智东西-聚焦智能变革,服务产业升级 智能行业第一媒体 Fri, 02 Aug 2019 12:28:15 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=4.9.4 奥迪e-tron推低配版 续航299公里动力降至308马力 /p/157305.html /p/157305.html#respond Fri, 02 Aug 2019 11:56:34 +0000 /?p=157305 车东西(chedongxi)
编 | Juice

导语:奥迪为欧洲市场推出低配版奥迪e-tron电动SUV,这款车电池容量较小,但价格将会低于7万欧元。

车东西8月2日消息,据外媒Electrek报道,美国时间8月1日,奥迪推出了低配版的e-tron电动SUV,这款车售价将低于7万欧元,主要在欧洲出售。

低配版的奥迪e-tron 将被命名为奥迪e-tron 50,该车配备了71千瓦时的电池组,EPA续航里程将为299公里。这款车仍然是搭配双电机的四驱车,但输出功率将从402马力降至308马力。因此该车的百公里加速时间为7秒,最高速度为190公里/小时。

目前的奥迪e-tron,称为e-tron 55,该车配备一个95千瓦时的电池组,EPA续航里程为399公里。

新的e-tron 50的快充功率由150千瓦降到了120千瓦,充电速度要慢一些。

新款奥迪e-tron 50的价格是亮点,虽然奥迪公司还未最终确认价格,但该公司在德国表示这款车的售价将低于7万欧元。

奥迪e-tron 55的续航里程受到了电池组的限制,已经不是一款高效的汽车(对于电动汽车来说),而奥迪e-tron 50的续航里程将更短。

如果只打算在城市里使用,而不是在长途公路旅行中使用,这款车仍然够用,但续航里程太短还是会让人有里程焦虑。

结语:虽然配置并不高,但将会使电动车更普及

这款奥迪e-tron 50的配置与性能与其他电动车相比并不占优势,奥迪公司推出该车可能只是为了普通市场,价格才是普通市场车主率先考虑的因素。

将价格拉低可能是普及电动汽车最好的方法,奥迪公司无疑看到了这一点。一旦这辆车在市场上取得不错的成绩,这种车型将会被快速推广开来,届时,电动车的普及率将会更高。

文章来源:Electrek

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智东西晚报:最新AI提前2天预测急性肾损伤 滴滴内部反腐解聘29人 10人移送司法 /p/157260.html /p/157260.html#respond Fri, 02 Aug 2019 11:12:27 +0000 /p/157260.html 「智东西」晚报第1289期
2019.8.02 周五

#今日要闻#

1、微信AI团队论文获ACL2019最佳长论文

8月2日消息,自然语言处理领域顶级会议ACL 2019于7月28日-8月2日在意大利召开,由中科院计算所和微信AI等团队合作的文章获得ACL录取文章中最佳长论文奖项(Best Long Paper),该论文名为“Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation。这篇文章研究应该如何桥接神经机器翻译训练和预测,是中国大陆第一篇Best Long Paper。其作者分别来自中科院计算所、中国科学院大学、腾讯微信、伍斯特理工学院、华为诺亚方舟实验室。

2、前百度语音首席架构师贾磊回归百度

8月2日消息,前百度语音首席架构师贾磊今日宣布回归百度,并表示:希望能够探求到人类对语音交互认知的本源。2011年,贾磊加入百度并组建团队,开始着手研究语音技术,曾在百度担任百度语音技术部门负责人、百度语音首席架构师。2016年,贾磊联合创办猎户星空

3、日本正式向运营商发放5G商用牌照

8月2日消息,据日本媒体报道,7月31日,日本总务省发放5G基站和陆地移动站的商用许可证和预备许可证。其中,NTT DoCoMo获得的许可证包括北海道地区、东北地区、关东地区、北陆地区、东海地区、近畿地区、四国地区、九州地区和冲绳县等十个地区。KDDI则获得了关东地区和九州地区等三个地区的商用许可。软银则获得了东北地区、关东地区、九州地区等四个地区的预备许可证。

#人工智能#

1、Facebook AI获WMT 2019四项任务第一

8月2日消息,Facebook AI宣布在WMT 2019机器翻译比赛的四项任务中取得了第一。据悉,Facebook的模型使用大规模采样反向翻译、噪声通道建模和数据清理技术,以实现从英语到德语,德语到英语,从英语到俄语,从俄语到英语的最高性能翻译。在英语翻译到德语的任务中,Facebook AI的模型被WMT组织者宣布为超人,这意味着相对于人类专家的翻译结果,人类评价者更喜欢Facebook AI模型的翻译结果。

2、AI公司聚虹光电完成数千万元A轮融资

8月2日消息,日前,上海聚虹光电科技有限公司完成数千万元的A轮融资,本轮融资由中电中金基金领投,浙江诸暨智能安防产业基金等跟投。聚虹光电是一家从事以人脸加虹膜识别为主的生物识别人工智能公司,本轮融资是其成立近十年以来的首轮募资。

3、英特尔与百度将深化AI和5G领域合作

8月2日消息,近日,英特尔和百度相关负责人于英特尔总部加利福尼亚州圣克拉拉讨论人工智能、自动驾驶和5G领域合作事宜。英特尔与百度领导人签署新的合作备忘录,旨在通过英特尔的技术产品组合和支持资源,以及英特尔在软硬件方面的专长,深化双方未来三年在百度核心业务领域的合作。

4、DeepMind新AI提前2天预测急性肾损伤

8月2日消息,DeepMind近日在Nature发表论文,提出了一种新的人工智能算法,可提前两天预测到一种可避免的病变。据介绍,通过和退伍军人事务部的合作,DeepMind团队将人工智能技术应用在全面数据脱敏的健康记录上。研究显示,人工智能可以准确地在48小时前预测病人是否会发生急性肾损伤,较现有的诊断更快。更重要的是,模型可以预测出90%严重到需要透析进行治疗的病人。

5、科大讯飞浪潮集团就AI云计算等合作

8月2日消息,科大讯飞与浪潮集团8月1日签署战略合作协议。根据协议,双方将在云计算、大数据、人工智能、智慧城市等领域开展合作。

6、谷歌暂停评估语音助手欧洲收集的录音

8月2日消息,据路透社报道,谷歌发言人周四表示,在荷兰录音数据泄露后,该公司暂停评估Google Assistant虚拟助手在欧盟收集的录音。该公司今年7月承认,负责分析智能助手语音片段的合作伙伴泄露了数据。

#AI芯片#

1、安普德推智能语音交互芯片ACH1190

8月2日消息,据报道,安普德科技目前已经研发成功了AI语音芯片ACH1190芯片,并已进行流片,预计今年9月正式出货。该芯片支持离线语音识别及控制功能。与市面上同类产品相比,该主要具有集成度高、尺寸小、功耗低等特点。根据官方提供的信息,这款芯片尺寸有7mmx7mm及3mmx3mm多种封装 ,内置codec、DSP,外围器件少,FPU 计算能力 250 DMIPS,休眠模式下功耗为150W,激活状态下功耗为200mW,出货价格大约在1美元以下,低于市面同类产品售价(约3美元)。

2、英特尔发布10代酷睿处理器 AI加持

8月1日,英特尔发布11款新的10nm第十代酷睿处理器(代号 Ice Lake),这批处理器适用于轻薄笔记本、二合一设备以及其他高端移动设备。除了新集成显卡和Wi-Fi 6以及Thunderbolt 3提供的增强连接之外,这些处理器还进行了微调,以加速某些特定任务的负载,如AI推理、图像编辑和游戏。

在AI和深度学习方面,每款处理器都配备了带有英特尔AVX-512-Deep Learning Boost的全新Sunny Cove微架构,AVX-512-Deep Learning Boost是一款新的指令集,可以加速自动图像增强、图像检索、媒体后处理和其他AI任务。此外,它们还配置了英特尔GNA专用引擎和Dynamic Tuning 2.0,可降低负载和功耗。

3、三星今年下半年将完成6纳米量产

8月2日消息,三星官方最近给出时间表,6nm 6LPP将在今年下半年如期投入量产,5nm 5LPE今年内完成流片、明年上半年量产,4nm 4LPE也会在年内设计完毕。

#自动驾驶#

1、通用旗下Cruise上半年亏损5.03亿美元

8月1日,通用汽车向美国证券交易委员会递交2019年第二季度财报文件。财报显示,今年上半年,其自动驾驶子公司Cruise收入总额5000万美元,开销为5.53亿美元,总营业收入为亏损5.03亿美元。

2、大众宣布将为无人车提供无人充电服务

8月2日消息,据外媒报道,8月1日,大众集团宣布将在美国推出为自动驾驶汽车提供无人充电的服务,全程无需任何工作人员操作。外媒称,大众集团旗下从事充电业务的子公司“电气化美国公司”周四表示,该公司已与电动车充电服务公司斯泰普汽车公司达成合作协议,将在自动驾驶电动汽车上部署使用机器人技术的充电服务。

#移动终端#

1、联发科整合PA业务 交由唯捷创芯负责

8月2日消息,据报道,联发科已经将旗下络达科技的PA部门就地解散,且今后将加大投资射频龙头唯捷创芯,并委派谢清江出任唯捷创芯董事长。联发科确认了此消息,并表示,此次调整后,“原络达科技PA产品线人员、既有客户及相关服务皆不会受到产品线移转的任何影响。”

2、华为新专利曝光 自研Air Glass玻璃

8月2日消息,近日,华为向英国和欧盟知识产权局(EUIPO)提交了两份专利申请,分别是全新的Air Glass以及SuperSensing摄像头。因此也有外媒猜测,华为全新研发的Air Glass或将取代康宁大猩猩玻璃成为Mate 30系列屏幕玻璃材质的首选。同时Mate 30还将用上P30系列的SuperSensing摄像头。与此同时,有消息称此次华为将会一口气发布三款Mate 30机型,分别是Mate 30,Mate 30 Pro和入门级的Mate 30 Lite。

#智能汽车#

1、滴滴内部反腐解聘29人 10人移送司法

8月2日消息,滴滴出行通过其风控合规部微信公号“滴滴清风”发布针对2019年上半年内部反腐的公告,公告显示,滴滴在2019年上半年查处30余起内部违规事件,有29人因严重违规被解聘,其中10人因涉嫌违反法律法规被移送司法。

2、捷顺科技中标惠州智慧停车系统项目

8月2日消息,捷顺科技发布公告称,公司日前确定为“惠州交投惠停车管理有限公司合作投资人”的中标单位,公司拟与惠州交投路桥共同投资组建惠州智慧共享停车系统平台运营管理项目公司,主要负责“惠州市智慧共享停车系统项目”停车系统平台搭建、路内路外停车泊位智能化建设、停车场升级改造及惠州市城市数字化运营增值服务,项目预计总投资约为1.27亿元。

3、韩国成立首家新能源动力电池回收工厂

8月2日消息,据外媒报道,韩国计划在全罗南道的灵光郡建立旗下首座电动车电池回收工厂。该项目由电气、电子元件制造商和服务商泰科国际旗下主营基础设施业务的Earth Tech公司主导。目前,Earth Tech公司向该电池回收项目投入了240亿韩元(约合1.39亿元人民币)。该公司预计,一期项目施工将于明年3月完成,该工厂可回收锂、镍、钴等电池用金属成分。目前,该公司的年产能如下:可拆卸5000辆电动车的电池,总回收量近2000吨。

4、传通用关闭变速器工厂 转向电动化,

8月2日消息,近日,有外媒报道称,美国联合汽车工会(UAW)909分会的管理者及工人透露,通用汽车旗下密歇根沃伦变速器工厂将在3天内关闭,这将直接导致约100位工人失业。

 


 

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智东西晚报:最新AI提前2天预测急性肾损伤 滴滴内部反腐解聘29人 10人移送司法

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全球人工智能创业者大会开幕在即 /p/157254.html /p/157254.html#respond Fri, 02 Aug 2019 11:08:08 +0000 /?p=157254 8月2日消息,第二届全球人工智能创业者大会(GAISC)将于2019年8月16日在深圳市福田区召开。

作为推动我国第四次产业变革的战略性技术,人工智能的发展已受到政府机构、科研院所、行业协会、科技企业等业界力量的高度重视。目前,国内人工智能产业已初步形成产业链,其中上游企业提供基础能力;中游企业将基础能力转化成AI 技术;下游企业则将AI 技术具体运用到特定应用场景。

2019年3月,中央深改委会《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》, 指出促进人工智能和实体经济深度融合,要把握新一代人工智能发展的特点,坚持以市场需求为导向,以产业应用为目标,深化改革创新,优化制度环境,激发企业创新活力和内生动力,结合不同行业、不同区域特点,探索创新成果应用转化的路径和方法,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

全球人工智能创业者大会开幕在即

为进一步探讨,推动并完善人工智能在各领域的推广及商业落地,促进人工智能技术拥有更多维度的应用场景,构建人工智能创新生态圈,深度阐释数字经济下的人工智能产业的发展前景与挑战,深圳市人工智能行业协会决定联合北京大学中山大学、星河产业集团、蚂蚁金服旷视科技、中国移动、云知声、精锐视觉、众盟数据、进化者机器人、Testin云测、猎芯网等机构于2019年8月16日在深圳市福田区香格里拉酒店召开第二届全球人工智能创业者大会(GAISC)。

全球人工智能创业者大会开幕在即

大会将聚焦AI伦理道德、5G技术、AIOT、智慧城市、智能制造、金融科技、图像处理、AI企业服务等10个主题演讲,充分发挥全球人工智能创业者大会的平台效应,凝聚产业前沿专家力量,深度剖析与广泛讨论行业现状以及技术变革,加快数字经济的发展,加快推动科技成果转化与项目落地,并将现场发布《2019人工智能白皮书》及《新一代人工智能行业自律公约》。

主办方相关负责人指出,本次大会旨在深度探讨如何利用人工智能技术,实现融合创新,探求人工智能产业的发展新思路。

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深度解析5G车联网面临的三大挑战 /p/157160.html /p/157160.html#respond Fri, 02 Aug 2019 04:19:55 +0000 /?p=157160 作者:吴冬升

来源:5G行业应用 (公众号:about5G)

车联网(智能网联)产业受政策、资金和技术三重因素叠加驱动,尤其是5G商用时代提前来临,给车联网产业爆发提供了良好契机。工信部在《车联网(智能网联汽车)产业发展三年行动计划》中,明确提出到2020年,车联网用户渗透率达到30%以上,新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%以上,联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上,构建涵盖信息服务、安全与能效应用等的综合应用体系。

总体来看,车联网产业正处于爆发的前夕。在看到巨大机遇的同时,我们也应该理性看待5G车联网产业发展所面临的巨大挑战和压力,其中包括商业模式不清晰、政策法规待健全、技术工程不完善等各方面。只有突破阻碍5G车联网产业发展的商业边界、管理边界和技术边界,我们才有可能真正拥抱万亿市场空间的车联网产业。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

▲突破车联网商业边界

  1. 车网商业模式面临的三大挑战

车联网商业模式涉及到使用方、投资方、建设方、设备方和运营方。其中使用方主要包括车主、车企/Tier 1(传统车企、新进入者、自动驾驶初创公司、Tier 1等)、运营商、行业客户(出租车公司、保险公司、公交公司等)、交管/交委等。

车联网建设方将按需采购设备商的产品和解决方案,建设V2X通信覆盖,包括路侧基础设施部署和车载终端部署。车联网专业运营公司将向各类使用方提供道路测试环境、V2X通信和信息服务等。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

整个车联网商业模式仍然处于设计阶段,尚需进行有效验证,主要存在用户需求不强烈、投资规模巨大、运营模式不清晰三大挑战。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

挑战一:用户需求不强烈

从车联网为车主提供的业务看,一开始车联网主要提供信息服务类业务,比如定位管理、基于用户行为的UBI(Usage-Based Insurance/User-Behavior Insurance)业务、以及面向B端的车队管理等。当前又回归到出行需求上,为消费者解决安全问题和效率问题。未来,车联网将赋能自动驾驶,实现协同自动驾驶和单车自动驾驶。

现在基于V2X的主要业务场景是面向交通安全类和交通效率类的。以汽车标准委员会T/CSAE 53-2017应用列表中定义的17种典型车联网应用层标准看,其中包括12种安全类业务,4类效率类业务,1类近场支付信息服务。

而恰恰是这些交通安全类和交通效率类业务,用户实际反应并不强烈,刚性需求不明,用户为这些服务的买单意愿更低。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

 

挑战二:投资规模巨大

车联网实现的是车路协同,需要两个“率”的支撑,一个是路侧基础设施部署的覆盖率,一个是车载终端部署的渗透率

路侧基础设施的部署涉及到RSU(Road Side Unit)、路侧智能设施(包括摄像头、毫米波雷达、少量激光雷达、环境感知设备、以及智能信号灯、智能化标志标识等)、MEC(多接入边缘计算/移动边缘计算)、蜂窝基站(LTE或者5G基站)等。除了蜂窝基站明确由运营商投资部署外,其它设备的投资主体不明确。

同时,路侧基础设施的投资规模巨大。截至2018年,中国高速公路里程14.26万公里,国道里程36.30万公里,省道里程37.22万公里,农村公路里程403.97万公里,城市道路超过40万公里,50多万个城市路口。以每公里智能化改造费用100万保守测算,仅高速公路智能化改造投入即高达1400多亿元。

如果需要覆盖全国高速公路和城市道路,基础建设投资预计在3000亿以上。如此巨额的投资存在回报不确定、需承担法律安全责任风险等问题。到底由谁来投,是考验产业发展的关键因素之一。

挑战三:运营模式不清晰

中国道路基础设施建设和运营主体具有多元特点。一般城市道路的智能化基础设施由公安交警负责建设和运营;国省干线、农村公路的智能化基础设施由交通局负责建设和运营;高速公路的智能化基础设施由省交投集团和各地市交投公司分别负责建设和运营,涉及到高速交通违法的智能化基础设施由高速交警或委托交投集团采购。业主多元化,直接造成了车联网路侧基础设施建设和运营主体碎片化特点。

车联网存在几种不同类型的运营主体,包括政府独资或合资的企业,高速公路服务商,运营商或者铁塔公司等。不同的运营主体均有各自的优劣势。

政府独资或者联合投资的企业,可以更好地协调相关政府部门进行路侧基础设施建设,并实现数据开放,但是企业本身往往没有车联网网络建设和运维经验;高速公路服务商,可以快速落实高速公路的路侧基础设施建设,并实现数据开放,但是同样一般不具备车联网网络建设和运维经验;运营商或者铁塔公司有网络建设、运维和工程经验,但是需要去协调相关政府部门进行路侧基础设施建设和数据开放。

这几类运营主体,都面临运营模式不清晰的挑战,就是怎么从使用方收到钱。可能存在的方式包括,运营主体向交管和交委提供相关的大数据分析服务,收取相关费用。以公安交警为例,其主要工作是保障交通安全和提升通行效率,因此对能够减少交通事故、提升交通运行效率的车联网,是有需求的。比如可以针对车联网提升城市道路交通通行效率进行服务收费。再以交通局为例,需要保障营运车辆的运输安全,因此,对提升营运车辆安全性的车联网服务,是有需求的。

除此之外,运营主体还可以向车主收取智能网联接入服务费;向车企收取智能网联接入服务费;向行业客户收取智能网联接入服务费和大数据分析服务费等。

但是我们应该看到,政府购买车联网服务模式需要深入探索。面向车主、车企和行业客户等的接入服务和大数据分析服务,也需要进一步研究。短周期看,车联网运营主体还需要依赖政府购买服务,才能获得发展空间。

  1. 车联网商业模式探索的三个路径

为了积极应对车联网商业模式上存在的挑战,需要政府和产业界共同探索。其中可能存在的路径包括如下:

深度解析5G车联网面临的三大挑战

路径一:继续挖掘和深化信息服务类业务

一方面,随着5G时代到来,车联网能提供的信息服务类型将更加丰富。比如车载VR视频通话、车载VR游戏、车载AR实景导航、车载高精地图实时下载等业务。车载信息娱乐系统(IVI,In-Vehicle Infotainment)作为车载信息服务的主要入口,也将被5G车联网赋能,由视频、导航等单一功能向处理信息更加复杂、功能更加强大的智能系统演进。为娱乐和信息买单是用户天性,用户越愿意使用,为之买单的意愿才会越强烈。

另外一方面,可以拓宽车联网信息服务的范围,即可以为车主提供相关信息服务用于娱乐资讯,也可以为车企/Tier 1提供相关信息服务用于产品优化,还可以为各类行业客户提供信息服务用于行业应用。这样可以扩大车联网信息服务的收益范畴,从车主、车企/Tier 1、行业客户等多方受益。

路径二:特定商用场景先行先试

要实现普遍意义的自动驾驶,将是长周期过程,可能需要二十年,甚至三十年的发展历程。但是短周期看,针对特定商用场景的自动驾驶,将很快出现。比如出租车自动驾驶、公交车自动驾驶、物流车自动驾驶、矿卡自动驾驶、港口车辆自动驾驶等。从商业逻辑上看,车联网面临和自动驾驶同样的发展路径。也就是车联网首先解决和部署的场景,将是针对特定商用场景的

比如在特定区域部署车联网路侧基础设施,在特定出租车辆上部署车联网车载终端,实现在这些区域的自动驾驶出租车(Robo-Taxi)业务。

又比如在城市公交车专用道和公交站场部署车联网路侧基础设施,在公交车上部署车联网车载终端,可以实现公交车信息服务、交通安全、交通效率、自动驾驶等各类业务应用。

又比如在某些路段高速公路部署车联网路侧基础设施,物流卡车上部署车联网车载终端,可以实现物流卡车在这些路段的车辆编队行驶或者单车自动驾驶。或者在特定园区和社区部署车联网路侧基础设施,在专用末端物流车上部署车联网车载终端,实现园区和社区的低速自动驾驶物流配送业务。

另外,和干线物流、Robo-Taxi等场景相比,矿山和港口道路相对更加封闭,场景相对简单、路线相对固定、不受公开道路交通法规限制。因此在矿山和港口部署车联网路侧基础设施,在相关车辆上部署车联网车载终端,可以实现矿山和港口车辆自动驾驶和远程驾驶等业务。

路径三:探索数据开放和运营

随着车联网路侧基础设施覆盖率和车载终端渗透率的提升,将产生大量车端和路侧数据。在厘清数据所有权问题基础上,在新的智能交通环境下,建立面向智能网联汽车和智慧道路的一体化开放数据公共服务平台将成为大势所趋。

最终的目标是让车端和路侧产生的海量数据,能够产生价值。一方面可以探索“数据+管理”模式,以交通信息共享服务为核心,连通道路基础设施,对交通环境信息做整合管控,建立统一信息交换标准,消除交通信息孤岛。比如可以通过海量车联网数据减少交通事故、提升交通运行效率。

另一方面可以探索“数据+金融”模式,即拓展面向C端车主和B端行业客户带有支付能力的服务,这时候买单的主体不仅仅是车主和行业客户,各类金融机构也可以共同参与。比如2019年下半年呈现爆发式增长的ETC业务,各大银行和微信、支付宝均在积极参与;基于ADAS安全驾驶辅助系统+DMS疲劳驾驶预警系统获得了各保险机构的青睐。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

▲突破车联网管理边界

在车联网政策法规方面,有待从加强跨行业协同、规范数据开放、健全法律法规三个方面进一步健全和完善。

  1. 加强跨行业协同

车联网是汽车行业、交通行业和通信行业的融合汇聚点,跨行业、跨领域属性突出,涉及多个主管部门,产业链复杂度高,产业整合和协同难度大。

在美国,交通部是国家唯一负责制定和管理自动驾驶汽车及相关基础设施改造的部门,并且发布了《准备迎接未来交通:自动驾驶汽车3.0》。在中国情况有所差异。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

中国国家层面于2017年成立车联网产业发展专项委员会,在国家制造强国建设领导小组下设立,由工信部、发改委、科技部、财政部、公安部、交通运输部等20个部门和单位组成,负责组织制定车联网发展规划、政策和措施,协调解决车联网产业发展重大问题,统筹推进产业发展。

同时各个省市也在积极推进车联网产业融合发展。比如江苏省工信厅、发改委、科技厅、公安厅、财政厅、交通运输厅、市场监督管理局、通信管理局八部门联合印发《江苏省推进车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》,促进江苏省车联网产业健康发展。

总体来看,车联网产业发展需要相关部委强力统筹管理,从政策法规、标准制定、试点示范、商用落地等各个方面协同推进。其中城市车联网部署主要依靠工信、公安和交通部门,城际尤其是高速公路部署主要依靠交通部门。

  1. 规范数据开放

车联网产生的海量车辆、用户、路侧数据所有权到底归属于谁?哪些数据能够开放使用?数据能够开放到什么程度?这些同样是制约车联网产业发展所面临的管理问题。

无论是欧、美、日、韩等汽车发达国家还是中国,大多数的车辆数据由车企拥有,而不是车主。除此之外,保险公司和车联网服务提供商(TSP)也拥有各自相关的数据。同时,公安和交通也各自掌握了大量相关车辆数据。总体来看,车辆和用户数据所有权问题值得深入探讨。

同样的情况也存在于路侧。车联网应用场景中,最典型是信号灯信息在车联网业务中的应用,这就需要公安交警开放信号灯数据信息。一方面信号灯数据开放给车联网,可以更加有效地保障交通安全和提升通行效率;但另一方面,车联网助力的自动驾驶又会给交通带来新的安全风险。正反两方面因素,让公安交警对开放信号灯数据心存疑虑。

除此之外,为了满足车联网业务要求,还需要考虑数据开放到什么程度。比如,信号灯数据信息如果是从公安交警平台,通过公安边界网络下发到车联网RSU,再广播到相关车辆。这样的方式虽然能够实现信号灯数据在车辆的显示,但是存在十几秒的时延,无法真正满足闯红灯预警等业务应用。最佳方式是每个路口的信号灯数据能直接推送到RSU,再广播到相关车辆。这就存在公安交警的信号灯数据开放到什么程度的问题。

  1. 健全法律法规

车联网相关交通事故分析和判定机制还未形成,存在纠纷隐患,需要法律法规界定和道德伦理约束。

另外,中国目前发放的车联网和自动驾驶测试牌照,是不允许载客和出租运营的,不是真正的营运牌照。因此大量自动驾驶和车联网公司在做商业应用部署的时候,或者选择在美国等国家部署,或者必须在中国选择特定不受公开道路交通法规限制的场景来部署。

因此,中国亟待健全车联网和自动驾驶相关法律法规,以公开道路交通法规来予以保障。

深度解析5G车联网面临的三大挑战

▲突破车联网技术边界

在车联网技术工程方面,有待从兼容多版本并存、完善信息安全体系、统一工程建设规范三个方面进行推进和完善。

  1. 兼容多版本并存

目前的车联网C-V2X标准是基于R14和R15的LTE-V2X(含LTE-eV2X)版本,基于R16的5G NR-V2X标准还在制定中,预计到明年三月份才能完成。

目前测试验证均是基于LTE-V2X以及5G蜂窝网络Uu通信来完成的,而基于5G NR-V2X的PC5点对点通信方式,还未进行技术验证阶段。

但是以美国为首,一直在全力推进DSRC商用部署。如果中国不能尽快推动部署C-V2X商用,主流车企将可能转向支持802.11P技术并按此技术路线向后演进,而不再选择C-V2X技术路线。因此,必须加快LTE-V2X产业化进程,而不是被动等待5G NR-V2X产业成熟。

另外,LTE-V2X产品已具备预商用条件,考虑车辆生命周期较长,LTE-V2X上车后将长期存在。而5G NR-V2X随着明年一季度完成标准,二季度推出芯片,三季度推出模组和终端产品,也将进入技术验证阶段。

这样按照C-V2X路线,车联网车载终端和路侧基础设施将存在LTE-V2X(含LTE-eV2X)和5G NR-V2X版本并存情况。类似于现在4G网络和5G网络长期共存情况。目前,5G NR-V2X版本已经在考虑前向兼容LTE-V2X,确保前期投入不打水漂。

当然这种情况,的确将导致车联网网络复杂度提升,增加车联网网络部署和运维的难度,造成资金投入压力增大。另外,装载LTE-V2X车载终端的车辆,未来需要升级硬件才能支持5G NR-V2X,从而让用户享受到更丰富的5G服务,这也会影响用户装载LTE-V2X车载终端设备的意愿,进而影响LTE-V2X的产业化进度。

除此之外,相对于欧美日韩,我国车联网直连通信的工作频段目前仅分配了20M带宽(5905MHz-5925MHz),不足以支撑未来5G NR-V2X相关业务。

  1. 完善信息安全体系

车联网在赋能汽车的同时,也将汽车的控制系统暴露在网络环境当中,容易遭受外界的恶意攻击,带来了新的安全问题。同时海量数据的收集和使用也会引发信息安全和用户信任问题。

因此需要形成LTE-V2X业务整体信息安全方案框架,及安全基础设施建设部署策略,推动并支撑LTE-V2X业务整体信息安全机制落地。建立国家级的V2X通信认证鉴权体系,确保在LTE-V2X信息交互时,进行完备的消息合法性/完整性验证。同时尽快开展智能网联敏感数据、重要数据界定,加强数据安全和用户个人信息保护管理制度建设。

IMT-2020推进组计划于2019年底组织开展跨通信芯片模组、通信终端、安全身份认证服务平台、汽车厂商的LTE-V2X“四跨”互联互通应用示范,验证C-V2X技术成熟度。

  1. 统一工程建设规范

车联网车载终端形态复杂,涉及前装和后装大量产品形态。比如由于车型差异,造成天线高度不同,会造成通信性能差异。

车联网路侧基础设施同样复杂,涉及到RSU(Road Side Unit)、路侧智能设施(包括摄像头、毫米波雷达、少量激光雷达、环境感知设备、以及智能信号灯、智能化标志标识等)、MEC(多接入边缘计算/移动边缘计算)、蜂窝基站(LTE或者5G基站)等多类型产品形态。

在不同场景,例如城际高速公路,和城市交叉路口、环岛、隧道、立交桥、主干道、公交站场等各种场景下的路侧基础设施部署原则存在明显差异,还未形成相关设施工程建设和改造的标准流程和规范。比如城市道路行驶中遇到树叶遮挡、车辆拥挤等环境,天线通信距离会大幅缩减,RSU等设备该如何部署没有定义。

另外一方面,车辆具有从L0到L5的分级标准,但是道路方面却没有统一的智能道路分级标准。加上国内道路类型繁多、交通标识线不清、交通标识和交通设施复杂多样、事故安全标识识别困难、车速区间波动范围大、复杂的混合交通等各种情况,也给智能网联工程建设带来极大挑战。

总体来看,通过继续挖掘和深化信息服务类业务、特定商用场景先行先试、探索数据开放和运营三个路径来突破车联网商业边界;通过加强跨行业协同、规范数据开放、健全法律法规三个方面来突破车联网管理边界;通过兼容多版本并存、完善信息安全体系、统一工程建设规范三个方面来突破车联网技术边界。三大边界成功突破,5G车联网产业将迎来爆发。

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英特尔全球首批10nm芯片来了!让PC AI能力更强,全系搭载Wi-Fi 6 /p/157161.html /p/157161.html#respond Fri, 02 Aug 2019 03:48:17 +0000 /?p=157161 智东西(公众号:zhidxcom)
编 | 韦世玮

导语:11款处理器均采用新命名方案,加入人工智能并支持Wi-Fi 6,主打游戏体验。

智东西8月2日消息。今天,英特尔正式发布了11款基于Ice Lake架构的第十代酷睿处理器,分为U系列和Y系列。同时,这也是英特尔向全球发售的首批10nm处理器。

据悉,新的Ice Lake CPU适用于比13英寸MacBook Pro更强大的轻薄型笔记本电脑,但能够将AI技术大规模地应用于PC,并配备英特尔锐炬Plus显卡。

实际上,由于英特尔多年的推迟发布和错误启动,这款处理器的推出进程十分曲折。最初,英特尔原计划在2018年年底开始量产该处理器,但在去年4月,英特尔宣布将其推迟至2019年。终于在上周,英特尔才正式宣布将向全球发布这款10nm处理器。

据悉,英特尔10nm处理器的首款产品将在上海ChinaJoy 2019上亮相,该活动于今日正式开幕。

英特尔全球首批10nm芯片来了!让PC AI能力更强,全系搭载Wi-Fi 6

一、采用一套新命名方案

随着10nm处理器的发布,英特尔特别采用了新的命名方案。

英特尔全球首批10nm芯片来了!让PC AI能力更强,全系搭载Wi-Fi 6

酷睿i3主要是仅有双核4线程的低端芯片,但能提供相对较高的基础频率,在U系列中达到1.2GHz,在Y系列中则为1.1GHz。

另外,酷睿i5和酷睿i7均提供4核8线程。用户还可以在每个处理器层获得2MB的额外缓存。

之后的前两位数字始终是“10”,意味着它们是第十代Ice Lake处理器。其性能在各方面均得到了一定的优化,例如播放HEVC视频时,拥有更快的图像处理速度和更节能的电池寿命,但基础频率通常比以往更低。

因此,如果处理器名字的前两位数字是“9”或“8“,则是一个较旧的英特尔处理器。

第三个数字是芯片在图腾柱上的速度。例如,酷睿i7-1065G7的时钟频率比酷睿i5-1035G7高100MHz,并且可以在短时间内加速200MHz。

第四数字代表着整个处理器的类别,0表示这是一个9W的Y系列芯片,专门为一般不适合持续工作的无风扇笔记本电脑和平板电脑而设计;5表示这是一个15W的U系列芯片,功能更强大一点;8表示这是一个28W的芯片,在某种程度上,它是这个系列中唯一一个基础频率超过2GHz,并能加速到超过4GHz的处理器。

最后,处理器名称的末尾的数字也代表着它们的图像执行单元。例如,G4拥有48个执行单元,而G1只有32个执行单元。

二、主要分为U和Y两大系列

在U系列中,主要有1款i3、3款i5和2款i7。旗舰型号是酷睿i7-1068G7,其拥有4核8线程,支持64个Iris Plus锐炬核显EU单元,8MB高速缓存,热设计功耗(TDP)为28W,基础频率为2.3GHz,单核最大睿频为4.1GHz,全核最大睿频为3.6GHz,显卡最大频率为1.1GHz。

在Y系列中,主要有2款i3、2款i5和1款i7。旗舰型号为酷睿i7-1060G7,其拥有4核和8线程,支持64个Iris Plus锐炬核显EU单元,8MB高速缓存,热设计功耗为9W/12W,基础频率达到1.0GHz,单核最大睿频为3.8GHz,全核最大睿频为3.4GHz,显卡最大频率为1.1GHz。

英特尔表示,这两系列之间的差异主要体现在速度方面。热设计功耗在12W和15W之间的主要性能差异将从多线程应用中体现出来,因为多线程应用的功耗十分有限,因此它们之间3W的额外功率将用于把平均频率提到更高的性能。

据官方数据显示,热设计功耗的15W比12W在Spec06、SYSmark和3DMARK等一些基准上,性能均提高了5%至15%。

英特尔全球首批10nm芯片来了!让PC AI能力更强,全系搭载Wi-Fi 6

三、主打娱乐体验,同步改进其他性能

这些芯片的升级和优化,能让用户们在游戏、流媒体和创作方面的体验得到进一步的提升。但英特尔认为,娱乐体验并不是第十代酷睿处理器唯一的进步,它们在其他方面还有更多的改进。

首先,英特尔改进这些芯片能优化电池的寿命,让设备在用户工作和娱乐中的续航时间更长。

其次,第十代酷睿处理器还首次内置人工智能,能够实现自动照片遮挡,或快速应用视频滤镜等功能。除了10nm制程之外,英特尔还采用了Sunny Cove微架构并进行改进,包括提高并行能力、降低延迟和增大L1/L2缓存等,也让用户在处理任务时拥有更加智能化的体验。

再次,这些芯片集成了英特尔的下一代无线连接技术Wi-Fi 6,进一步提高网络连接的速度和稳定性。从性能上看,Wi-Fi 6在160MHz频宽中最高可提供1.68Gb/s传输速度,是80MHz频宽标准的2×2 Wi-Fi 6的3倍。

据官方透露的部分价格显示,酷睿i7-1065G7售价426美元(约2956人民币)、酷睿i5-1035G7售价320美元(约2200人民币)、酷睿i5-1035G4售价309美元(约2144人民币);酷睿i5-1035G1售价297美元(约2061人民币);酷睿i3-1005G1售价281美元(约1950人民币)。

英特尔表示,从本季节假日起,将有超过35款基于Ice Lake芯片的笔记本电脑陆续上市。

结语:发力追赶三星和台积电芯片工艺

英特尔声称,公司在研发这11款基于Ice Lake架构酷睿处理器中投入的精力和成本是巨大的。

这些芯片最大的亮点在于,它采用的10nm制程一定程度上将改进了目前市场笔记本电脑的整体性能,同时它首次加入AI功能,并集成Wi-Fi 6技术,也将提升用户在未来面对各项新技术的使用体验。

这些芯片的推出,可以说是英特尔在芯片制造工艺制程上追赶台积电和三星等公司的一次重要发力。

文章来源:intel、The Verge、PCWorld

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两年砸下近20亿美金 投资并购12家公司 路透社揭秘亚马逊的出行野心 /p/156992.html /p/156992.html#respond Thu, 01 Aug 2019 15:06:29 +0000 /?p=156992 车东西(chedongxi)
编 | 六毛

导语:据路透社报道,亚马逊公司正在扩展其运输能力,该公司几乎可以做到除制造汽车以外的一切事情。

车东西8月1日消息,据路透社报道,在过去的两年中,亚马逊已进一步建设了自己的运输生态系统。

在线零售巨头亚马逊进军物流,进军运输行业都不算新鲜话题,有媒体报道,亚马逊至少在2017年就已开启自有快递服务的测试,而事实是,亚马逊在2007年就已经引入FBA(Fulfillment by Amazon)。

根据路透社报道,2017年以来,亚马逊对其运输生态系统进行了进一步建设,生态系统基于AWS平台,涵盖制造业务和物流两个领域,简单来说,汽车生产商能够通过网络向供应商订购车辆零件,通过供应链这些零件将被运往汽车装配厂,而工厂的运作流程同样可通过物联网连接。

物流领域,客户通过Alexa Auto订购商品后,订单将通过Prime送货车运送,最后再由Prime Air无人机送到目的地。

此外,路透社还从投资、结盟和专利布局方面对亚马逊的运输行业布局进行了解读,下面为车东西对路透社报道的编译:

一、多方观点认为亚马逊正布局运输领域

尽管亚马逊创始人兼CEO杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)很少公开谈论该公司在运输领域的野心,但包括亚马逊高管、熟悉亚马逊在运输行业战略的行业高管在内的20多人认为,该战略以发挥亚马逊在物流、云计算、数字服务,以及新踏足的机器人和制造业等相关领域的优势为目的,路透社对亚马逊专利活动的分析也表明了这一点。

这些在整个汽车供应链上进行的新投资和结盟——以及雇佣重要的行业老手和积累起强大的专利布局——说明亚马逊正把自己置于其企业客户与合作伙伴的挑战者的位置,亚马逊的企业客户与合作伙伴众多,从联合包裹服务公司(United Parcel Service Inc)到优步科技公司(Uber Technologies Inc)都是其合作对象。

两年砸下近20亿美金 投资并购12家公司 路透社揭秘亚马逊的出行野心

▲亚马逊运输生态系统

AWS(Amazon Web Services,一种由亚马逊提供的云计算服务)和FBA(Fulfillment by Amazon,即亚马逊物流)等业务,最初的目的是降低成本、提高在消费者服务方面的效率,其服务范围后来扩展到了企业用户。然而,根据一些分析师及业内人士的说法,随着亚马逊在运输领域专业性的提升,和亚马逊密切合作的公司也面临失去在线零售商业务的风险。

在福特汽车公司(Ford Motor Co.AS)的运输顾问、前全球技术专家约翰·埃利斯(John Ellis)看来,如果亚马逊入局汽车行业,企业客户“应该会非常害怕”。随着消费者对马力的重视度降低,以及对流媒体内容和服务越来越关注,约翰·埃利斯预计会有更多的消费者“将不会真的在乎你坐的是福特、克莱斯勒、雪佛兰还是宝马。”

内德·库里克(Ned Curic)在给路透社的书面回复里表示,亚马逊会做为客户带来价值的事情,亚马逊“一直在寻找方法,以把亚马逊业务更紧密地整合在一起。”库里克于2017年在亚马逊任职,负责监管Alexa Auto,在此之前,库里克曾担任丰田汽车公司的高管。

二、至少210项专利与运输领域相关

路透社对2016年12月至2019年5月期间,美国专利商标局授予亚马逊的5000多项专利进行了分析,发现其中至少有210项专利,涵盖了从无人机到自动地面车辆等和运输相关的主题。与汽车相关的专利获得速度超过了其技术上的竞争对手苹果公司和Alphabet Inc旗下的谷歌,谷歌的姐妹公司Waymo是自动驾驶领域的先驱。

亚马逊已经获得有关乘客运输的专利,其中一项2017年的专利是利用自动驾驶车辆网络实现按需运输服务——这是优步、来福(Lyft Inc)、Waymo,以及大众、福特和通用汽车公司等主要汽车客户的潜在竞争对象。

亚马逊表示,专利并不总是演变成具体的业务与流程。

亚马逊发言人在一份声明中说,“像许多公司一样,我们提交了许多探索新技术全部可能性的前瞻性专利。专利需要多年的时间才能获得通过,同时专利不一定反映了产品及服务的最新发展。”

两年砸下近20亿美金 投资并购12家公司 路透社揭秘亚马逊的出行野心

▲亚马逊Scout机器人(图源:路透社)

获得专利的同时,亚马逊还在运输领域增加投资。自2月份以来,亚马逊已经和其他主要投资者一同给3家知名的创业公司提供了近20亿美元(约合人民币137亿)的资金,这3家初创公司为电动皮卡制造商Rivian Automotive,自动驾驶系统开发商Aurora以及食品配送公司Deliveroo。

在过去的两年里,亚马逊已进一步建设了自己的运输生态系统,它收购了3家创业公司——Dispatch,Canvas和Tapzo——同时还投资了数亿美元给至少9家公司,如印度Shuttl公司,该公司开发出一款帮助通勤者在公共汽车上找到座位的应用程序。

在运输领域,亚马逊的商业伙伴包括了汽车零部件供应商,如Aptiv、松下公司(Panasonic Corp)和Nvidia Crop,以及优步和Avis这样的大型运输提供商,和自动驾驶重型卡车初创公司Embark以及中国的图森未来(TuSimple)。

三、为运输领域建设“行业云”

通过其价值330亿美元的与云服务AWS,特别是通过今年与福特和大众的两项基于云的计划,亚马逊正在迅速扩展着与企业客户的业务。

全球汽车AWS服务业务的专业服务主管乔纳森·艾伦(Jonathan Allen)表示,和大众以及德国供应商西门子公司的战略联盟,意图在于创建“行业云”,从而实现以数字方式连接汽车制造商遍布全球的122家工厂,和多达3万家的供应商工厂。

大众汽车在3月份表示,AWS基于云的服务,包括机器学习、数据分析,将有助于该汽车制造商“提高工厂效率及正常运行时间,提高生产灵活性和车辆质量。”

两年砸下近20亿美金 投资并购12家公司 路透社揭秘亚马逊的出行野心

▲杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)(图源:路透社)

云服务AWS一直是亚马逊增长最快、利润最高的业务之一,AWS为企业客户——从宝马和丰田到Avis与Formula One——提供了一个管理、分析并可以在某些情况下实现数据货币化的平台。

福特网络服务子公司Autonomic的首席执行官加文·雪利(Gavin Sherry)表示,这家美国第二大汽车制造商可以从亚马逊那儿学到很多东西,亚马逊正在与Autonomic和福特合作,共同为运输行业构建一个基于云的平台。

“他们拥有我们实现愿景所需要的关系、信誉和技能”,加文·雪利告诉路透社记者。

四、Alexa+整个物流基础设施建设

亚马逊的数字助理Alexa在该公司进入汽车领域的行动上起着主导作用。

为了将Alex内置于车辆,亚马逊与多家汽车制造商展开了合作,同时亚马逊与与通用、福特、沃尔沃和本田汽车公司达成协议,准许由车主的汽车接收在线订单。

负责监管Alexa Auto的库里克表示,“我们的目标是通过与汽车制造商直接合作或是通过将Alexa内置于汽车配件,把Alexa带到尽可能多的汽车上。”

“我们有很多工作要做,”库里克补充说,这些工作包括“把Alexa带到更多的汽车及配件上,为汽车打造Alexa的新功能,以及推出我们自己的汽车产品Echo Auto。”

除了Alexa Auto,亚马逊的大部分关注点都有一个明确的主题即降低包裹运输的成本,这主要通过亚马逊的Prime及Prime Air送货和货运服务来实现。

两年砸下近20亿美金 投资并购12家公司 路透社揭秘亚马逊的出行野心

▲一个骑自行车的人为Deliveroo送食物(图源:路透)

随着送货车和货机的增加,亚马逊在这方面的能力已经变强。分析师认为,亚马逊对Rivian和Aurora的投资,其中前者设计出一种灵活的电动卡车架构,后者正在为自动驾驶汽车开发一款软件“驱动程序”,预示着自动驾驶及电动运输车辆的最终发展。

根据公开记录,亚马逊上季度在运输费用上的花费超过80亿美元,该公司正通过仓库自动化、长途卡车运输以及使用Scout机器人和无人驾驶飞机进行最后一英里运输来对整个物流基础设施进行建设。

现在,电动汽车也成为亚马逊家庭联网战略的一部分。亚马逊正为奥迪的e-tron中型电动SUV提供家用充电系统,罗兰·贝格咨询公司(Roland Berger)的合伙人斯蒂芬·凯斯(Stephan Keese)认为,这笔交易部署车队管理的一步。

五、关于数据保密,库里克表示“绝对安全和保密”

一个经常被提到的问题——对于Amazon,Google和Apple都是如此——关于从车辆及其乘客那里收集来的数据的安全性及隐私性。

库里克说,亚马逊使用由Alexa从消费者那里收集到的语音数据来“提供和改进我们的服务。”

通过AWS云服务收集的数据“绝对安全和保密,”库里说,“没有任何客户,包括亚马逊的消费者业务,能够访问任何其他AWS云服务客户的数据。”

艾伦(Allen)告诉路透社,AWS云服务正在与企业客户合作以提供先进的数据分析并构建服务,这些服务可以从数据中产生收入、增强客户体验。

艾伦认为,这将导致这些公司的数据货币化。

结语:布局运输行业 亚马逊想要一举三得?

在线零售巨头亚马逊布局运输业,非一朝一夕,更非始于近日,如今亚马逊正利用其在物流、云计算和数字服务方面的优势,扩大在全球运输领域的能力和影响力。从部署策略来看,亚马逊打造的运输生态系统以AWS云服务(Amazon Web Services)为基础,通过建设基础设施、广泛应用Alexa向整个物流行业提供服务,也就是说,亚马逊此番布局,受益的除亚马逊基于云的计划,和它自己的物流外,或许还有机会赋能于汽车等其他行业。

本文来源:Reuters

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5G车联网十大产业化趋势 /p/157039.html /p/157039.html#respond Thu, 01 Aug 2019 12:26:43 +0000 /?p=157039 作者:吴冬升

本文来源:5G行业应用(公众号:about5G)

车联网(智能网联)是汽车产业、信息产业和交通产业的融合汇聚点,是未来智慧出行产业发展的核心。车联网V2X技术为消费者提供安全、效率、便捷三大方面优质服务。车联网产业发展受政策导向、产业诉求、技术演讲三重因素叠加驱动。随着5G时代到来,车联网作为一项重要的新兴产业,在加速发展态势下,到底有哪些具体的产业化趋势呢?

▲趋势一:车联网商用蓄势待发

5G车联网十大产业化趋势

车联网V2X存在两大标准流派,美国主推DSRC(Dedicated Short Range Communications),中国主推C-V2X(Cellular V2X)。欧洲是中国和美国主推标准角力的市场。

C-V2X遵从3GPP标准,已经完成R14版本LTE-V2X,R15版本LTE-eV2X相关标准化工作,主要包括业务需求、系统架构、空口技术和安全研究四个方面。

其中LTE-eV2X是支持V2X高级业务场景的增强型技术,定义了25个用例共计5大类增强的V2X业务需求,包括车辆编队行驶(Vehicles Platooning)、高级驾驶(Advanced Driving)、扩展传感器(Extended Sensors)、远程驾驶(Remote Driving)等。

在LTE-eV2X场景的需求分析中(TR38.913),时延要求最严格的自动驾驶和扩展传感器场景,时延要求最低达到了3ms;带宽需求最大的扩展传感器场景,带宽要求最高达到了1Gbps;全局路况分析场景对服务平台的计算能力提出要求,要能快速对视频、雷达信号等感知内容进行精准分析和处理。

R16中将定义5G NR-V2X版本。随着标准的有序推进,车联网商用进程处于蓄势待发状态。

预测基于LTE-V2X的车联网商用进程:2018年进行规模试验,2019年进行预商用测试,2020年正式迈入车联网(LTE-V2X)商用元年。

预测基于5G NR的车联网商用进程:2019年进行5G NR Uu技术试验,2020年进行5G NR PC5技术试验,2021年进行预商用测试,2022年正式迈入5G NR-V2X商用元年。

▲趋势二:5G和车联网相互促进增速爆发

5G车联网十大产业化趋势

5G产业发展存在诸多挑战,提速降费让运营商2C业务收不到足够的钱,而2B业务商业模式又不完全清晰(具体参考微信公众号“5G行业应用”的《5G发展的五大动力和四大挑战》)。5G产业必须积极探索行业应用市场,其中车联网是最明确清晰的5G行业应用场景。

另一方面,广义车联网从最早Telematic(车载信息服务)概念提出,已经经历过很多年,但市场发展一直不如预期。5G商用时代的到来,给车联网产业大发展提供了一个良好契机。

比如,未来无人驾驶汽车需要通过网络实时传输汽车导航信息、位置信息以及汽车各个传感器的数据,到云端或其他车辆终端。每辆车每秒可达1GB数据量,以便实时掌握车辆运行状态,现有4G网络无法满足这样的要求,需要5G网络来支持。

又比如,普通人踩刹车反应时间约0.4秒,无人车在5G场景下的反应速度有望不到1毫秒。对于无人驾驶而言,假设汽车行驶速度为60公里/小时,60ms时延的制动距离为1米,10ms时延的制动距离为17厘米,而1毫秒的5G时延,制动距离仅为17毫米。也就意味着,5G时代才有可能实现基于车联网控制的无人驾驶。

总体来看,5G产业发展需要车联网应用,车联网产业发展需要5G技术支撑,5G产业和车联网产业将相互促进增速爆发。

▲趋势三:车联网示范带动规模

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车联网封闭及开放环境测试是商用的必经之路,为满足智能网联汽车多场景多环境测试需求,中国加快智能网联示范区建设,不完全统计目前全国已经超过30个,其中包括上海、北京-河北、重庆、无锡(先导区)、杭州-桐乡、武汉、长春、广州、长沙、成都等10个国家级示范区。测试场景也由单一路测环境,向多应用场景、多测试环境转变,从示范点、示范区建设向综合性、城市级车联网先导区建设转变。

2019年5月,工信部批复江苏(无锡)车联网先导区,实现规模部署C-V2X网络、路侧单元,装配一定规模的车载终端,完成重点区域交通设施车联网功能改造和核心系统能力提升,丰富车联网应用场景,实现良好的规模应用效果。积极开展相关标准规范和管理规定探索,构建开放融合、创新发展的产业生态,形成可复制、可推广的经验做法。无锡车联网将从240个交叉口扩展到400个交叉口,覆盖面积从170平方公里扩展到260平方公里,在无锡太会展览中心周边规划了6平方公里核心应用区,进行基于LTE-V2X的辅助驾驶增强场景创新,并实现部分基于5G的自动驾驶应用场景。与此同时,我们可以看到,全国其它多家城市也在积极申报第二批先导区。

除此之外,高速公路是车联网最有可能先行商用落地的场景。2018年2月交通部发布了《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》,在北京、河北、广东重点基于高速公路路侧系统智能化升级和营运车辆路运一体化协同,探索路侧智能基站系统应用,选取有代表性的高速公路,以及北京冬奥会、雄安新区项目,开展车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等。在江苏、浙江先行研究推进建设面向城市公共交通及复杂交通环境的安全辅助驾驶、车路协同等技术应用的封闭测试区和开放测试区,形成新一代国家交通控制网实体原型系统和应用示范基地。这些示范包括延崇高速、京雄高速、北京新机场高速、虎门二桥、杭绍甬高速等。

城市级车联网示范和先导区建设,以及智慧高速车路协同示范建设,都将起到带动车联网规模效应的作用

▲趋势四:车联网路侧带动车载

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智能网联汽车包括自动驾驶模块(决策层,高精度地图和定位,毫米波雷达、激光雷达、视觉等传感器,以及处理器等),车载终端和通信网络(前装T-BOX和后装OBD等)。

车联网C-V2X场景包括V2V(车-车),V2I(车-基础设施),V2P(车-人),V2N(车-网)。除了“车”必须具备联网能力外(即车的“渗透率”);路上是否部署了“网”也是车联网发展的关键要素(即网的“覆盖率”)。

车的“渗透率”和网的“覆盖率”决定了车联网的商用速度。对整体商用节奏预测:①首先在商用车型,如出租车、公交车、物流重卡、矿卡、港口车辆等,和部分乘用车型,部署C-V2X车载终端,实现V2V(车-车)业务场景,如前向碰撞预警、盲区预警/变道辅助、车辆编队行驶等;②其次在高速路侧和城市路侧部署C-V2X和5G网络,实现V2I(车-基础设施)业务场景,如闯红灯预警、绿波车速引导等;③随着网的覆盖率达到一定程度,将带动车载终端安装渗透率提升;④而当车载安装渗透率达到30%临界值的时候,又会进一步拉动网的部署。车的“渗透率”和网的“覆盖率”二者相辅相成,推动车联网商用。

▲趋势五:车联网商用车先行,乘用车上量

5G车联网十大产业化趋势

在商用车型,如出租车、公交车、物流卡车、矿卡、港口车辆等,会优先于乘用车部署C-V2X车载终端。因为这些类型的商用车型,相对来说具有较为清晰的商业模式。

以物流行业为例,在中国物流成本占GDP的14.5%,每年物流费用12万亿,其中公路运输占76%。这里面包括1400万辆主要活跃在中远途运输以及城际运输的货运卡车,和近3000万辆主要活跃在城市内运输、快递外卖配送场景的面包车、三轮车以及两轮的电动车、摩托车。

4400万辆交通工具背后,是数字更大的司机群(物流行业通常人停车不停,尤其中大型卡车会一车配多名驾驶员)。总额高昂的人力成本,为物流行业引入自动驾驶和车联网提供了最基本的驱动力。

比如说典型的卡车编队行驶,以排头的卡车作为头车,跟随卡车群通过V2V实时连接,根据头车操作而变化驾驶策略,整个车队以极小车距编队行驶。头车做出刹车指令后,通过V2V实现前后车之间瞬时反应,后车甚至可以在前车开始减速前就自动启动制动,这种瞬时反应意味着卡车可以以非常小的距离安全跟随。

▲趋势六:车载设备后装先行,前装上量

5G车联网十大产业化趋势

2019年4月15日,广汽、上汽、东风、长安、一汽、北汽、江淮、长城、东南、众泰、江铃集团新能源、比亚迪、宇通13家车企共同宣布支持C-V2X商用路标,并规划于2020年下半年到2021年上半年实现C-V2X技术支持汽车的规模化量产。这次13家企业共同发声,体现出C-V2X价值得到车企的广泛认同,也标志着智慧交通从单点突破走向系统和生态合作协同创新的新阶段。

在迎来量产C-V2X前装车型前,预测C-V2X将先以后装形式发展,比如集成C-V2X功能的智能后视镜产品、行车记录仪、OBD等

▲趋势七:RSU、路侧智能设施和MEC是车联网路侧建设重点

5G车联网十大产业化趋势

车联网路侧建设重点包括RSU(Road Side Unit)、路侧智能设施(包括摄像头、毫米波雷达、少量激光雷达、环境感知设备、以及智能红绿灯、智能化标志标识等)、MEC(多接入边缘计算/移动边缘计算)设备。以RSU为例,全国部署下来保守预测需要3000多亿的投资,包括400多万公里的道路+14万公里的高速+50多万个城市路口。

从部署的节奏看,预测未来2-3年将以LTE-V2X(PC5)+5G NR(Uu)这样的网络部署为主。即点对点(V2I)通过LTE-V2X支撑,蜂窝(V2N)通过5GNR或者已有的LTE 4G蜂窝网络支撑。

MEC将与C-V2X深度融合,车联网移动边缘计算设备是MEC在众多行业领域优先落地商用的场景。

依据是否需要路侧协同以及车辆协同,将MEC与C-V2X融合场景分为“单车与MEC交互”、“单车与MEC及路侧智能设施交互”、“多车与MEC协同交互”、“多车与MEC及路侧智能设施协同交互”四大类。无需路侧协同的 C-V2X应用可以直接通过MEC平台为车辆或行人提供低时延、高性能服务;当路侧部署了能接入MEC平台的路侧雷达、摄像头、智能红绿灯、智能化标志标识等智能设施时,相应的C-V2X应用可以借助路侧感知或采集的数据为车辆或行人提供更全面的信息服务。在没有车辆协同时,单个车辆可以直接从MEC平台上部署的相应C-V2X应用获取服务;在多个车辆同时接入MEC平台时,相应的C-V2X应用可以基于多个车辆的状态信息,提供智能协同的信息服务。

▲趋势八:车联网共性技术亟待突破

5G车联网十大产业化趋势

自动驾驶从仅仅依靠聪明的车本身,向车路协同自动驾驶发展。这是因为单车智能本身存在不可解决的场景,比如前方大车遮挡红绿灯、大车遮挡鬼探头、前方几公里外交通事故预知等。

可以依靠车路协同提供的上帝视角来解决这些问题。同时,车路协同将有效降低实现L4/L5自动驾驶的汽车端成本压力。可以省掉激光雷达或者大幅度降低激光雷达规格,以及高精地图采集成本。

未来车联网不仅只是实现车路协同,而将实现“人-车-路-网-云”多维高度协同。人方面,以MaaS为核心,为消费者提供一站式的出行服务,让消费者成为自由的人;车方面,未来的车不仅是数据发送和接收方,还是计算节点,更是数据分享节点,车将越来越聪明;路方面,将兼具各类通讯方式(LTE、5G、LTE-V2X、5G NR-V2X等)、具备集成路侧交通信息采集发布、具备本地边缘计算能力等,通过路侧设施多维融合打造智慧的路;网方面,5G网络两大核心能力,网络切片和移动边缘计算将构建强大的网;云方面,将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台,同时通过云边协同(云计算和移动边缘计算协同)形成灵活的云,将提供全工况无盲区的感知和地图信息、高可靠高精度的定位服务、以及实时的交管信息,未来中国道路上的无人驾驶车辆,无论是否使用路网设施服务,都将接入云控平台接受交通部门的调度和公安部门的监管。

打造自由的人、聪明的车、智慧的路、强大的网、灵活的云,需要依托于车联网共性技术的突破,这其中包括智能网联汽车信息物理系统、行驶环境融合感知、智能网联决策和控制、自动驾驶系统安全、多模式数据(高精度地图数据、道路交通数据、驾驶数据等)等各类共性技术。

▲趋势九:车联网业务快速迭代发展

5G车联网十大产业化趋势

车联网业务开始主要提供信息娱乐服务,后来发展共享出行业务、基于用户行为的车辆保险(UBI)业务、以及面向B端的车队管理业务等。

当前又将回归到出行需求上,为消费者解决安全问题和效率问题。

安全出行类业务涵盖信息告警:前向碰撞预警(V2V)、人行道行人预警(I2V)、紧急刹车预警(V2V)、逆向超车预警(V2V)、车辆失控预警(V2V)、天气预警(I2V)、异常车辆提醒(I2V)、道路危险状况提醒/道路事件情况提醒(行人,拥堵,道路状态、收费站)(I2V)等;防碰撞:交叉路口防碰撞(V2V/I2V)、匝道车辆汇入预警(I2V)、转向辅助(V2V)等;浮动车:车辆动态信息上报(V2I)、交通违法信息抓拍上报(V2I)等。

交通效率类业务涵盖静态信息通知:车内标牌(I2V)、限速预警(I2V)、可变车道(I2V)等;动态信息通知:信号灯信息推送(I2V)、高优先级车辆让行(V2V)、绿波车速推送(I2V)、特别信息推送(I2V)等。

未来,车联网将赋能自动驾驶,实现协同自动驾驶:车联编队(V2V)、协同换道(I2V)、协同合流(I2V)、协同借道(I2V)、协同超车(I2V)等;单车自动驾驶:紧急制动(V2V)、道路危险状况提醒/道路事件情况提醒(行人,拥堵,道路状态、收费站)(I2V)、动态限速(I2V)、自动红绿灯(I2V)等。

▲趋势十:5G将极大丰富车联网业务

5G车联网十大产业化趋势

5G将丰富车联网的信息服务、安全出行和交通效率等各类业务。信息服务类业务方面,基于eMBB场景,可以提供车载AR/VR视频通话等;mMTC场景,可以提供汽车分时租赁等;uRLLC场景,可以提供AR导航等。

安全服务类业务方面,基于eMBB场景,可以提供真正的驾驶实时检测等;mMTC场景,可以提供车辆防盗等;uRLLC场景,可以提供行人防碰撞等。

交通效率类业务方面,基于eMBB场景,可以提供全景合成等;mMTC场景,可以提供车位共享等;uRLLC场景,可以提供编队行驶等。

我们依然以卡车编队行驶为例,如果按照卡车1米车距的编队要求,在时速80公里/小时的情况下,车辆处理时间需要10ms,制动感应需要30ms,那么网络延时必须小于5ms,即(5ms+10ms+30ms)*80km/h=1米。这就意味着,只有5G时代的网络才能提供相应的支撑。

伴随着车联网产业化进程,未来将会产生海量微观数据和宏观数据,比如微观的个人驾驶行为数据,宏观的交通数据等。基于这些数据,将产生大量面向主机厂、Tier 1、运营商、行业客户、政府管理者、普通消费者的增值服务。车联网产业将取得爆发式增长。当然,我们也应理性看到,车联网产业发展在政策、技术、安全、产业合作和商业模式等方面还存在一系列挑战。

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智东西晚报:中国新型类脑芯片首登自然封面 中国电信9月1日起取消不限量套餐 /p/157003.html /p/157003.html#respond Thu, 01 Aug 2019 11:18:24 +0000 /p/157003.html 「智东西」晚报第1288期
2019.8.01 周四

#今日要闻#

1、清华天机类脑芯片架构登上Nature封面

8月1日消息,来自清华的“天机”类脑芯片架构登上了顶级学术杂志《自然(Nature)》封面。28nm的天机芯片由156个FCores组成,面积为3.8×3.8毫米,包含大约40000个神经元和1000万个突触,可以同时支持机器学习算法和类脑电路。这篇论文名为《面向通用人工智能的异构融合芯片架构“天机”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)》。

了解,“天机”类脑芯片项目脱胎于清华精密仪器系,是清华精密仪器系教授、脑计算中心主任施路平教授带队主导的类脑芯片项目之一。2018年1月,“天机”团队注册成立了北京灵汐科技,董事长兼CEO为祝夭龙。本篇Nature论文的第一作者裴京也是灵汐科技的监事,施路平教授则为灵汐科技公司董事。

2、字节跳动搜索引擎已上线 可在头条试用

8月1日消息,字节跳动方面表示,搜索产品已经上线,用户可以通过今日头条上面的搜索框进行试用。记者尝试在今日头条App上的搜索框输入关键词,检索结果不再局限于今日头条内部内容信息,而是像一款搜索引擎一样出现各类站外链接。此前3月起就有网友发现今日头条可以支持站外搜索,字节跳动当时回应称搜索业务已经上线,产品还处于测试阶段。

3、思科回应上海公司全被裁:不实消息

8月1日消息,据新京报报道,针对互联网上裁员传言,思科方面回复称,我们在重新调整团队的过程中,会与受影响的员工紧密沟通 ,帮助他们在思科当前空缺的各种职位中优先找到适合的岗位。早些时候,有消息称,思科将在中国区裁员,其上海公司已被通知全部裁员。对此思科回复记者称,此为不实消息,上海研发办公室基本没有影响,昨天(7月31日)还刚公布了几位新任总监和技术负责人被晋升的消息。对于“N+7”的传言,思科回复不便透露,但表示公司内部有空岗位出来时,会优先安排受影响的员工。

#华为事件进展#

1、英特尔CEO:二季度一直在向华为供货

8月1日消息,据CNBC报道,英特尔表示,该公司二季度一直在向华为供货,目前已经申请向华为出售“通用计算”产品的许可证。英特尔CEO鲍勃·斯旺表示,在确定哪些产品“符合法律规定”之后,英特尔在第二季度一直在向华为销售一些产品。随着最新的政策调整,公司必须申请许可证才能向华为出售,而英特尔已经这样做了。当被问及英特尔获得哪些产品许可时,斯旺表示主要是英特尔的“通用计算”芯片。

#人工智能#

1、北京证监局:云知声拟在科创板上市

8月1日消息,北京证监局显示,中金公司7月初与云知声智能科技股份有限公司签订上市辅导协议,云知声拟在科创板上市。

2、谷歌提出图像表征学习新方法

8月1日消息,针对图表征学习,谷歌引入新的技术来学习单个节点的多个嵌入,并提出了一种自动学习最优超参数的方法,代码皆已开源。据悉,该技术已被用于改善图嵌入方法中的最新结果,结果显示在各种图上将链接预测(即预测将来将形成哪个连接)的误差减少了90%。这种改进的关键原因是该方法能够削减社交网络和其它现实世界图中的高度重叠。谷歌通过对作者属于重叠研究社区(如机器学习和数据挖掘)的合著图进行深入分析,进一步验证了这一结果。

#AI芯片#

1、高通Q3营收96亿:半数来自和苹果和解

8月1日消息,据外媒报道,高通周三发布了该公司截至2019年6月30日的2019财年第三财季财报。财报显示,高通第三财季营收为96亿美元,比去年同期的56亿美元增长73%;净利润为21亿美元,比去年同期的12亿美元增长79%。不计入和苹果和解带来的一次性收入,高通第三财季净利润为10亿美元,比去年同期的15亿美元下降34%。

高通第三财季来自设备和服务的营收为35.31亿美元,低于去年同期的41.10亿美元;来自授权的营收为61.04亿美元,高于去年同期的14.67亿美元。高通CEO预计,明年年初就会看到约3000元人民币的5G手机,约430美元。

2、英特尔CEO:英特尔CEO:基带业务只靠苹果没法赚钱

8月1日消息,针对苹果以10亿美元收购了英特尔的大部分基带业务,英特尔CEO鲍勃·斯万表示,英特尔依旧能够成为5G行业的重要参与者。斯万认为,对于行业来说,5G基带并不是一个可以实现差异化增长的领域。而且,英特尔基带业务只有苹果一家客户,保留这个业务无法提供有吸引力的回报。“因此,我们加倍押注真正能够带来机会的5G网络领域,在上周宣布将5G智能机基带业务出售给苹果。”斯万称。

#5G#

1、中兴5G室内路由器MC801获进网许可证

中兴通讯8月1日宣布,继中兴天机Axon 10 Pro 5G版之后,中兴5G室内路由器MC801也获得中国5G终端电信设备进网许可证。

2、OPPO携T-Mobile完成荷兰首次5G测试

8月1日消息,近日,OPPO与T-Mobile荷兰合作,在其位于海牙总部的5G外场实验室中,利用OPPO Reno 5G版完成了荷兰市场的首次5G测试,并实现了850Mbps的峰值下载速率。OPPO还表示,将通过与T-Mobile荷兰的持续合作,帮助荷兰在2020年实现5G网络全面商用。

3、中宣部:已有游戏企业开展5G云游戏

8月1日消息,中宣部出版局局长郭义强称,今年我国下发5G商用牌照,目前有游戏企业已经开展5G云游戏的服务,游戏在云端运行无需下载即点即玩等新特点,可能会对整个游戏产业业态产生重大影响,希望行业密切关注。

#机器人#

1、大疆发布DJI FPV数字图传系统 6499元

8月1日消息,大疆发布DJI FPV数字图传系统,由FPV飞行眼镜、遥控器、图传模块及相机组成,支持低于28ms的端到端图传延时、4公里图传距离、720p/120fps 高清晰度高帧率图传、8机同飞,售价6499元。

智东西晚报:中国新型类脑芯片首登自然封面 中国电信9月1日起取消不限量套餐

#智能家居#

1、曝格力即将推电视产品 与空调相结合

8月1日消息,据格力内部员工爆料,格力即将发布一款与空调相结合的电视产品,但是并没有透露更具体的内容。目前,格力方面未作出任何回应。

#智能汽车#

1、FCA Q2全球出货115.7万辆 同比降11%

8月1日消息,据外媒Automotive News Europe报道,菲亚特克莱斯勒汽车公司在美国时间7月31号发布第二季度财报,财报显示,该季度全球出货量为115.7万辆,同比下滑11%,业务调整后息税前利润为15亿欧元(约合人民币114.32亿元),利润率为5.7%,净利润为9亿欧元(约合人民币68.59亿元)。

2、滴滴与英国BP成立充电桩运营合资公司

8月1日消息,滴滴出行与英国能源企业BP宣布成立合资公司,共同在中国建设开发和运营新能源车充电桩站。目前,BP在广州建设的首个桩站已经接入滴滴旗下的小桔充电平台并进行试运营。

3、 特斯拉Q2砍掉超过6000万美元研发资金

8月1日消息,据外媒报道,特斯拉在本周提交给美国证券交易委员会(SEC)的一份文件中证实,它砍掉了超过6000万美元的研发资金,但没有透露具体涉及哪些项目。特斯拉在季度报告中表示,由于放弃了研发工作,该公司确认了6200万美元的减损。

4、 华人运通高合HiPhi 1发布 续航600km

8月1日消息,日前,华人运通高合HiPhi 1正式发布,新车基于超体智能架构平台打造,外观设计前卫,使用六门设计。HiPhi内部配备了9块超大屏幕。动力部分,该车将搭载双电机,单台电机的最大功率为200kW,新车预计NEDC综合续航里程将大于600km。

#通信#

1、诺基亚:关闭北京研发中心消息不实

8月1日消息,据腾讯新闻报道,关于微博上“诺基亚明年将关闭北京研发中心”的消息,诺基亚回复称该消息不属实。诺基亚表示,诺基亚各研发中心的调整属于诺基亚全球战略的一部分,目的在于提升运营效率。对于中国市场,诺基亚保持对中国的承诺不变。

2、OPPO收购英特尔与爱立信多项专利

8月1日消息,近日,OPPO收购了英特尔、爱立信通讯的多项专利。据悉,OPPO与英特尔签署专利转让协议,其中58项核心专利覆盖蜂窝移动通信技术的相关领域。此外,OPPO还收购了爱立信500余项专利,包括美国、欧洲、中国、印度等国家和地区。截至目前,OPPO共完成超过2200族全球专利申请,在3GPP文稿提交数量累计超过2600。截止2019年7月,OPPO在ETSI宣称600族5G标准专利。截至2019年7月8日,OPPO全球专利申请量超过37000件,授权数量超过11000件,发明专利申请数量超过31000件,发明专利申请在所有专利申请中占比85%。

3、 中国电信9月1日起取消不限量套餐

8月1日消息,据每日经济新闻报道,中国电信已经内部发文,从9月1日起,在全国范围内停售达量限速版畅享套餐,省内B类达量限速也须同步停售。停止的原因是“为了减少达量限速规则带给用户的困扰,并进一步满足畅享套餐用户流量不降速的需求。”

 


 

每日一晚报

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英特尔CEO:5G基带业务收入不乐观,正在申请向华为供货许可证 /p/156983.html /p/156983.html#respond Thu, 01 Aug 2019 09:46:07 +0000 /?p=156983 智东西(公众号:zhidxcom)
编| 赵佳蕊

导语:英特尔公司CEO Bob Swan近日在CNBC的采访中表示,5G调制解调器并不是一个能够对5G领域产生巨大影响的业务,它带来的收入并不具有很大的吸引力。

智东西8月1日消息,据外媒CNBC报道。英特尔公司CEO Bob Swan近日在CNBC的采访中表示,虽然英特尔已经以10亿美元的价格将5G调制解调器业务出售给苹果,但它将仍然是未来5G领域的重要参与者。

同时Swan还对向华为出售芯片的事件做出了回应,他表示,英特尔在第二季度一直在为华为供货,政策调整后,它已经在申请向华为出售“通用计算”芯片的许可证。

英特尔CEO:5G基带业务收入不乐观,正在申请向华为供货许可证

一、英特尔已申请向华为出售产品的许可证

中美贸易战一直是大家重点关注的内容, Swan也对英特尔向华为出售产品的细节做出了回应, 他表示,在确定哪些产品不会危害国家安全之后,英特尔在第二季度一直在向华为销售一些产品。

继第二季度之后,特朗普政府对政策做出了一些调整,他们宣布,在没有国家安全威胁的情况下,美国公司可以向华为出售产品,但公司必须得申请许可证。

Swan表示,英特尔公司已经在申请向华为出售商品的许可证,这些商品主要是英特尔的“通用计算”(general purpose computing)芯片。他认为销售“通用计算”芯片不会给美国带来任何安全风险。对于这个许可证需要多长时间才能申请下来,Swan也不能确定。

二、英特尔放弃5G调制解调器转战5G其他领域

除了回答关于向华为出售产品的内容,Swan还对英特尔5G调制解调器业务的出售原因做出了回复,Swan提到,英特尔将5G调制解调器业务出售给苹果公司后,他们将专注于研发5G领域的其他部分。因为5G调制解调器并不是一个能够对5G领域产生巨大影响的业务,它带来的收入也不具有很大的吸引力。

虽然英特尔的5G调制解调器业务已经被卖给苹果,但是英特尔还保留了将5G调制解调器业务应用于非智能手机平台的权利,例如英特尔可以将它的5G调制解调器应用于PC或汽车。

三、英特尔将关注网络云化

除了5G领域,英特尔还在关注其他领域,Swan表示,英特尔最近正在将注意力转到“网络的模糊化”(cloudification of the network),这是指目前在云中运行的移动网络软件不断增加。

传统的移动网络依赖于大量的硬件,但是现在出现越来越多的在云中运行的软件,这可以减少对物理设备的需求,使得网络构建更便宜,并且更新地更快。

尽管目前有很多在云端处理的内容,但Swan相信,未来会有越来越多在云端处理的内容重返移动网络。英特尔将在这一领域持续探索,并期待这一天的尽快到来。

结语:英特尔追求业务多元化

最后Swan表示,英特尔一直追求业务的多元化,例如PC处理器、物联网和无人驾驶汽车,进入云端处理领域只是英特尔扩大业务的一环。

英特尔目前在PC处理器和数据中心的收入相当,但Swan认为,未来这种情况会发生改变,数据中心将会带来越来越多的收入,并逐渐超过PC处理器带来的收入。

文章来源:CNBC

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硅谷创企用边缘计算提升自动驾驶效率 宝马丰田等投2500万美元 /p/156973.html /p/156973.html#respond Thu, 01 Aug 2019 09:44:09 +0000 /?p=156973 车东西(chedongxi)
编 | Juice

导语:硅谷自动驾驶创业公司Recogni推出一个全新的系统,该系统可以提升自动驾驶汽车的推理性能,改进边缘计算技术,促进自动驾驶发展。

车东西8月1日消息,据Future Car报道,美国时间7月31号,硅谷创业公司Recogni宣布其为自动驾驶汽车开发了一个视觉认知的全新系统,能改善自动驾驶技术。

该系统可以大幅度提升自动驾驶车辆的推理性能,良好的推理性能会促进边缘计算技术的进步。自动驾驶汽车采用边缘计算不会存在延迟的情况,会比云计算更加高效安全。

该公司最近进行了A轮融资,融资金额为2500万美元,投资者包括宝马丰田

一、Recogni公司新系统的推理性能效率为其他系统500倍

Recogni公司认为,如今自动驾驶汽车在处理效率方面遭遇了瓶颈,如果不利用基于AI的感知软件进行边缘计算,就无法过渡到L3和L4的自动驾驶。

“L2、L3、L4和L5自动驾驶系统都需要获取数据,实时判断,生成数据结果,车辆的数据中心需要强悍的性能又不能太耗电。我们正在利用我们在机器学习计算机视觉、芯片和系统设计方面的优势去开发全新的系统去提升汽车行业的效率。” Recogni首席执行官RK Anand表示。

该公司声称,他们的系统将提供超强的推理性能,比其他解决方案的效率高出500多倍,性能的提高将使边缘计算技术更成熟。

硅谷创企用边缘计算提升自动驾驶效率 宝马丰田等投2500万美元

▲自动驾驶汽车分析道路情况模拟图

宝马风投公司的合伙人Marcus Behrendt表示:“在开发自动驾驶汽车时,非常重要的一个能力就是实时且有效的处理计算传感器数据。我们相信,随着汽车行业继续朝着半自动和全自动化的方向发展,Recogni公司可以解决这些关键问题,他们拥有正确的方法和经验丰富的团队。”

Recogni公司计划利用其融资所得的资金来改进推理系统和扩大工程团队,其推理系统将融合视觉和传感器数据。该公司计划将这个系统增加到汽车制造商使用的L2自动驾驶技术中。

二、边缘计算技术将使自动驾驶汽车更快做出驾驶决策

自动驾驶现在存在的一个问题就是,需要大量昂贵且耗电的硬件来处理AI和机器学习。

大多数基于AI的机器学习系统是离线训练的,但是自动驾驶需要在导航过程中实时处理传感器数据,这需要强大的硬件和算力做支撑。随着汽车行业向自动驾驶汽车过渡,高效低能耗的处理器越发重要。

谷歌、英伟达(Nvidia)、微软(Microsoft)和亚马逊(Amazon)等科技公司的大部分AI处理都是使用功能强大、耗电量巨大的处理器,在云端使用AI处理自动驾驶决策会存在延迟的问题。

云计算是将数据从自动驾驶汽车上传到云端,进行额外的处理。而边缘计算则不需要将自动驾驶汽车传感器所生成的数据上传,在这种情况下,数据处理过程就在汽车内部。

此外,自动驾驶汽车的传感器产生的数据量往往太大,无法有效的发送到云端进行处理。利用边缘计算技术,自动驾驶汽车可以比人类更快地做出驾驶决策,同时消耗的能源也更少。

三、初创公司获宝马丰田等企业2500万美元投资

Recogni公司成立于2017年,总部位于加利福尼亚州圣何塞,在德国慕尼黑设有分部门。

该公司通过解决自动驾驶汽车的端点推理问题为自动驾驶汽车创造高性能,低功耗的AI边缘处理技术。其创始人在系统设计,人工智能,计算机视觉和定制系统设计方面拥有丰富的经验。

Recogni公司A轮融资获得2500万美元,投资的企业有BMW i Ventures(宝马风投公司)、Toyota AI Ventures(丰田AI风投公司)、DNS Capital(DNS资本)、Fluxnit(照明和光子学公司OSRAM的风投部门)以及汽车公司Faurecia(佛吉亚)。

结语:自动驾驶研发模式,大公司出钱科技公司出力

相比于电动化,在自动驾驶方面各大车企似乎都不热衷于直接插手去做,大牌车企似乎更喜欢通过收购或投资来解决,因此也促生了一大堆专注于自动驾驶的创业公司。

众多创业公司也在自动驾驶领域做出了一定的成绩,他们从各个角度入手,一步步地在研发更安全高效的自动驾驶技术。

由于自动驾驶技术的发展并不成熟,现阶段大牌企业对于该项技术的投入还比较谨慎,出钱让创企去研发是最稳妥的方式,相信这种模式还会延续一段时间。

文章来源:Future Car

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