如今，自动驾驶汽车正逐渐从未来梦想发展为当下现实。随着这项技术的成熟，个人和公共交通出行将会发生永久性的改变。最终，无人驾驶汽车将会彻底取代人类驾驶员，道路上再也没有疲劳驾驶、不清醒驾驶和分心驾驶的司机。2017 年，美国有近 40,000 人死于道路交通事故。根据美国国家公路交通安全管理局₁ (NHTSA) 的数据，在这些事故中，约有 90% 是人为失误造成的₂。
但这项技术的背后是什么？无人驾驶汽车究竟如何提高安全性？要实现不用看路就能开车上下班，需要哪些条件？
人工智能助力自动驾驶汽车
一辆汽车要实现自动驾驶，就必须不断了解它周围的环境：首先是感知（识别并分类信息），然后是通过汽车的自动驾驶/计算机控制对这些信息采取行动。 自动驾驶汽车需要安全、可靠且响应迅速的解决方案，这些解决方案需要能够详细了解驾驶环境，然后在此基础上瞬间做出决策。而要了解驾驶环境，就需要汽车上的各种不同传感器捕获大量数据，然后由汽车的自动驾驶计算机系统进行处理。
为了使车辆真正能够在没有驾驶员控制的情况下驾驶，首先必须对人工智能 (AI) 网络进行大量训练，让它知道应该如何观察路况、如何理解观察到的情况以及如何在任何可以想象的交通状况下做出正确的决策。自动驾驶汽车的计算性能与几年前才问世的一些性能最高的平台不相上下。
据预计，自动驾驶汽车包含的代码行数将会超过迄今已开发的任何其他软件平台。预计到 2020 年，一辆普通汽车将拥有超过 3 亿行代码，存储空间将超过 1 TB，并且将需要超过每秒 1 TB 的内存带宽来提供自动驾驶平台所需的计算性能。
自动驾驶汽车的 AI 系统需要连续、不间断的数据和指令流，以便根据复杂的数据集实时做出决策。如今虽然一些自动驾驶汽车已成功上路，但许多这些早期自动驾驶汽车之所以能够成功，是因为它们连续多日反复行驶相同的路线，在这期间了解路线的每一处细节，生成高分辨率地图，然后将这些地图用作自动导航系统的重要组成部分。
由于不太需要识别路线，自动驾驶汽车的计算机可以把注意力集中在交通状况、行人和其他潜在的实时危险因素上。这种通常存在限制的操作范围被称为“地理围栏”，是在部署真正无人驾驶的汽车时，早期自动驾驶汽车采用的方法。尽管地理围栏可以实现适用于限定路线的解决方案，但如果自动驾驶汽车高度依赖某一地区的地理围栏，它可能就无法在其他地区正常行驶。
内存，自动驾驶中的无名英雄
未来，自动驾驶汽车会按照最佳路线将我们安全地送往目的地，与此同时，我们可以在车上回复电子邮件、接打视频电话或观看自己喜爱的节目，而在帮助我们进一步迈向该未来的过程中，无论是与传感器融合处理、路径规划相关的内存子系统，还是与黑匣子数据记录仪相关的存储子系统，从固态硬盘 (SSD) 到 NAND 闪存、NOR 闪存再到低功耗 DRAM 和 GDDR6，各种内存和存储设备都发挥着至关重要的作用。
美光嵌入式业务部门负责汽车系统架构的高级总监 Robert Bielby 表示，基于人工智能的高性能计算机采用深度神经网络算法，这使得自动驾驶汽车的驾驶能力优于人类₄。
Bielby 表示：“自动驾驶汽车配有多种不同的传感器，它们协同工作，能够以更远距离、更高精度，全天候全方位观察整个环境，这是人类无法企及的。再加上如今汽车系统中可以实现的极致计算性能，不久之后，自动驾驶汽车就能为我们带来更高的驾驶技术，同时实现比人工驾驶更高的安全性。”
想象一下，在繁忙的高速公路上，一辆汽车突然刹车。在这种情况下，如果引入了车对车和车对基础设施（统称为 V2X）通信，这一事件就可以通过无线方式传输到跟在这辆车后面的所有汽车，让它们可以了解即将发生的状况并主动减速和制动，避免发生事故。
高速内存是自动驾驶的重要组成部分
还记得吗？2017 年，美国导致人员死亡的交通事故中约有 90% 是人为失误造成的。人类很容易分心，而且在面临意外危险时可能会做出仓促的决定。但在面对那些将人类注意力从道路上移开的事物（比如华丽的广告牌，或者收音机里最喜欢的、让人情不自禁跟着跳舞的歌曲）时，计算机却不会分心。而且与人类驾驶员相比，计算机能够以更一致的方式做出反应，所用时间也短得多。
对于自动驾驶汽车，安全自然是大家最关注的问题。为此，人们不仅在硬件系统中设计了冗余来尽可能减少错误决策，还采用了相关的基础设施，使车辆能够彼此通信以及与周围环境通信。相关法规对这种具有硬件冗余的无线互联计算子系统作出了规定，要求必须满足与自动化级别直接相关的必要安全等级。
作为对自动驾驶技术开发和部署的监管措施，NHSTA 确立了一系列级别，用于确定人和计算机对车辆的控制程度。这些级别分别是 0 级（无自动化）、1 级（驾驶员辅助）、2 级（部分自动化，需要驾驶员手握方向盘）、3 级（有条件的自动化，随时可能需要驾驶员接管）、4 级（高度自动化）以及最高的 5 级（完全自动化）。目前市面上的大部分 ADAS 解决方案都属于 2 级，其底层计算机硬件采用的是相对成熟且带宽较低的内存设备。
随着无人驾驶汽车的自动化级别越来越高，无论从安全性还是性能角度来看，内存技术都越来越重要，人们也越来越重视这类技术。过去，个人计算机被视为推动存储技术发展的力量，而现在，人们认识到，汽车行业将成为未来内存技术的主要推动力。目前，一些领先的自动驾驶平台已经证明了这一点。
Nvidia 最近发布了专为自动驾驶开发的先进计算平台 Pegasus₃，该平台就是基于业界性能更高的前沿 DRAM 技术构建而成。Pegasus 平台总计可提供超过每秒 1 TB 的内存带宽，从而实现 5 级自动化所需的性能。
GDDR6 对自动驾驶未来发展的重要性
美光是汽车内存解决方案和显存解决方案 GGDR5x 和 GDDR6 领域的行业领导者。GDDR6 内存提供的带宽使得以可在汽车中部署的较小尺寸实现更高级别的自动化成为可能。具有较高内存带宽的自动驾驶计算平台将能够支持自动驾驶算法的持续发展和优化。Bielby 表示：“随着时间推移，算法将会不断改进。但这些改进将通过软件升级来实现，就像智能手机经常收到应用或操作系统更新一样。”
今后十年，随着自动驾驶汽车的不断发展，各种功能将会经历多次迭代。这需要精心管理人机互动，确保驾驶员清楚了解特定时间可用的自动化级别，以及“动手”和“用眼”操作的责任。
GDDR6 是一项基础技术，可提供驱动人工智能计算引擎的必要内存带宽，从而支持自动驾驶汽车，使其能够负责任地采取行动，并确保安全性符合 NHSTA 规定的行业安全标准。GDDR6 是目前市面上性能非常高的内存技术，并且符合在高温和其他恶劣行车条件下运行的要求。
AI 是实现自动驾驶所需的关键技术。基于 AI 的自动驾驶汽车需要极高的计算性能支持，为此，必须使用创新的内存和存储系统来处理和保存必要的海量数据，使计算机能够像人类一样做出决策。随着自动驾驶汽车推动内存速度需求不断增长，美光将凭借 25 余年在汽车行业的投入继续保持领先地位，提供相应级别的性能，在竞争中脱颖而出。
数据来源和参考：
1. 美国国家公路交通安全管理局 (National Highway Traffic Safety Administration)，“NCSA 出版物和数据请求”，2017 年，crashstats.nhtsa.dot.gov/#/。
2. 美国职业安全管理委员会 (National Safety Council)，“Distracted Driving”，Injury Facts，2018 年，injuryfacts.nsc.org/motor-vehicle/motor-vehicle-safety-issues/distracted-driving/。
3. Nvidia，“NVIDIA Announces World's First AI Computer to Make Robotaxis a Reality”，NVIDIA 新闻中心，2017 年 10 月 10 日，nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-world-s-first-ai-computer-to-make-robotaxis-a-reality
4. Bielby. R（2018 年 2 月 28 日），个人访谈