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恩智浦的AI战略

2019-06-04 23:32:48·  来源：Astroys  作者：Astroys  
　
可以关注未来五年机器学习在雷达领域的应用。像英伟达、英特尔和高通这样的芯片巨头们一般很少会错过任何宣传他们在AI方面的成就和技术实力的机会。然而，不知你
可以关注未来五年机器学习在雷达领域的应用。
像英伟达、英特尔和高通这样的芯片巨头们一般很少会错过任何宣传他们在AI方面的成就和技术实力的机会。然而，不知你是否发现，很少有关恩智浦在AI方面的消息。
恩智浦的CEO Richard Clemmer在2016年曾经表示，他们在机器学习方面“没有内部技术发展（no internal technology development going on）”，自那之后恩智浦的AI业务一直是个谜。大部分人对此表示怀疑，因为作为一家头部汽车芯片供应商，且计划在ADAS和AV时代引领市场，怎么会没有“内部开发”？
恩智浦本计划在高通完成对其的收购后，将AI作为重点发力的领域。但去年夏天这个case告吹，恩智浦也就无缘于高通的AI技术了。
最近EE Times的记者却在活动中偶遇恩智浦的高管Ali Osman Ors，而他的头衔竟然是“AI战略及合作总监”。这又是怎么回事呢？
恩智浦的AI团队之谜
Ors解释说，当年恩智浦CEO的准确意思是“恩智浦没有机器学习专用的高级、开源的计算级硬件，如GPU、TPU或任何其它加速器，也没有为数据中心做服务器。恩智浦的重点是在汽车和IoT等嵌入式系统上，他们的目标是聚焦于机器学习有意义的应用领域。”
但恩智浦之前却从未透露过通过收购飞思卡尔其实已拥有一支由机器学习专家组成的小团队。该团队就是CogniVue，一家位于加拿大渥太华的图像认知IP开发团队，是飞思卡尔于2015年9月收购的。作为关键的视觉IP合作伙伴，CogniVue在飞思卡尔ADAS的SoC解决方案中发挥了关键作用。当初，飞思卡尔希望通过引入CogniVue的IP及其开发团队，以车规级IP引领ADAS及日后自动驾驶市场。
CogniVue在渥太华的团队约有30人，由于CogniVue的所有权在短短几个月内发生了变化（从飞思卡尔到恩智浦），他们始终保持着低调。
事实证明，Ors就是CogniVue的工程总监。2015年秋季，他到飞思卡尔后就成为了汽车微控制器和处理器的总监。那时，他负责硬件、软件和系统团队，为自动驾驶应用中的AI开发嵌入式处理器技术。他还管理着神经网络和深度学习研究与发展方面的学术和企业合作。
2018年1月，Ors担任汽车AI战略与合作、汽车微控制器和处理器的总监。最近，他又为汽车微控制器和处理器业务线中的ADAS和AV产品线制定了AI和自动驾驶的整体战略。
与高通、英特尔不同
目前AI（特别是深度学习）是各汽车厂家在自动驾驶的激烈竞争中的核心关注领域。
然而，与竞争对手相比，恩智浦的ADAS和AV芯片解决方案的方法存在根本差异。对于恩智浦来说，AI虽很重要，却不是决定性因素。
Ors强调恩智浦的车规级半导体谱系，并解释说恩智浦对其ADAS/AV解决方案采取“模块化方法”。该公司的两个分支是感知域（传感器）和规划域（执行）。恩智浦正积极地将机器学习应用于基于视觉的处理（CogniVue的视觉IP运行在恩智浦的S32V视觉处理器上）。但恩智浦希望可以凭借单独的ASIL-D的更高计算级安全设备脱颖而出，其中有基于规则的安全检查器用于“增强机器学习”。在谈到“人工智能缺乏可解释性”时，Ors表示，恩智浦致力于确保其在规划领域的基于规则的设备来检查其安全性。
恩智浦还希望这种模块化方法能够吸引那些希望为感知领域插入自家定制化软件的Tier1和主机厂。模块化方法还允许客户在不同程度上扩展两个独立的设备（感知域和规划域）。
相比之下，英特尔/Mobileye团队正在投入更多资金开发整个感知软件堆栈，该堆栈将运行在Mobileye的EyeQ芯片上。Ors说：“我们提供软件堆栈支持，但我们仍然对客户开放软件堆栈。”
机器学习与雷达
视觉不是使用机器学习的唯一感知数据。据恩智浦称，雷达就是下一个。凭借着在雷达领域丰富的专业知识，恩智浦正专注于机器学习在雷达领域的未来。
然而，Ors却谨慎地说：“与基于视觉的机器学习相比，这仍然是一个非常新生的领域。基于雷达的数据分类的数据集仍然非常有限，我们还需要找到一种过滤雷达信号的方法。”
一些大学和小型实验室一直在研究雷达产生的点云数据。但与基于视觉的机器学习相比，雷达比摄像头更昂贵、门槛更高，并且受到更多监管。
基于雷达的机器学习之路是一个缓慢征程，仍有许多问题待解决。但Ors却乐观地表示，“在未来五年内，机器学习就会用于雷达信号。”
恩智浦的AI战略
虽然竞争对手们纷纷都在更大、更高级的AI驱动SoC和加速器上动作频频，恩智浦却谦虚地表示他们的目标是让AI更接近自己的嵌入式设备的部署。
恩智浦不会再采用AI开发的大型中心，而是采用更加分散的方式。Ors表示，恩智浦将采用更接近设计实际设备所处地的开发方式，从德国到奥斯汀、德克萨斯和渥太华。
为了在ADAS和AV系统中启用AI，恩智浦正在引入众多外部合作伙伴。其中包括Kalray，他们的MPPA处理器用于加速视觉/雷达处理；Green Hills用于RTOS和管理程序；源自苏黎世联邦理工学院Embotech专门从事基于物理的运动规划。
恩智浦绝不是像英伟达和英特尔那样力争在AI领域里称霸的公司，他们的目标是在各种嵌入式系统中进行更广泛的AI部署。
[参考文章]
AI strategy: Where does NXP stand now? - Junko Yoshida
 
 
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