Ein weiterer Ausweg für selbstfahrende Autos ist die CPU, die die Gesamtintelligenz steuert

Die Einführung der CPU hat die Entwicklung intelligenter Branchen wie Computer, PCs und Mobiltelefone vorangetrieben. Vom ersten 4004-Mikroprozessor im Jahr 1971, der den Grundstein für die Entwicklung von Personalcomputern und Systemintelligenzfunktionen legte, bis zum Intel-Prozessor nach 1989, der den Höhepunkt der Personalcomputer markierte und Computer von einer Befehlszeile in eine grafische Point-and-Click-Betriebssystemumgebung verwandelte.

Die CPU eines Mobiltelefons ist wie ein Computer, der das zentrale System des gesamten Telefons steuert. Der Kontrollzweck wird dadurch erreicht, dass die Software im Speicher ausgeführt wird und die Datenbank im Speicher zur Analyse aufgerufen wird. Qualcomm, ein bekannter Name, dominiert den Smartphone-Markt. Der neu erschienene Snapdragon 820 steht an der Spitze der CPU-Liste für Mobiltelefone und ist nur mit dem A9X von Apple und dem 8890 von Samsung vergleichbar. MTK, NVIDIA, Intel, Huawei und andere Prozessoren folgen dicht dahinter und besetzen den Großteil des Marktes für untere und mittlere Preisklassen.

Bei genauerem Hinsehen stellt man fest, dass die intelligente Hardware, die durch das mobile Internet angetrieben wird, nicht nur das Internet der Fahrzeuge und das Internet der Dinge betrifft, sondern auch eine Reihe von Chipherstellern, die hinter den Kulissen plaudern und lachen. Können Sie glauben, dass die CPU ANI steuert und ein Auto trainiert, das das Fahren lernen kann?

Ingenieure von Nvidia haben ein System entwickelt, mit dem Autos das Fahren lernen können, indem sie die Fahrer am Steuer beobachten. Dabei handelt es sich um ein GPU-basiertes System, dessen Grundprinzip darin besteht, dass sich Kamera und Computer ergänzen. Mithilfe von drei Kameras und zwei DRIVE PX-Computern werden die Bewegungen und das Verhalten des Fahrers 72 Stunden lang kontinuierlich beobachtet. Die Kameras erfassen und zeichnen die Umgebungsbedingungen und eine große Menge an Daten in 3D auf, und die GPU verfolgt und speichert diese Informationen. Anschließend werden die Daten vom maschinellen Lernsystem Torch7 analysiert und in Lernschritte zerlegt, sodass letztendlich ein autonomes Fahrsystem entsteht, das ohne Eingriff des Fahrers auskommt. Dies könnte ein weiterer Ausweg für selbstfahrende Autos in der Zukunft sein.

Dieses „Training“ wurde in mehreren Bundesstaaten der USA, bei unterschiedlichen Wetterbedingungen und zu unterschiedlichen Zeiten sowie auf einer Vielzahl von Straßentypen und -bedingungen durchgeführt. Testergebnisse zeigen, dass das System eine autonome Fahrfähigkeit von 98 bis 100 % erreichen kann. Obwohl das Auto automatisch fahren kann, erinnert das System den Fahrer daran, das Lenkrad zu übernehmen und in den Lernmodus zu wechseln, wenn die Kamera eine bisher unbekannte Situation erkennt. Die erlernten Inhalte werden dann in Echtzeit in die Cloud übertragen und in zukünftige Software-Upgrades integriert. Ähnlich wie Lernroboter wie AlphaGo kann er spontan Reaktionen auf ähnliche Situationen erlernen und aufzeichnen.

Bei genauerem Hinsehen stellt man fest, dass die intelligente Hardware, die durch das mobile Internet angetrieben wird, nicht nur das Internet der Fahrzeuge und das Internet der Dinge beeinflusst, sondern – noch wichtiger – eine Gruppe von Chipherstellern, die hinter den Kulissen plaudern und lachen. Bis heute ist die Branche weltweit von intelligenter Hardware überschwemmt und Chiplösungen haben die meisten „weichen“ Probleme gelöst, was zu einer Wiederbelebung der Forschung und Entwicklung intelligenter Geräte in verschiedenen Branchen geführt hat, mit internetfähigen intelligenten Produkten überall. Die am häufigsten verwendeten Smart-Geräte sind Autonavigationsgeräte und andere Smart-Geräte mit hohen täglichen Nutzungsraten. Unter den vielen intelligenten Geräten, die mit Navigation begannen, konzentriert sich das maßgeschneiderte Navigationssystem von Meixing auf die Interaktion zwischen Auto und Computer und erreicht eine echte Synchronisierung zwischen beiden.

Die CPU hat die meisten „weichen“ Probleme intelligenter Hardware gelöst, was zu einer Wiederbelebung der Forschung und Entwicklung intelligenter Geräte in verschiedenen Branchen geführt hat, und intelligente Produkte, die mit dem Internet verbunden werden können, sind überall zu finden. Die am häufigsten verwendeten Smart-Geräte sind Autonavigationsgeräte und andere Smart-Geräte mit hohen täglichen Nutzungsraten. Unter den vielen intelligenten Geräten, die mit Navigation begannen, konzentriert sich das maßgeschneiderte Navigationssystem von Meixing auf die Interaktion zwischen Auto und Computer und erreicht eine echte Synchronisierung zwischen beiden.

Doch wenn die Dinge außer Kontrolle geraten, gibt es oft mehr Vorteile als Nachteile. Die heutigen Chiplösungen für Smartgeräte sind im Allgemeinen einheitlich, wodurch die Schwelle für die Branche immer niedriger wird und auch die geltenden Standards gesenkt werden. Kleine Hersteller versuchen, die Zukunft ihrer Produkte durch den schnellen Konsum zu beenden, genau wie ein Virus, der im Internetzeitalter eintrifft und sich überall verbreitet. Das ist etwas, was wir nicht sehen wollen.

Daher besteht die oberste Priorität darin, die Situation der „Nichtintelligenz“ intelligenter Hardware zu durchbrechen, sodass intelligente Hardware in Zukunft nicht mehr nur eine interaktive und vernetzte Gans ist, sondern mehr Bereiche und Funktionen auf das Niveau schwacher künstlicher Intelligenz gebracht werden.

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