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“中国制造2025”能将智能车推向新高峰?CEVA投入第一步

在中国大陆,对于其科技的水准和整个国家基础建设的整合度惊叹不已。而相对于其他仍然在不断演进,希望能帮助解决像是交通阻塞等社会问题的开发项目,两者有天壤之别。然而,这一切都可能即将有所改变,因为各种新政策的目标,都是要改造整个中国大陆的产业,不仅仅要成为制造方面的领导者,同时也要成为创新的领导者。PNuSMT技术网-China表面贴装技术-SMT表面贴装-SMT技术【官网】

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Made in China 2025
 
中国大陆政府目前喊出“中国制造2025”(Made in China 2025)这个口号来改造整个产业。而推动这项活动的原动力,是希望透过强调创新和科技来强化经济。从经济和地方政治的角度来说,这项计划可能是具有争议性的,因为有一些特定的技术领域可能会因此而获得极大的关注。而其中一个未来会因为这项推广活动而受到关注,同时也会获得大量投资的产业,就是智能汽车这个产业。
 
中国大陆的汽车工业已经准备好要起飞;谁会加入?
 
对中国大陆而言,这代表现有投入智能车领域的厂商将会看到极大的成长,且许多新加入的厂商以及新创公司都会如雨后春笋般出现,并以令人炫目的速度而成长。从全球的角度来看,一些专注于实现各种技术(例如电脑视觉及影像和嵌入式深入学习)的公司,未来也都会感受到市场对于其产品有越来越多的需求。
 
这些新增和现有的中国大陆厂商为了能够快速和有效率地成长,都将需要找寻各种工具帮助他们快速投入战场作战。此外,为了能够采用现有的各种知识和经过市场所验证的解决方案,让开发的过程能够顺利推展开,智能财产权(IP)解决方案是特别受到瞩目的方式。正确的IP架构区块对于这些公司而言是非常理想的工具,可以帮助他们快速和有效率地成长。
 
电脑视讯是实现技术的关键
 
在这个让车辆变得更具有人工智能的竞赛中,电脑视觉是其中一项最为重要的技术之一。几乎每一项高度自动化车辆(HAV)的功能,都需要仰赖车辆能够“看到”周遭环境的能力,也就是要实现视觉和影像运算的能力。而其需求会涵盖整个自动化车辆的各个领域,从售后安全功能性(像是行车摄影机到障碍感测器)到最高阶的自驾车。诸如Novatek等公司,都已经开始在建置数百万种使用影像和视觉IP的装置,以便让车辆变得更加安全。
 
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(来源:shutterstock.com)
 
中国大陆产业将会开始寻找各种具有弹性以及可以适用于各种规模,同时又要兼顾稳定性和保密性的解决方案。而符合ISO 26262个规范将会是一项至关重要的卖点。因为中国大陆产业界的目标是要在全球市场中与其他人一较高下,因此就需要能够满足现有的各种产业业标准。
 
汽车产业以及未来其他产业对于AI处理器将有极高的需求
 
人工智能在世界各地都成为最热门的技术之一,这已经不是一个秘密。无论是智能手机到各种家用装置,许多公司都将推动AI引擎当作是他们产品最主要的功能。对于中国大陆的产业而言,他们会希望借着创新和技术的机会来改善效率和品质,因此对于AI的需求只会变得更加强烈。
 
在之前的文章中,我曾经探讨过中国大陆由上到下的战略,对于自驾车以及阿波罗、百度的自动驾驶系统所可能带来的影响。随着大家在自驾车方面的竞争逐渐白热化,这些问题都变得更加重要。根据路透社的资料指出,中国大陆对于汽车产业用AI提出了极具野心的目标。他们计划在2020年,要让至少半数的新车中配备有AI,同时还要建置能够支援智能车车的无线网路,涵盖范围包括90%的大城市和高速公路。
 
因此,中国大陆的产业将会要寻找各种嵌入式AI解决方案,来推动自动驾驶和主动安全性等应用。这些解决方案都必须具备极高的电源效率。而且如果一项解决方案中可以包含一套发展工具套件,以便借此缩短上市时间,和提高公司创造价值以及差异性的能力,那么就更加有锦上添花的效果。
 
例如,CEVA经过验证的解决方案就是投入智能车革命的第一步。
 
CEVA的IP已经被嵌入在全球HAV市场主导厂商的数百万种设计中,而其XM系列影像及视觉DSP,也推出了符合ISO 26262标准的设计套件;它具备了与全球汽车产业标准竞争所需要的ADAS安全功能性。
 
在CEVA的智能IP产品系列中,最新推出的产品是NeuPro AI处理器。NeuPro具备弹性和可调整规模的架构,是建构在CEVA深度学习方面所累积的经验上,而且可以被应用在任何需要先进AI和机器学习能力的尖端装置中;无论是类似自动驾驶或半自动驾驶车辆,以及智能工厂设备等需要频繁运作的范例,或者是小型、低耗能的手持式和IoT装置都适用。
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CEVA NeuPro AICDNN使用流程(来源:CEVA)
 
为了搭配这些先进的嵌入式IP设计,CEVA还开发出CEVA深度神经网路(CDNN)。CDNN深度学习工具套件可以针对广大市场的嵌入式装置,让软体开发过程和开发深度学习系统时的其他工作更顺利进行。


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