自動(dòng)駕駛作為一個(gè)熱門概念，已經(jīng)風(fēng)靡多年。但實(shí)際上，目前所謂的自動(dòng)駕駛只是在L2級(jí)和L3級(jí)這個(gè)水平上，距離真正的自動(dòng)駕駛——L4以上，還有不小的距離。阻礙自動(dòng)駕駛真正走進(jìn)大眾生活的，除了技術(shù)成熟之外，還有成本的限制。
所有先進(jìn)的技術(shù)從研發(fā)成功到大規(guī)模應(yīng)用，面臨的一個(gè)重要難點(diǎn)就在于成本的降低。一旦解決了成本問題，市場(chǎng)就會(huì)爆發(fā)。計(jì)算機(jī)技術(shù)產(chǎn)生于上世紀(jì)四五十年代，到了上世紀(jì)七八十年代，PC機(jī)成本低廉，計(jì)算機(jī)才真正走進(jìn)千家萬戶。
目前正在生產(chǎn)的自動(dòng)駕駛汽車仍然非常昂貴，一個(gè)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ途涂赡苄枰ㄙM(fèi)大約 30 萬美元（將近大約 200 萬人民幣）。其最昂貴的組件之一就是搭載執(zhí)行自動(dòng)駕駛軟件系統(tǒng)的硬件，比如，百度的自主駕駛平臺(tái)由兩個(gè)計(jì)算系統(tǒng)組成，費(fèi)用高達(dá) 3 萬美元。大體上實(shí)現(xiàn)L4自動(dòng)駕駛的硬件設(shè)備一般包含：6~12臺(tái)攝像頭、3~12臺(tái)毫米波雷達(dá)、5臺(tái)以內(nèi)的激光雷達(dá)以及1~2臺(tái)GNSS/IMU和1~2臺(tái)計(jì)算平臺(tái)（不同方案會(huì)選擇不同側(cè)重的傳感器）。當(dāng)前一整套L4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)硬件成本還比較昂貴，整體基本在50萬元左右甚至更高。其中最昂貴的組件之一就是搭載執(zhí)行自動(dòng)駕駛軟件系統(tǒng)的硬件，花費(fèi)動(dòng)輒上萬美元比如，百度的自主駕駛平臺(tái)由兩個(gè)計(jì)算系統(tǒng)組成，費(fèi)用高達(dá) 3 萬美元。
（L4 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車工作流程的高級(jí)結(jié)構(gòu)）
高昂的價(jià)格，讓許多對(duì)自動(dòng)駕駛汽車感興趣的用戶望而卻步。但隨著資本和研發(fā)的投入，自動(dòng)駕駛技術(shù)有望不斷降低價(jià)格。一旦價(jià)格降低到20萬乃至10萬元，自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)勢(shì)必爆發(fā)。
近日，人工智能公司CoCoPIE發(fā)布了令人振奮的科研成果，可以大大降低自動(dòng)駕駛技術(shù)的成本。人工智能公司CoCoPIE首次證明，在滿足所有延遲和準(zhǔn)確度要求的同時(shí)，只需單個(gè)低于一千美元的現(xiàn)成處理器芯片 (NVIDIA Jetson AGX Xavier) ，即可運(yùn)行 6 個(gè)來自 Autoware 的工業(yè)級(jí) L4 級(jí)自動(dòng)駕駛應(yīng)用程序，而不是此前的一萬美金。
單卡實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) L4 級(jí)別自動(dòng)駕駛的缺陷及解決方案
CoCoPIE將這一成果通過論文形式做了發(fā)表，該論文所述的實(shí)驗(yàn)使用Nvidia Jetson AGX Xavier處理器運(yùn)行L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛。
論文
研究人員首先在Jetson AGX Xavier 上對(duì) Autoware 的六組算法進(jìn)行了測(cè)試、觀察和分析。在實(shí)際的應(yīng)用中，這六組算法是共享的，他們之間的差異在于2-D感知組成部分。感知是自主駕駛軟件的性能瓶頸; 其他組件的變化可能會(huì)影響用于車輛的推薦行動(dòng)，但對(duì)軟件的端到端性能沒有可觀察的影響，而性能是本次研究的核心。
【來自 Autoware 自動(dòng)駕駛應(yīng)用程序（ADApp）中的詳細(xì)任務(wù)。感測(cè)（藍(lán)色），感知（紅色），定位（灰色），跟蹤（紫色），預(yù)測(cè)（綠色），規(guī)劃（黃色）和最終控制輸出（橙色）。】
在探索的過程中，他們發(fā)現(xiàn)了 3 個(gè)主要缺陷，并針對(duì)性地給出了解決方案。
• 缺陷 1：當(dāng)預(yù)先調(diào)度方案應(yīng)用于部署到單個(gè)低端設(shè)備的自動(dòng)駕駛應(yīng)用程序時(shí)，會(huì)產(chǎn)生計(jì)算資源的緊缺。
- 解決方案：文章提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的解決方案——即時(shí)優(yōu)先級(jí)調(diào)整（just-in-time priority adjustment），通過即時(shí)調(diào)整任務(wù)的關(guān)聯(lián)和優(yōu)先級(jí)來解決「算力饑餓」。
• 缺陷 2：由于硬件模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的某些原因，某些加速器未被完全利用。
- 解決方案：文章采用一種硬件感知模型定制（hardware-aware model customization）的方法，通過彌合DNN模型與多種類型的加速器之間的差距，顯著提高了加速器的利用。
• 缺陷 3：當(dāng)前的自動(dòng)駕駛調(diào)度算法無法處理可以使用多種類型加速器的混合工作負(fù)載。
- 解決方案：我們提出了基于 DAG 實(shí)例化的調(diào)度（instantiation based scheduling），一種通過基于加速器的 DAG 實(shí)例化擴(kuò)展自動(dòng)駕駛調(diào)度以滿足需求的方法。
實(shí)驗(yàn)證實(shí)：人工智能公司CoCoPIE成功地在一千美金級(jí)別的現(xiàn)有通用設(shè)備Off-the-Shelf處理器芯片上實(shí)現(xiàn)L4級(jí)別自動(dòng)駕駛。在此前，L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛只能在上萬美金級(jí)別的AI定制化設(shè)備處理器芯片上實(shí)現(xiàn)。
一般而言，在Nvidia的全套產(chǎn)品線中，ORIN或Pegasus是為自動(dòng)駕駛汽車提供算力的系列，上述三個(gè)系列的計(jì)算能力、應(yīng)用場(chǎng)景及功耗對(duì)比如下：
-> NVIDIA DRIVE Orin：254TOPS / L2+級(jí)自動(dòng)駕駛 / 130 W
-> NVIDIA DRIVE AGX Pegasus：320TOPS / L4級(jí)自動(dòng)駕駛 / 500W（一萬美元芯片）
-> NVIDIA Jetson AGX Xavier：32TOPs / AI驅(qū)動(dòng)的自主機(jī)器 / 10W）（CoCoPIE一千美元芯片）
也就是說，CoCoPIE用約為1/10的計(jì)算能力及至優(yōu)1/50的功耗即可達(dá)到與高端芯片相同的應(yīng)用效果，在實(shí)驗(yàn)所涉及的6個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)中，計(jì)算準(zhǔn)確率及時(shí)延均滿足L4級(jí)別自動(dòng)駕駛的要求。
打開自動(dòng)駕駛新局面
該研究顛覆了業(yè)界對(duì)L4級(jí)別自動(dòng)駕駛所需計(jì)算資源的普遍認(rèn)識(shí)，為行業(yè)降低成本指出了一條可行道路，并提出了一些重新思考自動(dòng)駕駛的軟件架構(gòu)、設(shè)計(jì)和優(yōu)化的研究機(jī)會(huì)，對(duì)解決當(dāng)下汽車行業(yè)芯片荒問題亦有幫助。
除此以外，他們的研究還針對(duì)當(dāng)前自動(dòng)駕駛行業(yè)實(shí)踐中的重要技術(shù)缺陷給出了一系列關(guān)鍵見解，并提供了幾個(gè)實(shí)用的解決方案。這一結(jié)果顛覆了業(yè)界的一些普遍看法，并為該行業(yè)在迅速降低自主駕駛的成本和功耗上指出了有希望的道路。
CoCoPIE CTO慎熙鵬表示，對(duì)于自動(dòng)駕駛來說，它的軟件是相當(dāng)復(fù)雜的，它的需要的算力，需要的運(yùn)算量是非常龐大的，再加上需要實(shí)時(shí)速度，現(xiàn)在需要在上萬美元的高端機(jī)器上才能運(yùn)行起來，我們的突破點(diǎn)就在于是首次實(shí)現(xiàn)了把L4級(jí)自動(dòng)駕駛控制軟件，在一個(gè)非常低端、少于1000美金的一個(gè)小的機(jī)器上能夠運(yùn)行起來，而且能夠達(dá)到實(shí)時(shí)的效果，同時(shí)不會(huì)在準(zhǔn)確度方面有任何的損失。這將大大縮小自動(dòng)駕駛的成本，惠及廣大普通消費(fèi)者。
單個(gè)顆一千美金AI 設(shè)備芯片即可實(shí)現(xiàn) L4自動(dòng)駕駛的實(shí)時(shí)控制 級(jí)自動(dòng)駕駛，這一新技術(shù)正在加快商業(yè)化普及。CoCoPIE CTO慎熙鵬透露，CoCoPIE正在與自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司PerceptIn進(jìn)行合作，盡快推動(dòng)CoCoPIE的技術(shù)能在PerceptIn的系統(tǒng)中跑起來。
