英特尔整车方案助力汽车制造商通过优化能效降低成本,并提供用户期待的下一代体验。面对行业转型带来的高成本挑战,特别是高性能AI芯片和电动车电池的成本压力,采取系统化方案成为兼顾技术创新与盈利的关键策略。
面对复杂多样的成本问题,英特尔提出了一种全面的系统级策略。不同于仅关注单个组件的改进,英特尔采取整体视角,将各部分整合以优化整个系统。其策略围绕三大核心领域展开:软件定义的车载计算、智能能源管理和类似数据中心的工作负载管理。这种综合方法产生了协同效应,效果远超单独优化车辆各部件的方式。该方案视车辆为一个整体,支持工作负载在中央计算系统和域计算子系统间自由迁移,实现了高度灵活性、成本效益及能效的显著提升。
当前车辆架构因孤立运作而效率低下。例如,即使电动汽车未启动,仍会持续监控外部摄像头以防安全威胁或识别接近的驾驶员,由车载计算子系统支持这项功能,导致即便车辆静止时电池也会无谓耗电。
此任务无需常驻于中央计算系统内。采用英特尔软件定义域控制器来处理摄像头任务,可借鉴数据中心的概念,将负载转移至能效更高的域控制器,并仅在必要时激活中央计算系统。这样不仅节省能源,还能通过动态整合任务到域控制器中减少ECU数量。
整合智能电源策略与控制系统同样能降低整体能耗,如充电期间关闭ADAS ECU,或依据环境变化调整电源使用,有效节约能源。例如,在底特律的冬季关闭空调ECU,在凤凰城的夏季关闭座椅加热器和雨刮ECU。
尽管这些措施看似简单,却深刻影响着车辆架构。通过集中式电源管理控制器控制各ECU,能极大提高能源利用效率,无论燃油车还是电动车均能受益。
这些策略并非创新之举,已在PC行业中广泛应用,通过ACPI等标准显著延长了电池寿命。ACPI允许对PC平台上所有耗电设备进行确定性控制,推动了PC电池从早期的一小时续航到现今的全天候使用。这一理念正通过SAE J3311标准引入汽车领域,旨在将成功的PC概念应用于车辆,以提高能源效率。
更优秀的软件定义设计代表了一种架构思维转变,它将计算、内存和I/O资源整合为共享池,并能够动态且无干扰地分配给任何当前的工作负载。这种方法改变了我们对汽车电子/电气架构的传统理解,即从以往的固定功能模块和1:1的应用到芯片映射,转向了跨越多个模块的灵活资源池。这种转变采取了全新的系统级方法,为消费者提供了所需的功能体验。简言之,这是一种类似于数据中心的解决方案,而非手机或平板电脑的方案。英特尔在这一领域有着丰富的经验,能够助力汽车行业完成这一重要的转型。
转向软件定义、可持续且可扩展的汽车绝非轻而易举之事。尤其当汽车制造商采用逐步升级固定功能模块的方式来演进其车辆架构时,挑战更加艰巨。然而,采取全面的系统级方法,并结合恰当的芯片与功能设计,可以为汽车制造商开启新的创收机会。在这方面,英特尔正扮演着领头羊的角色。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。