不扔“核弹”谈量产,英伟达发布Autopilot L2+自动驾驶解决方案

  2019-01-10 12:12:18 交通标志 租车   82

英伟达已经找到了自己在自动驾驶领域的独特作用:以AI赋能,借助GPU的算力挖掘平台在感知定位决策上的能力。

在自动驾驶这个话题被行业内外炒到热度顶点的时候,大家对它的关注也在渐渐回归理性。而之所以寻求驾驶员从“人”到“车”的转变,归根结底是在道路安全上求变,所以实现完全的无人驾驶其实对提升行车安全并非唯一的途径,人工智能的介入完全有能力改变目前的现状。

英伟达作为一家以GPU芯片入场的科技公司,最开始的发布会常常喜欢扔出一枚枚“核弹”般具备超级算力的图形处理器。这种“密集扫荡式”的打法对人工智能在自动驾驶领域应用初期有着得天独厚的优势:海量数据支撑的模型训练以及算法快速迭代的要求逼迫着GPU的运算能力必须要不断增长。

随着产品目标的改变,我们会发现英伟达现有的自动驾驶业务主线在朝着「推理」的方向演进:更加注重可实现功能的区分,围绕GPU搭建的自动驾驶平台产品不断推陈出新,与主机厂和Tier 1的目标越来越契合…这其中最关键的变化在于,英伟达所有的产品技术战略似乎都在围绕着「量产」和「商业化」的关键词进行。

在2019年CES国际消费电子展开幕前夕,英伟达率先发布了DRIVE AutoPilot,一套具备商业化落地能力、计划2020年量产的L2+自动驾驶解决方案。该平台基于英伟达SoC DRIVE AGX Xavier以及DRIVE软件打造,首次集成了英伟达DRIVE AV自动驾驶以及DRIVE IX智能经验的能力。它属于NVIDIA DRIVE平台的一部分,同样有着开放和可灵活配置的特性。

值得一提的是,DRIVE Autopilot的发布弥补了英伟达在全系自动驾驶平台产品阵列布局的缺口,结合此前发布的面向L5级无人出租车应用场景的AGX Pegasus,可以有效覆盖更多目标客户,形成有竞争力的商业化产品梯队。

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绝大多数的ADAS系统使用的是低运算能力的标准汽车电控单元。尽管可以实现AEB自动紧急刹车这样的功能,但这些处理器无法捕捉到每一个可能需要刹车的场景,同时主机厂也无法在车内对这些控制单元实现后续升级。

对NVIDIA DRIVE Autopilot而言,它搭载的AGX Xavier处理器能够实现30万亿次/每秒的浮点运算,耗能只有30瓦(约为一个白炽灯泡的一半)。这样的算力和效率意味着能为车辆提供更多的主动安全功能,车辆能够并行运行支撑环境监测不同的深度神经网络,将车身周围存在的各种险情鉴别并及时作出应对。

此外,DRIVE AGX Xavier还将英伟达的DRIVE软件用于物体监测以及交通信号灯和道路标志的识别。作为一款开放的平台,开发者可以选择全部或者部分使用DRIVE软件的堆栈,当然它也能够通过OTA的方式得到持续升级。

在今年的CES上,英伟达同期发布了8.0版本的DRIVE软件套件。它在一个安装包里集成了性能更强的感知、视觉和地图能力,不仅使自动驾驶相关功能更胜一筹同时还提升了基于AI的车内用户体验功能。这里的增强包含了车内和车外两部分。开发者可以同时获得汽车传感器以及驾驶员监控系统的高清视觉成像数据,借助AR增强现实技术,系统将为开发者提供自动驾驶大脑感知、决策以及执行层面的数据可视化。

值得一提的是,DRIVE软件还包含有DRIVE IX。这套智能体验平台实现的是驾驶员监控和车内视觉可视化的功能。而有了基于AI的驾驶员监控系统,系统能够保证驾驶员注意力始终集中在道路上,一旦出现分心或者疲劳驾驶的情况,系统即可通过警报甚至驾驶干预的情况确保危险不会发生。

不知道大家还记得2017年CES英伟达的发布内容吗?当时老黄提出了一个CO-PILOT的概念,也就是所谓「人工智能副驾驶」。工作状态中的CO-PILOT可以做到“眼观六路耳听八方”。通过综合外部传感器搜集的诸多数据,及时为驾驶员提供实用信息提醒。当然,CO-PILOT还具备「面部识别」、「头部动作追踪」、「视线监测」、「唇语解读」四大主要特征。比如进行车内个性化设置以及驾驶员监控等功能。目前来看,显然英伟达已经将CO-PILOT的概念固化成了DRIVE IX这样的体验平台,并集成至庞大的DRIVE软件套件中,构成了DRIVE系列平台中十分关键的OS操作系统部分。

关键的「地图」问题

英伟达在本届CES上的重磅发布除面向商业化量产目标的DRIVE Autopilot之外,主打全球化、规模化量产的地图工具—DRIVE Localization同样值得说道说道。

得益于英伟达GPU产品的算力以及遍布全球的DRIVE平台的图商合作伙伴,DRIVE Localization能够使自动驾驶汽车在全世界内借助高精度地图以及大规模量产的传感器实现厘米级定位。而要做到定位准确的关键在于,该平台通过将车身周围环境中的语义地标与高精度地图中的信息进行比对的方式来获得车辆的实时位置。

此外,由于使用了可大规模量产的传感器,使得该平台成本低廉,可用于私家车的升级。DRIVE Localization通过一个前置摄像头、一个GNSS接收器,一个惯导以及车辆自带的速度计来搜集数据。而Xavier的高带宽传感器采集和处理通道使得经过优化的深度神经网络能够实时分析数据并在不同天气、光照条件下对道路环境中的语义地标(道路边缘、交通标志、围栏等)进行监测。

之后DRIVE Localization的软件单元开始发挥作用。它会在这些处理过的传感器数据上覆盖一层第三方的地图,并行对比成千上万个数据点以获得最精确的定位和方向信息。这样的操作意味着需要大量并行计算的能力,而Xavier的存在与DRIVE Localization功能的实现密不可分。

尽管Xavier的存在使得DRIVE Localization的实时运行能力得到很大的提高,但显然自动驾驶汽车的高精度定位需要在任何场合进行。基于此,英伟达投入大量的精力来搭建地图合作伙伴网络。目前已经加入英伟达DRIVE平台生态的图商有百度、HERE、四维图新、TomTom和Zenrin,这些合作伙伴的存在使得搭载了英伟达DRIVE自动驾驶平台的汽车能够在全世界获得高精度定位的能力。

据悉,英伟达还在努力通过推广DRIVE平台的地图格式来进一步拓宽地图生态网络。它允许任何图商转换成该格式直接使用DRIVE Localization的高精度定位能力,以便为该系统未来功能的演化奠定基础。

最后说到英伟达DRIVE Autopilot的车身定位问题,该平台还提供了一种全新的个人地图功能,叫做「My Route」。它能够自动记忆你之前的行驶路线。在高精度地图无法使用的情况下自动规划出一条自动驾驶路线。这个功能意味着点到点的自动驾驶将率先成为现实。

L2+→L5,合作伙伴首秀成果

如果说英伟达这套DRIVE Autopilot系统有什么特别的地方,那肯定是它的AI赋能。同时单一的架构也意味着它能够很轻松地通过升级来实现更高阶段自动驾驶的能力。据车云了解,DRIVE AGX Xavier可以升级至Pegasus,而后者能够提供320万亿次/每秒的浮点运算能力,架构只需要进行微调即可。

值得一提的是,英伟达DRIVE平台生态系统中已经有合作伙伴率先使用该平台打造出了类似的自动驾驶系统。

采埃孚同样在今年CES开幕前夕发布了ZF ProAI可扩展自动驾驶解决方案。它提供了一个模块硬件概念单元以及开放的软件架构,计划于今年量产。该平台是基于英伟达DRIVE Xavier处理器以及DRIVE软件套件来打造的,可实现从L2+到L5级自动驾驶功能。不过采埃孚新推出的ProAI Robothink是基于DRIVE AGX Pegasus打造的。

采埃孚ProAI自动驾驶解决方案平台采埃孚ProAI自动驾驶解决方案平台

而另一家顶级汽车供应商大陆集团则宣布推出一款量产水平的自动驾驶架构。这套同样定位L2+的系统使用了大陆集团自主研发的雷达、激光雷达、摄像头以及ADCU自动驾驶控制单元,由NVIDIA DRIVE平台提供底层技术支持,预计将在2020年量产上市。

去年十月,沃尔沃汽车也表示其正在开发基于DRIVE AGX Xavier处理器的L2+自动驾驶系统,计划在其2018年之后上市的车型中搭载使用。

车云小结

从2017年CES发布会上奠定了「平台化」产品的基调,英伟达近一两年逐渐转变了之前的战略思路,一方面在寻求高性能超算平台车规化的同时,另一方面也在积极搭建更开放、更成熟、更具扩展能力的自动驾驶解决方案。

从这次发布的NVIDIA DRIVE Autopilot不难看出,英伟达给予其「商业化量产」的定位,说明这家借助芯片入场的科技公司,已经找到了自己作为自动驾驶生态链公司存在的独特作用:以AI赋能,借助GPU的算力挖掘平台在感知、定位、决策上的能力。同时通过打造开放的平台吸引更多的合作伙伴加入,进一步提升整个系统的可扩展性、可兼容性,使其能够在全球获得广泛的市场份额。

英伟达的自动驾驶技术研发生态系统已经极具规模,和OEM主机厂、以及零部件供应商、世界几大主要地图服务供应商的合作,打通整个自动驾驶汽车上下游供应链是一方面,AI 汽车超算平台能够提供的整体、定制化、可扩展的解决方案,想必这是英伟达对客户而言最大的价值所在。

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