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      透過(guò)量子計(jì)算來(lái)看未來(lái)自動(dòng)駕駛

      瀏覽次數(shù):1065 發(fā)布日期:2019-12-06

      近日,有消息表示,Google 率先實(shí)現(xiàn)Quantum supremacy。毫無(wú)疑問(wèn),這會(huì)是量子計(jì)算領(lǐng)域里程碑式的新聞。

      圖1

      那么,Quantum supremacy是什么?這項(xiàng)技術(shù)對(duì)汽車(chē)未來(lái)發(fā)展有何幫助?我們逐一來(lái)看。

      概念層面

      所謂的Quantum supremacy,直譯為量子霸權(quán),一般指的是量子計(jì)算在某一個(gè)問(wèn)題上,可以解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)不能解決的問(wèn)題或者是比經(jīng)典計(jì)算機(jī)有顯著的加速(一般是指數(shù)加速)。

      圖2

      用人話來(lái)說(shuō)便是,量子霸權(quán)有著完勝傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的頂級(jí)計(jì)算能力,但是直到現(xiàn)在,我們的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基本上仍采用與該領(lǐng)域出現(xiàn)之初相同的硬件架構(gòu)。

      那為什么量子霸權(quán)卻有著頂級(jí)的性能呢?

      圖3

      在宇宙和物質(zhì)的原子和亞原子層面上,有些方面對(duì)人類來(lái)說(shuō)似乎有些神秘,普通物理學(xué)很難解釋。因此,我們有了一個(gè)新研究領(lǐng)域——量子力學(xué)。

      圖4

      量子力學(xué)提供的一些理論確實(shí)解釋了在粒子和亞粒子水平上發(fā)生的不尋常行為。例如,當(dāng)粒子之間相距較遠(yuǎn)時(shí),它們似乎可以以某種方式相互連接,但卻沒(méi)有明顯的理由說(shuō)明為什么不同的粒子之間能夠相互連接。一般來(lái)說(shuō),這被稱為量子糾纏。

      圖5

      對(duì)于計(jì)算機(jī),人們認(rèn)為可以利用量子方法來(lái)構(gòu)造比特和字節(jié),即內(nèi)存組件,并有可能極大地提高計(jì)算機(jī)的內(nèi)存能力。又由于這會(huì)是一種與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同的構(gòu)造,因此被稱為量子計(jì)算,單位是“qubit”(量子位,除了處于“ 0” 態(tài)或“ 1” 態(tài)外,還可處于疊加態(tài))。

      圖6

      量子位有點(diǎn)類似于二進(jìn)位制信息單位比特,只不過(guò)被加速了。因此它們本質(zhì)上要更快,比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快得多。另一個(gè)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)早期的相似之處是,現(xiàn)階段建造一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)非常昂貴、體積也比較大,還需要大量的冷卻,而且它只有少量的量子位。

      自動(dòng)駕駛層面

      扯了這么多概念的東西,我們說(shuō)回汽車(chē)。

      圖7

      我們都知道,現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛汽車(chē),其實(shí)并不能做到完全自動(dòng)駕駛,也就是L4級(jí)以上的自動(dòng)駕駛。而這項(xiàng)技術(shù)的瓶頸,除了對(duì) V2X 的依賴之外, 最底層的技術(shù)其實(shí)就是對(duì)算力的要求,這一點(diǎn)也正是量子計(jì)算所能做到的。

      圖8

      自動(dòng)駕駛汽車(chē)將擁有OTA技術(shù),從云端獲取機(jī)載AI系統(tǒng)更新,并將自動(dòng)駕駛汽車(chē)收集的數(shù)據(jù)傳送回去。正是在云計(jì)算中,量子計(jì)算機(jī)的超高速運(yùn)轉(zhuǎn)能力就凸顯出來(lái),成為協(xié)助自動(dòng)駕駛汽車(chē)的有力幫手。

      圖9

      只不過(guò),現(xiàn)在的量子計(jì)算還處于早期版本,錯(cuò)誤率很高。如何處理和減少量子位的系統(tǒng)錯(cuò)誤率(通常被稱為量子噪聲問(wèn)題)一直是研究的焦點(diǎn)。總的來(lái)說(shuō),云量子計(jì)算機(jī)可以用無(wú)數(shù)種方式協(xié)助自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

      圖10

      例如,我們知道自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的AI系統(tǒng)可以根據(jù)收集的道路數(shù)據(jù)分析,不時(shí)進(jìn)行更新;接下來(lái),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)的形式,AI系統(tǒng)在云計(jì)算中得到增強(qiáng)、在模擬道路數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試;然后當(dāng)一切準(zhǔn)備就緒時(shí),就會(huì)將其推送給自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

      圖11

      ML/DL在云端的計(jì)算工作量可能非常大,對(duì)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō),會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算周期,運(yùn)營(yíng)成本會(huì)很高。從車(chē)輛的角度來(lái)說(shuō),這意味著機(jī)載AI系統(tǒng)獲得更新需要時(shí)間。

      圖12

      如果,在云端用量子計(jì)算機(jī)參與AI增強(qiáng)任務(wù)的話,其巨大的速度優(yōu)勢(shì)或許能夠生成一種經(jīng)過(guò)修正的AI,進(jìn)而更快地推送給整個(gè)自動(dòng)駕駛車(chē)隊(duì)。除此之外,在云中使用量子計(jì)算機(jī)的另一個(gè)潛力是讓它進(jìn)行汽車(chē)交通調(diào)度和交通管理。

      再說(shuō)回剛才介紹的 V2X 技術(shù)。

      圖13

      一旦智慧城市的概念落實(shí)之后,自動(dòng)駕駛汽車(chē)將會(huì)面臨巨大的數(shù)據(jù)考驗(yàn),除了通過(guò)V2V(車(chē)對(duì)車(chē))和V2I(車(chē)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施)進(jìn)行電子通信外,它們還可能與一個(gè)“主”交通管理系統(tǒng)進(jìn)行交互,該系統(tǒng)將試圖使成千上萬(wàn)輛汽車(chē)的流量保持平衡。

      進(jìn)行流量管理的計(jì)算工作量可能相當(dāng)大,因此云量子計(jì)算機(jī)就能發(fā)揮其作用。量子計(jì)算機(jī)的車(chē)載AI可以在云中咨詢,得到一個(gè)額外的“意見(jiàn)”。

      圖14

      當(dāng)然,如果你試圖單獨(dú)依靠量子計(jì)算機(jī)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行遠(yuǎn)程操控,那么勸你還是打消這個(gè)念頭。因?yàn)闊o(wú)論是讓人類遠(yuǎn)程駕駛還是量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行同樣的操作,只要涉及乘客的遠(yuǎn)程相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全來(lái)說(shuō)都不是什么好事兒。

      圖15

      寫(xiě)在后面

      其實(shí),在現(xiàn)階段來(lái)談量子計(jì)算,并不是一個(gè)很好的時(shí)間,因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域正處于剛剛起步階段。我們并不否認(rèn)了量子計(jì)算機(jī)對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)而言所能達(dá)到的高度,但我們也沒(méi)有必要過(guò)早的去對(duì)量子計(jì)算機(jī)充滿想象或擔(dān)憂。

      來(lái)源:騰訊汽車(chē)

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