創(chuàng)新是梅賽德斯-奔馳的品牌基因。近140年來，梅賽德斯-奔馳一直以領先的科技推動著汽車行業(yè)的發(fā)展。在梅賽德斯-奔馳可預見的未來中，自動駕駛是不可或缺的重要組成部分，它將重新定義汽車的用途，不僅提高道路行駛的安全、效率和舒適性，還將把時間還給乘客，讓人們把精力放在駕駛之外的其他事情上，比如工作、休息或娛樂等。未來，自動駕駛汽車更將與城市進行交互。
要實現這一愿景，仍需攻克諸多技術挑戰(zhàn)，這其中一項關鍵是：人工智能計算（AI計算）的能效限制。舉例來說，當車輛實現L5級完全自動駕駛時，其系統(tǒng)能耗很可能會飆升至10000瓦閾值。而能耗并非唯一挑戰(zhàn)，隨著車載AI功能日益增多，能耗也將直接影響車輛續(xù)航。想象一下，若AI系統(tǒng)持續(xù)消耗3000瓦額外功率，將使整車續(xù)航減少約10%。
由此可見，在通往自動駕駛未來的路上，提升AI計算能效，至關重要。而人類其實已經擁有了一個超越L5級的“系統(tǒng)”——人類大腦。這個生物界中最智能的運算結構，可以在有限的體積和極低的能耗下，完成復雜環(huán)境下的關聯記憶、自主識別、自主學習等認知處理，其能耗僅相當于約20瓦。
那么，汽車能否也擁有像“人腦”一樣的“機器腦”，輕松應對AI和自動駕駛所帶來的龐大算力和能耗需求呢？答案是：當然可以。
早在2022年，梅賽德斯-奔馳就將受人腦啟發(fā)的全新計算技術——神經形態(tài)計算，搭載于VISION EQXX能效概念車上，助力其在真實道路環(huán)境下，實現1次充電行駛超過1200公里。由此，梅賽德斯-奔馳成為全球首個將神經形態(tài)計算技術應用于合法上路車型的汽車廠商。
近期，梅賽德斯-奔馳又宣布與加拿大滑鐵盧大學就神經形態(tài)計算領域展開科研合作。通過模擬人腦運作機制，這項技術有望顯著提升AI計算的能效與速度，開創(chuàng)計算架構的新領域。
傳統(tǒng)計算架構即馮·諾依曼架構，其核心特征是運算單元（CPU/GPU）與存儲器物理分離，信息以數字形式編碼，通過總線連接相互獨立的運算單元和存儲器。這種設計，具有一些先天短板：
?運算效率低：在執(zhí)行計算時，運算單元需要頻繁地從內存中讀取和寫入數據，而存儲與運算單元之間的帶寬有限，導致數據傳輸速度地限制，即構成了“馮·諾依曼瓶頸”，即便CPU的計算能力再強大，也要等數據傳送完畢才能計算，就像螞蟻搬家一樣，螞蟻們本可以快速搬運食物，但巢穴入口太窄只能排隊進出。面對傳感器矩陣愈加龐大的輔助駕駛系統(tǒng)、運算需求越來越大的人工智能應用，這一瓶頸將極大限制運算效率。
?運行耗能高：傳統(tǒng)計算架構的另一大弊端，在于耗能。馮·諾依曼架構的結構決定了，即使輸入的數據是0，系統(tǒng)也會進行完整計算，這就造成了極大的能耗。更重要的是，存儲器訪問操作比實際計算過程消耗更多能耗。而且，隨著自動駕駛等級的不斷提升，能耗也將呈指數級增長。
神經形態(tài)計算的核心就是模擬人腦的運作機制，信息不以數字形式編碼，而是通過模仿神經元和突觸產生“脈沖信號”來傳遞信息。只在需要時才“點亮”相關區(qū)域，這種“按需激活”的機制，既打消了傳統(tǒng)計算架構運算慢的劣勢，又從根本上突破了耗能高且持續(xù)耗能的限制。神經元與突觸在物理上是共位集成的，這意味著脈沖神經網絡的信息，無需從存儲器中反復讀取。這一創(chuàng)新的計算架構，具備兩大特點：
?能夠并行處理信息：不同于傳統(tǒng)計算架構必須按順序執(zhí)行，神經形態(tài)計算可以并行計算，就像人腦能同時處理視覺、聽覺等多感官信息一樣，大幅提升計算速度。
?“有張有弛”的低能耗計算方式：神經形態(tài)計算只有在接收到信息時才會觸發(fā)計算，其他時間“靜默休眠”，這使得數據處理能耗得到顯著降低。
如果說傳統(tǒng)計算架構像一臺持續(xù)全速運轉的機器，那么神經形態(tài)計算則如同“智能變頻”系統(tǒng)，這種“不做無用功”的高效率特性，尤其適合解決自動駕駛領域面臨的“算力與功耗不可兼得”的難題：
?高能效，有助于節(jié)省電車的能源消耗：自動駕駛系統(tǒng)中數據處理所需的能耗相比現有系統(tǒng)減少90%，比如可將控制復雜自動駕駛功能原本需要的3000瓦運算功耗，降低至僅需300瓦。
?更快的處理速度和低延遲，也意味著汽車在危險情況下，可以更快地做出反應，從而提高安全性：例如，安全系統(tǒng)可以更好地識別交通標志、車道和其他道路使用者，甚至在視線不佳的情況下也能更快地做出反應。而且，其效率比現有系統(tǒng)高出10倍；此外，使用神經形態(tài)相機進行車內監(jiān)控也有優(yōu)勢：不同于傳統(tǒng)相機拍攝、分析一幅完整的圖像，神經形態(tài)相機只針對少數高亮度像素的變化（這種變化被稱為“事件”，因此神經形態(tài)相機也被稱為“事件相機”）進行信息提取。這一過程非?？焖伲舆t極小。這意味著系統(tǒng)可以對駕駛員的疲勞狀態(tài)（如眨眼動作）做出快速反應。
?神經形態(tài)計算作為一種全新的計算方式，為算法開辟了解決方案空間，從而帶來全新的創(chuàng)新解決方案。
對于如何抵達自動駕駛的明天，前行之路上仍具無數想象；神經形態(tài)計算，讓這一美好的愿景，離走入現實又更近一步。
作為“汽車發(fā)明者”和科技創(chuàng)新的先驅，梅賽德斯-奔馳始終以前瞻布局探索前沿科技，為未來汽車行業(yè)的發(fā)展鋪平道路。亦如卡爾?奔馳所言，“對發(fā)明的熱愛，永不止息”。
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