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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重要。AI和ML的基礎技術基于深層神經(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。在關鍵的安全領域，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鍵組件與IVI及非關鍵系統(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。

DSMB1515736 0001-K

DSMB-GN

DSMB1755736 0001-KG

DSMB-HX

DSMB178

DSMB34057360001-CT/3

DSMC112IN5736-1001-CB-03, 5736 0001-HC

DSMD1105736045-A

DSMD112

DSMD113 

DSPB110 57340001-A/3

DSPB112 57340001-K/2

DSPB120 57340001-T

DSPC150 57310256-AF/2

DSPC154 57310001-BY

DSPC155 57310001CX5

DSPC157 57310001-GP

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DSPC170 H57310001-LC/2

DSPC171 5731001-CC

DSPC172 57310001-ML

DSPC172 257360001-NB/1

DSPC172H 57310001-MP/2

DSPC300 17650 001-1

DSPC312 17650 001-61

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DSRB310

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