2018年04月29日 | 伟世通推出了DriveCoreTM及全数字化座舱解决方案

2018-04-29 来源：社区化

DriveCore?是一个完整的技术平台，由硬件、车载中间件和基于PC的软件开发工具套件组成，满足3级以上自动驾驶对开发机器学习算法的要求。在伟世通集中计算技术的成功基础上，DriveCore?是一款安全可靠的域控制器，计算能力扩展性强，可以整合多个摄像头、激光雷达、雷达传感器的数据。

日前，伟世通推出了DriveCore?自动驾驶平台。DriveCore?作为第一个支持汽车制造商与第三方的开放合作，快速开发自动驾驶解决方案的技术平台，将大大加快自动驾驶技术的开发和商业化。

DriveCore的三大组成 DriveCore Compute + RunTIme+Studio

伟世通总裁兼首席执行官Sachin Lawande认为：“为了满足3级和以上自动驾驶解决方案的计算要求，需要强大的车载信息处理能力和多种传感技术支持。DriveCoreTM 是业内首款开放协作的平台，提供强大的信息处理能力和先进开发软件，促使自动驾驶系统的快速发展。”

DriveCoreTM的三大组成部分：

·Compute是一个模块化、可扩展的硬件计算平台，很容易适应各级自动驾驶技术的要求，它的运算能力覆盖500 GFLOPS - 20 TFLOPS（基于现有SoC而言），且具有可拓展性，不依赖任何中央处理单元。它可以无缝支持英伟达、恩智浦、高通等处理器，未来还会支持其他类型的处理器，从而保护汽车制造商的相关技术投资。

·RunTIme是车载中间件，它提供的安全框架，使应用程序与算法能进行高性能的实时通信。该中间件在支持传感器融合的同时，还支持传感器抽象（Sensor AgnosTIc）。因此，当更先进的传感器出现，例如车载雷达从2D升级为3D等，可以随时对传感器进行升级。

·Studio基于PC的开发环境，它使汽车制造商可以为算法开发人员搭建生态系统，加速基于传感器的人工智能算法的开发，可以充分释放创新潜力。完善的物体识别、摄像头车道识别算法的模拟、验证、测试环境，使Studio可以很容易的集成第三方算法和访问真实传感器数据。

为了促进汽车制造商与第三方的开放式合作，伟世通还公布了四个技术合作伙伴。

·DeepScale的深度学习技术可以搭配任意传感器组合，实时创建环境模型。同时，DeepScale的深度神经网络（DNN）还可以带来自动驾驶所必需的感知能力。

·Steer提供全自动泊车解决方案。汽车在指定地点让乘客下车，然后自动停放到距离最近的自动停车区，等收到“召唤信号”时，再驶向指定乘车点。

·StradVision用机器学习算法开发先进的物体检测与识别软件。

·AAI 将为DriveCoreTM Studio 带来图形环境模拟技术。

伟世通首席技术官Markus Schupfner认为：“自动驾驶技术要成功实现，需要很多公司合作，在各个方面发挥自己的专长。我们不仅要取得在机器学习等新技术上的研发成果，更要加强伟世通与合作伙伴的紧密合作，必将推动自动驾驶的发展进程。”

伟世通在推出DriveCoreTM的同时，还推进了全数字化座舱解决方案。伟世通的产品包括全数字仪表、最新一代高清数字显示器技术、驾驶员监测、高级自动驾驶辅助系统（ADAS）、座舱域控制器等。伟世通的产品在当前车联网和自动驾驶转型革命大潮中，均将扮演重要角色。

自动驾驶激光雷达摄像头

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