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智能汽車的快速發(fā)展正在深刻改變?nèi)藗兊某鲂猩睢TS多人關(guān)注的智能汽車,往往聚焦于車內(nèi)智能座艙、輔助駕駛算法和硬件性能,但這只是智能汽車龐大生態(tài)體系中的一部分。
近日,在德國慕尼黑舉辦的國際汽車及智慧出行博覽會(huì)(IAA Mobility)上,NVIDIA 汽車事業(yè)部副總裁 Ali Kani 發(fā)表了“從云端到車端:引領(lǐng)安全、AI 定義的未來出行” 的主題演講,從全局視角揭示了智能汽車的創(chuàng)新發(fā)展路線。演講指出,智能汽車變革不僅體現(xiàn)在車載算力的提升,更涵蓋車廠數(shù)字化、云端 AI 訓(xùn)練、仿真測(cè)試與車載部署的端到端閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)。
智能汽車從“馬力”驅(qū)動(dòng)來到了“算力”驅(qū)動(dòng)的時(shí)代。過去,汽車的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于發(fā)動(dòng)機(jī)排量和機(jī)械性能,如今則轉(zhuǎn)向依賴車載計(jì)算平臺(tái)的算力及 AI 模型性能與安全。智能汽車制造正從機(jī)械制造蛻變?yōu)檐浖x的復(fù)雜系統(tǒng),汽車的“制造”不僅發(fā)生在工廠車間,更在龐大的數(shù)據(jù)中心和云端進(jìn)行。
在這一轉(zhuǎn)變過程中,主機(jī)廠面臨多重挑戰(zhàn):
- 海量數(shù)據(jù)的高效處理:智能汽車每天產(chǎn)生龐大的傳感器和環(huán)境數(shù)據(jù),如何快速、安全地處理,成為主機(jī)廠必須解決的核心問題。
- 復(fù)雜 AI 模型訓(xùn)練:為了實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)和安全的輔助駕駛,AI 模型需要在多樣且復(fù)雜的場(chǎng)景中不斷訓(xùn)練,但大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練對(duì)算力和集群規(guī)模提出了極高要求。
- 模型對(duì)長尾場(chǎng)景的學(xué)習(xí):現(xiàn)實(shí)中許多極端或罕見場(chǎng)景難以采集,缺乏足夠樣本訓(xùn)練模型,使得模型難以全面應(yīng)對(duì)多樣化路況和突發(fā)情況。
基于以上痛點(diǎn),NVIDIA 提出“三臺(tái)計(jì)算機(jī)”解決方案,并且每臺(tái)計(jì)算機(jī)上都運(yùn)行 AI 軟件。
- 用于訓(xùn)練 AI 模型的NVIDIA DGX,能高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練;
- 用于仿真和生成合成數(shù)據(jù)的NVIDIA OmniverseNVIDIA Cosmos,支持?jǐn)?shù)字孿生和環(huán)境仿真測(cè)試,可以通過數(shù)據(jù)重構(gòu)及合成構(gòu)建長尾場(chǎng)景,幫助模型學(xué)習(xí)復(fù)雜場(chǎng)景;
- 用于實(shí)時(shí)車載推理的NVIDIA DRIVE AGX車載計(jì)算平臺(tái),可以高效、安全地在邊緣端進(jìn)行推理。
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這三臺(tái)計(jì)算機(jī)形成一個(gè)閉環(huán),加速數(shù)據(jù)處理、保證軟件安全上車,通過穩(wěn)定的大規(guī)模集群訓(xùn)練模型,結(jié)合合成數(shù)據(jù)創(chuàng)建的長尾場(chǎng)景,從而使模型更加智能、安全。
隨著模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)展,云端和車端算力需求同步攀升,這不僅是輔助駕駛邁向下一代智能變革的顯著標(biāo)志,也成為智能汽車領(lǐng)域新的核心競(jìng)爭(zhēng)力。未來,智能汽車廠商將依賴整合“云-端-工廠”間的 AI 與仿真能力,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練、測(cè)試與部署的協(xié)同閉環(huán)。憑借 NVIDIA 領(lǐng)先的全棧解決方案,汽車制造商與供應(yīng)商可以提高汽車的安全性、智能性和高效性,為用戶帶來更優(yōu)質(zhì)的未來出行體驗(yàn)。
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https://blogs.nvidia.cn/blog/category/auto/
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https://www.nvidia.cn/solutions/autonomous-vehicles/?ncid=so-wech-173909-vt03
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