人工智能集成如何加速车辆创新和汽车技术

整合 将物理人工智能应用于车辆 对于寻求加速创新的汽车制造商而言，这仍然是首要目标。

技术合作 高通和 Wayve 为硬件和软件供应商如何整合资源，向全球制造商提供可投入生产的高级驾驶辅助系统提供了一个框架。

该合作关系结合了 Wayve 的 AI 驾驶层 和 高通骁龙Ride系统芯片 以及主动安全软件。此举旨在简化实施，同时满足基本要求。 可靠性、安全性和上市时间。

简化现代车辆的物理人工智能集成

构建自动驾驶技术栈通常涉及将来自不同供应商的零散组件拼凑在一起。这种封闭式方法增加了 开发成本、复杂性和项目风险。

预先集成核心处理器、安全协议和神经网络智能层，可以让汽车制造商更快地实现可靠的功能，同时减少工程投入。

该统一系统旨在支持 全球部署和长期平台战略 在车辆的整个使用寿命期间。

与严重依赖详细地图的传统基于规则的自治不同， Wayve采用统一的基础模型 该软件基于多样化的全球数据进行训练。这种数据驱动型软件直接从真实世界数据中学习驾驶行为。这使得系统能够： 适应不同地区和道路类型 无需进行特定地点的工程设计。

当这种形式的物理人工智能嵌入商用车辆中时，需要 强大的、节能的处理能力高通公司通过安全认证的架构提供该计算基础设施，该架构具有以下特点：

• ⚡ 冗余
• ⚡ 实时监控
• ⚡ 安全系统隔离

通过建立 可扩展的开放式架构 从主流车型到高端系统，汽车品牌都能确保始终如一的高性能。这种设计有助于提供灵活性，并提供支持。 软件可移植性和重用性 适用于各种平台和车型年份。

— Ans human Saxena，高通 ADAS 和机器人技术副总裁兼总经理