弹性伸缩、按需使用。EI 企业智能针对 AI 业务推出相关智能体和专项解决方案。  


车联网解决方案:华为云 EI 企业智能针对车联网应用场景搭建的解决方案,提供稳定安全的云服务和大数据 AI 能力。车联网解决方案适配多种车型,令企业掌控自主权。同时,车联网解决方案面向未来,支持平滑演进。目前,车联网解决方案已与江淮汽车、东风汽车展开合作。 


2.3.1. AI 智能体 

EI 企业智能体是华为基于华为云及自有 AI 技术积累打造的行业通用型解决方案,具备较高的自由度,用户能够根据自己的需求,进行定制化改造。 


交通智能体:定位于利用 AI 创造安全、高效、绿色的城市交通出行体验。交通智能体的功能包括全域路网分析、交通预测、交通事件监测与管控、信号灯优化、交通参数感知与态势评价等。目前,交通智能体已在深圳坂田、北京上地取得落地。 



园区智能体:定位于利用 AI 处理工业园区、住宅园区、商业园区的管理与监控,通过视频分析、数据挖掘等技术,使生产生活更加便捷和高效。园区智能体的功能包括入侵检测、失物追踪、人脸自动门禁、智能停车引导等。目前,园区智能体已经构造了园区门禁、安全区域监控、智慧停车等方案。 


汽车智能体:定位于支持车载设备的数据接入,基于大数据和人工智能技术提供实智能网联、智能驾驶、UBI 保险等场景能力,助力行业快速智能化升级,让人车生活更智能。汽车智能体的功能包括安全行为智能识别、实时路径规划、智能问答机器人、实时车辆位置洞察等。目前,汽车智能体已经构造了生物钥匙、电子围栏、实时路径规划、智能对话机器人等方案。





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 智能驾驶业务:华为提供平台和方案


在技术路径上,华为的智能驾驶既非从L2向L4演进,也不是L2与L4并行,而是“配置可裁剪的L4”。即先聚焦L4,再用L4的能力反哺L2,L2.5,L3,某种意义上就是“升维思考,降维打击”。


目前,华为可提供MDC智能驾驶计算平台和L4全栈解决方案两种方案(以前者为主)。其跟奥迪合作的L4级自动驾驶车队上便搭载了华为L4级全栈智能驾驶解决方案。

 

当前,华为跟奥迪合作的测试车队规模已达数十辆。

 

除奥迪外,一汽、沃尔沃(乘用车)、东风、苏州金龙、山东浩睿智能、新石器等公司都已跟华为在自动驾驶方面展开合作。

 

具体到智能驾驶业务上,华为并不直接向车企或自动驾驶公司出售芯片,而是提供包括AI芯片、操作系统、算法、支持服务框架、设备管理、开发工具链、信息安全、功能安全在内的MDC智能驾驶计算平台。

自动驾驶域控制器的构建很复杂。倘若华为只向用户提供芯片,则用户拿回去之后还要再找人开发操作系统、算法,并对系统的适配性、耦合性做各种测试,这会是一个十分漫长的过程。

 

并且,用户自己开发的操作系统和算法,也未必能使芯片的算力最大程度地发挥出来。因此,华为提供的是一个工程化程度最高的开放平台。

 

MDC平台秉承开放的、平台化的理念,将跟产业链伙伴和商业合作伙伴一起来探索标准、推广标准、实践标准,并为开发者提供一系列标准化的传感器接口、线控接口,并支持和兼容AUTOSAR\ROS,同时,还提供一套功能完整的开发工具链。 

因此,车企和自动驾驶公司可在上面开发符合自身需求的自动驾驶应用,或整合来自Tier X们的的应用软件。

 

有了工程化程度最高的MDC开放平台,车企便只需聚焦于整车技术及决策、规划、控制算法插件,再做一些可提供差异化竞争力的功能软件,其他与自动驾驶相关部分可都交给华为。

 

Tier 1则可聚焦于传感器、线控等关键技术,而自动驾驶初创公司则可聚焦于算法。

 

这意味着,车企、Tier 1及自动驾驶初创公司们参与自动驾驶产业的进程将被大大简化、推出自动驾驶汽车的会周期缩短。


华为研究激光雷达确有其事,并且,鉴于华为在光通信领域和微波通信领域的积累,实,华为研究激光雷达,主要是为了验证,比如,激光雷达增加多少个,对算力增加的要求是多少、应该怎么去适配等。

 

华为认为,只有对传感器也有深刻理解,才能提出系统性的解决方案,并将上中下游打通,进而通过大量的路测数据来进行循环和迭代,再推动芯片技术的快速成熟。


华为智能汽车解决方案BU总裁王军说:

 

“主流对自动驾驶技术等级从L0到L5的划分,是仅根据人为操作的参与程度来定义自动化的等级,这并不太准确。因为,相同的硬件和算法,面对不同场景所能达到的自动驾驶等级有较大差异。

 

”传统的自动驾驶分级只是对技术实现的评估,而不是针对特定场景的评估。但用户更关注的是适合场景带来的体验提升、效率提升及成本降低,而不是纠结技术概念。因此,对自动驾驶等级不区分场景,就不能有效反应用户在特定场景下的体验。


在中国,城区行驶和泊车占用户用车时间的96%,因此,城际快速的点到点,核心城区的拥堵情跟随,加塞,红绿识别,市区的点到点,小区及停车场的自动泊车,成为华为最先要解决的场景。

 

这些,也是最能体现智能驾驶价值的关键场景。

 

下一步,就是识别有危险的结构化道路,如上下匝道、U型掉头;还有危险障碍物,如多种交通参与者。


从华为智能汽车解决方案的展台上了解到,华为目前主推的智能驾驶计算平台并不是在去年最早亮相的MDC 600,而是硬件配置做了适当“减配”、当然也更有利于快速商用的MDC 300。

 

为什么会发生这个变化?这就牵扯到一个概念“系统架构可伸缩”。

 

MDC 600是为L4级自动驾驶准备的,但现阶段,多数主机厂都将自动驾驶的重心放在一些更容易落地的场景如封闭园区等。

 

场景简单了,则自动驾驶系统的算力、传感器数等可适当“减配”。当然,减配后的方案,完全可支持新的应用场景。

 

因此,既不同于车企及Tier 1们通常从L2向L4演进的做法,也不同于一些科技公司L2与L4并行的做法,华为的设计理念是“以终为始”,即从一开始就针对最复杂的场景、使用最强的算力,以L4架构为设计框架;同时,又考虑到对L3和L2的支持,做一些功能上的“裁剪”。

 

比如,某高算力的MDC硬件平台可支持限定场景下的自动驾驶,在增加算力和激光雷达后便可支持全场景的自动驾驶,而在减配算力和激光雷达后,也完全能够支持辅助驾驶。


从细分领域看,核心供应商为华为提供的零部件和服务遍及华为产业链的多项环节,我们将供应商业务大致归为通信、电子及生产配套服务等领域。通信领域包含通信器件、软件、光器件、连接器等;电子领域包含芯片、存储、集成电路、摄像头、电源等零部件;生产配套环节有OEM行业、测试、供应链和金融服务等。



简而言之,“以终为始”及“系统架构可伸缩”的实质就是:配置可裁剪的L4能力。即在设计产品的时候,满足所有需求,但在具体推出产品的时候,客户可根据实际需求“勾选”某几项必须具备的功能。



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 车路协同:为端到端车路协同方案大规模部署

华为在车路协同领域主要做三件事情:


(1)V2X 的边缘部署,华为已经做了大量实验,在海外重点与车企进行测试,在国内已有许多实物测试,已经有相应的测试结果。


(2)网络本身是有要求的,要求动态调优,这一块也是华为的核心技术。


(3)高精度定位能力。其短期目标是在 2018 年底华为将覆盖 10 万网联车。


从今年年初至今,华为在 C-V2X 领域相继推出了多款产品:年初华为发布支持LTE-V2X 的海思 Balong 芯片, 发布 RSU(路边单元),Q3 发布 T-box、MEC、V2X server 等,为车联产业通信领域提供 E2E 解决方案。


2018 年 ,华为发布了全球首款支持 Uu+PC5 并发的 RSU(Road Side Unit)产品,这是华为在 C-V2X 车联网领域推出的首个商用产品。RSU 还有几个亮点,比如率先支持 Uu 及 PC5 接口通信加密,使得通信更安全更有保证;


采用有线、无线接入方式,灵活连接信号机等道路设施,方便工程部署;支持 GPS 和我国的北斗定位系统;PC5 时延小于 20ms,支持 5.9GHz 频段的 20MHz 带宽,这也是全球绝大多数国家采用的 ITS(智能交通系统)频段。


华为 LTE-V2X 车载终端基于华为海思巴龙(Balong) 765,具备以下特点:充分考虑 C-V2X 独特场景和性能要求,高度集成 LTE uu 和 PC5、应用处理器,支持二次开发,按照车载行业前装质量要求进行管控。该终端已经在多家车厂上成功进行城市开放道路测试和验证,也和多个合作伙伴的协议栈和应用完成集成。


华为端到端车路协同方案,已经在 8 月的无锡车联网(LTE-V2X)城市级示范应用重大项目展示中实现规模部署。


实物展示商用 T-BOX,RSU,V2X server 等产品,车联网通过路侧智能摄像头及时发现穿越马路的行人,通过路侧 RSU 或移动基站上报给 V2X server,经过判断后再通过车联网系统通知车主,或触发 ADAS 系统使自动车辆停车,减少相关事故的发生。



华为 AI 何以“昇腾”


垂直纵深:AI 全栈体系垂直打通,软硬件两手抓 


通过对华为 AI 全产品线的深入调研,我们认为华为已打造全栈化 AI 产品体系,自底层芯片至上层场景应用实现一站式打通。在硬件方面,昇腾芯片是 AI 产品拓展的主线。


华为不仅打造了昇腾系列芯片,并将其成功与鲲鹏、麒麟等芯片产品配合或搭载,进一步打造出泰山服务器、Atlas AI 计算平台、Mate 手机终端和 MDC 智能驾驶平台等集成化硬件产品。在软件方面,华为云是 AI 业务的重要依托。


华为针对昇腾芯片的达芬奇架构特点,打造了 MindSpore AI 开发框架,并在此基础上构建了 ModelArts、HiLens、HiAI 三款面向云和端的 AI 平台。在华为云的依托下,华为进一步拓展了涵盖交通、制造等多个应用场景的 EI 企业智能解决方案。


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