概述
隨著自動駕駛技術重塑城市交通，邊緣運算已成為自駕車內部即時決策的支柱。一家開發 L4 級 自駕接駁車的全球自動駕駛解決方案供應商，面臨車載 AI 處理、散熱限制以及在各種氣候下系統可靠性方面的挑戰日益嚴峻。Premio 的VCO-6000-RPL 系列 GPU 功能的機器視覺電腦提供了 全球關鍵任務自動駕駛運作所需的性能、可擴展性和耐用性。
挑戰
- CPU 和 GPU 運算能力不足，無法即時處理多感測器資料
- 小型車輛外殼中對全尺寸高效能 GPU 擴充的支援有限
- 缺乏用於自動駕駛車輛系統的原生高速網路和 CANbus 連接
- 在極端環境溫度下，封閉的車載部署造成的熱應力
- 需要一個經認證能在全球運輸環境中安全可靠的堅固平台
解決方案
- Premio 的VCO-6000-RPL 系列 GPU 就緒機器視覺電腦
- 支援 LGA 1700 插槽上的 Intel® 第 12、13 和 14 代處理器
- 雙 10GbE 光纖網路和整合的 CANbus 介面用於車輛通訊
- 寬電壓 9–48VDC 電源輸入，帶有專用 600W GPU 電源板
- 支援擴展工作溫度的工業級散熱設計
優勢
- 自動駕駛接駁車上可靠的即時 AI 處理
- 在極端全球溫度條件下保持穩定性能
- 簡化系統整合以實現可擴展的車隊部署
公司概述
該公司為最後一哩和隨選公共交通設計並部署 L4 級 自動駕駛電動接駁車。其端到端方法涵蓋車輛工程、自動系統整合以及智慧出行生態系統的車隊營運。隨著在歐洲、北美、亞洲和中東的部署，該組織將持續在全球擴展永續自動駕駛交通。
挑戰
即時感測器處理需求
自動駕駛接駁車依賴來自攝影機、 光達、雷達和車載感測器的連續資料流。即時處理這些資訊需要大量的 CPU 和 GPU 資源，以確保安全導航和決策。現有的平台在這些工作負載下難以提供一致的性能。
車輛內 GPU 擴充限制
在車載部署 AI 工作負載需要全尺寸、高效能的 GPU，但車輛內部的空間和電力限制帶來了重大的整合挑戰。許多運算平台無法支援現代 GPU 的實體尺寸、功耗或散熱需求。這限制了在整個車隊中擴展 AI 能力的能力。
車輛原生連線需求
自動駕駛系統依賴運算、感測器和車輛子系統之間快速可靠的通訊。該平台需要原生 CANbus 支援和高速網路以 維持 確定的資料流。如果沒有這些介面，系統延遲和整合複雜性會增加。
極端熱條件
安裝在封閉式電動接駁車內，運算系統長期暴露於高內部溫度。在諸如中東和南歐等地區 運作 的車輛進一步加劇了熱應力。傳統系統在這些條件下有節流或故障的風險。
全球合規性和可靠性預期
在多個地區運作需要符合安全和工業標準。該運算平台需要滿足嚴格的認證要求，同時在行動、易受振動的環境中 保持 長期可靠性。
解決方案
GPU 就緒工業機器視覺平台
Premio 的VCO-6000-RPL 系列 被選為自動駕駛接駁車的核心車載運算平台。其堅固的結構和擴充就緒的設計允許在車輛外殼內部無縫整合。該系統為即時自動駕駛 AI 工作負載提供了穩定的基礎。
高效能 Intel® 處理架構
該系統配備 LGA 1700 插槽，支援 Intel® 第 12、13 和 14 代處理器，提供了複雜 感知 和控制演算法所需的運算空間。結合高達 64GB 的 DDR5 ECC 記憶體，確保了安全關鍵操作的確定性性能。這種處理能力使得所有部署中的 AI 推論保持一致。
支援全尺寸 GPU 並配備專用電源
該平台配備雙 PCIe Gen 4 x16 插槽和整合的 600W GPU 電源板，支援全尺寸、高效能 GPU。這使得自動駕駛接駁車可以直接在車載執行先進的視覺和感測器融合模型。結果是決策速度更快，無需依賴外部運算資源。
整合式高速網路和 CANbus
雙 10GbE 光纖網路和客製化 CANbus 介面可實現感測器、車輛控制器和車隊系統之間的可靠通訊。這些原生介面降低了系統複雜性並提高了資料輸送量。該配置確保與現有自動駕駛汽車架構的無縫整合。
耐熱和環境抗性
該系統設計可在 -25°C 至 70°C 的溫度範圍內運行，即使在惡劣的封閉車輛環境中也能保持穩定的效能。其工業級散熱設計可防止長時間高溫運行期間的節流。這種可靠性對於在全球不同氣候下部署至關重要。
優勢
一致的自動駕駛效能
即時處理確保了接駁車在不同交通和環境條件下安全靈敏的運行。
可擴展的全球部署
標準化的計算平台簡化了向新地區和車隊的擴展。
可靠的長期運作
憑藉工業認證和堅固的設計，該系統最大限度地減少了停機時間和維護費用，並得到了 Premio 位於洛杉磯的工程專業知識的支援。
結論
透過部署 Premio 的 VCO-6000-RPL 系列 GPU 就緒工業機器視覺電腦，該自動駕駛移動供應商在其自動駕駛接駁車內部實現了可靠的即時人工智慧處理。該解決方案解決了效能、散熱和整合挑戰，同時實現了可擴展的全球部署。這項合作持續支援安全、永續自動駕駛交通的發展。