從前人們認(rèn)為“無人駕駛 ”、“機(jī)器駕駛員解放人類駕駛員”這樣的概念還遙不可及，然而英特爾正在讓這樣的構(gòu)想落地。

節(jié)省開車時(shí)間

無人駕駛時(shí)代到來，人們不僅憧憬著解放雙手、釋放巨大經(jīng)濟(jì)潛能，還在討論著人類是否應(yīng)該完全信任機(jī)器。這無疑凸顯了乘客和無人駕駛汽車之間不可忽視的重要關(guān)系。

在乘客真正信任一輛無人駕駛汽車之前，他們必須對自己與車輛交互的基本方式充滿信心。英特爾正在研究不同的人機(jī)界面和技術(shù)并為其開發(fā)原型，以幫助OEM和一級(jí)供應(yīng)商來解決這些信任問題。英特爾GO平臺(tái)的人機(jī)界面（HMI：Human Machine Interface），可以適應(yīng)不同乘客的喜好，并且進(jìn)行安全的變道，同時(shí)創(chuàng)建一系列新的交通警告以監(jiān)控駕駛員、乘客和行人的安全，幫助乘客建立信任，從“司機(jī)”完全變成“乘客”。這即是解放雙手的第一步，也是無人駕駛發(fā)展必須實(shí)時(shí)更新升級(jí)的關(guān)鍵技術(shù)。

英特爾對乘客與無人駕駛汽車之間信任的研究著眼于駕馭和管理數(shù)據(jù)的方式，同時(shí)關(guān)注如何用將最重要的信息用最高效、簡潔的方式傳達(dá)給乘客，從而讓乘客感到安全、放心，對車輛盡在掌控。

節(jié)省查詢路線時(shí)間

隨著自動(dòng)駕駛時(shí)代的來臨，司機(jī)不再需要集中精力用雙眼來看路，面對緊急情況，也不需要立馬經(jīng)由大腦進(jìn)行判斷并做出決策。“機(jī)器駕駛員”則會(huì)把采集到的海量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)匯入、更新到高精地圖中，再通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來做出判斷。因此，高精地圖可以將一切路況盡收“眼”底，并告訴車輛具體位置和周圍的環(huán)境如何，接下來要如何規(guī)劃路線駛向目的地。

高精地圖對于無人駕駛車輛的導(dǎo)航、定位、路徑規(guī)劃與控制至關(guān)重要，直接影響了車輛行駛的效率與安全程度。由英特爾與HERE共同研發(fā)的高精地圖正是無人駕駛車輛實(shí)時(shí)洞察路況、及時(shí)做出決策的關(guān)鍵所在。

節(jié)省判斷反應(yīng)時(shí)間

未來，一輛無人駕駛汽車在90分鐘之內(nèi)就會(huì)產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)量，這些數(shù)據(jù)可以幫助汽車了解周圍環(huán)境，讓車輛可以安全行駛在復(fù)雜的道路上。如果沒有車內(nèi)人工智能利用機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)對數(shù)據(jù)加以分析，無人駕駛汽車就很難輕松上路。但這類人工智能負(fù)載通常需要消耗非常多的電力，并且難以在車內(nèi)有限的功率下運(yùn)行。因此，如果能用更低功耗來支撐更強(qiáng)大的計(jì)算，就會(huì)更有效地利用人工智能幫助汽車做決策。

英特爾研發(fā)基于OpenCL*的DLA (Deep Learning Accelerator) 就可以有效解決這一難題，為功耗減負(fù)、為計(jì)算加碼。在無人駕駛領(lǐng)域，英特爾采用了混合架構(gòu)，其中包括CPU、FPGA以及未來Mobileye專用的視覺芯片與視覺計(jì)算等方式，充分發(fā)揮每個(gè)芯片的特點(diǎn)來保證計(jì)算效果，從而在開放混合的平臺(tái)上保證人工智能在無人駕駛上的實(shí)現(xiàn)，同時(shí)保證了性能、功耗已經(jīng)工程化的統(tǒng)一。

如果想用一雙“隱形的手”轉(zhuǎn)動(dòng)無人駕駛車輛的方向盤，以上三個(gè)技術(shù)是必不可少的。它們幫助人們建立對無人駕駛車輛強(qiáng)烈的信任感，從而解放雙手，節(jié)省時(shí)間。