项目三智能网联汽车智能决策技术认知第二节智能网联汽车计算平

第二节智能网联汽车计算平台项目三：智能网联汽车智能决策技术认知○智能网联汽车技术平台计算平台的定义1.计算平台的特点2.计算平台电子产业链3.计算平台的发展趋势4.

智能网联汽车等于单车自动驾驶，加网联汽车，它是两者融为一体的新产品、新模式、新生态。

与常规汽车相比，智能网联汽车是多技术交叉、跨产业融合，不仅是机电一体化，而且是机电信息一体化。需要汽车、交通设施、信息通信基础设施等多个产业跨界融合，在这样的复杂系统架构下，我们需要一个新的车脑。○计算平台的定义

如果把车比成人的话，计算平台就是人的大脑，它起到一个中央决策的作用。严格来说，智能网联汽车计算平台是依靠高性能计算技术、高可信软件技术、实时认知外部环境，并实现对整车最优决策和控制的计算系统。它是实现无人驾驶技术的核心，是ICV发展中的制高点。

智能网联汽车计算平台架构，涉及车载硬件处理单元，云端计算平台，软件支持环境，以及网络通讯，形成了一套完整的软硬件系统，以完成感知、决策、控制的任务。

可以看出，智能网联汽车综合计算平台，需要考虑多方因素，因此需要具有高度集成、强算力、高可靠、高兼容性、高安全等特点。○计算平台的定义

智能网联汽车计算基础平台的发展，也引起了汽车电子产业链的变革，通过对计算机基础平台的基础软硬件进行定制，各种功能的应用软件进行开发，实现计算平台产品的批量化供应。但是它不能协调覆盖所有的智能网联的元素，比如地图、网联数据等。○计算平台电子产业链○计算平台的发展趋势技术层面平台核心技术是重点和难点，需要多行业的融合。产品层面产品的架构和实现不够成熟。行业层面国内汽车行业面临更大的挑战。○现有计算平台的解决方案计算平台解决方案1.基于GPU的解决方案2.基于FPGA的解决方案3.基于ASIC的解决方案4.计算平台案例5.

智能网联汽车是新型数据移动中心，为传感器数据、车云大数据、网联云控、信息安全等生态应用提供融合载体，为实现这些功能，我们需要新一代的“核”“芯”――智能网联汽车计算平台。○计算平台解决方案○基于GPU的解决方案

GPU是一种通用型的芯片，是专业的图像处理器，也就是我们俗称的显卡，在浮点运算、并行计算等方面能够提供数十倍甚至百倍的CPU性能。○基于FPGA的解决方案

FPGA，即现场可编程门阵列，本质就是可编程的芯片，人们可以把硬件设计重复编写在他的可编程存储器上，从而使FPGA可以执行不同的硬件设计逻辑功能，另外你也可以在现场动态的改变它上面运行的结构，这也是为什么他被称为现场可编程的原因。○基于FPGA的解决方案

FPGA是一种半定制电路，研发成本较低，硬件配置灵活，具有低能耗、高性能及可编程等特性，十分适合感知计算，在算法加速方面，是GPU的强有力竞争者。○基于ASIC的解决方案

ASIC，人工智能专用芯片，典型的代表就是AlphaGo里使用的TPU，他在AlphoGo里替代了1000多个CPU和上百个GPU。○计算平台案例

奥迪A8作为第一款量产的L3级别自动驾驶汽车，其计算平台的硬件架构使用的是异构平台，核心处理器有4个。

Infineon-Aurix（英飞凌）负责监测系统运行状态。MobileyeEyeQ3负责交通信号识别、行人检测、碰撞报警、光线探测和车道线识别。

Altera-Cyclone（阿尔特拉）负责目标识别融合、地图融合、自动泊车、预刹车、激光雷达传感器数据处理。NVIDIA（英伟达）K1负责驾驶员状态检测、360度全景监测。

智能网联汽车计算平台的解决方案是目前研究