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[无人驾驶]自动驾驶汽车：距离上路还有多远？( 二 )


超过四分之三的参与者（76％）认为自动驾驶汽车的体验与传统汽车相似或优于传统汽车 。 超过三分之一的参与者（37％）认为自动驾驶汽车会比人类驾驶的汽车更安全 。 这并不意味着消费者准备明天就放弃他们现有的汽车 ， 但这标志着人们对移动出行的看法正在不断改变 。 这也表明 ， 随着消费者亲身体验自动驾驶汽车 ， 他们对技术的态度只会有所改善 。
使城市智能化
未来智能基础设施和智慧城市的实现涉及两个要素 。 第一个是实现目标要面临一些挑战 。 自动驾驶汽车同时需要车辆对车辆（V2V）技术和车辆对基础设施（V2I）技术 ， 而这两项技术仍处于开发的早期阶段 。 第二个是需要无处不在的连接——5G、Wi-Fi、专用短程通信（DSRC）或其他一些方法——以及大量的传感器 ， 这些传感器需要被安装在路灯、交通信号灯、停车标志等位置 。 一家自动驾驶汽车初创公司为了使汽车能更好地在城市中行驶 ， 已经部署了自己的自动驾驶汽车传感器 ， 这是一项非常庞大的工程 。
广泛部署自动驾驶汽车所需的技术仍在开发中 ， 不可能在一夜之间令一切完全就绪 。 与任何道路建设项目一样 ， 这是一项多年计划 ， 需要花费一些时间 。 但是一旦它完成 ， 将带来相当可观的好处 。 与其在道路扩建项目上投资数百万甚至数十亿美元 ， 还不如去发展智能基础设施 ， 实际上可能还会减少开支 。 智能基础设施可以使无人驾驶汽车以更近的距离和相同的速度行驶 ， 从而无需宽阔的道路或额外的车道 。
得之有道
简而言之 ， 自动驾驶汽车是汽车制造商有史以来开发的最重要的机器 ， 不能操之过急 ， 因为有太多利害攸关的事情需要考虑 。 因此 ， 稳扎稳打的方法才是正确的方法 。
在您开拓自动驾驶应用的路上 ， Imagination可以提供全方位支持 。 比如我们的PowerVR GPU IP ， 在目前全球所有车用GPU芯片中 ， 利用Imagination的GPU IP设计的芯片占40% ， 排名全球第一；同时 ， 为了更好地支持未来的智能驾舱应用 ， 我们最近推出了全新的IMG A系列GPU ， 可以在更长的运行时间里以极低的功耗预算提供最佳性能 。
【[无人驾驶]自动驾驶汽车：距离上路还有多远？】再比如我们的神经网络加速器（NNA）IP ， 最新的3NX NNA在多核状态下可以提供高达160 TOPS的运算能力 ， 能够很好地应对4级、5级自动驾驶的要求；同时 ， NNA和GPU可以在技术层面上形成很好的配合 ， 既利用NNA的高算力 ， 又利用GPU的灵活性 ， 二者结合具备最佳的PPA（性能、功耗和面积）指标 ， 从而可以为自动驾驶应用提供极佳的异构计算解决方案 。


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