想象一下用智能手机一键召唤无人驾驶汽车: 基于DRIVE Pegasus AI超级计算机的全自动驾驶汽车将开启新的 '移动即服务' 时代.
只要在智能手机上按一下按键就能出发了. 戴姆勒, 博世和NVIDIA已联手合作, 致力于让全自动无人驾驶车辆能够行驶于城市街道中. 该合作将不仅仅是对驾驶方式的变革.
虽然全球十亿辆汽车每年行驶总里程达 10 万亿英里, 但这些车辆大部分时间都处于闲置状态, 且停车时占用着宝贵的地面空间. 在行驶途中, 它们也经常被困在拥堵的道路上. 移动性服务将解决这些困扰城市地区的问题, 释放潜力并彻底改变我们的出行方式.
在全球范围内, 我们看到优步, Lyft, 滴滴和Ola等公司在迅速采用新的移动服务. 但有限的可用司机人数可能会限制其持续增长.
而无人驾驶汽车能够成为解决之道——它们配备大量传感器, 由极其节能的超级计算机提供支持, 并运行能够用作虚拟驾驶员的 AI 软件.
7月11日, 戴姆勒, 博世和NVIDIA宣布展开合作, 致力于推动汽车业内人士所称的L4和L5自动驾驶的发展——即能够自主驾驶的汽车.
基于自动驾驶汽车的移动性服务有很多优势. 这些融入了AI的汽车将改善交通流量, 增强安全性, 并提供更好的移动服务. 此外, 分析师预测, 乘坐随叫随到的无人驾驶汽车的费用将仅为每英里 17 美分. 上班族将能够在车行途中展开工作, 挽回每年价值约 990 亿美元的生产力损失.
在提高运输便利性的同时也能降低成本, 这种能力本身就蕴藏着巨大的机遇. 毕马威表示, 至2030年, 无人驾驶汽车和服务将发展为价值1万亿美元的产业.
为把握机遇, 知名汽车品牌需要将最新技术融入其当前工作中. 我们的AV计算平台NVIDIA DRIVE 将帮助他们将这些技术突破与其自身架构相结合——包括深度学习, 传感器融合, 图像识别, 云计算等.
我们与戴姆勒和博世的合作将充分发挥各自优势. NVIDIA 在AI和自动驾驶平台方面处于领先地位. 博世是全球最大的一级汽车供应商, 拥有硬件和系统方面的专业知识. 梅赛德斯- 奔驰的母公司戴姆勒带来了整车领域的专业知识, 且其全球化品牌称得上安全与质量的代名词.
实现道路智能
我们共同应对巨大挑战. 面对行人, 自行车骑行者, 交通信号灯和其他车辆, 即使是优秀的人类驾驶员, 在行驶于拥挤不堪的城市街道时也会备感压力.
在这种混乱, 非结构化的环境中, 对计算能力的需求与日剧增. 博世表示, 仅一台摄像头每公里就能生成 100 千兆字节的数据.
现在想象一下全自动车辆或自动驾驶出租车, 其车身周围有一套配备高分辨率摄像头, 激光雷达和雷达的传感器, 它们能够远距离感知物体. 与此同时, 它们还将与各种专门用于在各类条件下观察颜色, 测量距离, 以及检测运动的传感器相结合. 这些系统所造就的多样性水平以提高安全性, 并提供冗余以在发生故障时提供备份. 然而, 这些大量的信息需要在几乎瞬间内被多层神经网络破译, 处理并投入使用.
NVIDIA DRIVE 可提供高性能, 以同时运行各种深度神经网络, 进而保证车辆在城市环境中安全行 驶.
要想同时运行数十种复杂算法, 需要极高的计算性能, 才能在几毫秒内即作出执行, 以便汽车能够安全舒适地行驶.
戴姆勒和博世选择 DRIVE Pegasus
NVIDIA DRIVE Pegasus 是专为自动驾驶汽车设计的 AI 超级计算机, 可提供 320 TOPS(每秒数万亿次操作)的性能, 以处理这些多样化和冗余的算法. 它只有车牌大小, 性能却相当于六台同时运转的桌面工作站.
这是有史以来最节能的超级计算机——执行一万亿次操作仅消耗一瓦. 通过最大限度地减少能源消耗, 我们就得以扩展操作范围.
Pegasus 的架构设计旨在确保安全性和高性能. 这种车规级的, 功能安全的生产解决方案使用两个 NVIDIA Xavier 系统级芯片和两个专为 AI 和视觉处理而设计的下一代 GPU. 这款联合设计的硬件及软件平台在历史上首次达到了 ASIL-D ISO 26262 标准的要求, 这是业界最高水平的汽车功能安全性. 即使检测到故障, 系统仍能运行.
从车到云端
NVIDIA AV 解决方案超越了传统汽车的功能. 采用面向数据中心的 NVIDIA DGX AI 超级计算机训练深度神经网络, 使车辆能够提供超人的感知水平. 全新 DGX-2 具有 2 petaflops 的性能, 其进行深度学习训练所需的时间, 空间, 能源和成本远远低于 CPU 服务器.
在基于 GPU 的强大服务器上完成训练之后, NVIDIA DRIVE Constellation AV 模拟器就可用于对最终放置在车辆内部的完整软件 '堆栈' 进行测试和验证. 这种高性能的软件堆栈涵盖了自动驾驶汽车行驶的各个方面, 从对象检测, 深度学习和计算机视觉, 到地图本地化和路径规划, 一切都在 DRIVE Pegasus 上运行.
在未来几年, DRIVE Pegasus 将在助力汽车制造商满足激增的需求方面发挥关键作用. 市场调研公司 IHS Markit 表示, 至 2040 年, '移动即服务' 行业将采购超过 1000 万辆汽车, 远高于 2017 年的 30 万辆.
'与博世和戴姆勒的合作表明, NVIDIA DRIVE Pegasus 架构满足了汽车制造商在应对自动驾驶挑战时的关键需求, ' IHS Markit 人工智能高级研究总监 Luca De Ambroggi 指出, 'NVIDIA 将 AI 硬件, 软件, 集成平台以及仿真和验证工具相结合, 为 AV 开发创造了更多价值. '
蓬勃发展的 '移动即服务' 生态系统
NVIDIA DRIVE 生态系统在自动驾驶的所有领域持续扩展, 从自动驾驶出租车, 货车, 到运载车辆, 目前已有超过 370 家公司采用了 DRIVE 平台. 如今, 我们与戴姆勒和博世的合作将创造出创新的无人驾驶车辆和服务, 不仅仅将优化城市街道, 更将为我们的生活带来变革.