ADAS & AD

针对ADAS和AD的 Hailo人工智能处理器

人工智能驱动的驾驶自动化

自第一辆汽车发明以来,安全一直是汽车行业创新和进步的驱动力。如今,机器学习被用于进一步提高汽车驾驶安全性,同时提高驾驶员的效率和便利性。机器学习被应用于高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD),它们依靠人工智能算法来分析和解释来自摄像机以及雷达和激光雷达等其他感知源的数据,以进行道路导航和做出驾驶决策。

这些增强功能也适用于轻型车辆、摩托车和自行车以及越野车辆,从而产生超出高速公路驾驶范围的不同应用。

推动边缘自动化

从车道保持到交通拥堵辅助,再到高速公路导航,最终到城市导航,这需要一台计算密集型的人工智能机器来处理来自多个传感器的输入,以实时创建可靠的360度态势感知和道路鸟瞰图像。该系统还必须满足多种限制,包括散热、量产质量、尺寸和价格。
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Hailo正在与处于人工智能汽车技术前沿的领先原始设备制造商和一级供应商合作,将最先进的领先深度学习性能引入各种辅助和自动驾驶系统,同时满足不断发展的安全标准和法规。Hailo人工智能处理器是一款符合AEC-Q100二级标准的汽车人工智能加速器,它根据ISO26262指南开发,以满足ASIL-B合规性。

优势

高人工智能算力

Hailo的专用人工智能处理器提供高能效(每单位功率的高处理吞吐量),允许将更多人工智能处理集成到车辆中,从而可以将人工智能计算扩展到所需的自主级别

热效率

Hailo处理器以低至2.5瓦的卓越功耗实现高人工智能计算能力,无需主动冷却

成本效益

Hailo人工智能处理器专为处理神经网络模型而设计,能够非常有效地利用硅面积,从而降低每个处理单元的成本($/FPS)。由于Hailo处理器通常不需要外部存储器,并且功耗非常低,因此RBoM和散热解决方案可以显著降低成本

开放性

开放且不可知的软件生态系统,允许原始设备制造商和一级供应商在其ADAS和AD应用中进行控制和创新

提议的解决方案概述

Hailo通过将汽车系统芯片与Hailo人工智能处理器或多个处理器相结合,在ADAS/AD ECU设计中提供最大的灵活性和人工智能计算可扩展性,具体取决于传感器的数量和模型的复杂性。

一个小型低功耗Hailo芯片可以处理多个视频流,多个芯片可以串联或级联工作,同时保持行业领先的效率和可扩展性、高处理吞吐量和低延迟。该解决方案的灵活性允许使用不同类型的相机输入,包括各种分辨率和输入大小。​

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高级驾驶辅助系统

使有吸引力的高级驾驶辅助系统(ADAS)应用具有成本效益

高级驾驶辅助系统不断发展,为驾驶员提供更安全、更舒适的旅程。这些系统将不同传感器模式的处理与实时数据处理结合起来,增强驾驶和停车能力。

人工智能在高级驾驶辅助系统中发挥着关键作用,因为它是车辆感知环境的核心。传统高级驾驶辅助系统处理器因缺乏人工智能性能和/或功耗不足而无法满足汽车ADAS ECU要求。由于近年来人工智能模型格局发生了巨大变化,许多处理器也无法运行最先进的神经网络(NN),需要替代解决方案。

Hailo人工智能处理器专为可扩展性而设计,可以支持高级驾驶辅助系统所需的严苛深度学习工作负载。一个小型低功耗芯片可以处理多个视频流,多个芯片可以串联或级联工作,同时保持行业领先的效率和可扩展性、高处理吞吐量和低延迟。该解决方案的灵活性允许运行最先进的神经网络(包括转换器),同时使用不同类型的传感器输入,包括各种分辨率和输入大小。​

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高度可扩展的解决方案,适用于基于人工智能的各类融合和感知

自动驾驶(AD)是一项无需直接人工输入即可让车辆运行的技术。它是指车辆在没有人为干预的情况下自动驾驶的能力,包括转向、加速和制动。自动驾驶系统中使用的软件和人工智能算法处理来自多个传感器的数据,并做出车辆应如何响应其环境的决策。其中可能包括调整速度、改变车道、避开障碍等等。

自主水平越高,需要的算法就越复杂和先进,也需要更多的人工智能能力来分析来自多个传感器的海量数据,实时做出安全高效的驾驶或停车决策。因此,人工智能处理器在自动驾驶中的作用日益凸显。

尽管在完全自动驾驶乘用车投放市场之前还有大量的开发和测试要做,但自动驾驶技术可以提高安全性,改善交通流量,显著提高人类生产力,从而彻底变革交通运输。这项技术正在进入机器人、重型机械、越野车、农业等各个市场,Hailo正在这些领域积极与客户和合作伙伴合作,实现日常运营自动化。

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