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CES 2018盘点:哪些产品和技术最亮眼

2018年01月13日10:17 | 来源:中关村在线
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原标题:CES 2018盘点:哪些产品和技术最亮眼

  本周,CES 2018在美国拉斯维加斯如期举办。虽然经历了停电意外,但今年的CES可谓是看点颇多。除了产品端创新之外,很多前沿技术的落地也让我们对未来的科技行业发展产生了更多遐想。

  那么本届CES究竟有哪些技术和产品最亮眼呢?

CES 2018盘点:哪些产品和技术最亮眼

  ·量子计算

  今年CES最让笔者兴奋的一个技术点,无疑是量子计算技术的落地。随着计算机科学的发展,量子计算可以被看作是计算机技术的下一个革命性突破。

  量子计算充分利用部分基础物理、叠加与纠缠原理。与传统计算不同,它采用了一种极端并行的方式来解决问题。与基于晶体管并需要把数据编码成二进制数字(位)的数字计算机不一样的是,量子计算机利用量子位进行计算。这些量子位能够同时以多种状态存在,把并行进行大量计算变为可能,从而加快解析时间。从本质上说,量子计算就是并行计算的终极目标。

  从2015年开始,英特尔与学术界合作伙伴QuTech合作,加快量子计算发展。

CES 2018:英特尔带你体验数据的力量

  科再奇展示首个49量子位量子计算测试芯片

  双方的合作大大缩短了从设计到制造,直至测试的整个周期。去年10月,双方更是携手成功测试了17量子位超导计算芯片。而在今天的CES主题演讲期间,英特尔CEO科再奇展示了49量子位量子计算测试芯片,宣布向研究合作伙伴QuTech正式交付,这也是全世界首个拥有49量子位的量子计算测试芯片。

CES 2018:英特尔带你体验数据的力量

  49量子位量子计算测试芯片

  量子计算有望解决当今几乎无法攻克的难题。比如,量子计算机可以模拟自然,从而推进化学、材料科学和分子建模的研究。如参与创造一个新的催化剂来隔离二氧化碳、开发房间温度超导体,或者发现新的药物。

  可以说,量子计算有着能够增强未来高性能计算机功能的巨大潜力。

  ·自动驾驶

  CES本意是消费电子展,但是近年来自动驾驶却成为了CES的主要舞台。虽然自动驾驶技术在目前来看离消费市场还有一段距离,但未来,无人驾驶技术确实会影响消费市场。

  通过相关研究发现,自动驾驶技术的成熟,能够使得超过125万条生命将被拯救;能够节约超过157小时的通信时间;能够节约超过15000亿美元的能源成本。这就是自动驾驶技术所带来的红利。

CES 2018:英特尔带你体验数据的力量

  英特尔公司Mobileye联合创始人Amnon Shashua教授乘坐无人车登场

CES 2018:英特尔带你体验数据的力量

  车身上的摄像头

  既然谈到无人驾驶,那么就离不开摄像头捕捉技术。通过与Mobileye合作——包括计算视觉、传感、融合、地图和驾驶决策——英特尔将领先的开放计算平台及数据中心和5G通信技术整合到一起,从而提供了一个完整的“车到云”系统。

  英特尔公司Mobileye联合创始人Amnon Shashua教授认为,无人驾驶汽车十分重要的两个元素是Sensing (感知)和Mapping(高精地图:高精地图不同于导航,开发高精地图的过程及其复杂,并且还要实时更新。Mobileye既有众包数据也有压缩数据以便传输的解决方案,能达到10kb/km。配备Mobileye摄像头和芯片的车辆,就像一个数据收集者,不停地创建、更新高精地图。)。

  Mobileye的技术目前已经集成到很多ADAS汽车中,例如Ford、GM、Audi、BMW、Honda、Nissan、Hyundai等。

CES 2018:英特尔带你体验数据的力量

  整合了凌动处理器和Mobileye EyeQ5芯片的自动驾驶平台

  同时,英特尔也以自己最擅长的平台化解决方案,将汽车级英特尔凌动处理器和Mobileye EyeQ5芯片整合到最新的自动驾驶平台中,为3到5级自动驾驶提供了一个具备行业领先的可扩展性和多功能性的平台。其中,Mobileye的技术正在紧急刹车、车道保持、交通信号识别等方面大显身手。

  除了已有的技术分享之外,英特尔也公布了全新的自动驾驶平台,这个平台包含2个EyeQ5芯片以及一个凌动芯片,这一平台将会让自动驾驶离现实更进一步。

  目前,上汽集团已经成为Mobileye的最新合作伙伴。

  除了英特尔之外,英伟达近些年也是自动驾驶技术的先驱者和引领者。

CES 2018盘点:哪些产品和技术最亮眼

  DRIVE PX 2向Xavier进化

  此前英伟达推出了DRIVE PX 2车载电脑,主要用于自动驾驶。本届CES,英伟达又推出了XAVIER平台,采用与DRIVE PX 2相同架构。同时该平台由8核ARM64位CPU和512个核心的Volta架构GPU构成,每秒可执行30万亿次的深度学习计算,功耗仅为30瓦,能效相比上一代架构提升了15倍,Xavier就能够为 L3-L4 级别自动驾驶车辆提供无延迟的算力支持。

  此外,由于图像识别技术对GPU芯片的依赖性更大,而英伟达本身在GPU行业又是顶尖企业,因此在自动驾驶图像识别这一细分领域,英伟达与英特尔必将有更为深入的较量。

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(责编:闫枫、吴晓琴)

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