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軟件進展
目前，AI和ML正在引起興起，因為它們能為ADAS帶來高效的圖像識別，這對于安全的自駕駕駛或增強的駕駛體驗至關(guān)重要。AI和ML的基礎(chǔ)技術(shù)基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。
即使在汽車應用環(huán)境中，神經(jīng)網(wǎng)絡也不會取代常規(guī)的軟件應用，而只是解決一些較為困難的問題。結(jié)合新的硬件，他們也可以實現(xiàn)實時執(zhí)行，這在對安全性要求較高的應用程序（如自動駕駛）中是必需的。在這種情況下，多核處理器會發(fā)揮重要作用，但GPU能實現(xiàn)更好的工作效果（見圖4）。定制硬件，如專門的數(shù)字信號處理器（DSP）可以處理機器學習任務。
圖4. 來自Nvidia的Drive PX2是針對汽車應用的多核CPU/GPU解決方案
這些解決方案的并行處理性能在設(shè)計中的多核和晶體管數(shù)增長方面表現(xiàn)良好，即使上級時鐘頻率達到峰值。與更傳統(tǒng)的處理器解決方案相比，定制的解決方案具有較低的功耗。
車載信息娛樂（IVI）系統(tǒng)的進步正在改變司機和乘客的可視化方式，以及如何將智能設(shè)備和基于云的應用程序連接到他們的車上。所有汽車制造商均提供基于蜂窩的Wi-Fi汽車熱點。更多的選擇需要更強大和開放的方法。在這方面，GENIVI聯(lián)盟促進了與操作系統(tǒng)無關(guān)的開放標準。
例如，Linux基金會的汽車級Linux（AGL）是已經(jīng)得到了廣泛廠商支持的IVI系統(tǒng)。豐田的2018款凱美瑞（見圖5）以及未來的豐田汽車將使用AGL 。
圖5. 豐田的2018款凱美瑞將為其車載信息娛樂（IVI）系統(tǒng)運行汽車級Linux（AGL）
考慮到大量傳感器產(chǎn)生的信息量，以及由AI系統(tǒng)處理和生成的數(shù)據(jù)和車載網(wǎng)絡中流動的視頻流時，汽車系統(tǒng)上運行的應用程序和任務的數(shù)量可能會令人吃驚。在關(guān)鍵的安全領(lǐng)域，管理數(shù)據(jù)分發(fā)可以得益于像對象管理組（OMG）數(shù)據(jù)分發(fā)服務（DDS）這樣的標準，可以在整個系統(tǒng)中提供安全、實時的管理數(shù)據(jù)交換能力。這種方法比在應用程序之間需要較少連接的設(shè)計中的點對點解決方案更好。
虛擬機管理程序是另一種常用工具，但不在車輛控制設(shè)置中。然而，由于多核解決方案的數(shù)量和復雜性，以及將安全和安全關(guān)鍵組件與IVI及非關(guān)鍵系統(tǒng)相結(jié)合的需求，這種變化也在明顯改變著。面向汽車的虛擬機管理程序可從諸如Blackberry QNX Hypervisor，Wind River VxWorks，Green Hills Software INTEGRITY MulTIvisor 和Mentor Graphics的嵌入式管理程序等供應商獲得。
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