創(chuàng)新是梅賽德斯-奔馳的品牌基因。近140年來，梅賽德斯-奔馳一直以領(lǐng)先的科技推動(dòng)著汽車行業(yè)的發(fā)展。在梅賽德斯-奔馳可預(yù)見的未來中，自動(dòng)駕駛是不可或缺的重要組成部分，它將重新定義汽車的用途，不僅提高道路行駛的安全、效率和舒適性，還將把時(shí)間還給乘客，讓人們把精力放在駕駛之外的其他事情上，比如工作、休息或娛樂等。未來，自動(dòng)駕駛汽車更將與城市進(jìn)行交互。
要實(shí)現(xiàn)這一愿景，仍需攻克諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，這其中一項(xiàng)關(guān)鍵是：人工智能計(jì)算（AI計(jì)算）的能效限制。舉例來說，當(dāng)車輛實(shí)現(xiàn)L5級(jí)完全自動(dòng)駕駛時(shí)，其系統(tǒng)能耗很可能會(huì)飆升至10000瓦閾值。而能耗并非唯一挑戰(zhàn)，隨著車載AI功能日益增多，能耗也將直接影響車輛續(xù)航。想象一下，若AI系統(tǒng)持續(xù)消耗3000瓦額外功率，將使整車?yán)m(xù)航減少約10%。
由此可見，在通往自動(dòng)駕駛未來的路上，提升AI計(jì)算能效，至關(guān)重要。而人類其實(shí)已經(jīng)擁有了一個(gè)超越L5級(jí)的“系統(tǒng)”——人類大腦。這個(gè)生物界中最智能的運(yùn)算結(jié)構(gòu)，可以在有限的體積和極低的能耗下，完成復(fù)雜環(huán)境下的關(guān)聯(lián)記憶、自主識(shí)別、自主學(xué)習(xí)等認(rèn)知處理，其能耗僅相當(dāng)于約20瓦。
那么，汽車能否也擁有像“人腦”一樣的“機(jī)器腦”，輕松應(yīng)對(duì)AI和自動(dòng)駕駛所帶來的龐大算力和能耗需求呢？答案是：當(dāng)然可以。
早在2022年，梅賽德斯-奔馳就將受人腦啟發(fā)的全新計(jì)算技術(shù)——神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，搭載于VISION EQXX能效概念車上，助力其在真實(shí)道路環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)1次充電行駛超過1200公里。由此，梅賽德斯-奔馳成為全球首個(gè)將神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于合法上路車型的汽車廠商。
近期，梅賽德斯-奔馳又宣布與加拿大滑鐵盧大學(xué)就神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域展開科研合作。通過模擬人腦運(yùn)作機(jī)制，這項(xiàng)技術(shù)有望顯著提升AI計(jì)算的能效與速度，開創(chuàng)計(jì)算架構(gòu)的新領(lǐng)域。
傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)即馮·諾依曼架構(gòu)，其核心特征是運(yùn)算單元（CPU/GPU）與存儲(chǔ)器物理分離，信息以數(shù)字形式編碼，通過總線連接相互獨(dú)立的運(yùn)算單元和存儲(chǔ)器。這種設(shè)計(jì)，具有一些先天短板：
?運(yùn)算效率低：在執(zhí)行計(jì)算時(shí)，運(yùn)算單元需要頻繁地從內(nèi)存中讀取和寫入數(shù)據(jù)，而存儲(chǔ)與運(yùn)算單元之間的帶寬有限，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸速度地限制，即構(gòu)成了“馮·諾依曼瓶頸”，即便CPU的計(jì)算能力再強(qiáng)大，也要等數(shù)據(jù)傳送完畢才能計(jì)算，就像螞蟻搬家一樣，螞蟻們本可以快速搬運(yùn)食物，但巢穴入口太窄只能排隊(duì)進(jìn)出。面對(duì)傳感器矩陣愈加龐大的輔助駕駛系統(tǒng)、運(yùn)算需求越來越大的人工智能應(yīng)用，這一瓶頸將極大限制運(yùn)算效率。
?運(yùn)行耗能高：傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的另一大弊端，在于耗能。馮·諾依曼架構(gòu)的結(jié)構(gòu)決定了，即使輸入的數(shù)據(jù)是0，系統(tǒng)也會(huì)進(jìn)行完整計(jì)算，這就造成了極大的能耗。更重要的是，存儲(chǔ)器訪問操作比實(shí)際計(jì)算過程消耗更多能耗。而且，隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)的不斷提升，能耗也將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的核心就是模擬人腦的運(yùn)作機(jī)制，信息不以數(shù)字形式編碼，而是通過模仿神經(jīng)元和突觸產(chǎn)生“脈沖信號(hào)”來傳遞信息。只在需要時(shí)才“點(diǎn)亮”相關(guān)區(qū)域，這種“按需激活”的機(jī)制，既打消了傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)運(yùn)算慢的劣勢(shì)，又從根本上突破了耗能高且持續(xù)耗能的限制。神經(jīng)元與突觸在物理上是共位集成的，這意味著脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息，無需從存儲(chǔ)器中反復(fù)讀取。這一創(chuàng)新的計(jì)算架構(gòu)，具備兩大特點(diǎn)：
?能夠并行處理信息：不同于傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)必須按順序執(zhí)行，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算可以并行計(jì)算，就像人腦能同時(shí)處理視覺、聽覺等多感官信息一樣，大幅提升計(jì)算速度。
?“有張有弛”的低能耗計(jì)算方式：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算只有在接收到信息時(shí)才會(huì)觸發(fā)計(jì)算，其他時(shí)間“靜默休眠”，這使得數(shù)據(jù)處理能耗得到顯著降低。
如果說傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)像一臺(tái)持續(xù)全速運(yùn)轉(zhuǎn)的機(jī)器，那么神經(jīng)形態(tài)計(jì)算則如同“智能變頻”系統(tǒng)，這種“不做無用功”的高效率特性，尤其適合解決自動(dòng)駕駛領(lǐng)域面臨的“算力與功耗不可兼得”的難題：
?高能效，有助于節(jié)省電車的能源消耗：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理所需的能耗相比現(xiàn)有系統(tǒng)減少90%，比如可將控制復(fù)雜自動(dòng)駕駛功能原本需要的3000瓦運(yùn)算功耗，降低至僅需300瓦。
?更快的處理速度和低延遲，也意味著汽車在危險(xiǎn)情況下，可以更快地做出反應(yīng)，從而提高安全性：例如，安全系統(tǒng)可以更好地識(shí)別交通標(biāo)志、車道和其他道路使用者，甚至在視線不佳的情況下也能更快地做出反應(yīng)。而且，其效率比現(xiàn)有系統(tǒng)高出10倍；此外，使用神經(jīng)形態(tài)相機(jī)進(jìn)行車內(nèi)監(jiān)控也有優(yōu)勢(shì)：不同于傳統(tǒng)相機(jī)拍攝、分析一幅完整的圖像，神經(jīng)形態(tài)相機(jī)只針對(duì)少數(shù)高亮度像素的變化（這種變化被稱為“事件”，因此神經(jīng)形態(tài)相機(jī)也被稱為“事件相機(jī)”）進(jìn)行信息提取。這一過程非?？焖?，延遲極小。這意味著系統(tǒng)可以對(duì)駕駛員的疲勞狀態(tài)（如眨眼動(dòng)作）做出快速反應(yīng)。
?神經(jīng)形態(tài)計(jì)算作為一種全新的計(jì)算方式，為算法開辟了解決方案空間，從而帶來全新的創(chuàng)新解決方案。
對(duì)于如何抵達(dá)自動(dòng)駕駛的明天，前行之路上仍具無數(shù)想象；神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，讓這一美好的愿景，離走入現(xiàn)實(shí)又更近一步。
作為“汽車發(fā)明者”和科技創(chuàng)新的先驅(qū)，梅賽德斯-奔馳始終以前瞻布局探索前沿科技，為未來汽車行業(yè)的發(fā)展鋪平道路。亦如卡爾?奔馳所言，“對(duì)發(fā)明的熱愛，永不止息”。
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