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1、自动驾驶基础软件的机遇与挑战Opportunities and Challenges of Autonomous Driving Foundation Software大纲背景介绍数据驱动软件2.0研发平台端侧基础软件自动驾驶与Embodied AISoftware 1.0-2.0https:/ 大量人工模块划分,接口信息损失 大量前后处理代码,维护困难 系统不可导,难以实现全局最优解AI=Algorithm+Data+ComputingSoftware 2.0基础软件需求软件2.0 研发平台端侧基础软件感知算法研发规控算法研发功能集成测试验证感知模块定位模块状态机模块规控模块数据驱动软件2.
2、0研发平台驾驶场景多样性发生频次自动驾驶能力评价自动驾驶能力如何改进驾驶场景多样性发生频次研发工具链的重要性-效率数据平台训练平台评测系统数据闭环研发关键系统数据需求变化趋势数据驱动研发能力阶段1 人工阶段数据驱动研发能力阶段2 问题数据闭环数据驱动研发能力阶段3 精细化运营高效真值能力构建162D标注3D标注4D标注模型预标注+人工修正纯人工标注训练算力需求变化趋势软件2.0 数据驱动研发基础工具软件全景端侧基础软件眼睛大脑手脚设备端系统构成端侧部署需要解决的三个核心问题延迟吞吐效率刹车步骤人驾业界领先水平感知时间0.20.15-0.2决策时间0.2 0.05指令下发0.20.01执行器响应时间0.1-0.60.1-0.6延迟延迟来源与解决路径建立量化度量体系增加系统层软件确定性增加算法逻辑确定性软件模块延迟量级OS层亚毫秒级应用层调度缺陷毫秒-几十毫秒级算法非预期抖动几十 几百毫秒软件缺陷秒级典型传感器配置原始数据带宽典型AI算力低阶辅助驾驶1R0.01 GB/秒-中阶辅助驾驶5R1V0.1 GB/秒10 TFLOPS高阶辅助驾驶5R11V3L4 GB/秒100 TFLOPS不同等级的辅助驾驶典型参数不同等级的辅助驾驶典型参数吞吐系统吞吐优化CPU零拷贝技术异构算力零拷贝技术Cache优化CPU指令优化并行优化硬件加速模型量化端侧部署软件架构Thanks