NVIDIA模擬系統為自駕車開創全新視野
NVIDIA持續為自動駕駛汽車應用發展工具與系統平台,並已在全球開發由汽車製造商、供應商和新創公司組成且不斷擴大的生態系。當被問到自駕車系統的現狀與所面臨的挑戰,NVIDIA自動駕駛汽車部門副總裁暨總經理Ali Kani表示:「建造一台自駕車比一般人所預想的要難多了。」
由於自駕車仍是一台汽車,這是一個非常重視安全且移動速度非常快的複雜系統,因此設計其電腦架構以及相關的機器人和人工智慧(AI)系統以確保安全是NVIDIA一直以來遇到的挑戰之一。
也因為如此,產業界需要投注更多的時間與資源來強化AI的發展,而NVIDIA的角色正是要為汽車開發商提供效能卓越且開放的自駕車系統平台。
部分 NVIDIA的客戶希望能自行開發完整的自駕車應用系統,NVIDIA為此提供針對單一系統架構下、高效能且可程式化的晶片,讓客戶可以把握時效且不浪費額外的資源,藉此開發不同的自駕車產品。
對於無法有足夠資源自行開發完整自駕車的客戶,NVIDIA亦協助他們開發自駕模組與座艙應用系統。為了提供多樣化的服務,NVIDIA建立彈性的模組化平台,讓客戶可以各取所需。
舉例來說,NVIDIA正與賓士(Mercedes Benz)合作,為將來推出的車系開發主動安全、停車和自動駕駛應用程式。除了NVIDIA DRIVE車載平台之外,Ali Kani強調,NVIDIA也為希望自行做內部AI神經網路訓練的車用客戶提供DGX AI運算平台,以及DRIVE Constellation和DRIVE Sim模擬平台,使開發人員能夠在實際部署之前,在虛擬世界中訓練和驗證自動駕駛汽車。
除此之外,許多NVIDIA的產品與技術如用於專業繪圖的GPU,也經常由汽車產業中的CAD工程師使用。NVIDIA也透過自動組態設定,使用即時光線追蹤(Ray Tracing) 的技術來開發虛擬展示室,讓汽車買家客戶可以客製他們想要的內裝。
在GTC 2021大會上,NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳分享NVIDIA協助BMW量身定製的未來工廠影片,當中就是使用Omniverse平台來設計汽車生產線。而NVIDIA的 Jarvis 對話式AI技術也已被汽車製造商採用,同時NVIDIA Maxine也能為汽車帶來車內視訊會議的服務。
談到擴展NVIDIA的模擬能力,Ali Kani強調:「NVIDIA的模擬平台對於訓練及驗證自駕車系統扮演著重要的角色,對於一個高效率的開發流程而言,模擬是必備的,因為自駕車無法經歷現實生活中的所有情境。模擬平台同時需要擴充自駕車訓練涵蓋的範疇,諸如不同的氣候與交通路況的體驗,自駕車可以透過模擬學習如何應對較少遇見的路況,甚至可以多次執行相同事故情境。」
NVIDIA在Omniverse虛擬環境中打造完整的模擬平台,這是唯一可以滿足自駕模擬訓練的需求,因為必須要有真實環境中準確影像的模擬引擎。過去的幾個月裡,NVIDIA宣布頂尖大廠Volvo正式導入DRIVE Orin單晶片,而其他汽車品牌包括蔚來汽車、理想汽車、上海汽車集團以及越南的VinFast。
至於Level 4 與Level 5的自駕系統,除了亞馬遜(Amazon)的Zoox以及其他無人計程車之外,通用汽車(GM)旗下的Cruise也透過NVIDIA的開發平台打造自駕車。卡車也是NVIDIA DRIVE平台的重要市場,目前正與圖森未來(TuSimple)、Volvo Autonomous Solutions、Plus 和Einride等領先企業密切合作。
Ali Kani 特別強調汽車製造商擁抱軟體定義策略的重要性,在傳統的汽車產業中,一旦車輛售出,車廠很難再從售出的車輛賺進更多的營收,但是借助軟體定義策略,額外的訂閱及服務恰好是提升營收的機會。
事實上,從軟體定義策略所看到的車輛價值不再只是硬體,而是軟體,汽車製造商可以透過持續更新 AI 軟體,增加新的功能與服務,藉此讓汽車變聰明以提高實質的價值。汽車製造商的營運觀點將會從賣車轉為提供汽車價值鏈的生意,這歸功於軟體更新的全新商業模式。
關在GTC 2021大會上粉墨登場的DRIVE Atlan單晶片,Ali Kani詳細的加以說明。從效能觀點而言,Atlan晶片具有1,000 TOPS,讓它成為資料中心的最佳助手。若要真正落實軟體定義,AI系統需要不斷地在整個車輛的生命週期中更新,當然也為系統本身的網路與資訊安全帶來隱憂。
對於全新Atlan晶片而言,加入次世代 CPU、GPU和BlueField DPU技術所組成的強大功能,能夠因應效能、網路與資訊安全的殷切需求,將為資料中心與自駕車系統創造驚人的價值。歡迎觀看Ali Kani於COMPUTEX 2021分享「AI 如何翻轉交通運輸業」之演講內容,您可以開啟中文字幕以更快了解Ali Kani的精采分享。
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