自动驾驶

边缘AI计算在自动驾驶汽车上的潜力

自动驾驶是边缘计算的重要应用,自动驾驶需要100-1000TOPS边缘AI算力,其具有高性能、低功耗特点的边缘AI(Edge AI)成了行业壁垒。AI计算需要域来优化算法和数据流架构,摩尔定律已逼近极限,若没有正确的算法和架构,仅基于处理技术的驱动性能将无法实现预期的结果。

Imaginantion邀您参加 IP SoC China 2021 线上大会

Imaginantion市场及业务发展高级经理黄音将带来《Imagination超高算力IP构建自动驾驶计算平台》的主题分享。分享中,您将全面了解Imagination IP 各产品系列,特别是针对当前备受关注的 ADAS、自动驾驶等领域,Imagination 可提供的核心技术及相关解决方案。敬请期待!

为什么自动驾驶系统将会需要车载以太网?

自动驾驶汽车和先进驾驶辅助系统(ADAS)对更高带宽、更低延迟提出了更迫切的需求。车载以太网已经成为搭建更高速汽车网络的新骨干。对发射机、接收机、链路分段和高层协议功能进行的全面测试确保其得到成功实施。

影响汽车软件开发的八种趋势

近年来,随着人们对汽车创新的强烈需求的不断增加,而这些创新要求反过来又极大地增加了车辆中的软件内容。这些创新正在自动驾驶,高级驾驶员辅助系统(ADAS),数字座舱技术,车辆电气化等领域发生。当前有几种影响汽车电子的关键趋势,这些趋势导致对计算平台要求的需求不断增加,车辆结构不断变化,并突出了安全性和功能安全性的重要性。

未来自动驾驶汽车发展趋势

许多人声称自动驾驶汽车是车辆技术的下一步。考虑到制造商在驾驶辅助技术方面取得的突飞猛进,这种说法似乎是正确的。然而,尽管这些安全功能看起来很先进,但与完全自动化汽车所需的相比,它们只是基本步骤。在我们开始计算在自动驾驶汽车成为大规模生产的现实之前我们需要等待多长时间之前,我们首先需要了解自动化水平以及我们在这项技术方面取得了哪些进展。

自动驾驶需要做哪些测试?

自动驾驶已然成为汽车行业热词。在大家殷切的期盼下,近几年上市的车型,多少都要有和“自动驾驶”功能相关才能赢得消费者青睐。对国内而言,特斯拉落子上海临港,并宣布新推出车型均配备自动驾驶功能——这无疑犹如鲶鱼效应,更加推动了各家车企的研发进度。