Qualcomm, der dominierende Anbieter von Mobilfunkmodem-Chips, versucht nun, den Markt für Autofahrer zu erobern. Bei einer Messe für Unterhaltungselektronik am Montag kündigte Qualcomm seine Snapdragon Ride-Plattform an, die Chips aus den Mobilprodukten von Qualcomm zum Fahren verwendet.
Es mag seltsam erscheinen, dass ein Smartphone-Chiphersteller am Autofahren beteiligt ist, aber tatsächlich sind viele Technologien in beiden Produkten gleich. Qualcomm nutzt seine mobilen Chips seit langem, um auf dem Markt Fuß zu fassen, und zwar nicht nur bei Smartphones, sondern bei allen Technologien, die sie verwenden. Smartphone-Hersteller kaufen Qualcomm Snapdragon-Chips, die einen ARM-basierten Prozessor, einen Modem-Chip und verschiedene Zusatzchips enthalten.
In den letzten Jahren haben Qualcomm und andere Hersteller mobiler Chips damit begonnen, immer leistungsfähigere Grafikprozessoren und spezielle Chips mit künstlicher Intelligenz in ihre Produkte aufzunehmen - dies ist die Grundlage für die Entwicklung von Automobilsoftware, die auf maschinellem Lernen basiert. Daher ist die Einführung des neuen SoC, der (wie in der Qualcomm-Pressemitteilung angegeben) Hochleistungs-Multi-Core-Prozessoren, energieeffiziente künstliche Intelligenz und Computer Vision Engines, branchenführende Grafikbeschleuniger, umfasst, kein so großer Sprung für Qualcomm.
Insider unterteilen die selbstfahrende Technologie in der Regel in zwei Ebenen. Einige Unternehmen arbeiten an der Schaffung von Systemen mit vollem Eigenantrieb, die ohne menschliches Eingreifen funktionieren können - obwohl es sich derzeit hauptsächlich um Prototypen handelt, deren Sicherheit von Menschen kontrolliert wird. Hinzu kommen moderne Fahrerassistenzsysteme (ADAS). Sie sind für das Fahren unter eingeschränkten Bedingungen - meistens auf Autobahnen - und nur unter der Aufsicht einer Person ausgelegt. Die meisten großen Autohersteller liefern bereits ADAS-Systeme aus und werden mit der Zeit immer ausgefeilter.
Laut Qualcomm umfasst die Snapdragon Ride-Plattform weit mehr als nur Hardware. Die Plattform wird mit plattformübergreifender Software, Betriebssystemen und Treibern für die Chips geliefert. Darüber hinaus wird Qualcomm Software zur Lokalisierung, Wahrnehmung und Vorhersage des Fahrzeugverhaltens anbieten. Dies sind drei Schlüsselelemente in jedem autonomen Fahrsystem.
Qualcomm sagt, es zielt zunächst auf den ADAS-Markt ab. Das Unternehmen behauptet, dass sein neues System 30 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) bereitstellen kann und dafür weniger Strom benötigt als konkurrierende Chips. Laut Qualcomm sollen auch leistungsstärkere Systeme auf den Markt gebracht werden, die 130 Billionen Operationen pro Sekunde ausführen können und sich für Anwendungen zum vollautonomen Fahren eignen.
Niedriger Stromverbrauch wird voraussichtlich eines der Verkaufsargumente von Qualcomm sein. Der Energieverbrauch ist offensichtlich ein wichtiges Merkmal mobiler Geräte, da Kunden erwarten, dass die Geräte den ganzen Tag ohne zusätzliches Aufladen funktionieren. Das Leistungsbudget an Bord eines laufenden Autos ist nicht so begrenzt, aber der Energieverbrauch ist immer noch sehr wichtig. Wenn Qualcomm genügend Rechenleistung bereitstellen kann, um einige der in der mobilen Welt entwickelten energieeffizienten Technologien einzusetzen, kann das Unternehmen den Autoherstellern eine attraktive Plattform bieten.
Qualcomm-Konkurrenten - vor allem Nvidia und die von Intel Mobileye - stehen jedoch nicht still. Nvidia hat seit langem enorme Mengen an Rechenleistung für seine herkömmlichen Grafikkarten bereitgestellt, die gut positioniert sind, um den computerhungrigen Markt für autonomes Fahren zu bedienen.
Die Ankündigung von Qualcomm enthält eine ungenaue Erklärung, dass sie mit GM auf ADAS-Systemen zusammenarbeiten werden. Bisher wird jedoch nicht erwähnt, dass GM in bestimmten Fahrzeugen Chips verwendet. Laut Qualcomm wollen sie im Jahr 2023 Snapdragon Ride-Chips im Automobilbau einführen.
Vorteile von Snapdragon Ride
- Integrierte Transportsicherheitssuite mit zuverlässigem Betriebssystem und Hypervisoren
- Sicherheitssysteme verschiedener Unternehmen, einschließlich Adaptive AUTOSAR
- Optimierte Bibliotheken mit Grundfunktionen für Computer-Vision-Systeme, Signalverarbeitung, Standard-Arithmetik-Bibliotheken
- KI-Tools für heterogene Computersysteme
- Umfassende Softwarefunktionen für das Fahren auf der Strecke, einschließlich Wahrnehmung und Planung
- VEPP (Qualcomm Vision Enhanced Precise Positioning) - kostengünstige Lokalisierungslösung
- Software und Hardware für den Testprozess
- Datenmanagement-Tools zur intelligenten Datenerfassung und automatisierten Annotation
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