现在谷歌已经成为无人驾驶 领域的领导者，该公司的 技术不仅将推动人工智能和机器视觉软件的发展，还将推进半导体芯片技术和硬件系统向前迈进。

日前，谷歌无人驾驶 部门硬件工程师Daniel Rosenband在Hot Chips芯片会议上发表了上述看法。Hot Chips会议在加州库比蒂诺举办，主要议题是前沿高端的半导体技术。半导体技术是一切电子产品的基石，它的应用范畴早已超越了个人电脑和智能手机。如今各类芯片能够通过人工智能算法帮助 实现无人驾驶，机器视觉软件则可以让 识别出行人和自行车。

现在规模高达3300亿美元的芯片行业正在向新技术转型，谷歌也是其中的一家公司。目前特斯拉、本田、宝马、沃尔沃、奔驰、福特等公司已经进入无人驾驶 领域。专车应用Uber也表示，将在匹兹堡投入100辆按需使用的无人驾驶 。通用 和旗下控股专车应用Lyft将在今年年底开始测试无人驾驶叫车业务。

“我认为这是芯片领域的主要驱动力量，”Tirias Research分析师Kevin Krewell表示，“基于 学习的 导航不同与其他高性能计算，是一种全新的运算技术。它需要新的架构，需要新的方法，这就是英特尔以3.5亿美元收购人工智能公司Nervana的原因。”

Rosenband表示，每年有120万人死于车祸，无人驾驶 相对来说更安全。他说：“每年车祸致死的人口相当于一个中等城市人口。仅在美国，每年就大约有35000人死于车祸，相当于每天坠毁一架客机。”

过去无法开车的人（包括盲人和残疾人在内）可以通过无人驾驶 实现上路行驶，但是开发出一款优秀的无人驾驶 难度很高。前不久，一名使用特斯拉Autopilot自动驾驶技术的司机就在一起车祸中丧生。

“我们将改变许多人的生活。”Rosenband表示。但是想要做到这一点，谷歌必须在人工智能和机器视觉技术方面获得重大突破。这个系统需要不断适应变化的环境，如在交通流量剧增的环境中，躲避拥挤的行人和自行车骑手。这需要大量的运算处理能力，不能只是一个部分的解决方案。

“我们认识到乘坐无人驾驶 在高速公路上行驶，如何提高运算处理能力是非常重要的，”Rosenband说，“你如何保证你设计的车辆能够实现完全的无人驾驶？”

在测试的时候，谷歌安排了一个人坐上车，驱动 ，让车辆驶向目的地。谷歌设计的原型车在社区中的通行时速为每小时25英里，车中甚至没有配备方向盘。原型车在行驶过程中很谨慎，不会冒险进入十字路口，它会用概率计算特定场景下将发生的事。

无人驾驶 需要识别当前位置和周边物体，周边物体正在如何运动，最后判断车辆如何前进。为了360度了解车身周边情况，谷歌使用了Lidar的雷达系统。

谷歌下一代原型车的运算能力需要提升至2015款的四倍，该公司将使用通用标准或定制芯片来解决一些无人驾驶 所会遇到的通用问题。Rosenband表示，在100毫米芯片上，谷歌需要实现每秒50万亿次的运算速度。

Rosenband说：“这是一个非常巨大的数字，假如你了解十年前的运算能力，你就会知道这有多了不起，感谢开发者社区的努力。”

为了应对挑战，英伟达为Drive PX 2自动驾驶平台开发了Parker芯片。同时，英特尔也拿出了Xeon Phi系列芯片来处理人工智能运算。

Rosenband认为，当前无人驾驶技术依然有一些难题没有解决，即便是人类在一些情况下也难以判断交通信号灯的情况。曝光不足或曝光过度的图像难以被计算机识别，更别说是在车辆行驶过程中。

“芯片安装在哪里也是个大问题，”Rosenband表示，“我们需要配备很多的射频通道，我们需要做大量的数字信号处理来降低噪声，提高雷达系统的保真度。我们尝试用最好的硅材料，让芯片发挥最大的性能。”

从某种程度上说，谷歌正在做的事相当于将一个数据中心塞进一款移动设备，它需要驱动芯片发挥最大的运算性能，同时不能产生过大的功耗。

尽管谷歌无人驾驶 已经行驶了200万英里，但是它依然无法预知所有路面情况。Cadence Design Systems的芯片专家Chris Rowan表示，谷歌无人驾驶 需要试驾十亿英里，才能安全处理所有可能发生的小概率事件。

来源：venturebeat