2022 年的时候，飞驰狠狠地秀了一把肌肉：一辆 VISION EQXX 能效看法车已毕了 1 次充电行驶卓越 1200 公里，它当先建设的有计划是续航达到 1000 公里（1 度电跑 10 公里），最终在德国斯图加特到北安普敦郡银石赛谈上，跑出了 1 度电跑接近 12.1 公里的能效收获，即用 100 度电跑出了 1207 公里的续航收获。

客岁它又创造了百公里能耗仅 7.4 度电的新记录。

当东谈主们把视力放在它的能效推崇时，其实飞驰 VISION EQXX 还搭载了另一种操办景色「神经景色操办」，飞驰也成为众人首个将神经景色操办本事应用于正当起程车型的汽车厂商，其时飞驰暗示，这个本事不错助力 VISION EQXX 在信得过谈路环境下，已毕并超越飞驰定下的续航能效有计划。

为什么自动驾驶需要「神经景色操办」？

最近飞驰又再行拿起了这个本事，况且暗示照旧和与加拿大滑铁卢大学就神经景色操办限度张开科研配合。

不论是咱们当下使用的电脑、手机、智高腕表，以及智能汽车，它们的操办架构皆属于经典的冯 · 诺依曼架构，这个架构的操办单位和存储单位是分裂的，比如咱们在看电脑和手机成就的时候，总会看 CPU 和 GPU 是什么型号，核心数目和主频若干，内存和存储有多大，再紧密少量，会看内存的带宽，存储的读写速率等等。

▲   冯 · 诺依曼架构

这是因为在冯 · 诺依曼架构内部，信息是以数字编码体式，时常是二进制，通过总线聚集相互独处的运算单位和存储器，进行信息输入和操办终局输出。

这就像一家大型餐厅，食材需要东谈主力从仓库里输送到后厨雪柜，后厨从雪柜里拿出来加工好摆盘收场，通过传菜员事业员送到消费者餐桌上，这个经由不行中断，否则坐在餐桌上的消费者就得饿肚子。

冯 · 诺依曼架构出现了数十年，如今照旧畸形锻练，在大多半场景内部，咱们并未以为它失当，当作消费者，咱们也很少因为这个架构而「饿肚子」，这是因为当今的游戏、视频还有办公软件的诡计，是凭据现存硬件的性能瓶颈而诡计的，五六年前游戏开发者不会去开发光学跟踪游戏，因为英伟达其时还莫得发布这个本事。

更早之前的影视从业者也不会制作 8K 视频，因为从拍摄开采，到解码芯片还有播放开采皆莫得准备好。

照旧以大型餐厅例如，因为处理经由长，工序复杂，客户需求各样，就需要储备各式食材，遴聘名厨，培训事业员，作念各式职责，资本崇高，东谈主员复杂，上班时刻还很久，最终消费者消费的价钱也未低廉。

这即是冯 · 诺依曼架构的短板，最光显的，即是它的操办效果偏低（仓库太远，雪柜满了，厨师请假，事业员偷懒，后厨门太窄了等等皆会影响上菜效果）和运转能耗偏高（东谈主多，惩办难，参预资本高）。

天然全讯娱乐网娱乐网，冯 · 诺依曼架构的所长在于精准和通用操办，就像好的餐厅能作念的菜技俩百出，况且样样可口。

可是，要是有个主顾稀奇爱吃扬州炒饭，况且只吃扬州炒饭，那么他天然也不错每一顿去上头的大餐厅，不外对于主顾来说，这个糜费就太高了。

这个「扬州炒饭」不错是当下的 AI 操办，大要更紧密一些，是汽车援助驾驶和自动驾驶的操办。

凭据飞驰给出的数据，要是是链接使用冯 · 诺依曼架构作念智能驾驶的操办，现时 L2 级别的援助驾驶，能耗在 70-100W 之间，这对于动辄几十度上百度的新动力电板来说包袱不算大，运转一天也就 1 度电云尔。

可是到了 L4 高等自动驾驶阶段，这个能耗就可能达到 1000W —— 3000W 的进度，这将大大缩短汽车的续航里程。

天然，咱们不错寄但愿于半导体制程工艺的高出，电板本事的高出等等，可是咱们需要认识的是，从 L2 到 L4 智能驾驶等第之间能耗递加是十倍数十倍的加多，而半导体工艺带来的能耗缩短，往往是个位数两位数百分比的速率。

是以，业界就但愿有新的操办景色来特意针对自动驾驶这个场景，这即是前边提到的「神经景色操办」。

前边说了，冯 · 诺依曼架构的所长在于重逻辑的精准和通用操办，但效果低功耗大，那么「神经景色操办」即是长于模式识别、感知、学习、自符合，况且能耗很低。

在智能驾驶本事进入到了端到端期间，依靠大模子，尤其需要视觉言语大模子参与进来的时候，模式识别、感知、学习和自符合的需求也越来越大，因而，「神经景色操办」就渐渐被飞驰和业界所嗜好，成为已毕高等第自动驾驶的但愿本事。

▲   Akida 神经景色操办 IP 架构

具体到飞驰，他们是和加州东谈主工智能企业 BrainChip 配合，开发出基于 BrainChip 公司 Akida 神经景色系统级芯片的硬件和软件系统，并集成在了 VISION EQXX 看法车里。

从五级能耗到一级能耗，「神经景色操办」为什么不错更省电更安全？

轻便来讲，「神经景色操办」即是效法东谈主脑的机制来进行操办，东谈主脑（在不路怒的情况下）当作一种自动驾驶操办开采，有着高性能粗劣耗的优点，一般功耗惟一 20W，百公里消耗两个馒头云尔。

从东谈主脑的运作机制来说，在驾驶的情况下，天然传感器（眼睛和耳朵）一直职责，眼不雅六路耳听八方，但东谈主脑并不是一直紧绷，而是会凭据外界环境动态改变运转景色，在尽是大货车的拥堵路段，东谈主脑天然弥留一些，而在空旷平坦视线豁达的高速路上，东谈主也会减弱一些。

更科学少量的说法是，东谈主脑的信息传递如实依赖于神经元之间的脉冲信号和突触的化学传递，这种机制组成了神经系统的基础通讯神志。况且这种机制是事件驱动的，比如视网膜里的畅通敏锐神经节细胞只在检测到畅通时披发脉冲。

飞驰在其本事先容著作内部说：

神经景色操办的核心即是模拟东谈主脑的运作机制，信息不以数字体式编码，而是通过效法神经元和突触产生「脉冲信号」来传递信息。只在需要时才「点亮」关系区域，这种「按需激活」的机制，既捣毁了传统操办架构运算慢的缺欠，又从根柢上冲破了耗能高且捏续耗能的为止。神经元与突触在物理上是共位集成的，意味着脉冲神经网罗的信息，无需从存储器中反复读取。

东谈主脑这种时而减弱时而紧绷的预防力机制，也不错比方成「变频空调」，空调早期，即是一个功率运转到低，在设定温度下全力作念启停折返，涓滴不计议省电，一张五级能耗的贴纸讲解它的竭力和坚捏。

奢睿的变频空调会在环境温度高，开机初期的时候加大制冷功率，在温度到达设定值之后减少功率，主要作念守护欣忭温度之用，不仅省电，而且温度波动小，体感上更欣忭。

肖似的，神经景色操办惟一在接受到信息时才会触发操办，其他时刻处于睡觉景色，这使得数据处理能耗赢得显赫缩短。

到此，咱们不错追念一下神经景色操办的一些特色：存储和操办交融，异步事件驱动而不是规章请示实验，擅长模式识别、感知、学习和自符合，同期能耗低。

在飞驰的官网上，飞驰记录一系列对于神经景色操办的配合和进展：

梅赛德斯 - 飞驰与滑铁卢大学签署了关注备忘录，配合开展神经景色操办限度的商讨。该商讨的要点是开发高等驾驶援助系统的算法。通过模拟东谈主脑功能，神经景色操办不错显赫提高东谈主工智能操办才调，使其速率更快、更节能。在保捏车辆续航里程的同期，安全系统不错更好地检测交通记号、车谈和物体，即使在能见度较低的情况下也能作念出更快的反应。与现存系统比拟，神经景色操办有望将自动驾驶数据处理所需的能耗缩短 90%。与滑铁卢大学的配合是对梅赛德斯 - 飞驰在神经景色操办限度一系列现存商讨配合的补充，其中一个要点是自动驾驶的神经景色端到端学习。

梅赛德斯 - 飞驰正与配结伙伴共同评估怎样欺诈神经景色操办来优化自动驾驶系统中雷达数据的处理。

梅赛德斯 - 飞驰还一直与卡尔斯鲁厄应用本事大学配合，这项职责的核心是神经景色录像头，也称为基于事件的录像头。

这一系列的职责，除了有望把 L4 级别的自动驾驶系统功耗缩短到 300W 除外，更遑急的作用也在于安全。

因为基础本事旨趣的原因，「神经景色操办」有着更快的处理速率和低蔓延，这不光是依靠操办核心完成，也依赖于前边说到的「基于事件的录像头（神经景色相机）」。

传统相机拍摄和分析图像，是去分析一整张好意思满的图像，像素越多信息也就越多，但同期需要的算力和功耗也越大，而神经景色相机则针对图像中少数高亮度像素的变化（这种变化即是「事件」）进行信息索取，这个过程比逐帧分析整张图像要更快，蔓延也小的多，因而更利于安全。

天然，在 VISION EQXX 能效看法车里，神经景色操办主要作用的限度是提高车内语音叫醒速率（反馈速率从 200 毫秒降至 20 毫秒），以及优化东谈主机交互，用在智能驾驶限度还有段距离，比较当今才 L2 阶段。