強化中國汽車市場領導地位：

Xilinx 為基于視頻的自動駕駛提供 AI 性能

受訪人：原鋼

賽靈思公司AI解決方案市場專家

智能汽車是一個很寬泛的概念，那具體什么樣的汽車可以稱為智能汽車？所謂“智能”，可以從幾個不同的角度和深度來闡述。

首先是車載智能人機交互系統。在去年以及更早的時間，通過語音進行人車交互的系統已經大量出現。隨著大數據以及人工智能的發展，以及車載4G通信系統的進一步普及，可以預想今年發布的新車會越來越多的搭載了基于云端的高級人工智能系統，做到更加智能的人機對話，比如類似智能音箱那樣提供更加智能化的信息反饋，基于云端的汽車運行大數據平臺提供OTA軟件升級、汽車故障報警和診斷、遠程控制等。基于視頻的人工智能手勢識別人機交互也會在新的車型中更多的出現，為人機交互方式提供更多的選擇。

智能網聯。隨著車載蜂窩通信系統的進一步普及以及5G的鋪開，基于各種V2X方案的智能交通系統等也會開始進入實質性部署階段，充分利用云端大數據平臺，實現更加智能的交通規劃，為提供城市道路通行效率，減少事故的發生提供更加前沿的解決方案。

ADAS以及自動輔助。在今年的CES上就可以看到，固態激光雷達已經有很多的方案，成本進一步降低。國內也涌現了不少固態激光雷達和毫米波雷達的初創公司，他們的產品能將原有方案的成本大幅拉低，使得大規模應用成為可能。基于視頻的自動駕駛技術方面今年也會有長足的進步，包括賽靈思的FPGA方案在內的多種硬件加速方案，在2019年將會實現算力和能耗比的進一步提升，使能更多復雜的甚于深度學習的自動駕駛算法。

當然真正的乘用車自動駕駛路還很長，政策、技術成熟度以及成本的限制在今年內并不會有明顯改觀，因此眾多自動駕駛廠商離變現賺錢還有很長的路要走，這是一場馬拉松比賽。相比乘用車的全自動駕駛，一些特殊領域的以及封閉道路的自動駕駛落地會有較快的發展，先行落地，比如園區內交通車、礦山運輸車、物流交通車等，這些場合由于路況以及交通參與者相對受控，不是那么復雜，預想今年應該會有很多落地的案例出現。