全体的な知能を制御するCPUは、自動運転車にとってもう一つの道となるだろう

CPUの誕生により、コンピューター、PC、携帯電話などのインテリジェント産業の発展が促進されました。 1971 年に登場した初期の 4004 マイクロプロセッサは、パーソナル コンピュータとシステム インテリジェンス機能の開発の基礎を築きました。1989 年以降、パーソナル コンピュータの頂点を切り開き、コンピュータをコマンド ラインからポイント アンド クリックのグラフィカル オペレーティング環境へと変革した Intel プロセッサが登場しました。

携帯電話の CPU はコンピューターのようなもので、携帯電話全体の中央システムを制御します。制御目的は、メモリ内でソフトウェアを実行し、メモリ内のデータベースを呼び出して分析することで達成されます。誰もが知るクアルコムがスマートフォン市場を独占している。同社が新たにリリースしたSnapdragon 820は、携帯電話CPUリストのトップに位置し、AppleのA9XとSamsungの8890に匹敵する。MTK、NVIDIA、Intel、Huaweiなどのプロセッサがこれに続き、低価格帯および中価格帯市場の大部分を占めている。

さらに深く掘り下げてみると、モバイルインターネットによって駆動されるスマートハードウェアは、車両のインターネットやモノのインターネットだけでなく、舞台裏で雑談したり笑ったりしている多くのチップメーカーにも影響を与えています。 CPU が ANI を制御し、運転を学習できる車をトレーニングすると信じられますか?

Nvidia のエンジニアは、運転中のドライバーを観察することで自動車が運転方法を学習できるシステムを設計しました。これは GPU ベースのシステムであり、その基本原理はカメラとコンピューターが互いに補完し合うことです。 3 台のカメラと 2 台の DRIVE PX コンピュータを使用して、ドライバーの動きと行動を 72 時間継続的に観察します。カメラは周囲の状況や大量のデータを 3D で撮影して記録し、GPU はこの情報を追跡して保存します。その後、データは機械学習システム Torch7 によって分析され、学習ステップに分解され、最終的にはドライバーの介入を必要としない自動運転システムが構築されます。これは将来、無人運転車にとってのもう一つの道となるかもしれない。

この「訓練」は、米国の複数の州で、さまざまな気象条件や時間帯、さまざまな道路の種類や状況で実施されました。テスト結果によると、このシステムは98～100%の自動運転能力を実現できるという。車は自動運転も可能ですが、カメラがこれまでに遭遇したことのない状況を検知すると、システムはドライバーにハンドルを握って学習モードに入るよう促します。学習されたコンテンツはリアルタイムでクラウドに送信され、将来のソフトウェア アップグレードに統合されます。 AlphaGo などの学習ロボットと同様に、同様の状況に対する反応を自発的に学習し、記録することができます。

さらに深く掘り下げてみると、モバイル インターネットによって駆動されるスマート ハードウェアは、車両のインターネットやモノのインターネットに影響を与えるだけでなく、さらに重要なことに、舞台裏で雑談したり笑ったりしているチップ製造業者のグループにも影響を与えます。現在までに、スマートハードウェアは世界の業界に溢れ、チップソリューションは「ソフト」問題のほとんどを解決し、さまざまな業界でスマートデバイスの研究開発が復活し、インターネットに接続されたスマート製品がいたるところに見られるようになりました。最も一般的に使用されているスマートデバイスは、カーナビゲーションや、日常の使用率が高いその他のスマートデバイスです。ナビゲーションから始まった多くのスマートデバイスの中で、Meixing カスタマイズナビゲーションシステムは、車とコンピューターの相互作用に重点を置いており、両者の真の同期を適切に実現しています。

CPUはスマートハードウェアにおける「ソフト」問題のほとんどを解決し、さまざまな業界でスマートデバイスの研究開発が再び活発化し、インターネットに接続できるスマート製品が至る所に見られるようになりました。最も一般的に使用されているスマートデバイスは、カーナビゲーションや、日常の使用率が高いその他のスマートデバイスです。ナビゲーションから始まった多くのスマートデバイスの中で、Meixing カスタマイズナビゲーションシステムは、車とコンピューターの相互作用に重点を置いており、両者の真の同期を適切に実現しています。

しかし、物事が暴走すると、デメリットよりもメリットの方が多いことがよくあります。今日のスマートデバイス チップ ソリューションは全体的に一貫しており、業界の基準はますます低くなっており、適用される標準も引き下げられています。中小メーカーは、インターネット時代に蔓延するウイルスのように、急速な消費によって自社製品の未来を終わらせようとしている。これは私たちが見たくないものです。

そのため、最優先課題は、スマートハードウェアの「非インテリジェント」な状況を打破し、将来のスマートハードウェアが単なるインタラクティブで相互接続されたガチョウではなく、より多くの分野と機能が弱い人工知能のレベルまで強化されるようにすることです。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。