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恩智浦的AI戰(zhàn)略

2019-06-04 23:32:48·  來(lái)源：Astroys  作者：Astroys  
　
可以關(guān)注未來(lái)五年機(jī)器學(xué)習(xí)在雷達(dá)領(lǐng)域的應(yīng)用。像英偉達(dá)、英特爾和高通這樣的芯片巨頭們一般很少會(huì)錯(cuò)過(guò)任何宣傳他們?cè)贏I方面的成就和技術(shù)實(shí)力的機(jī)會(huì)。然而，不知你
可以關(guān)注未來(lái)五年機(jī)器學(xué)習(xí)在雷達(dá)領(lǐng)域的應(yīng)用。
像英偉達(dá)、英特爾和高通這樣的芯片巨頭們一般很少會(huì)錯(cuò)過(guò)任何宣傳他們?cè)贏I方面的成就和技術(shù)實(shí)力的機(jī)會(huì)。然而，不知你是否發(fā)現(xiàn)，很少有關(guān)恩智浦在AI方面的消息。
恩智浦的CEO Richard Clemmer在2016年曾經(jīng)表示，他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)方面“沒(méi)有內(nèi)部技術(shù)發(fā)展（no internal technology development going on）”，自那之后恩智浦的AI業(yè)務(wù)一直是個(gè)謎。大部分人對(duì)此表示懷疑，因?yàn)樽鳛橐患翌^部汽車(chē)芯片供應(yīng)商，且計(jì)劃在ADAS和AV時(shí)代引領(lǐng)市場(chǎng)，怎么會(huì)沒(méi)有“內(nèi)部開(kāi)發(fā)”？
恩智浦本計(jì)劃在高通完成對(duì)其的收購(gòu)后，將AI作為重點(diǎn)發(fā)力的領(lǐng)域。但去年夏天這個(gè)case告吹，恩智浦也就無(wú)緣于高通的AI技術(shù)了。
最近EE Times的記者卻在活動(dòng)中偶遇恩智浦的高管Ali Osman Ors，而他的頭銜竟然是“AI戰(zhàn)略及合作總監(jiān)”。這又是怎么回事呢？
恩智浦的AI團(tuán)隊(duì)之謎
Ors解釋說(shuō)，當(dāng)年恩智浦CEO的準(zhǔn)確意思是“恩智浦沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)用的高級(jí)、開(kāi)源的計(jì)算級(jí)硬件，如GPU、TPU或任何其它加速器，也沒(méi)有為數(shù)據(jù)中心做服務(wù)器。恩智浦的重點(diǎn)是在汽車(chē)和IoT等嵌入式系統(tǒng)上，他們的目標(biāo)是聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)有意義的應(yīng)用領(lǐng)域。”
但恩智浦之前卻從未透露過(guò)通過(guò)收購(gòu)飛思卡爾其實(shí)已擁有一支由機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家組成的小團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)就是CogniVue，一家位于加拿大渥太華的圖像認(rèn)知IP開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，是飛思卡爾于2015年9月收購(gòu)的。作為關(guān)鍵的視覺(jué)IP合作伙伴，CogniVue在飛思卡爾ADAS的SoC解決方案中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。當(dāng)初，飛思卡爾希望通過(guò)引入CogniVue的IP及其開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，以車(chē)規(guī)級(jí)IP引領(lǐng)ADAS及日后自動(dòng)駕駛市場(chǎng)。
CogniVue在渥太華的團(tuán)隊(duì)約有30人，由于CogniVue的所有權(quán)在短短幾個(gè)月內(nèi)發(fā)生了變化（從飛思卡爾到恩智浦），他們始終保持著低調(diào)。
事實(shí)證明，Ors就是CogniVue的工程總監(jiān)。2015年秋季，他到飛思卡爾后就成為了汽車(chē)微控制器和處理器的總監(jiān)。那時(shí)，他負(fù)責(zé)硬件、軟件和系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)，為自動(dòng)駕駛應(yīng)用中的AI開(kāi)發(fā)嵌入式處理器技術(shù)。他還管理著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)研究與發(fā)展方面的學(xué)術(shù)和企業(yè)合作。
2018年1月，Ors擔(dān)任汽車(chē)AI戰(zhàn)略與合作、汽車(chē)微控制器和處理器的總監(jiān)。最近，他又為汽車(chē)微控制器和處理器業(yè)務(wù)線(xiàn)中的ADAS和AV產(chǎn)品線(xiàn)制定了AI和自動(dòng)駕駛的整體戰(zhàn)略。
與高通、英特爾不同
目前AI（特別是深度學(xué)習(xí)）是各汽車(chē)廠(chǎng)家在自動(dòng)駕駛的激烈競(jìng)爭(zhēng)中的核心關(guān)注領(lǐng)域。
然而，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，恩智浦的ADAS和AV芯片解決方案的方法存在根本差異。對(duì)于恩智浦來(lái)說(shuō)，AI雖很重要，卻不是決定性因素。
Ors強(qiáng)調(diào)恩智浦的車(chē)規(guī)級(jí)半導(dǎo)體譜系，并解釋說(shuō)恩智浦對(duì)其ADAS/AV解決方案采取“模塊化方法”。該公司的兩個(gè)分支是感知域（傳感器）和規(guī)劃域（執(zhí)行）。恩智浦正積極地將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于基于視覺(jué)的處理（CogniVue的視覺(jué)IP運(yùn)行在恩智浦的S32V視覺(jué)處理器上）。但恩智浦希望可以憑借單獨(dú)的ASIL-D的更高計(jì)算級(jí)安全設(shè)備脫穎而出，其中有基于規(guī)則的安全檢查器用于“增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)”。在談到“人工智能缺乏可解釋性”時(shí)，Ors表示，恩智浦致力于確保其在規(guī)劃領(lǐng)域的基于規(guī)則的設(shè)備來(lái)檢查其安全性。
恩智浦還希望這種模塊化方法能夠吸引那些希望為感知領(lǐng)域插入自家定制化軟件的Tier1和主機(jī)廠(chǎng)。模塊化方法還允許客戶(hù)在不同程度上擴(kuò)展兩個(gè)獨(dú)立的設(shè)備（感知域和規(guī)劃域）。
相比之下，英特爾/Mobileye團(tuán)隊(duì)正在投入更多資金開(kāi)發(fā)整個(gè)感知軟件堆棧，該堆棧將運(yùn)行在Mobileye的EyeQ芯片上。Ors說(shuō)：“我們提供軟件堆棧支持，但我們?nèi)匀粚?duì)客戶(hù)開(kāi)放軟件堆棧。”
機(jī)器學(xué)習(xí)與雷達(dá)
視覺(jué)不是使用機(jī)器學(xué)習(xí)的唯一感知數(shù)據(jù)。據(jù)恩智浦稱(chēng)，雷達(dá)就是下一個(gè)。憑借著在雷達(dá)領(lǐng)域豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，恩智浦正專(zhuān)注于機(jī)器學(xué)習(xí)在雷達(dá)領(lǐng)域的未來(lái)。
然而，Ors卻謹(jǐn)慎地說(shuō)：“與基于視覺(jué)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，這仍然是一個(gè)非常新生的領(lǐng)域?；诶走_(dá)的數(shù)據(jù)分類(lèi)的數(shù)據(jù)集仍然非常有限，我們還需要找到一種過(guò)濾雷達(dá)信號(hào)的方法。”
一些大學(xué)和小型實(shí)驗(yàn)室一直在研究雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。但與基于視覺(jué)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，雷達(dá)比攝像頭更昂貴、門(mén)檻更高，并且受到更多監(jiān)管。
基于雷達(dá)的機(jī)器學(xué)習(xí)之路是一個(gè)緩慢征程，仍有許多問(wèn)題待解決。但Ors卻樂(lè)觀地表示，“在未來(lái)五年內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)就會(huì)用于雷達(dá)信號(hào)。”
恩智浦的AI戰(zhàn)略
雖然競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們紛紛都在更大、更高級(jí)的AI驅(qū)動(dòng)SoC和加速器上動(dòng)作頻頻，恩智浦卻謙虛地表示他們的目標(biāo)是讓AI更接近自己的嵌入式設(shè)備的部署。
恩智浦不會(huì)再采用AI開(kāi)發(fā)的大型中心，而是采用更加分散的方式。Ors表示，恩智浦將采用更接近設(shè)計(jì)實(shí)際設(shè)備所處地的開(kāi)發(fā)方式，從德國(guó)到奧斯汀、德克薩斯和渥太華。
為了在ADAS和AV系統(tǒng)中啟用AI，恩智浦正在引入眾多外部合作伙伴。其中包括Kalray，他們的MPPA處理器用于加速視覺(jué)/雷達(dá)處理；Green Hills用于RTOS和管理程序；源自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院Embotech專(zhuān)門(mén)從事基于物理的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。
恩智浦絕不是像英偉達(dá)和英特爾那樣力爭(zhēng)在AI領(lǐng)域里稱(chēng)霸的公司，他們的目標(biāo)是在各種嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行更廣泛的AI部署。
[參考文章]
AI strategy: Where does NXP stand now? - Junko Yoshida
 
 
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