汽车的智能应存在于何处?

2026-08-31 17:30 ADAS/自动驾驶 39 次阅读

摘要：智能遍布整辆汽车，从中央计算机一直延伸到最小的传感器。在本期《创新者技术》中，我们探讨汽车智能的发展方向，包括： •为什么未来汽车会把智能系统分布在多个层级，而非全部集中在同一模块。 •这一变革对安全性、成本和整体驾驶体验意味着什么。过去数年，汽车的核心智能功能都部署在云端。车辆收集数据，发送到遥远的数据中心，然后等待回应。但如今，汽车赖以运行的智能正转移到车辆本身上。最近，德州仪器 (TI

智能遍布整辆汽车，从中央计算机一直延伸到最小的传感器。

在本期《创新者技术》中，我们探讨汽车智能的发展方向，包括：

•为什么未来汽车会把智能系统分布在多个层级，而非全部集中在同一模块。

•这一变革对安全性、成本和整体驾驶体验意味着什么。

过去数年，汽车的核心智能功能都部署在云端。车辆收集数据，发送到遥远的数据中心，然后等待回应。但如今，汽车赖以运行的智能正转移到车辆本身上。

最近，德州仪器 (TI) 高级副总裁兼首席技术官 Ahmad Bahai 博士在德国国际汽车电子大会上就此主题发表了演讲。他在主旨演讲中讲到，那些革新数据中心的半导体技术，现在正慢慢应用到汽车上，并说明了这会给基于该技术做开发的工程师带来哪些改变。在此视频中观看他的完整主题演讲。

Bahai 博士在国际汽车电子大会上发表了题为“重塑出行：边缘 AI 赋能下一代车辆”的演讲。

重新构想汽车的思考方式

随着高级驾驶辅助系统功能日益强大，且更高阶的自动驾驶指日可待，汽车制造商正在权衡一个重要问题：汽车的智能应存在于何处？

将所有数据发送到云端虽然能获得近乎无限的处理能力，但会耗费时间、网络容量并引发隐私问题。对于关键安全功能，这些代价是无法接受的；当汽车需要避让行人而刹车或绕开障碍物时，必须在几分之一秒内做出决策。在车内运行智能功能可以避免这些弊端，但车辆在计算方面所能投入的空间、电力和带宽终究有限。

Bahai 博士认为，我们不应将这一问题视为非此即彼的选择。相反，我们可以按层级划分工作，将每项任务与最适合处理它的位置相匹配。模型训练依旧可在算力资源充沛的云端完成，但训练得到的学习能力可下放到车载端，乃至各独立传感器本地运行。

重新思考汽车处理信息的方式

随着更多的摄像头、雷达和其他传感器以更高的分辨率运行，海量信息必须在车内快速传输并保持精确同步。这一需求将更快的车载网络和极其精准的定时推到了工程议程的首位。

解决网络和定时挑战的一种方法是将部分思考任务向外转移，交由传感器自身来处理。当雷达或摄像头能够在传输数据之前先解析部分数据时，传输的信息量就会减少，中央计算机也得以腾出资源，专注于处理单个传感器无法独立完成的决策。

未来，智能将在不同层面进行联邦式分布。如果问题与特定传感器相关，则需要在本地解决。多传感器融合类运算任务，则需要集中处理。

——Ahmad Bahai 博士，TI 高级副总裁兼首席技术官

感受方向盘背后的不同

迄今为止，这些益处大多是无形的：更快的数据传输、更轻量的网络以及更智能的路由。但分布式智能也开始改变汽车在道路上的实际驾驶体感。在智能底盘中，电子传感器、处理器和执行器取代了控制车辆长达一个世纪的机械连杆。转动方向盘变成了一个需要读取并执行操作的信号，而非需要扭动的转向柱，从而带来更平顺、更灵敏的驾驶体验。阅读《TI 技术赋能迭代智能底盘，电子化重构整车行驶逻辑与驾乘体验》了解更多信息。