英伟达发布首个开放式自动驾驶平台DRIVE

  • 发表于: 2017/09/26 15:38:50 来源:车云网

如何将人工智能从概念变成真正能够改变人类生活的工具,这是英伟达目前最专注的事情。

今年英伟达的GPU技术大会中国站的活动,来得似乎晚了些。上午主题演讲环节前,车云菌还一直心里嘀咕着,这次老黄又会给中国本土市场的开发者们带来哪些革新的产品和技术?毕竟从年初CES开始,英伟达在自动驾驶领域签下不少合作伙伴,从图商、Tier 1再到OEM主机厂,越来越多的公司加入到了NVIDIA DRIVE PX平台的阵营,在AI赋能的自动驾驶技术上准备豪赌一把。不过外部竞争同样激烈,英特尔刚刚完成对Mobileye的并购交易,有传言称特斯拉要联合AMD开发人工智能芯片......所以,英伟达此次发声可谓是十分受人注目。

不过,“姜还是老黄辣”,依旧是一袭皮衣加身,照旧一上台就直奔主题,丝毫不给大家喘息的机会。在这场主题「A NEW COMPUTING ERA」(一个全新的计算时代)、持续近2个多小时的主题演讲中,老黄完全耍起了单人脱口秀,对“深度学习、人工智能、智慧城市、自动驾驶等”前沿科技进行了解读。

由于篇幅有限,车云菌这里重点和大家聊聊英伟达最新推出的「NVIDIA DRIVE」开放式自动驾驶平台。 

英伟达首个开放式自动驾驶平台——NVIDIA DRIVE 

在年初的CES国际消费电子展上,英伟达首次梳理并公布了「人工智能汽车平台」(AI Car Platform),这似乎为NVIDIA DRIVE的发布奠定了基础。

由下面这张图片不难看出,「NVIDIA DRIVE」平台最底层的是奠定了整个系统运算能力、AI特征的Drive PX。往上的Drive OS属于企业自主定义的操作系统,最核心的是软件和算法。而再往上的DriveWorks属于适用于自动驾驶技术的软件开发套件SDK。因为汽车需要确切了解所处的位置、识别周围的物体并不断计算优选路径,才能获得安全驾驶体验。NVIDIA DriveWorks 这套SDK 是开发人员构建应用程序的基础,可以利用计算密集型算法进行物体检测、地图定位和路径规划。

NVIDIA DRIVE平台架构图NVIDIA DRIVE平台架构图

最顶层的是「DRIVE AV」,按照老黄的介绍,DRIVE AV属于英伟达开发的自动驾驶应用。它能够将环绕摄像头、雷达和激光雷达等传感器融合的数据进行梳理,首先完成对外部世界的感知;之后多种深度学习和计算机视觉算法将为L4和L5级自动驾驶技术提供所需的多样性和冗余性,完成定位和路径规划。

据车云菌了解,NVIDIA DRIVE属于端到端的开放式自动驾驶平台,支持L3、L4甚至L5级的自动驾驶,开放软件栈包含了ASIL-D OS、深度学习、计算机视觉SDK到自动驾驶应用,合作伙伴能利用英伟达平台的所有或部分特征。不难发现,「NVIDIA DRIVE」囊括了支持自动驾驶技术实现的所有软件硬件产品,老黄在之后的专访中也表示,这套平台的开放性在于每个关键部分都做了单独命名,合作伙伴可以根据自己的需求进行选择。比如只选用Drive PX,其余部分进行自主开发等。

老黄在主题演讲中反复提到,自动驾驶汽车的发明将是AI最大的贡献之一。自动驾驶将催生新的出租车服务,帮助卡车司机减轻压力、只能加运输距离并减少事故。在他看来,自动驾驶甚至能改变车辆的形态,在飞机和汽车之间使用自动驾驶技术,汽车和飞机的边界将会变得模糊。相信这也是空客飞行汽车选择和NVIDIA合作的原因。

关于英伟达「NVIDIA DRIVE」开放式自动驾驶平台的具体表现,车云菌这里准备了一个现场拍摄的视频,供大家学习了解。

当然,能够让汽车、机器人实现环境感知、路径规划和行为控制,背后自然离不开高性能计算平台的支持。所以英伟达推出了第一款用于自主机器的SoC芯片——Xavier,它可实现每秒30万亿次的深度学习并行计算。预计将于2018年第一季度向部分合作伙伴供货,大规模量产上市是在2018年第四季度。

瞄准初创企业,NVIDIA合作投资广撒网

在今年这届GTC中国站的主题演讲环节,车云菌觉得有两个关键词似乎贯穿其中。一个是“推理”,一个是“初创公司”。前者代表了英伟达产品战略转型的方向,从GPU推动深度学习模型训练到结合TensorRT AI 推理软件,大幅提升从云端向终端设备(包括无人驾驶汽车和机器人)的推理性能并降低成本,助力人工智能从训练向推理加速的跃进。

至于初创公司,老黄展示的PPT上公布了145家目前使用了「NVIDIA DRIVE」平台的新创企业名录。其中不乏图森、景驰科技这两家中国公司的身影。对这些刚起步的公司而言,英伟达的硬件平台化解决方案有利于其加速自动驾驶技术研发,提升深度学习能力的部署,获得比其他竞争对手更快一步的优势。

目前与英伟达在自动驾驶领域合作的初创公司目前与英伟达在自动驾驶领域合作的初创公司

以图森为例,英伟达的GPU、DRIVE PX 2、Jetson TX2、CUDA、TensorRT 以及cuDNN是图森面向卡车的自动驾驶解决方案的重要组成部分。今年六月,图森从圣迭戈到尤马,成功完成了300多公里的L4级的自动驾驶测试,全程只搭载了英伟达的GPU,主要传感器为摄像头。而借助由TensorRT带来的性能提升,图森未来能够分析更多摄像头数据,在无人驾驶卡车上添加全新的人工智能算法。

除了瞄准初创公司加强合作之外,英伟达旗下的GPU Ventures在过去的一年里继续扩大对创业公司的投资,新增的10家公司遍布全球五个国家,分别为ABEJA、Datalogue、Deep Instinct、Element AI、Fastdata.io、Optimus Ride、SoundHound、TempoQuest、Zebra Medical,涉及的领域包括网络安全、自动驾驶、语音识别、天气预报、医疗等。

在随后的专访环节,老黄指出英伟达对初创企业的投资主要基于如下三个方面的考量:1. 与英伟达有着一样的发展愿景;2. 这家公司能够从英伟达的软硬件等产品和技术支持中获益;3. 这家公司是值得投资的好公司。他表示,作为平台供应商,英伟达的责任是不断让自己的产品和技术变得与时俱进,变得更加开放,使得任何公司、任何个人都可以自由使用,英伟达不会成为封闭垂直的行业寡头。

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在上午主题演讲环节结束后,很多媒体同行一起交流时,大家似乎都觉得今年的中国站活动,英伟达在自动驾驶领域的更新似乎并不吸引人。车云菌一开始的确也有这样的感觉,毕竟在经历过CES以及4月GTC大会的轰炸之后,很难发布什么重磅的消息,而且时间节点也不对。不过作为英伟达首个开放式自动驾驶平台,向合作伙伴提供「NVIDIA DRIVE」似乎要比单纯销售Drive PX前景会好得多,当然英伟达肯定不会放弃提供一体化的解决方案,但是考虑到目前瑞萨、NXP、高通等芯片厂商陆续开始大打“开放牌”,此举是聪明人的做法。

所以其实你会发现NVIDIA一直在朝着“平台化产品”的方向发展,而“GPU是最适合进行深度学习的处理器”这条已经被事实证明的理论势必会带来图形处理器产业井喷式的发展。处于领先地位的NVIDIA,除了在擅长的领域要稳打稳扎,面对VR、Light Video、自动驾驶等新阵地的挑战,除了要发挥自身优势外,选择合适的合作伙伴,通过互补的形式来夯实竞争力。

当然,除了NVIDIA DRIVE,老黄此次还发布了第三代TensorRT可自主编程的AI推理软件,结合GPU的使用,可实现众多支持AI的服务,例如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议。

而云服务方面,老黄宣布BAT已在其云服务中部署Tesla V100 GPU加速器,其他像华为、浪潮和联想在内的OEM也将利用Tesla V100 GPU构建新一代加速数据中心。

老黄在专访中不断指出,英伟达对目前交通运输领域有着浓厚的兴趣,而除了自动驾驶汽车之外,像AI赋能的智慧城市以及涉及其中的物流、出行服务等都是英伟达GPU芯片能够发挥作用的地方。目前京东的自动送货车JDrover和无人机JDrone均由英伟达Jetson超算平台提供技术支持。据悉,在2020年前,借助城市中部署的超过10亿台摄像头,英伟达希望利用人工智能技术解决交通拥堵、紧急事件通知和失踪人员搜寻等问题。

所以,你发现英伟达只是单纯讲自动驾驶的内容少了,但是讲「自主机器」变多了。因为在英伟达看来,未来的城市是AI赋能的城市,出行只是其中的一部分,如何将人工智能从概念变成真正能够改变人类生活的工具,这是英伟达目前最专注的事情。

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