Przez dziesięciolecia bezpieczeństwo samochodowe było definiowane przez stalowe klatki i poduszki powietrzne – systemy pasywne, które reagowały na uderzenie. Dziś w elektronicznej architekturze pojazdu dokonuje się cicha rewolucja, w której bezpieczeństwo staje się proaktywne, przewidywalne i inteligentne. W sercu tej transformacji leży wyspecjalizowany komponent:Układ sztucznej inteligencji (AI).. Te potężne procesory to nie tylko dodawanie funkcji; zasadniczo zmieniają sposób, w jaki pojazdy postrzegają, podejmują decyzje i działają, aby zapobiegać wypadkom, zanim one nastąpią.

Zmiana rozpoczęła się, gdy ukazały się ograniczenia procesorów ogólnego przeznaczenia. Zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) wymagają jednoczesnego przetwarzania w czasie rzeczywistym ogromnych strumieni danych z kamer, radarów i LiDAR. Zadania takie jak identyfikacja pieszego przy słabym oświetleniu, interpretacja wyblakłego oznaczenia pasa ruchu i przewidywanie trajektorii rowerzysty wymagają ogromnej, równoległej mocy obliczeniowej.

Ta potrzeba zrodziłaMotoryzacyjny system na chipie (SoC), dedykowany procesor AI zaprojektowany z myślą o drodze. W przeciwieństwie do swoich poprzedników, te SoC integrują wyspecjalizowane rdzenie: wysokowydajne procesory do ogólnych zadań, mocne procesory graficzne do grafiki i, co najważniejsze,Jednostki przetwarzania neuronowego (NPU)LubSilniki AIzaprojektowany specjalnie do uruchamiania algorytmów głębokiego uczenia się z niezwykłą wydajnością. Ta heterogeniczna architektura umożliwia złożone połączenie czujników i natychmiastowe podejmowanie decyzji, których wymagają nowoczesne systemy bezpieczeństwa. Na przykładChwilaRozwiązanie wspomagające prowadzenie pojazdu wykorzystuje do działania wysokowydajną jednostkę NPU156 TOPÓW efektywnej mocy obliczeniowej na poziomie systemu, udostępniając zaawansowane funkcje, takie jak pilot nawigacji autostradowej, na ekonomicznej platformie.

Zastrzyk dedykowanej mocy obliczeniowej AI bezpośrednio umożliwił nową generację aplikacji bezpieczeństwa aktywnego, wykraczającą daleko poza podstawowe alerty:

• Inteligentna percepcja:Czipy AI umożliwiają kamerom więcej niż tylko „widzieć”. Potrafią zrozumieć tę scenę. Uruchamiając złożone sieci neuronowe bezpośrednio na czujniku lub pobliskim kontrolerze domeny, systemy te wykrywają, klasyfikują i segmentują obiekty w czasie rzeczywistym. Na przykład 8-megapikselowy aparat przedni w połączeniu z chipemAxery M57może jednocześnie identyfikować pojazdy, pieszych, pasy i znaki drogowe, tworząc kompleksową wiedzę o środowisku w celu wspierania funkcji L2+ ADAS.
• Przewidywalne podejmowanie decyzji:Dzięki solidnym danym dotyczącym postrzegania chipy AI mogą przewidywać potencjalne zagrożenia. Algorytmy potrafią obliczyć ryzyko kolizji na milisekundy przed reakcją kierowcy, uruchamiając jąAutomatyczne hamowanie awaryjne (AEB)lub zapewnienie korygującego sygnału sterującegoAwaryjne utrzymywanie pasa ruchusystemy. Szybkie przyjęcie tych funkcji jest w dużej mierze spowodowane globalnymi przepisami bezpieczeństwa, takimi jakRozporządzenie UE dotyczące bezpieczeństwa ogólnego II, co sprawia, że ​​zaawansowane przetwarzanie sztucznej inteligencji staje się koniecznością, a nie luksusem.
• Monitorowanie kierowcy i kabiny:Bezpieczeństwo zwraca się także do wewnątrz. Moc chipów AISystemy monitorowania kierowcy (DMS)analizujące w czasie rzeczywistym czujność kierowcy, jego wzrok i pozycję głowy. Bardziej zaawansowane systemy mogą monitorować wszystkich pasażerów w kabinie. Możliwości te opierają się na wydajnym wnioskowaniu AI o niskim poborze mocy na brzegu, aby zapewnić natychmiastową reakcję na oznaki rozproszenia lub zmęczenia.

Przyspieszenie przyjęcia chipów AI nie jest dziełem przypadku. Napędza go potężna zbieżność czynników:

1. Mandat regulacyjny:Rządy na całym świecie instytucjonalizują zaawansowane systemy bezpieczeństwa. Protokoły npEuro NCAP i chiński C-NCAPcoraz częściej oceniają pojazdy pod kątem ich aktywnego bezpieczeństwa, bezpośrednio łącząc funkcje oparte na sztucznej inteligencji z sukcesem rynkowym.
2. Rentowność ekonomiczna:Koszt technologii wspomagających gwałtownie spada. Cena kluczowych czujników, takich jak radary samochodowe, prawie spada18% rocznie, natomiast koszty przetworników obrazu są korzystniejsze dzięki produkcji na skalę smartfonów. Jednocześnie koszt jednostki mocy obliczeniowej AI (NAJFATALNIEJSZY) gwałtownie spada, co sprawia, że ​​wysokowydajne systemy bezpieczeństwa są ekonomicznie wykonalne w pojazdach przeznaczonych na rynek masowy.
3. Zmiana architektoniczna:Przemysł motoryzacyjny przechodzi z kilkudziesięciu izolowanych elektronicznych jednostek sterujących na scentralizowane,architektury oparte na domenach lub strefowe. Ta zmiana wymaga wydajnych centralnych koncentratorów obliczeniowych, które mogą przetwarzać dane ze wszystkich czujników. Wysokowydajne układy SoC AI, takie jakSilnik AD1000 firmy SiEnginektóry dostarcza do512 TOPÓW, mają działać jak te centralne mózgi, umożliwiając bardziej zintegrowane i wydajne systemy bezpieczeństwa.

Przyszłość bezpieczeństwa samochodowego leży w płynnej integracji krzemu AI z siatką bezpieczeństwa obejmującą cały pojazd. Wiodący dostawcy technologii już opracowują kompleksowe platformy bezpieczeństwa, takie jakHolo NVIDII, których celem jest integracja sprzętu, oprogramowania i modeli sztucznej inteligencji w ramach jednego certyfikowanego parasola bezpieczeństwa. Co więcej, branża zmierza w kierunku„Bezpieczeństwo od samego początku”,opowiadając się za podejściem opartym na fuzji wielu czujników i solidnymi cyklami rozwoju opartymi na danych, aby obsłużyć nieskończone scenariusze rzeczywistego świata.

Ostatecznie chip AI ewoluował od elementu obliczeniowego dokamień węgielny proaktywnego bezpieczeństwa pojazdów. Jest to silnik, który przekształca surowe dane z czujników w inteligencję ratującą życie, umożliwiając pojazdom nie tylko transportowanie nas, ale także aktywną ochronę. W miarę ciągłego rozwoju tej technologii granica między jazdą wspomaganą a jazdą zabezpieczoną będzie się coraz bardziej zacierać, torując drogę ku przyszłości ze znacznie bezpieczniejszymi drogami dla wszystkich.

Założona w 2014 roku firma Candid ugruntowała swoją pozycję globalnego dostawcy Tier 1 specjalizującego się w samochodowych systemach percepcji wizyjnej. Działa od 12 000 ㎡. Będąc najbardziej zaawansowanym zakładem produkcyjnym, świadczymy kompleksowe usługi badawczo-rozwojowe, produkcyjne i dystrybucyjne w zakresie inteligentnych technologii jazdy, obsługując partnerów OEM w ponad 15 krajach.