照亮自动驾驶汽车的未来之路
作者：Allison Kleber
任何开过车的人都知道反应时间是至关重要的。人类的感官系统需要完全投入，不仅是为了指导车辆的运动，而且是为了对道路和周围环境中不断变化的条件和潜在危险做出即时反应。所有这些集中注意力和反应会让一个人筋疲力尽，如果你曾经发现自己在长途驾驶后筋疲力尽，或者在恶劣的天气条件下航行，你就会知道。波士顿人在经历了东北风之后想要在城市里四处走走，他们当然会有同感。
当司机不是人类而是一台电脑时，情况也是如此；也就是说，处理所有的感官数据需要大量的能量，但与此同时，它必须几乎在瞬间完成。当你的手机或仪表盘GPS滞后时，你可能会面临需要调整路线以选择不同出口的不便，但在避免与另一辆车或行人发生潜在碰撞时，类似滞后时间的后果要高得多。
自动驾驶汽车（AVs）——更广为人知的名字是自动驾驶汽车——预计将在未来十年普及，但技术障碍挡在这一预测和现实之间。为了安全运行，自动驾驶系统必须依赖于来自各种传感器的综合数据，包括雷达、激光雷达、摄像头和各种其他驾驶辅助设备。为了处理如此庞大的数据阵列来指导飞行器，每秒必须执行数万亿次计算。现有的自动驾驶系统使用的基于晶体管的计算机消耗了大量的电力，限制了车辆的行驶范围。然而，为了达到我们未来自动驾驶所必需的操作和安全标准，需要更多的传感器和更强的处理能力。目前可用的系统无法支持这种增加的能源成本。
为了解决这个关键问题，波士顿大学、哈佛大学约翰a保尔森工程与应用科学学院和Lightmatter的澳门威尼斯人注册网站研究人员合作开发了一种新的混合系统，可以解决处理能力、低延迟和能源效率的三重挑战：光电计算（EPiC）系统，建立在光子计算机芯片（用光计算的芯片）发展的最新成就之上。光子芯片比传统的电子计算机芯片消耗的能量少得多，每秒可以计算约tera次运算。
在MicroE4AI（微电子技术支持人工智能）项目下的480万美元IARPA（智能高级澳门威尼斯人注册网站研究项目活动）拨款的支持下，这个多机构团队提议开发一种新的EPiC AV系统，该系统将利用光子学和电子学的优势；前者用于执行大型矩阵向量计算，而电子计算用于非线性运算和存储。该系统将与自动驾驶传感器完全集成，能够满足感知、绘图和规划需求，同时克服当前纯电子自动驾驶系统的功率和性能限制。
欧洲经委会的Ajay Joshi教授将领导波士顿大学的团队，与Lightmatter团队负责人Darius Bunandar博士和哈佛大学SEAS教授Vijay Janapa Reddi合作。该项目的目标是建立一个可工作的EPiC人工智能系统，该系统将被完全安装并用于自动驾驶一辆越野车——这可能只是第一代自动驾驶汽车的一部分，这些汽车的大部分“思考”都是通过光来完成的，而且更安全、更高效。