國科微AI首席科學(xué)家邢國良：打造全系邊端AI芯片，賦能下一代自動駕駛

7月4日，2024世界人工智能大會在上海開幕。香港中文大學(xué)教授、國科微AI首席科學(xué)家邢國良在智能汽車主題論壇發(fā)表《下一代自動駕駛技術(shù)：從嵌入式視覺到車路協(xié)同》演講。他表示，智能網(wǎng)聯(lián)為自動駕駛帶來全新發(fā)展機遇，特別是車載平臺與基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)和協(xié)同將會大大提升自動駕駛的性能和安全性。當(dāng)前，國科微全系邊端AI芯片正在持續(xù)賦能車路協(xié)同，助力下一代自動駕駛技術(shù)加速落地。

在商業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，據(jù)著名的比爾蓋茨法則，人們往往高估技術(shù)變革在一年內(nèi)的影響,而低估技術(shù)變革在10年甚至更長時間尺度上的影響。邢國良教授表示，自動駕駛技術(shù)就是其中典型的代表。從國內(nèi)外自動駕駛技術(shù)發(fā)展來看，仍主要集中在低自動化水平，與最初的發(fā)展預(yù)期有著很大的差距。特別是最近幾年來，頻發(fā)的自動駕駛交通事故降低了公眾對自動駕駛的信心和接受度。“當(dāng)前來看，自動駕駛市場規(guī)模增速已呈現(xiàn)緩速發(fā)展趨勢。”他說。

在這種背景下，智能網(wǎng)聯(lián)正成為全球范圍內(nèi)自動駕駛技術(shù)研究的新趨勢。邢國良教授表示，實現(xiàn)基于智能網(wǎng)聯(lián)的下一代自動駕駛技術(shù)需要在嵌入式視覺和車路協(xié)同兩個方向進行突破。其中，在車端和路側(cè)，需要高性能的多模態(tài)傳感器和感知算法支持，而在車路協(xié)同層面，需要全新的分布式算法來擴展車輛感知范圍, 提高感知精度。

邢國良教授所在的香港中文大學(xué)嵌入式人工智能與物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 實驗室，在嵌入式視覺和車路協(xié)同兩個方向首創(chuàng)多項研究成果，包括毫米波雷達-圖像融合、路側(cè)設(shè)施輔助的實時三維感知結(jié)果融合、高精度地圖構(gòu)建，及SLAM系統(tǒng)等，并在香港中文大學(xué)校園成功部署。邢國良教授介紹，部署的車路協(xié)同系統(tǒng)在實測中實現(xiàn)94%的應(yīng)用級任務(wù)成功率。

憑借在邊緣計算、智慧視覺、汽車電子等領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累，國科微全系邊端AI芯片與香港中文大學(xué)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)實驗室的研究成果合力賦能車路協(xié)同， 助力下一代自動駕駛。

其中，在車端，國科微車載AI攝像頭芯片與車載SerDes芯片，實現(xiàn)車輛安全與智能的智乘體驗；在路側(cè)，國科微智慧視覺芯片實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)采集，AI邊緣計算芯片用于路側(cè)邊緣計算單元，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速處理。

最后，邢國良教授表示，香港中文大學(xué)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)實驗室與國科微將進一步加強在AIoT領(lǐng)域的技術(shù)合作和應(yīng)用研究，在智能制造、自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域推動更多智慧場景的落地。

審核編輯 黃宇