為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」?
為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」?

因為無人駕駛汽車,新加坡的道路正在變得「熱鬧」起來。

自今年8月份開始,新創公司nuTonomy開始在新加坡試測試無人駕駛計程車,受邀的用戶可直接透過叫車軟體Grab進行預約體驗——這是全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。

nuTonomy 擁有麻省理工學院(MIT)的團隊背景,專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案,目前他們在新加坡擁有 6 輛基於三菱 i-MiEV/雷諾 ZOE 改裝的測試車輛。

與此同時,新加坡南洋理工大學在政府的支持下,已經開始了無人駕駛公交車的研發。著名的汽車零件供應商德爾福不久前也宣布,將在新加坡開展無人駕駛汽車的道路測試。

「新加坡」最近一年頻頻出現在和無人駕駛相關的報導中,憑藉合理的城市規劃和在「數位交通」上的投入,這個國土面積只有700多平方公里的亞洲國家正在成為無人駕駛發展中不可或缺的一部分。

無人駕駛汽車仍然是「弱勢群體」

在每一篇關於無人駕駛的文章下,似乎都能找到「在中國肯定沒戲」的言論。確實,當下的無人駕駛技術還不足以應對複雜的交通環境和各種人為因素,因此大多數廠商都選在高速或相對封閉的道路環境下進行測試。

新加坡是典型的「城市國家」,其城市規劃是亞洲乃至全球的「典範」。這樣可控的道路環境對於正在從「實驗場」走向真實道路的無人駕駛汽車來說是很有吸引力的。無人駕駛技術的提升需要「有效里程」的累積,但肯定不是在擁堵路段。

雖然人口密度比北京要大的多,但新加坡的交通擁擠卻遠沒有前者那麼嚴重。新加坡推行公路電子收費系統(ERP)已經超過了10年,它透過向行駛在擁堵路段的司機徵收「過路費」來控制車流量,是一種行之有效的「治堵」手段。

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圖/ Shutterstock

另外根據極客公園曾在新加坡工作4年的同事介紹,新加坡的公共交通網絡非常完善(路平、車次多、票價便宜),而且城市規劃非常合理,與生活相關的基礎設施和交通的配合比較好。

當然,他也著重提到了二點,「大家在路上比較遵守交通規則,交通法規也很嚴苛」。

現階段,無人駕駛汽車需要透過大量的路測來學習人類的駕駛行為,它們在道路上仍然是「弱勢群體」。前段時間沃爾沃甚至揚言要對自己的無人駕駛測試車輛進行偽裝,以避免被其他司機「欺負」。在這樣的情況下,更加友好的道路和人文環境是很有益的。

或許5年後無人駕駛技術可以成熟到應付各個國家的城市交通,但現在新加坡就是一個現成的選項。

汽車和基礎設施的「溝通」很重要

外媒engadget在最近一篇關於新加坡的報導中這樣評價:這座島嶼就像是一個活的實驗室,擁有測試各項試新技術的「土壤」。

其實在兩年前,新加坡政府就提出了Smart Nation(智慧國)的規劃,希望透過數位基礎設施的建設來提升整個國家的競爭力。遍布城市傳感器將把人、建築和汽車連接在一起,城市數據通過高速網絡會匯集到統一的平台上(Virtual Singapore),透過處理、分析後動態調整基礎設施(例如智慧紅綠燈)。

V2I(Vehicle-to-Infrastructure)是無人駕駛技術重要的組成部分,汽車和基礎設施的「溝通」將能大大提升行駛的效率和安全性,新加坡在這方面顯然走在了最前方。

另外,「網速快」也是新加坡的一張名片,其高速光纖到戶(FTTH)網絡的建設在全球都名列前茅。在 World Economic Forum(WEF)評選的「網絡就緒指數」中,新加坡位居第一。

根據英特爾的預測,到了2020年,每輛無人駕駛汽車將產生每秒1GB和每天4TB的數據量,這將遠超現在汽車所能產生的數據量級。汽車的處理性能需要不斷提升,也對網絡帶寬施加了更大壓力。網速將成為新加坡所能提供的「隱形福利」。

新技術的推動也離不開政府決策者的支持。之前極客公園在文章《盤點| 無人駕駛的「加州正規軍」》中說過,美國的加州是最早開始嚴肅對待無人駕駛技術的地區之一——加州車輛管理局(DMV)已經頒布了19張測試牌照用於規範無人駕駛相關的研究。

新加坡政府對於無人駕駛的態度也是比較開放的。2014年新加坡便成立了專門委員會用於管理無人駕駛汽車,而新加坡陸路交通管理局(LTA)已經積極地和多家無人駕駛公司展開了合作。

如果說政策法規是無人駕駛發展的第一道門檻,那友好的道路測試環境將是接下來更為重要的推動要素。手握這麼多優勢,相信未來在新加坡能看到越來越多的無人駕駛測試車輛。

當然,推廣新興的技術也會帶來一些挑戰。前不久一輛nuTonomy的測試車在變換車道時與一輛貨車相撞,所幸沒有造成人員傷亡。類似的事故未來可能還會出現,但新加坡距離全球首個擁有無人駕駛計程車的國家會越來越近。

本文授權轉載自:極客公園

關鍵字: #自動駕駛
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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