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人工智能如何實現自動駕駛

Micron美光科技 ? 來源:未知 ? 作者:伍文輝 ? 2018-04-21 10:31 ? 次閱讀

如今,汽車制造商正在利用人工智能 (AI) 提高汽車解決問題的能力。

自適應巡航控制系統、交通標志識別系統和自動電子剎車系統等新型汽車功能中都有 AI的身影。AI 使汽車系統能夠適應硬件設計階段未預測到的新情況,AI 所擁有的快速提供問題解決方案的內在能力,不僅在速度是優于其他實施選項,同時還能保證解決方案的穩健性和完整性。

這些功能使 AI 成為將自動駕駛引入主流的基石。但若要充分利用汽車系統中的 AI,需要怎樣的頻繁系統更新和強大的系統級安全性?

頻繁更新必不可少

自動駕駛汽車需要不斷更新,但并非所有更新都與 AI 有關。例如,車主可能會購買需要更新的新服務或功能。或者,出現故障的設備可能需要汽車經銷商使用無線/安全無線 (OTA/SOTA) 方法進行本地(車內)更新。

當汽車系統使用 AI 時,需要非常頻繁地進行更新。例如,如果系統具有自學能力,那么當行駛時間延長時,可能需要一組新的突觸權重和偏差*來進一步改進自動駕駛功能。系統必須將新的輸入和輸出組合發送到工廠服務器,生成新的 AI 參數。然后,工廠使用 OTA/SOTA 更新現場部署的所有自動駕駛車輛,這樣它們便可以開始從新參數中獲益。

無論更新類型如何,對汽車系統進行的所有更新都必須安全且源自經過認證的機構。

嚴格確保安全性

在自動駕駛中,安全性是第一要務。由于在汽車系統中實施 AI 需要處理大量數據,這些數據可能會導致車輛行為發生改變,并且在極端情況下危及駕駛員、乘客以及車輛周圍潛在人員和財產的安全,所以必須保護數據免受未經授權(無論是惡意還是意外)的更改。

非易失性存儲設備負責保存這些數據,且必須以不易被破壞的安全方式進行持續寫入、讀取和更新。這正是美光科技投入大量時間研究并開發存儲解決方案,以實現超安全數據傳輸和存儲的原因。

*人工智能取決于權重矩陣和初始條件。偏差是人工智能背后的神經網絡(如果有的話)的先決條件值。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:人工智能,驅動自動駕駛的關鍵

文章出處:【微信號:gh_195c6bf0b140,微信公眾號:Micron美光科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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