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重磅!超星未来发布新一代高级别自动驾驶车载计算平台

超星未来设计制作了高能效、高可靠、低功耗、高灵活的异构车载智能核心计算平台NOVA30P平台。

5月25日消息,由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心主办的第八届国际智能网联汽车技术年会(以下称“CICV 2021”)于5月25日-27日在北京亦创国际会展中心举办。超星未来联合创始人、首席技术官梁爽博士应邀出席发表演讲,并在主论坛上发布了超星未来新一代高级别自动驾驶车载计算平台NOVA30P。

梁爽博士表示,对于高级别自动驾驶来说,车载计算平台的算力是“必要不充分”条件。作为自动驾驶域控制器,嵌入式车载计算平台的设计一定不能忽视硬件和功耗的限制。而高级别自动驾驶落地绕不开的技术难点,则是在拓展算力的同时,应对成本、系统功耗以及可靠性方面非常严格的限制与需求。他提到,“面对高级别自动驾驶计算平台的设计本质上是受限条件下的优化问题,应通过软硬件协同优化的手段来解决。”


基于此,超星未来设计制作了高能效、高可靠、低功耗、高灵活的异构车载智能核心计算平台NOVA30P平台,并可为客户提供配套软硬制化设计、协同优化的技术服务。新一代高级别自动驾驶NOVA30P使用了高性能处理芯片,功能安全ASIL-D等级MCU的异构硬件方案。该方案支持最高20路4K摄像头,3路激光雷达及多路毫米波雷达的接入和数据处理完成实时多路多目标的感知处理。提供便捷的部署支持,并且从硬件架构和基础软件配置上充分保障计算平台的安全可靠。

面向高级别自动驾驶的计算平台NOVA30P

新一代高级别自动驾驶NOVA30P通过底层技术与架构创新的方式,采用多核异构嵌入式模块化设计,通过自动模型优化工具链进行硬件友好的模型轻量化加速,实现数量级的实时性能提升,以高适配、高灵活、高能效、低功耗、安全可靠的特性,从整体上着眼提高系统的能效比、功耗、低延时方面的综合性能,保障灵活性和安全可靠。

面向高级别自动驾驶的计算平台:NOVA30P

梁爽博士介绍,通过针对神经网络的优化工具链,以及针对非神经网络的定制化加速IP库,NOVA30P将为用户提供自动驾驶域算法高效处理的有力支持。他同时提到,这款最大功耗不超过90W的车载计算平台将于今年7月向客户批量供应。

作为提供高性能自动驾驶车载嵌入式计算平台及全栈智能驾驶场景解决方案的国家级高新技术企业,超星未来自2019年4月由清华大学车辆与运载学院、清华大学电子工程系跨学科创新共同孵化成立以来,已与国内知名主机厂、机器人、自动驾驶的一线品牌建立了战略合作关系,包括赛灵思、德赛西威、英恒、宇通客车、陕汽控股、普渡、海神、奇瑞、文远知行等。

目前,通过科技部“十三五”重点专项及2022北京科技冬奥无人驾驶项目,超星未来深度参与了包括“环境感知与决策算法开发”、“实时车载嵌入式通信与智能驾驶计算平台及激动驾驶示范应用”在内的多个国家级重要课题和项目的研究,并肩负起探索将研究成果落地及产业化的重任。未来,通过持续的自主技术创新,携手产业链上下游合作伙伴,超星未来将持续助力我国汽车产业做大做强,让智能驾驶更简单。

产业自动驾驶超星未来
相关数据
清华大学机构

清华大学(Tsinghua University),简称“清华”,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学和一流学科”,入选“基础学科拔尖学生培养试验计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”,为九校联盟、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、环太平洋大学联盟、清华—剑桥—MIT低碳大学联盟成员,被誉为“红色工程师的摇篮”。 清华大学的前身清华学堂始建于1911年,因水木清华而得名,是清政府设立的留美预备学校,其建校的资金源于1908年美国退还的部分庚子赔款。1912年更名为清华学校。1928年更名为国立清华大学。1937年抗日战争全面爆发后南迁长沙,与北京大学、南开大学组建国立长沙临时大学,1938年迁至昆明改名为国立西南联合大学。1946年迁回清华园。1949年中华人民共和国成立,清华大学进入了新的发展阶段。1952年全国高等学校院系调整后成为多科性工业大学。1978年以来逐步恢复和发展为综合性的研究型大学。

http://www.tsinghua.edu.cn/
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自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

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知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

超星未来机构

超星未来是一家智能驾驶计算平台方案商,主要为国内智能驾驶行业提供自主、开放的计算平台方案,包含了算法、操作系统、软件及硬件在内的全栈服务能力。

https://www.novauto.com.cn/index.html
量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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