據外媒報道，弗勞恩霍夫集成電路研究所（Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS，簡稱Fraunhofer IIS）正與KI-FLEX項目的合作伙伴聯合開發軟件可編程和重構的硬件平臺，使用AI方法處理傳感器數據，幫助測量車輛位置并確定車輛環境，確保自動駕駛的安全性和可靠性。

（圖片來源：newmobility）

自動駕駛需要對車載激光傳感器、攝像頭和雷達傳感器的數據進行快速、可靠的處理與融合，以使車輛持續獲取實際交通狀況的準確圖像，從而確定自身在環境中的位置，并在不同的駕駛情況下做出正確決策。處理這些數據非常復雜，需要AI方法確保道路安全。為此，KI-FLEX項目致力于開發強大的硬件平臺和相關軟件框架，其用于傳感器信號處理和傳感器數據融合的算法主要基于神經網絡，能夠確定車輛的準確位置和環境。

單個傳感器的相關性和可用性取決于交通狀況、天氣和光照條件。為此，該平臺被設計成軟件可編程和重構硬件，其傳感器評估算法可以根據不斷變化的駕駛條件進行切換，使車輛在單個傳感器損壞或故障時，仍然能夠靈活響應。

此外，該項目組將開發合適的方法和工具，確保所用AI算法及其交互的功能安全，即使算法在車輛行駛過程中進行了重組。該硬件平臺的計算資源會根據負載，進行動態分配，以便有效執行所有算法和重組。

該平臺是神經形態硬件領域的一項新發展，其功能受人類大腦啟發，經過專門設計和優化，以有效利用神經網絡。該項目還考慮到，雖然汽車行業的產品周期較長，但AI算法正在迅速發展。因此，項目伙伴正致力于開發硬件平臺，能夠快速、輕松地適應機器學習領域的新軟件和硬件需求。

為此，研究人員使用可靈活編程的多核深度學習加速器，其形式是一款專門開發的芯片（專用集成電路，簡稱ASIC）。與傳統的多用途處理器（CPU）或圖形處理單元（GPU）相比，此種ASIC有助于降低成本和功耗。總而言之，該項目在推動自動駕駛發展方面發揮著重要作用。

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