Nvidia:不必为智慧车载失去方向盘主控权

2015-01-09 09:08:57来源: 经济日报 关键字:Nvidia  智慧  智慧车载
在今年于CES 2015宣布推出Tegra X1,并且针对车载系统提供Drive CX与Drive PX等应用Tegra X1处理器效能的车用电脑模组之后,我们后续也针对此次发表内容与Nvidia执行长黄仁勋进行简单的访谈。

智慧车载系统的主控权

对于此次在CES 2015所发表内容,黄仁勋认为车载系统视相当有趣的平台,并且也将成为下一个市场发展重点,同时更具有其背后发展价值,亦即确保驾驶本身、乘客,以及行车期间四周安全,进而以此改变人们生活方式。

虽然有不少人认为车载系统似乎无需放置太多的处理效能,或是应该设法让车辆成为能自动驾驶的全方位“Super Car”,黄仁勋认为行车途中有太多无法掌握、无法想像意外可能产生,因此依然需要相当充足的运算效能,同时驾驶本身仍应保有控制方向盘的权利,即便车载系统能协助驾驶避免发生意外,仍应以扮演最佳辅助角色为主,最终依然要能让驾驶者自行决定如何执行。

但对于未来若朝全面发展自动驾驶的趋势,黄仁勋也表示接受,但此类技术应该是以循序渐进方式打造,而不是一昧全部往无人驾驶方向投入。因此,在现行车载系统若无法百分之百协助驾驶做出最佳行驶选择,那么还是维持让驾驶能自行决定行驶方式。

智慧车载需要更多运算效能

而Nvidia投入发展车载系统已经超过10年,虽然目前相关发展相较原本的想像仍处于起步阶段,但已经能将庞大的电脑运算模组占据体积缩减至仅约一枚硬币大小,进而让车辆重量与空间更为轻便,甚至耗电量更少,但效能已经能协助无人驾驶车辆透过电脑学习与电脑视觉方式“知晓”四周环境,进而做出最佳行驶方式。

在此次宣布推出应用Tegra X1的Drive CX与Drive PX,主要配合本身即时运算量表现,配合SurroundVision电脑视觉技术,让车辆能在行驶间透过高达12组摄影镜头与多项感应元件,以及配合旗下Tesla为基础的云端运算资源,进而让车辆学习透过影像识别后得资料所代表含意,同时如何做出最正确或最佳应对措施。

藉由此类技术发展,未来也能持续投入无人驾驶车辆发展,例如近期Nvidia便携手奥迪打造旗下无人自动车,并且协助其上路实际测试。对于未来改变应用,也能在驾驶将车辆行驶到停车场后,让车辆本身自行进入停车场寻找停车位,并且可在驾驶需要使用车辆时自动开启,同时将车辆自动引导至驾驶所在位置,而不必让驾驶自行在庞大停车场中寻找车辆。

而在车辆学习部分,除了车辆本身即有一定运算效能与软体端应用内容,未来也会持续透过更新方式让车辆功能维持更新,同时透过云端运算学习,并且反馈至车辆的模式,也能让车辆本身更为聪明。在此背后的运算将远比想像中来得复杂,也因此车载系统发展其实远比传统电脑、手持装置有更多业界水平式合作发展,例如目前还没有任何车厂能自行一手包办制作处理器、感应元件、作业系统与软体服务,必须透过不同业界合作才能促成智慧车载生态体系成长。

也因此诸如Nvidia专注于电脑虚拟视觉运算发展,其他厂商可能积极发展通讯连接技术、作业系统平台应用等,最终都能协助让智慧车载发展越来越为茁壮。

Tegra X1不仅应用在车载系统

至于此次CES 2015展出内容主要聚焦在车载系统应用,黄仁勋其实也透露Tegra X1在平板、Windows 10也都有相当相容表现,预期2015年将会有更多应用产品陆续推出。不过,Tegra X1并未被提及是否用于手机产品,主因还是在于伴随效能提升后所产生热能,以及电池损耗问题,导致此款处理器无法应用于手机产品。

而距离去年才推出Tegra K1处理器,今年再次宣布推出新款Tegra X1,是否造成市场布局应用难以抉择,黄仁勋认为目前Nvidia在行动处理器部分,主要在一年着重于CPU架构,隔一年则会着重在GPU表现改进,或许今年宣布推出以Maxwell显示架构的Tegra X1后,明年或许可能就会推出“Denver 2”之类的处理器架构。
 

关键字:Nvidia  智慧  智慧车载

编辑:刘燚 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/2015/0109/article_10325.html
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