自從 2016 年開始，GTC Chin就成了 NVIDIA「皮衣教主」黃仁勛每年和中國市場溝通的重要平臺。

關注科技行業(yè)的人可能都知道，NVIDIA 是從顯卡以及芯片起家。但在自動駕駛領域，NVIDIA 由于在軟件開發(fā)平臺、AI 技術、云計算以及芯片平臺等等方面的技術領先，已經(jīng)成為了一家很難繞開的頭部企業(yè)。

特別是中國市場由于自身體量巨大、「中國特色」駕駛場景的高度復雜化等等原因，因此很多廠商都把能在中國應用自動駕駛技術，作為一個重要目標。

今年，依舊穿著皮衣的老黃，也帶來了關于自動駕駛的一些新進展。

根據(jù)老黃的介紹，參加 GTC Chin的人數(shù)也從 3 年前的 2400 人增加到了今年的 6100 人。從這個角度也能看出，雖然自動駕駛的商業(yè)落地遠沒有前幾年預期的那么順利，但整個行業(yè)依然有著巨大的熱情和動力來推進這件事。

直接說重點。

新的硬件平臺

自從幾年前的 Drive PX 發(fā)布之后，NVIDIA DRIVE 自動駕駛平臺的算力就一直在快速迭代。

2015 年發(fā)布 Drive PX，算力為 2Tops，可支持 L2 級別自動駕駛需求；

2016 年發(fā)布 Drive PX2，算力達到 8Tops，可支持 L3 級別自動駕駛需求；

2017 年發(fā)布 Drive Xvier，算力可達 30Tops，可支持 L4 級別自動駕駛需求。

而今年，老黃帶來了最新一代的自動駕駛平臺 NVIDIA DRIVE AGX Orin。

NVIDIA DRIVE AGX Orin 內置了全新 Orin 系統(tǒng)級芯片，由 170 億個晶體管組成，集成了 NVIDIA 新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，每秒可運行 200 萬億次計算。根據(jù)老黃的介紹，Orin 的性能幾乎達到了上一代 Xvier 芯片的 7 倍。

Orin 可處理在自動駕駛汽車和機器人中同時運行的大量應用和深度神經(jīng)網(wǎng)絡，并且達到了 ISO 26262 ASIL-D 等系統(tǒng)安全標準，預計在 2022 年實現(xiàn) SOP。

作為一個軟件定義平臺，DRIVE AGX Orin 能夠兼容從 L2 級到 L5 級完全自動駕駛汽車開發(fā)的架構平臺，開發(fā)者任何復雜的需求都可以在這個平臺上進行測試。

另外，由于和 Xvier 采用了同樣的架構，均可通過開放的 CUDA、TensorRT API 及各類庫進行編程，因此之前使用 Xvier 平臺進行的各種開發(fā)測試的結果，都能在 Orin 平臺上實現(xiàn)延續(xù)，這對于開發(fā)的可持續(xù)性就有很好的保障。

對于自動駕駛汽車的開發(fā)來說，由于外界情況的復雜程度，因此除了對算力有很高要求之外，平臺的擴展性、可編程和軟件定義能力也至關重要。

Orin 正是為了應對這樣的需求而產生，在后續(xù)也有足夠的能力通過軟件迭代更多的功能。

NVIDIA 汽車事業(yè)部高級總監(jiān) Dnny Shpiro 告訴 GeekCr，NVIDIA DRIVE AGX Orin 平臺能夠支持開發(fā)者從 L2～L5 自動駕駛級別中的任何需求，硬件也會進行相對應的調整。例如僅在 L2 這個級別，Orin 平臺就可以提供從支持單個攝像頭到四個攝像頭的不同方案。

事實上，即便是到了 Orin 平臺 SOP 的 2022 年，L2 和 L2+級別依然會是自動駕駛商業(yè)化的主要場景。L3 以上的自動駕駛技術，在成本、政策以及應用場景等方面的限制，都注定不會有大批量的商用訂單。因此，更高級別的 Orin 硬件平臺，更多還是會應用于限定區(qū)域的自動駕駛應用或者研發(fā)測試等流程中。

因此，Orin 的架構靈活性，也能保證即便是在 L2 這個相對單一的領域，NVIDIA 也有足夠的能力去滿足主機廠和供應商不同的需求。畢竟在那個時間，國內外各種不同廠商的 L2 以及 L2+技術方案，肯定也都處在大規(guī)模量產階段。也只有這樣靈活的方案，才能讓 Orin 保證足夠的競爭力。

滴滴加入朋友圈

除了新硬件之外，老黃還宣布了和滴滴的合作，滴滴將使用 NVIDIA GPU 和其他技術開發(fā)自動駕駛和云計算解決方案。

在自動駕駛層面，滴滴將在數(shù)據(jù)中心使用 NVIDIA GPU 訓練機器學習算法，并采用 NVIDIA DRIVE 平臺為其 L4 級自動駕駛汽車提供推理能力。

作為滴滴自動駕駛 AI 處理的一部分，NVIDIA DRIVE 借助多個深度神經(jīng)網(wǎng)絡融合來自各類傳感器（攝像頭、激光雷達、雷達等）的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對汽車周圍環(huán)境 360 度全方位的理解，并規(guī)劃出安全的行駛路徑。為了訓練這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡，滴滴也將采用 NVIDIA GPU 數(shù)據(jù)中心服務器。

事實上，在從現(xiàn)場展示的一頁 PPT 來看，NVIDIA 自動駕駛業(yè)務的合作伙伴也更豐富了。在國內，除了新加入的滴滴之外，包括小鵬汽車、德賽西威、文遠知行、圖森未來、智加科技、小馬智行、美團、菜鳥、京東、四維圖新、高德地圖、百度地圖等等，都已經(jīng)在自動駕駛領域加入了 NVIDIA 的朋友圈。

開源自動駕駛汽車深度神經(jīng)網(wǎng)絡

為了提高自動駕駛模型的訓練的效率，NVIDIA 也在現(xiàn)場宣布了在 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 容器注冊上，向交通運輸行業(yè)開源 NVIDIA DRIVE 自動駕駛汽車深度神經(jīng)網(wǎng)絡。

簡單說說關于 NVIDIA DRIVE 深度神經(jīng)網(wǎng)絡對于自動駕駛開發(fā)的意義。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡能夠將原始傳感器數(shù)據(jù)轉換成對世界的深度理解，實現(xiàn)交通信號燈和交通標識檢測、目標檢測（車輛、行人、自行車）、路徑感知以及車載眼球追蹤和手勢識別等任務。

對于自動駕駛的感知、決策、控制等環(huán)節(jié)，AI 作為最關鍵的部分，核心就是由數(shù)十個深度神經(jīng)網(wǎng)絡組成的，它們可以處理冗余和不同任務，以確保精確的感知、定位和路徑規(guī)劃。

事實上，由于開發(fā)者數(shù)量巨大，NVIDIA DRIVE 在某種程度上已經(jīng)成為了汽車、卡車制造商、Robotxi 公司、軟件公司和大學所廣泛采用的自動駕駛汽車開發(fā)的行業(yè)標準。

因此，預訓練 AI 模型和訓練代碼的開源，就能讓所有的開發(fā)者通過一套 NVIDIA AI 工具，自由擴展和自定義模型，從而提高其自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)健性與能力。?

對此，老黃也表示：「AI 自動駕駛汽車是軟件定義的汽車，它必須基于大量數(shù)據(jù)集才能在全球范圍行駛。我們向自動駕駛汽車開發(fā)者開源我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，并為他們提供先進學習工具，使他們能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集對這些網(wǎng)絡進行優(yōu)化。通過這一方式，我們正在實現(xiàn)跨企業(yè)和國家/地區(qū)的共享學習，并保護數(shù)據(jù)所有權和隱私，最終加快全球自動駕駛汽車的落地?！?/p>

用于 AI 開發(fā)的先進學習工具

除了開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡之外，NVIDIA 還發(fā)布了一套工具，能夠讓開發(fā)者使用自己的數(shù)據(jù)集和目標特征集自定義并增強 NVIDIA 的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。這套工具使用主動學習、聯(lián)邦學習和遷移學習來訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡。

• 主動學習借助 AI 而不是人工管理實現(xiàn)自動數(shù)據(jù)選擇，進而提高模型精度，降低數(shù)據(jù)采集成本。
• 聯(lián)邦學習使企業(yè)能夠與其他企業(yè)一起使用分布在不同國家的多個數(shù)據(jù)集，同時保護數(shù)據(jù)隱私和企業(yè)的知識產權。
• 借助 NVIDIA 在自動駕駛汽車開發(fā)領域的大力投入，遷移學習使 NVIDIA DRIVE 客戶能夠加快開發(fā)其感知軟件，然后基于他們自己的應用和目標能力進一步開發(fā)這些網(wǎng)絡。

以上就是今年 GTC Chin中和自動駕駛有關的信息，最后說說我的感受。

無論是硬件的升級，還是更多合作伙伴、開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡以及先進的學習工具，背后都透露出同樣的信息：NVIDIA 對于自動駕駛商用的理解正在逐漸加深。

自動駕駛對技術要求非常高，同時也需要高度的協(xié)作。因此要實現(xiàn)商業(yè)化，就需要有更開放的心態(tài)來迎接不同的合作伙伴。

所以我們也見到包括傳統(tǒng)主機廠、供應商、新造車企業(yè)、地圖供應商、自動駕駛方案商、Robotxi 企業(yè)以及貨運及物流行業(yè)在內，幾乎所有可能應用自動駕駛技術的場景，背后都有 NVIDIA 的身影。

NVIDIA 能有這樣的成果，除了產品足夠優(yōu)秀之外，也需要在技術、產品形態(tài)上做到更開放，有非常強的擴展性和兼容性，這樣才能有更多合作伙伴不斷加入進來，反向推動 NVIDIA 的技術、產品進步。從過去幾年的成果來看，NVIDIA 的策略毫無疑問是成功的。

在今年的 keynote 以及媒體群訪中，老黃有一句話重復了好多遍：「The more you buy, the more you sve.」對于 NVIDIA 來說，這句話或許是「The more you open, the more you gin.」

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