[中国,上海,2021年4月18日] 在2021年上海国际车展前夕,华为重磅发布了全新一代智能驾驶计算平台MDC 810,它是业界目前最大算力的智能驾驶计算平台,目前已具备量产能力。华为MDC 810,稠密算力高达400 TOPS,达到ASIL D功能安全要求,搭载智能驾驶平台软件MDC Core(含智能驾驶操作系统AOS、VOS),配套完善工具链,可满足拥堵跟车(TJP)、高速巡航(HWP)、自动泊车(AVP)等高级别自动驾驶应用场景所需。
华为MDC产品部总经理李振亚发布MDC 810
华为智能汽车解决方案BU MDC产品部总经理李振亚表示:“当前,智能驾驶产业节奏明显加快,已经到了量产冲刺阶段。华为MDC坚持平台化标准化理念,通过持续资源投入与研发创新,突破硬件工程、软件工程及安全工程等量产难题。华为MDC,为业界打造最强的专业智能驾驶计算平台,加速智能驾驶汽车量产落地。”
智能驾驶计算平台突破量产难题,是一个复杂的系统工程,需要克服硬件工程、软件工程、安全工程等诸多挑战,才能真正把底层技术实力转化为工程量产能力。在硬件工程上,要实现防尘防水、防凝露、抗电磁干扰等能力;在软件工程上,作为集中式计算平台,需考虑底层硬件资源的隔离与共享,将平台级的确定性低时延做到最优;在安全工程上,除了满足ASIL D确定性功能安全外,还要对预期功能安全SOTIF有所考虑,同时结合华为公司多年网络安全经验的积累,构建全面的网络安全架构与防护能力。一般来说,智能驾驶计算平台真正达到量产状态,业界平均需要2~3年时间。
MDC自2018年首款产品面世以来,一直在持续积累量产能力。在平台设计之初,严格遵从车规级要求;在平台开发与验证阶段,在实验室完成了200多项DV测试,并实地完成了夏测冬测;在性能调优上,从芯片、平台、OS、算子、AP/CP多个层次进行了深度优化,平台级时延达到业界领先水平。在功能安全与网络安全上,构建从底层硬件安全、平台安全、接入安全、应用安全等多层次、立体式的安全防护架构与能力。
作为专业的智能驾驶计算平台,华为MDC采用“统一硬件架构,一套软件平台,系列化产品”的研发规划。华为MDC系列产品(MDC 210/MDC 300F/MDC 610/MDC 810),基于领先的基础平台与安全架构,提供48~400+ TOPS的弹性算力与丰富的传感器接口,配套持续升级的平台软件MDC Core(含AOS、VOS等),前向兼容长期平滑演进,保护客户历史投资与持续能力积累,覆盖L2+~L5级别自动驾驶的乘用车、商用车、作业车等不同应用场景。
作为智能驾驶产业的重要参与者与推动者,华为MDC一直秉承“平台化标准化”的开放发展战略,并将自己定位为:产业发展的发动机,上下游整合的催化器,智能驾驶产业的黑土地。我们积极与产业界的传感器、执行器、应用算法等生态合作伙伴深入合作,打造传感器生态圈、执行器生态圈以及智能驾驶软件应用生态圈。华为MDC通过开放的计算平台,聚众智成合力,携手伙伴一起加速智能驾驶产业生态的构建,迈入智能驾驶量产新阶段。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。