关于无人驾驶的全新应用分析介绍

从前人们认为“无人驾驶 ”、“机器驾驶员解放人类驾驶员”这样的概念还遥不可及，然而英特尔正在让这样的构想落地。

节省开车时间

无人驾驶时代到来，人们不仅憧憬着解放双手、释放巨大经济潜能，还在讨论着人类是否应该完全信任机器。这无疑凸显了乘客和无人驾驶汽车之间不可忽视的重要关系。

在乘客真正信任一辆无人驾驶汽车之前，他们必须对自己与车辆交互的基本方式充满信心。英特尔正在研究不同的人机界面和技术并为其开发原型，以帮助OEM和一级供应商来解决这些信任问题。英特尔GO平台的人机界面（HMI：Human Machine Interface），可以适应不同乘客的喜好，并且进行安全的变道，同时创建一系列新的交通警告以监控驾驶员、乘客和行人的安全，帮助乘客建立信任，从“司机”完全变成“乘客”。这即是解放双手的第一步，也是无人驾驶发展必须实时更新升级的关键技术。

英特尔对乘客与无人驾驶汽车之间信任的研究着眼于驾驭和管理数据的方式，同时关注如何用将最重要的信息用最高效、简洁的方式传达给乘客，从而让乘客感到安全、放心，对车辆尽在掌控。

节省查询路线时间

随着自动驾驶时代的来临，司机不再需要集中精力用双眼来看路，面对紧急情况，也不需要立马经由大脑进行判断并做出决策。“机器驾驶员”则会把采集到的海量数据，实时汇入、更新到高精地图中，再通过大数据和机器学习来做出判断。因此，高精地图可以将一切路况尽收“眼”底，并告诉车辆具体位置和周围的环境如何，接下来要如何规划路线驶向目的地。

高精地图对于无人驾驶车辆的导航、定位、路径规划与控制至关重要，直接影响了车辆行驶的效率与安全程度。由英特尔与HERE共同研发的高精地图正是无人驾驶车辆实时洞察路况、及时做出决策的关键所在。

节省判断反应时间

未来，一辆无人驾驶汽车在90分钟之内就会产生4TB的数据量，这些数据可以帮助汽车了解周围环境，让车辆可以安全行驶在复杂的道路上。如果没有车内人工智能利用机器视觉和深度学习实时对数据加以分析，无人驾驶汽车就很难轻松上路。但这类人工智能负载通常需要消耗非常多的电力，并且难以在车内有限的功率下运行。因此，如果能用更低功耗来支撑更强大的计算，就会更有效地利用人工智能帮助汽车做决策。

英特尔研发基于OpenCL*的DLA (Deep Learning Accelerator) 就可以有效解决这一难题，为功耗减负、为计算加码。在无人驾驶领域，英特尔采用了混合架构，其中包括CPU、FPGA以及未来Mobileye专用的视觉芯片与视觉计算等方式，充分发挥每个芯片的特点来保证计算效果，从而在开放混合的平台上保证人工智能在无人驾驶上的实现，同时保证了性能、功耗已经工程化的统一。

如果想用一双“隐形的手”转动无人驾驶车辆的方向盘，以上三个技术是必不可少的。它们帮助人们建立对无人驾驶车辆强烈的信任感，从而解放双手，节省时间。