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在賽道上駕駛賽車就夠刺激了，現在再把驚險程度調高一個檔次：自動駕駛賽車。一輛能以驚人速度行駛、在傾斜轉彎和其他車輛間安全行駛的自動駕駛車輛，可能看起來像是一個不可能實現的壯舉。但正是這項目標促成了希臘塞薩洛尼基亞里士多德大學的學生賽車隊 Aristurtle 和強固嵌入式運算解決方案供應商 Cincoze 之間的合作夥伴關係。使用 Cincoze DS-1202 嵌入式電腦使賽車隊競爭力提升，在國際工程設計比賽 Formula Student 中脫穎而出；這項競賽提供學生一個體驗、建造及學習賽車的平台。

自動駕駛賽車的邊緣 AI

Aristurtle 車隊先前曾以電動賽車參賽。但在 2020-2021 賽季，該車隊決定開發首部自駕車（圖 1）。為了不必從頭開始重新發明輪胎，他們在上個賽季的電動車上模擬自駕賽車。

「由於我們使用團隊先前開發的車輛作為自主解決方案的基礎，因此必須確定自主管道和車輛其餘電子系統之間的軟硬體相容，盡量減少不必要且耗時的變更，」Aristurtle 自主系統校友成員 Nikos Kotarelas 表示。

一如預期，沒有複製貼上那麼簡單。Cincoze 資深行銷經理 Cindy Lin 表示，實現人類般的感知和感應是迫在眉睫的挑戰。「自駕賽車無論在賽道導航或避開障礙方面都相當仰賴感應器，」Lin 指出。「現實中可能有許多其他不可預測的因素會影響感應器的準確性，例如天候和環境狀況。」

團隊發現開發自駕軟體非常耗時，需要在許多領域具備專業知識，包括軟體工程、機器人技術、電腦視覺和人工智慧。

事實證明，在車輛上整合轉向和制動器以及處理器是數一數二的困難任務，因為根據比賽規則，自駕車輛必須可由人控制，Kotarelas 解釋道。因此，可以用來在車上安裝這些系統的空間有限。

駛向邊緣 AI 解決方案

Aristurtle 決定使用自主處理器（APU），它可從感應器和周邊裝置收集必要的資料，並執行團隊軟體所需的複雜運算，進而控制和操縱車輛。

所選的嵌入式運算解決方案必須符合連線能力、硬體效能和強固耐用等嚴苛要求。Kotarelas 表示，設計過程中消除衝擊和振動也是關鍵考量因素。

此外，團隊希望減輕學生的運算負擔，讓他們更專心研究汽車電子的整合和複雜的 AI 推斷問題。DS-1202 滿足所有要求。

「我們注意到 Cincoze 提供高品質的嵌入式電腦系統，符合我們連線能力、效能與強固耐用的標準，」Kotarelas 表示。「與 Cincoze 合作開發搭載 Intel^® Core^™ i7-9700 處理器的 DS-1202，表示我們的設計過程更加簡單，並且能在短時間內完成車輛的建構。」

「無風扇散熱設計、抗震特性和堅固的外殼確保系統在汽車環境中的運作，」Kotarelas 繼續說道。

Lin 解釋道，正是嵌入式運算系統中的 Intel 處理器，讓 Cincoze 滿足自駕賽車所需的複雜 AI 推斷和感應器資料的即時處理。

「我們的任務是提供解決方案，因應嵌入式運算中高能耗、冷卻技術、能源效率和小巧尺寸的挑戰，進而滿足 AI 運算需求，」Lin 表示。「透過這次與學生合作，Intel 增強了我們汽車客戶的信心，加快汽車專案的採用速度並縮短上市時間。」

寶貴的產學合作

隨著自駕車愈加普及，培訓有能力引領產業向正確（安全）方向邁進的工程師需求也日益增加。

Aristurtle 和 Cincoze 是相互共生的夥伴關係。他們為產業提供試駕及改善設備的機會，同時促進學生的創新。

「自動駕駛是一個全新的領域，學生必須在實作中學習 AI 並探索新方法，這有助於他們增加創新思維，」Lin 表示。由於這類合作增加了從現實世界測試案例中學習 AI 的機會，學生可加強對影像處理、AI 推斷、自動控制等各種業界關鍵學科的知識。

以這種方式為訓練有素的勞動力奠定基礎，可以推動智慧交通技術的進步。

「透過接觸 Cincoze 這樣的公司，我們可以更接近他們所代表的產業，瞭解他們擅長的行業，並得到贊助/合作的實質支持，」Kotarelas 表示。

未來的嵌入式運算會得到迅速採用。「嵌入式運算產業中數一數二的重要趨勢是整合 AI 技術，讓裝置即時執行更複雜的任務，同時維持電源效能，」Kotarelas 表示。

正如 Aristurtle 夥伴關係所展現的那樣，關鍵在於瞭解「每個問題對建立應用程式平台的需求，確保即時處理和電源效率，」Kotarelas 解釋道。無論是協助高風險手術，還是確保在賽車道上的驚心動魄的結局，這些嵌入式邊緣 AI 解決方案都可以發揮作用。
 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。