自动驾驶汽车正在从未来的梦想变成现代的现实, 随着技术的成熟, 个人和公共交通将永远改变. Eventually, 无人驾驶汽车将把人类驾驶者完全排除在外, 驱逐危险的困倦, impaired, 还有分心的司机. Nearly 40,2017年，美国有1000人死于交通事故, 根据国家公路交通安全管理局的数据₁ (NHTSA)，这些事故中约有90%是人为失误造成的₂.
但是技术的背后, 无人驾驶汽车究竟有多安全, 怎样才能有一天你不用盯着路况上班呢?
人工智能驱动自动驾驶汽车
汽车是自动驾驶的, 它首先需要不断地意识到周围的环境, 通过感知(识别和分类信息)，然后通过车辆的自动/计算机控制对信息采取行动. 自动驾驶汽车需要安全、可靠、反应灵敏的解决方案 哪些需要能够基于对驾驶环境的详细了解，在瞬间做出决定. 了解驾驶环境需要大量的数据，这些数据需要被汽车上无数不同的传感器捕获, 然后由车辆的自动驾驶计算机系统进行处理.
让车辆真正能够在没有用户控制的情况下行驶, 人工智能(AI)网络最初必须进行大量的训练，以了解如何观看, 理解它看到了什么, 在任何交通状况下都能做出正确的决定. 自动驾驶汽车的计算性能与几年前才可能实现的一些最高性能平台相当.
预计自动驾驶汽车将比迄今为止创建的任何其他软件平台包含更多的代码行. By 2020, 一辆典型的汽车预计将包含超过3亿行代码，存储空间将超过1tb，并且需要超过每秒1tb的内存带宽来支持自动驾驶平台所需的计算性能.
自动驾驶汽车的人工智能系统需要持续的, 不间断的数据流和指令，以便根据复杂的数据集做出实时决策. 如今，成功的自动驾驶汽车已经上路了, 然而，许多早期车辆的成功是在许多天内不断重复行驶同一条路线的结果, 在那里，他们了解路线的每一个细节，并生成高分辨率的地图，然后用作自导航系统的关键部分.
更少依赖于需要识别路线, 自动计算机的注意力可以集中在交通上, 行人和其他潜在的实时危险. 这种通常受限制的操作范围被称为地理围栏, 这反映了早期自动驾驶汽车在部署真正的无人驾驶汽车时所采用的方法. 虽然地理围栏可以在有限的路线上产生解决方案, 在世界的一个地方严重依赖地理围栏的自动驾驶汽车，在另一个地方可能无法发挥同样的作用.
记忆，无人驾驶的无名英雄
无论是与传感器融合处理相关的记忆子系统, path planning, 或者是与黑匣子数据记录器相关联的存储子系统, 内存和存储设备的范围很广 固态硬盘 (SSD) to NAND flash, NOR flash 通过低功耗 DRAM, and GDDR6 所有这些都发挥着至关重要的作用，让我们更接近可以回复电子邮件的未来, 进行视频通话, 或者看着我们最喜欢的节目，而我们的自动驾驶汽车会导航最佳路线，把我们安全送到目的地.
Robert Bielby说, 他是美光公司嵌入式业务部门负责汽车系统架构的高级总监, 基于人工智能的高性能计算机采用深度神经网络算法, 是什么让自动驾驶汽车比人类驾驶的汽车驾驶得更好₄.
“你有许多不同的传感器，它们一起工作，以360度全方位观察整个环境, 24/7, 以更大的距离和更高的精度, 比人类更能,” Bielby says. “再加上如今可以部署在汽车上的极端计算性能, 在这种情况下，汽车有可能比我们更安全地在路上行驶.”
想象一下这样一个场景:一辆汽车在繁忙的高速公路上猛踩刹车. 通过引入车对车和车对基础设施(统称为V2X)通信, 这一单一事件可以无线传输到所有跟随在前面车辆后面的车辆, 让他们了解手头的情况，主动减速和刹车，以避免事故.
高速存储器是自动驾驶的重要组成部分
记住统计数据，大约90%的美国人.S. 2017年的致命交通事故是由人为失误造成的? 人类很容易分心，尽管我们在面对意想不到的危险时可以迅速做出决定. Computers, 另一方面, 不要被那些把人们的注意力从道路上转移开的东西分散注意力，比如一个华丽的广告牌，或者收音机里最喜欢的、让人情不自禁地跟着跳舞的歌曲. 计算机也可以以更一致的方式和更及时的反应，甚至比人类司机更快.
可以理解，安全是自动驾驶汽车最关心的问题. 对安全的关注远远超出了硬件系统的冗余设计，以尽量减少错误的决策，还包括相关的基础设施，使车辆能够相互通信，并与周围环境进行通信. 这种具有硬件冗余的无线互联计算子系统由立法管理，旨在强制要求与自治级别直接相关的所需安全级别.
作为对自动驾驶技术开发和部署的监督, NHSTA已经建立了一系列的水平来确定一个人对自己的控制程度. 计算机控制了这辆汽车. 从0级(无自动化)到1级(驾驶员辅助), 2级(部分自动化), 要求驾驶员保持一只手在方向盘上), 3级(有条件自动化), (司机随时可能被要求接管), 4级(高度自动化), 最后是第5级(全自动). 目前，大多数ADAS解决方案都具备Level 2能力，并且基于使用相对成熟和低带宽存储设备的计算机硬件.
随着无人驾驶汽车达到越来越高的自主水平, 存储技术的重要性, 无论是从安全和性能的角度来看, 将记忆技术从汽车后座转移到前座. 从历史上看，个人电脑被认为是内存技术的驱动力, 现在人们已经认识到，汽车行业将成为未来存储技术的主要驱动力. 今天，一些领先的自动驾驶平台已经说明了这一点.
英伟达最近宣布的最先进的Pegasus计算平台₃, 专为自动驾驶开发, 是基于行业的最高性能, 领先的DRAM技术. In aggregate, Pegasus平台每秒提供超过1tb的内存带宽，以提供5级性能.
GDDR6在未来自动驾驶中的重要性
美光是汽车存储器解决方案和图形存储器解决方案的行业领导者 GGDR5x和GDDR6. 与GDDR6内存相关的带宽可以实现更高级别的自主性，并且可以在汽车中部署. 一个拥有丰富内存带宽的自动计算平台将有能力允许自动驾驶算法的持续发展和改进. “你会看到，随着时间的推移，算法将会得到改进,” says Bielby. “但这些将作为软件升级部署, 类似于智能手机接收应用程序或操作系统定期更新的方式.”
在接下来的十年里，自动驾驶汽车的持续发展涉及到各种功能的多次迭代. 这需要仔细管理人机互动, 确保驾驶员清楚地了解在任何特定时间可以使用的自动驾驶级别，以及“动手”和“眼睛”操作的责任.
GDDR6是一项基础技术，它提供了为人工智能计算引擎提供燃料的必要内存带宽, 是什么支撑着自动驾驶汽车按照NHSTA管理的行业安全标准负责任地行事并提高安全性的能力. GDDR6是目前可用的高性能存储技术，可以在与汽车相关的高温和恶劣条件下运行.
人工智能是实现自动驾驶所需的关键技术. 基于人工智能的自动驾驶汽车所需的极端计算性能需要创新的内存和存储系统来处理和保存计算机像人类一样做出决策所需的大量数据. 随着自动驾驶汽车越来越需要从记忆中获取速度, 美光对汽车行业超过25年的承诺将使其继续领先于其他行业, 提供赢得比赛所需的正确水平的表现.
资料来源及参考资料:
- 国家公路交通安全管理局. “山的出版物 & Data Requests.“2017年，车祸统计.nhtsa.dot.gov/#/.
- 国家安全委员会. “分心驾驶.伤害事实，2018年，伤害事实.nsc.org/motor-vehicle/motor-vehicle-safety-issues/distracted-driving/.
- Nvidia. “英伟达宣布世界上第一台人工智能计算机使机器人出租车成为现实.NVIDIA Newsroom, 10月10日. 2017年,nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-world-s-first-ai-computer-to-make-robotaxis-a-reality
- 比尔比，R(2018年2月28日). 个人面试