面对自动驾驶的严峻挑战 英伟达如何应对？

    英伟达（Nvidia）有能力应对计算挑战，无论是医学成像的诊断工具，测绘地球的核心，还是定义艾滋病病毒（HIV）的结构，英伟达都可以通过GPU计算资源来提高兆级浮点运算（teraflops），并缩短计算时间。事实上，根据英伟达的最新财报，GPU被越来越多地转向超级计算机在美国和日本的主要创造者。
    用英伟达 CEO黄延森的话来说，汽车业已经为英伟达带来了迄今为止最严峻的考验，那就是掌握自动驾驶。在关于自动驾驶技术的监管和立法斗争中，英伟达已经迈出了一步，为解决问题、缩小当前与未来安全自动驾驶汽车性能之间差距开辟了一条明确的道路。
    监管机构和政界人士可能会对自主技术发表意见，但英伟达正着手开展业务。作为一家上市公司，英伟达在解决这一问题方面处于一个特殊的位置，该公司处于370个发展合作伙伴（而且还在不断增长）组成的生态系统中心，他们都在努力应对自动驾驶的挑战。英伟达为这一挑战带来了硬件、软件、服务器、代码库和技术人员组成的组合，它们在现实世界中实时地朝着同一个目标努力。
    英伟达的市场地位意义重大，因为所有公司面临的共同挑战是从100万英里到1万亿英里。要想实现任何级别的自动驾驶系统都可靠，研发人员需要驾驶或模拟驾驶数千亿英里。如果说这个地球上有一家公司对模拟技术还有所了解，那就是英伟达。
    在近期于圣何塞举行的GTC 2018大会上，英伟达首CEO接受了自动驾驶挑战，这意味着英伟达打算打算通过Drive Constellation（一种基于两种不同服务器的计算平台）形式的新工具来应对这一挑战。
    第一台服务器运行英伟达Drive Sim软件，模拟自动驾驶汽车的传感器，如照相机、激光雷达和雷达等。第二个系统包含一个强大的英伟达Drive Pegasus AI汽车计算机，它运行完整的自动驾驶软件堆栈，并处理模拟数据，就好像它来自路上行驶汽车的传感器一样。
    像Waymo和Cruise这样的自动驾驶汽车制造商，已经能能够从几十辆或几百辆测试车中获得数百万英里的里程。但这种暴力手段的弱点表现在个别路上的事故上，比如Uber自动驾驶汽车事件，由于意外情况或系统故障造成人员身亡。
    汽车行业的安全标准是几乎不允许失败，在这方面，英伟达也是领先者。黄延森表示，英伟达系列产品代表了英伟达有史以来制造的第一批达到了ISO26262和ASIL－D最高功能安全标准的计算机；这也是英伟达首次提供这种级别的复杂的软件和硬件。事实上，黄延森将之前发布的Xavier描述为“世界上有史以来最复杂的SoC”。
    大家可能会想问，英伟达为开发这些自动驾驶计算机平台投入了数百万美元，到底得到了什么回报。事实是，英伟达将注意力从汽车信息娱乐系统转向自动驾驶技术，这和创建这些新系统一样具有挑战性。
    游戏、数据中心和专业可视化仍然是英伟达的主要业务。最近一个季度，汽车行业3％的收入增长令人大失所望。而且由于从信息娱乐产业向安全产业的转变，收入业随之下降了3％。对英伟达来说，自动驾驶似乎是正确的选择，但它显然是一个长期的过程。
    不过据黄延森表示，英伟达的承诺是明确而深刻的。或许是该公司看到了一个万亿美元的商机。在圣何塞举行的GTC大会上，主讲人分享了从对象检测到驱动监控的各种文件，这些文件都是在英伟达的帮助下应用人工智能和深度学习。 很难找到一个更注重技术的活动，专注于世界任何地方的自动驾驶。
    英伟达对任务的理解和对细节的把握，可以从CEO黄延森的主题演讲结尾部分看出来。他的主题演讲侧重于虚拟化练习，使远程驾驶员能够指导操作无人驾驶汽车。黄延森呼吁观众关注这样一个事实，即很少有人意识到自动驾驶汽车将需要远程操作和控制——这是英伟达已经提出的解决方案。
    英伟达令人印象深刻的演讲中，唯一未解决的问题是该公司在自动驾驶方面所扮演的特殊角色。在汽车公司及其供应商刚刚开始意识到分享信息甚至车辆数据的需求时，英伟达已经处于独特的地位，可以创建数据共享平台，以进一步加快自动驾驶汽车技术的发展。
    英伟达的黄先生对这样的前景只给出了一点点暗示。有了370个合作伙伴，而且还在不断发展，公司将很难忽视这个机会。它甚至可能是合伙人寻求，或者是监管机构要求的东西。缩小1M到1T的差距将需要的不仅仅是模拟，还需要协作和数据共享。黄先生在某次与一位分析师的谈论中，就开放英伟达数据集的前景发表了一个评论。时间将告诉我们，这是否是英伟达解决有史以来最大挑战的方案的一部分。