从自动驾驶到万物互联边缘运算为什么是更好的解决方案
蝙蝠侠的蝙蝠战车从远处驶来的场景今人惊叹不已,《机械公敌》中的威尔·史密斯驾驶智能汽车与智脑对话的场景也令人羡慕,在科技飞速发展的今天,这些曾经只在科幻电影中出现的画面或许能够真正展现在你面前。
在自动驾驶的研发进程中,Google母公司Alphabet旗下的Waymo已经走在了最前头,此外沃尔沃、福特、大众等传统汽车企业的研发也在稳步进行中。新兴的互联网企业也正着力于自动驾驶的研发,其中百度Apollo平台的自动驾驶共享汽车在重庆启动试运营,具备对共享汽车的定点远程召唤、自主泊车和自动充电等功能,试图解决共享汽车“最后一公里”的问题。
边缘运算概念就是将运算工作由云端转移至终端或近端
随着自动驾驶汽车系统越发完善,其需要处理的文件将会越来越多,根据Intel分析,到2020年,自动驾驶汽车每天会产生4TB数据,如此庞大的数据量通过云端处理显然是不合适的。首先,网络传输速度和延迟有所限制,即使是正在研发的5G网络也难以满足;其次,即使网络条件满足,传输如此庞大的数据量,流量经费也是庞然大物;其三,资料放到云端之后,其安全性也难以保证,尤其是在用户更加在意隐私的大数据时代。
以上种种限制都在表明,边缘端(Edge)或许是比云端(Cloud)更加贴合实际的选择。将资料处理和运算放在终端设备或者是靠近终端的运算设备上,可以即时处理数据即时反馈,然而这对于终端设备来说也是不小的要求。为了达到即时处理即时反馈的效果,终端设备需要高性能的处理器和大容量的数据存储器,目前处理器方面,Intel、联发科以及来自国内的寒武纪都在AI处理方面有所进展,而数据存储器方面,慧荣科技正在路上。
慧荣科技(SiliconMotion)产品企划部协理黄士德(StanleyHuang)认为,随著工作与生活场域中逐渐充斥著各式各样的传感器后,大量由传感器所搜集到的资料,需要找寻一个有效的存储方式来加以存放。
如果一切都要传递到云端机房,成本方面非常不划算,所以通过人工智能(AI)与边缘运算(EdgeComputing)的技术,适时提供原始资料的处理、辨识,甚至运用AI推论的半导体解决方案,将资料加以特征化与卷标化,再储存到云端,集成到物联网的解决方案中,推动一股新兴的技术变革。
协理黄士德在「物联网技术与开坛」提到边缘端含括PC、汽车辅助驾驶(ADAS)、安防监控、5G行动网路,强调高性能,云端则有资料中心、云服务、大数据与AI,着重易管理,但不管在边缘运算或云端存储,皆有共通需求,都需要大量NAND闪存做存储。
慧荣科技多年来在嵌入式存储领域深耕,拥有超过20年的设计开发经验,凭藉丰富的主控芯片经验,可提供量身订做的客制化设计來滿足全方位的需求。近四年来,13亿的eMMC/UFS主控芯片销售更是证明了慧荣科技的嵌入式产品在存储领域中充满了竞争力,其中专注于车载市场的Ferri系列产品在车用娱乐、自驾车系统等领域颇具斩获,也广泛使用于各大军工规及医疗、运输等产业应用中。
在将来,慧荣科技将会带来更多更加具有竞争力的存储产品,
为自动驾驶甚至更广泛的物联网产品提供更专业的产品及整体解决方案。