7月4日，2024世界人工智能大會(huì )在上海開(kāi)幕。香港中文大學(xué)教授、國科微AI首席科學(xué)家邢國良在智能汽車(chē)主題論壇發(fā)表《下一代自動(dòng)駕駛技術(shù)：從嵌入式視覺(jué)到車(chē)路協(xié)同》演講。他表示，智能網(wǎng)聯(lián)為自動(dòng)駕駛帶來(lái)全新發(fā)展機遇，特別是車(chē)載平臺與基礎設施的互聯(lián)和協(xié)同將會(huì )大大提升自動(dòng)駕駛的性能和安全性。當前，國科微全系邊端AI芯片正在持續賦能車(chē)路協(xié)同，助力下一代自動(dòng)駕駛技術(shù)加速落地。

在商業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，據著(zhù)名的比爾蓋茨法則，人們往往高估技術(shù)變革在一年內的影響,而低估技術(shù)變革在10年甚至更長(cháng)時(shí)間尺度上的影響。邢國良教授表示，自動(dòng)駕駛技術(shù)就是其中典型的代表。從國內外自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展來(lái)看，仍主要集中在低自動(dòng)化水平，與最初的發(fā)展預期有著(zhù)很大的差距。特別是最近幾年來(lái)，頻發(fā)的自動(dòng)駕駛交通事故降低了公眾對自動(dòng)駕駛的信心和接受度。“當前來(lái)看，自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規模增速已呈現緩速發(fā)展趨勢。”他說(shuō)。

在這種背景下，智能網(wǎng)聯(lián)正成為全球范圍內自動(dòng)駕駛技術(shù)研究的新趨勢。邢國良教授表示，實(shí)現基于智能網(wǎng)聯(lián)的下一代自動(dòng)駕駛技術(shù)需要在嵌入式視覺(jué)和車(chē)路協(xié)同兩個(gè)方向進(jìn)行突破。其中，在車(chē)端和路側，需要高性能的多模態(tài)傳感器和感知算法支持，而在車(chē)路協(xié)同層面，需要全新的分布式算法來(lái)擴展車(chē)輛感知范圍, 提高感知精度。

邢國良教授所在的香港中文大學(xué)嵌入式人工智能與物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 實(shí)驗室，在嵌入式視覺(jué)和車(chē)路協(xié)同兩個(gè)方向首創(chuàng )多項研究成果，包括毫米波雷達-圖像融合、路側設施輔助的實(shí)時(shí)三維感知結果融合、高精度地圖構建，及SLAM系統等，并在香港中文大學(xué)校園成功部署。邢國良教授介紹，部署的車(chē)路協(xié)同系統在實(shí)測中實(shí)現94%的應用級任務(wù)成功率。

憑借在邊緣計算、智慧視覺(jué)、汽車(chē)電子等領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累，國科微全系邊端AI芯片與香港中文大學(xué)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗室的研究成果合力賦能車(chē)路協(xié)同， 助力下一代自動(dòng)駕駛。

其中，在車(chē)端，國科微車(chē)載AI攝像頭芯片與車(chē)載SerDes芯片，實(shí)現車(chē)輛安全與智能的智乘體驗；在路側，國科微智慧視覺(jué)芯片實(shí)現多維數據采集，AI邊緣計算芯片用于路側邊緣計算單元，實(shí)現數據的高速處理。

最后，邢國良教授表示，香港中文大學(xué)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗室與國科微將進(jìn)一步加強在AIoT領(lǐng)域的技術(shù)合作和應用研究，在智能制造、自動(dòng)駕駛、智慧醫療等領(lǐng)域推動(dòng)更多智慧場(chǎng)景的落地。