自动驾驶中的嵌入式 AI：实时感知与决策优化

在自动驾驶领域，嵌入式 AI 正扮演着举足轻重的角色，为实现安全、高效的自动驾驶提供核心支持。它融合了嵌入式系统的实时处理能力与人工智能的强大分析决策能力，让车辆在复杂路况下实现精准的实时感知与决策优化。

实时感知是自动驾驶的基础。车辆通过摄像头、雷达、超声波传感器等各类传感器收集周围环境信息。嵌入式 AI 利用这些传感器数据，进行实时分析。以计算机视觉技术为例，通过部署在车辆上的摄像头采集图像，运用轻量化卷积神经网络（如 MobileNet、ShuffleNet）等算法，可快速识别道路上的行人、车辆、交通标志和标线等目标物体。在复杂路况下，比如十字路口，摄像头可能同时捕捉到多辆汽车、行人以及不同的交通信号灯状态，嵌入式 AI 能迅速对这些图像数据进行处理，准确判断各目标的位置、速度和运动方向。

同时，结合毫米波雷达测量的距离和速度信息，以及超声波传感器对近距离障碍物的检测数据，多传感器融合技术进一步提升感知的准确性和可靠性。利用卡尔曼滤波等算法，将不同传感器的数据进行融合，消除单一传感器的误差和局限性，为车辆构建出一个全面、精准的周围环境模型。

决策优化则是自动驾驶的关键。基于实时感知获取的环境信息，嵌入式 AI 要做出合理、安全的驾驶决策。传统的自动驾驶决策多依赖预先设定的规则，难以应对复杂多变的实际路况。而嵌入式 AI 中的机器学习和深度学习算法，能够从大量的驾驶数据中学习不同场景下的最佳决策策略。例如，在遇到前方车辆突然刹车的情况时，嵌入式 AI 系统可通过分析自身车速、与前车距离、道路摩擦系数等数据，运用训练好的模型快速计算出最合适的刹车力度和避让路径，确保安全减速或避让，避免碰撞事故。

苏黎世研究团队提出的「LLM - MPC 混合架构」，通过在车载终端边缘部署大语言模型（LLM），并融合模型预测控制（MPC）技术，让系统在保持实时性与安全性的同时，推理速度大幅提升，为复杂环境中的决策提供了新范式。决策模块（DecisionxLLM）分析车载传感器数据，判断当前行为是否符合预期，控制模块（MPCxLLM）基于模型预测控制，接收 LLM 指令动态调整成本函数参数，实现灵活且安全的控制。

然而，要让嵌入式 AI 在自动驾驶中充分发挥作用，面临着诸多挑战。一方面，自动驾驶对计算速度和可靠性要求极高，需在极短时间内处理海量数据并做出决策，这对嵌入式系统的硬件性能提出了严峻考验。传统嵌入式设备算力有限，难以运行复杂神经网络，需要采用专用硬件，如神经网络处理器（NPU），来提升计算能力。像华为的麒麟芯片系列、英伟达的 Jetson 系列等，都集成了强大的计算单元，满足自动驾驶对算力的需求。另一方面，能耗与散热问题也不容忽视。高密度计算会导致设备发热，影响性能和稳定性，需要优化硬件架构和算法，平衡性能与功耗，如采用 ARM 架构优化技术等。同时，将云端训练的大模型压缩为轻量级版本，在保持精度的前提下，适配嵌入式设备的资源限制，也是亟待解决的问题，可通过量化、剪枝等技术来降低模型复杂度。

尽管面临挑战，但随着技术的不断进步，嵌入式 AI 在自动驾驶中的应用前景十分广阔。未来，它将不断推动自动驾驶技术向更高等级发展，让出行变得更加智能、安全和便捷。