現在谷歌已經成為無人駕駛汽車領域的領導者，該公司的汽車技術不僅將推動人工智能和機器視覺軟件的發(fā)展，還將推進半導體芯片技術和硬件系統(tǒng)向前邁進。

　　日前，谷歌無人駕駛汽車部門硬件工程師Daniel Rosenband在Hot Chips芯片會議上發(fā)表了上述看法。Hot Chips會議在加州庫比蒂諾舉辦，主要議題是前沿高端的半導體技術。半導體技術是一切電子產品的基石，它的應用范疇早已超越了個人電腦和智能手機。如今各類芯片能夠通過人工智能算法幫助汽車實現無人駕駛，機器視覺軟件則可以讓汽車識別出行人和自行車。

　　現在規(guī)模高達3300億美元的芯片行業(yè)正在向新技術轉型，谷歌也是其中的一家公司。目前特斯拉、本田、寶馬、沃爾沃、奔馳、福特等公司已經進入無人駕駛汽車領域。專車應用Uber也表示，將在匹茲堡投入100輛按需使用的無人駕駛汽車。通用汽車和旗下控股專車應用Lyft將在今年年底開始測試無人駕駛叫車業(yè)務。

　　“我認為這是芯片領域的主要驅動力量，”Tirias Research分析師Kevin Krewell表示，“基于深度學習的汽車導航不同與其他高性能計算，是一種全新的運算技術。它需要新的架構，需要新的方法，這就是英特爾以3.5億美元收購人工智能公司Nervana的原因。”

　　Rosenband表示，每年有120萬人死于車禍，無人駕駛汽車相對來說更安全。他說：“每年車禍致死的人口相當于一個中等城市人口。僅在美國，每年就大約有35000人死于車禍，相當于每天墜毀一架客機。”

　　過去無法開車的人（包括盲人和殘疾人在內）可以通過無人駕駛汽車實現上路行駛，但是開發(fā)出一款優(yōu)秀的無人駕駛汽車難度很高。前不久，一名使用特斯拉Autopilot自動駕駛技術的司機就在一起車禍中喪生。

　　“我們將改變許多人的生活。”Rosenband表示。但是想要做到這一點，谷歌必須在人工智能和機器視覺技術方面獲得重大突破。這個系統(tǒng)需要不斷適應變化的環(huán)境，如在交通流量劇增的環(huán)境中，躲避擁擠的行人和自行車騎手。這需要大量的運算處理能力，不能只是一個部分的解決方案。

　　“我們認識到乘坐無人駕駛汽車在高速公路上行駛，如何提高運算處理能力是非常重要的，”Rosenband說，“你如何保證你設計的車輛能夠實現完全的無人駕駛？”

　　在測試的時候，谷歌安排了一個人坐上車，驅動汽車，讓車輛駛向目的地。谷歌設計的原型車在社區(qū)中的通行時速為每小時25英里，車中甚至沒有配備方向盤。原型車在行駛過程中很謹慎，不會冒險進入十字路口，它會用概率計算特定場景下將發(fā)生的事。

　　無人駕駛汽車需要識別當前位置和周邊物體，周邊物體正在如何運動，最后判斷車輛如何前進。為了360度了解車身周邊情況，谷歌使用了Lidar的雷達系統(tǒng)。

　　谷歌下一代原型車的運算能力需要提升至2015款的四倍，該公司將使用通用標準或定制芯片來解決一些無人駕駛汽車所會遇到的通用問題。Rosenband表示，在100毫米芯片上，谷歌需要實現每秒50萬億次的運算速度。

　　Rosenband說：“這是一個非常巨大的數字，假如你了解十年前的運算能力，你就會知道這有多了不起，感謝開發(fā)者社區(qū)的努力。”

　　為了應對挑戰(zhàn)，英偉達為Drive PX 2自動駕駛平臺開發(fā)了Parker芯片。同時，英特爾也拿出了Xeon Phi系列芯片來處理人工智能運算。

　　Rosenband認為，當前無人駕駛技術依然有一些難題沒有解決，即便是人類在一些情況下也難以判斷交通信號燈的情況。曝光不足或曝光過度的圖像難以被計算機識別，更別說是在車輛行駛過程中。

　　“芯片安裝在哪里也是個大問題，”Rosenband表示，“我們需要配備很多的射頻通道，我們需要做大量的數字信號處理來降低噪聲，提高雷達系統(tǒng)的保真度。我們嘗試用最好的硅材料，讓芯片發(fā)揮最大的性能。”

　　從某種程度上說，谷歌正在做的事相當于將一個數據中心塞進一款移動設備，它需要驅動芯片發(fā)揮最大的運算性能，同時不能產生過大的功耗。

　　盡管谷歌無人駕駛汽車已經行駛了200萬英里，但是它依然無法預知所有路面情況。Cadence Design Systems的芯片專家Chris Rowan表示，谷歌無人駕駛汽車需要試駕十億英里，才能安全處理所有可能發(fā)生的小概率事件。