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正版新书]智能驾驶与计算架构杨聪,程智锋 主编 编9787111787143
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前言
第1章 智能驾驶计算概述
1.1 智能驾驶…001
1.1.1 智能座舱…001
1.1.2 自动驾驶…003
1.1.3 辅助驾驶…006
1.1.4 智能泊车…009
1.2 智能驾驶计算…013
1.2.1 智能计算…013
1.2.2 逻辑计算…016
1.2.3 混合计算…018
练习题…021
第2章 智能驾驶计算架构
2.1 计算架构分类…023
2.1.1 核心模块…024
2.1.2 标准范式…024
2.1.3 产业协作…025
2.2 核心计算架构…030
2.2.1 芯片架构…030
2.2.2 硬件架构…033
2.2.3 软件架构…042
2.2.4 云端架构…049
2.2.5 算法架构…052
2.3 关键计算性能指标…062
2.3.1 性能指标演化…062
2.3.2 常见性能指标…065
2.3.3 性能评价方法…068
练习题…071
第3章 智能驾驶计算芯片
3.1 芯片技术的演化与发展…073
3.2 计算芯片分类…078
3.3 计算芯片架构…084
3.3.1 典型SoC架构…084
3.3.2 向量计算单元…086
3.3.3 编程模型…088
3.3.4 指令集…090
3.3.5 架构演进…094
3.3.6 架构示例:存算一体…099
3.4 计算芯片设计…102
3.4.1 软硬件协同设计…103
3.4.2 互联与存储设计…107
3.4.3 计算芯片安全设计…108
练习题…110
第4章 智能驾驶硬件平台
4.1 智能驾驶基础硬件平台…112
4.1.1 硬件单元…112
4.1.2 硬件平台基础架构…133
4.2 硬件平台设计方案…137
4.2.1 自动驾驶等级划分…137
4.2.2 不同等级下的硬件设计方案…140
4.2.3 典型硬件设计方案示例…140
4.3 硬件平台设计规范…145
4.3.1 异构硬件总体设计…146
4.3.2 域控制器硬件安全要求…148
4.3.3 域控制器安全架构设计…152
4.4 案例:典型计算平台…154
4.4.1 特斯拉Hardware计算平台…155
4.4.2 英伟达Drive PX系列平台…157
4.4.3 Mobileye EyeQ系列…158
练习题…160
第5章 智能驾驶软件平台
5.1 软件平台分类…162
5.1.1 智能驾驶开发模式…162
5.1.2 软件平台分类…165
5.2 嵌入式底层软件…166
5.2.1 智能驾驶操作系统…167
5.2.2 智能驾驶系统常见的驱动…172
5.2.3 智能驾驶系统常见固件…175
5.2.4 BSP关键技术…177
5.2.5 功能安全…183
5.3 算法工具链…190
5.3.1 芯片算法工具链概述…190
5.3.2 模型压缩及编译原理…192
5.3.3 统一异构计算架构…200
5.3.4 算子约束…204
5.3.5 训练后量化(PTQ)实践…205
5.3.6 量化感知训练(QAT)实践…213
5.3.7 模型部署与推理…227
5.4 智能驾驶应用开发套件…236
练习题…242
第6章 智能驾驶云端平台
6.1 云端平台架构…244
6.1.1 基础设施平台…246
6.1.2 自动驾驶中台…250
6.1.3 云端计算芯片…255
6.1.4 车云协同架构…258
6.2 数据闭环…262
6.2.1 数据闭环概述…262
6.2.2 数据闭环云端平台…262
6.2.3 数据闭环案例分析…272
6.2.4 数据闭环发展与挑战…273
6.3 云端开发流程…275
6.3.1 数据采集与存储…275
6.3.2 数据处理和管理…278
6.3.3 数据标注…283
6.3.4 模型训练与评测…284
6.3.5 测评仿真…289
6.3.6 问题分析与筛选…292
6.4 面向智能驾驶的数字孪生…293
练习题…295
第7章 端到端算法架构
7.1 端到端概述…296
7.2 端到端自动驾驶概念…301
7.3 端到端自动驾驶架构…303
7.3.1 商业实践…304
7.3.2 UniAD…306
7.3.3 VAD…307
7.3.4 SparseDrive…308
7.3.5 PARA-Drive…310
7.4 端到端自动驾驶开发…312
7.4.1 模型设计…313
7.4.2 模仿学习…313
7.4.3 强化学习…316
7.4.4 数据工程…317
7.4.5 辅助监督…318
7.4.6 地图与导航使用…319
7.5 端到端自动驾驶测试…320
7.5.1 开环测试…320
7.5.2 闭环测试…321
7.6 端到端自动驾驶的局限与发展…322
7.6.1 端到端自动驾驶局限性…322
7.6.2 端到端自动驾驶未来发展…324
练习题…326
第8章 智能计算架构2.0
8.1 软件1.0与2.0…328
8.2 软硬协同进化…332
8.2.1 应用驱动底层…333
8.2.2 底层驱动上层…337
8.3 案例:数据驱动下的架构演化…338
8.3.1 编译器2.0…338
8.3.2 硬件2.0…340
练习题…340
第9章 智能驾驶开放生态
9.1 智能驾驶生态…342
9.2 生态架构…345
练习题…349
参考文献
杨聪,苏州大学未来科学与工程学院副教授,主要从事智能驾驶、计算机视觉等领域的研究工作。
程智锋,清华大学硕士,先后担任某头部智驾公司技术及生态等团队负责人,主要从事泛机器人操作系统及软硬架构方面的技术与生态工作。
1.体系化构建知识框架,填补新工科教学空白。本书是国内稀缺的、系统阐述智能驾驶“大脑”与“小脑”——计算架构的教材。它从智能驾驶场景与计算任务入手,自上而下地剖析了计算芯片、算法架构、硬件平台、软件平台、云端平台及端到端算法落地的完整技术栈。内容编排逻辑严密,由浅入深,完美契合车辆工程、智慧交通等新工科专业的知识体系需求,为师生和初学者提供了一个清晰、完整的知识地图,有效解决了该领域知识零散、缺乏系统教材的痛点。
2. 源自产业一线,兼具理论深度与实战“干货”。本书由地平线等头部企业的资深工程师与高校学者联袂打造,融入了大量来自量产车型和车规级芯片开发的第一手经验。书中不仅阐释了基本原理,更分享了宝贵的真实架构案例与“失败记录”,并详细介绍了模型压缩、量化部署等核心工具链的实践方法。这种“理实结合”的编写思路,能让读者在掌握理论的同时,洞悉工业界的真实挑战与解决方案,极具实践指导价值。
3. 紧扣技术前沿,洞察行业未来发展趋势。本书绝敏锐地捕捉并深入探讨了当前行业最炙手可热的两大前沿方向:“基于数据驱动的智能计算架构2.0”(软硬件协同设计)和“端到端自动驾驶算法架构”。这些内容代表了智能驾驶技术发展的全新范式,使读者不仅能理解当下的技术状态,更能把握未来的演进方向,具有很强的前瞻性。
4. 配套资源丰富,打造立体化学习体验。为帮助读者更好地消化吸收,本书提供了强大的配套学习资源。通过机械工业出版社的天工讲堂和地平线开发者论坛,读者可以获取配套的在线课程视频、课件、代码乃至在线试题系统。极大地便利了教师的课堂教学与学生的自主学习,有助于将抽象的理论知识转化为具体的分析与动手能力。
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