從游戲到人工智能 英偉達如何實現自動駕駛

Nvidia在加利福尼亞州圣塔克拉拉的新總部由內而外是三角形的。走進寬敞的建筑，從地面到天花板的尖銳角度將寬敞的開放空間隔開，并與自然光線透過三角形的天窗泛光燈相映成趣。

該建筑被稱為“奮進號”(Endeavor)，這是一家在圖形技術領域處于領先地位超過25年的公司的合適名稱。英偉達的圖形處理單元(GPU)具有強大的大腦功能，可激發(fā)PC游戲市場的發(fā)展，并從此重新定義了計算機圖形。三角形向這些根表示敬意：早期的3D圖形由三角形組成。

“在Nvidia，我們一直在不斷突破界限，一直在尋求解決最棘手的問題，”汽車高級總監(jiān)Danny Shapiro說。從特效和計算機輔助設計到虛擬現實，幾乎沒有一個行業(yè)因公司的技術而發(fā)生革命。最新的是運輸。

每秒數百億億次操作

這種關系始于二十年前，當時汽車制造商首次使用Nvidia的計算機輔助設計工具來更快地創(chuàng)建新的設計概念。然后，隨著過去十年中消費電子產品的飛速發(fā)展，汽車制造商開始要求Nvidia幫助實現駕駛艙的現代化。其GPU技術用于將復雜的圖形用戶界面和觸摸屏引入車載信息系統。

如今，英偉達正利用其在加速計算和人工智能領域的領先知識，進一步開發(fā)汽車的內部功能，以開發(fā)自動駕駛汽車的大腦。Nvidia的技術非常適合這項工作。影音的攝像機，雷達和傳感器會生成大量需要實時處理的數據。每秒需要進行數百萬億次操作-每兩小時大約需要TB的信息。

“我們正在努力以AI大腦代替駕駛員;我們必須訓練大腦來接收傳感器數據，理解它并比任何人更快，更準確地做出決策。” Shapiro說。“這也許是世界上最復雜的計算挑戰(zhàn)之一。借助Nvidia Drive，我們能夠分析所有這些信息。我們強大的處理器可以更好地完成這項任務。”

如今，道路上已經有自動駕駛汽車，但由于需要人類安全駕駛，因此它們并不是完全自動駕駛的。在將駕駛員卸下之前，無人駕駛汽車必須證明其比人類駕駛的汽車安全得多。“要達到這一點，我們還有很多事情要做。例如，我們必須訓練該軟件，以便它不僅可以檢測到要過馬路的行人，還可以檢測到該行人是否分心并且沒有看到汽車。” Shapiro說。安全是我們的重中之重。我們專注于的一切都圍繞著它進行。”

培訓和測試AI軟件需要花費時間，這就是Nvidia開發(fā)基于云的仿真平臺Drive Constellation的原因，以幫助加快流程。它使您可以在虛擬環(huán)境中不斷地在各種場景中行駛數百萬英里。這是測試和驗證有一天要接管的大腦的有效方法，然后才可以在實際道路上進行測試。

夏皮羅說：“我們相信下一代運輸是自主的。”“優(yōu)勢是巨大的。自動駕駛汽車將使我們的道路更加安全，并減少擁堵。Nvidia正在與幾乎所有汽車和卡車制造商以及所有傳感器和地圖繪制公司合作，以使我們與汽車，卡車，穿梭車和公共汽車以及農業(yè)和工程車輛相通。那個自治的未來。

如今，英偉達已經是一家成熟的技術巨頭，但它仍然像一家初創(chuàng)公司一樣敏捷。夏皮羅說：“在硅谷，我們一直在努力做以前從未做過的事情。”“我們能夠預見變革并快速重塑自我是我們成功的基礎。”