l2自动驾驶模块芯片成本-l2自动驾驶技术

今天给大家分享l2自动驾驶模块芯片成本，其中也会对l2自动驾驶技术的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

• 1、英伟达发布史上最强计算平台,黄教主:自动驾驶不再担心算力问题_百度...
• 2、从L2到L4,如何跨越自动驾驶进阶“鸿沟”?
• 3、英伟达在自动驾驶领域圈地:拿出超算力芯片还收获了两家中国公司_百度...

英伟达发布史上最强计算平台,黄教主:自动驾驶不再担心算力问题_百度...

1、比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。

2、与常规“秀肌肉”的***演示不同，英伟达实验室将自动驾驶最困难的感知层面的工作拆解成一个个小任务，条分缕析地告诉大家：我们是怎么做到的，以及我们为什么能做到。 任务的分解也很有意思。

3、在2022 CES展上，英伟达发布了DRIVE Hyperion 8自动驾驶平台，同时提供了全面的自动驾驶训练、测试和验证平台，据悉配备 DRIVE Sim 的自动驾驶制造商可以在 2022 年加速部署***。

4、英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。

5、北京车展最强自动驾驶计算平台 算力最高可达280TOPS 车展首日，国内自动驾驶芯片创企黑芝麻正式发布并展出了FAD（Full Atonomous Driving）全自动驾驶计算平台，同时也首次对外展出了第二款自动驾驶芯片华山二号A1000系列。

从L2到L4,如何跨越自动驾驶进阶“鸿沟”?

1、我们认为，L3和L4在功能上可能并不比这些辅助驾驶产品更复杂，但在可靠性上是有质的变化，这使得传统辅助驾驶产品的开发方***，其实并不适用于LL4这样高可靠系统的开发。”近日，在图森未来首届AI DAY 上，图森中国CTO王乃岩如是说。

2、若以“各级别自动驾驶车型数量/当年上市 的全部车型数量”作为L1/L2级自动驾驶历史渗透率的评估标准，截至2019年， L2级自动驾驶的市场渗透率已经历起步阶段，上升至3%，临近渗透率迅速提 升的曲线拐点。

3、李想指出，端到端只能解决L3而解决不了L4级别自动驾驶的问题。 要想实现无人级别的L4级别自动驾驶，激光雷达仍是不可缺少的配置。归根到底，纯视觉和激光雷达感知融合并非简单的替代关系，而是可以相互补充。在未来很长一段时间纯视觉、激光雷达感知融合等不同方案会并存。

4、即把L4级自动驾驶技术，作为L2级辅助驾驶技术使用，它能实现车辆在高速/快速路自动驾驶、城区道路自动驾驶、红绿灯识别、无保护左转、环岛通行等能力，但司机仍会对车辆安全负最终责任。 技术降维应用后，ANP寻求轻量化，整个解决方案无需昂贵的激光雷达与超高算力车载电脑，有助于快速上车。

5、自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把钥匙。 业内一般认为，实现L2 自动驾驶需要的计算力在10 TOPS左右，L3需要的计算力为30 – 60 TOPS，L4需要的计算力大于100 TOPS，L5需要的计算力至少为1000 TOPS。

6、而当我们到L3之时，那车辆就会实现一定条件的自动驾驶。 换言之，如果我们使用L2智能驾驶辅助发生了事故，那么驾驶者需要承担全部责任，而如果使用的是L3级自动驾驶的话，那么责任的划分将是车企和用户共同承担。 所以，哆哩君会告诉你，L2和L3之间有着一条难以逾越的鸿沟。

英伟达在自动驾驶领域圈地:拿出超算力芯片还收获了两家中国公司_百度...

月15日，英伟达GTC中国大会在线上举办，GTC大会上英伟达发布了更快的AI芯片、与JDL京东物流打造全球首座“智能配送城”以及全球第一代400Gb/s网速的端到端网络解决方案NVIDIA？ Mellanox？ 400G InfiniBand。

AI 和自动驾驶时代，英伟达成为最大的获益者之一。而它最早，也是更深厚的三位「老朋友」相继走向自研芯片，其实并不意味着英伟达与 OEM 的分歧。譬如何小鹏也提到，希望用英伟达芯片和自研芯片共同构成产品体系；譬如英伟达依然是全球最大训练芯片供应商，马斯克除了 DOJO，也依然需要 H100 和 B200。

而就在车云菌险些被观众情绪带跑节奏时，我们在英伟达的官方公众号上发现了一系列由NVIDIA DRIVE Labs出品的***。***内容从工程技术的视角，直观展现出NVIDIA DRIVE AV软件团队如何完成一个个自动驾驶的日常任务，诸如从路径感知到交叉路口处理等一系列挑战。

截止目前，在CV、NLP、推荐场景中，基于百舸AIAK-Training0能力，针对自动驾驶典型模型，如resNET、bert、swin-transformer等，百度智能云携手英伟达，通过数据加载优化、模型计算优化、多卡通信优化等手段，实现了17个模型训练多达39%-390%的性能提升。“这项模型训练优化工作还在不断扩展和进行中。

你是否想到，黑芝麻智能将要成为中国自动驾驶计算芯片或者智能化芯片第一股？ 黑芝麻智能科技有限公司（Black Sesame International Holding Limited）是中国车规级智能汽车计算SoC及基于SoC的解决方案供应商。

给特斯拉提供算力的公司是英伟达（NVIDIA）。英伟达是一家知名的半导体公司，专注于为各种设备和应用提供高性能的计算平台。在电动汽车领域，英伟达与特斯拉有着紧密的合作关系。

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