算力赋能未来：自动驾驶如何从科幻驶入现实？

当一辆汽车以120km/h飞驰时，每0.1秒的决策延迟就意味着3.3米的“生死距离”。而现在，自动驾驶车辆能在毫秒间完成刹车、变道甚至紧急避障——这背后，是算力在无声地重塑人类出行方式。

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感知系统

自动驾驶汽车依赖激光雷达、摄像头等多源传感器实时采集周围环境数据。

这些数据需要强大的算力来快速处理和分析，以识别道路、车辆、行人、交通标志等信息。

视觉处理是自动驾驶中最耗费算力的部分之一，占到全部算力需求的一半以上。这种超强算力让汽车具备了“火眼金睛”，能在毫秒级时间内完成环境感知，确保安全性和可靠性。

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决策与规划

感知只是第一步，如何基于感知结果做出最优驾驶决策才是真正的挑战。这需要复杂的算法和模型来处理，强大的算力可以确保系统快速做出准确的决策，以应对复杂的交通场景。

自动驾驶系统通过深度学习算法预测其他交通参与者的行为，例如判断前方车辆是否会变道、行人是否会突然横穿马路等。这要求算力不仅要快，还要聪明。

某公司自动驾驶系统利用云端与车端协同计算，通过强大的GPU和TPU集群训练模型，并在车载端实时推理。这种算力分配模式既保证了决策速度，又能不断优化算法，适应多样化的驾驶场景。

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仿真与测试

实际道路测试成本高昂且存在风险，而高性能计算可以构建虚拟环境，模拟数亿公里的驾驶场景。

通过超级计算机运行的高精度仿真，工程师能快速验证算法，发现潜在问题。

如某平台利用其芯片，每秒可渲染海量3D场景，模拟极端天气、夜间驾驶等条件。这种“数字孪生”技术大幅缩短了开发周期，也为自动驾驶的安全落地提供了保障。

展望未来，随着前沿技术的发展，自动驾驶系统或许能像人类一样灵活应对任何复杂场景，甚至实现真正的“零事故”愿景。当然，这还需要软硬件协同创新，以及法规、伦理等多方面的支持。

总的来说，算力是自动驾驶的“心脏”，赋予了它感知、思考和行动的能力。从感知到决策，从仿真到落地，算力的每一次跃升都在推动自动驾驶从科幻走向现实。

或许有一天，人类驾驶会像手动挡一样成为“复古体验”——而这一切，取决于更强大的“数字司机”。

本文转自：飞拓数智