NVIDIA自動駕駛晶片 Orin 有多強:老黃找了台賓士展示 L2,城市情境輕鬆搞定

NVIDIA自動駕駛晶片 Orin 有多強:老黃找了台賓士展示 L2,城市情境輕鬆搞定

就在今天下午,NVIDIA秋季 GTC 大會正式開幕!NVIDIA CEO 黃仁勳詳細介紹了NVIDIA將 AI 技術推向各行各業實踐案例,並重點展示了基於NVIDIA Orin 晶片打造的 L2 級自動駕駛系統的能力。

該公司基於一台賓士 S 級轎車改裝了一台測試車(名為 Hyperion 8),車內的自動駕駛控制器搭載了 4 顆 Orin 晶片(總算力 1016TOPS),具備全情境的 L2 級自動駕駛能力。

黃仁勳在現場播放了一段展示影片,Hyperion 8 開啟 L2 自動駕駛,繞著NVIDIA總部跑了一圈,涉及高速、城市和停車場多種情境。

NVIDIA自動駕駛晶片 Orin 有多強:老黃找了台賓士展示 L2,城市情境輕鬆搞定

▲ 測試車為全新一代奔馳 S 級

在 L2 的狀態下,車輛能夠完美進行上下匝道、並線等 L2 級自動駕駛的常規操作,並且還能在人行橫道前禮讓行人,通過交叉路口、環島甚至是立交橋!

更重要的是,展示視訊中駕駛員還實現了全程鬆手(L2 Hands free),駕駛員只需要盯著路況即可。

NVIDIA的這次展示向外界傳遞了一個明確的信號 —— 有了 Orin 晶片的算力支援,L2 級自動駕駛系統可以擴展至城市、高速、環路等各種情境。

這也就是說即使 L4 短期內無法實現,但 L2 也依然能實現「鬆手開車上班」的效果。

眼下,量產車的 L2 自動駕駛系統正處於從「簡單的高速情境」向「複雜的城市情境」轉變的關鍵時期,特斯拉的 FSD已經展示了城市內點到點 L2 自動駕駛的強大實用性和不錯的潛力。

01. 配備四顆 Orin 晶片 城市道路解放雙手

黃仁勳在演講中說道:「汽車終將實現自動駕駛,無論是完全自動駕駛還是半自動駕駛。到 2024 年,絕大多數新款電動汽車將具備強大的自動駕駛能力。」在自動駕駛快速發展的今天,NVIDIA正在開發用於構建自動駕駛汽車的點到點流程,以及全棧的自動駕駛系統,配合全球雲端地圖,實現自動駕駛。

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▲ NVIDIA CEO 黃仁勳

在今天的演講中,黃仁勳首次亮相了其城市 L2 級自動駕駛的 Demo 車型,並且還在NVIDIA的總部周圍進行了測試。

NVIDIA的新款 Demo 車型命名為 Hyperion 8,基於新款賓士 S 級改造而來。

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▲ NVIDIA Hyperion 8 硬體配置

自動駕駛計算設備採用NVIDIA Orin 晶片,在一個域控制器中直接用了四顆,也就是其 AI 算力能夠達到 1016TOPS。感測器配置上,這款車採用 12 個鏡頭、9 個毫米波雷達、12 個超音波雷達和 1 個前向光達。

這款車並非面向消費者出售,而是方便自動駕駛研發團隊驗證自己的自動駕駛演算法。根據不同開發團隊的性能需求,其計算設備還能外接NVIDIA Ampere(安培)架構的 GPU,實現更高的 AI 性能。

在此次發佈會上,Hyperion 8 的賓士車也是首次亮相駛上街頭,在城市道路和高速路上大秀了一把自動駕駛。

從NVIDIA總部駛出,Hyperion 8 先是經過了一段寬闊的城市道路,然後進入規則的高速路。在高速路上,Hyperion 8 能夠自動打燈變道,並且根據導航路線出入匝道。在高速公路的大曲率匝道上,也能順利通行,不需要人工干預。

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▲ 車輛通過大曲率彎道

進入城市道路,Hyperion 8 能夠識別紅綠燈,行駛到十字路口時,能夠根據導航路線判斷左轉或者右轉,整個過程非常流暢。

 

此外,Hyperion 8 還能自行通過環島,在人員密集的城市道路上也能夠提前預判,禮讓行人。

最重要的是,車內駕駛員全程不需要干預方向盤。這正是各大車企近些年著手研發的全情境 L2 級自動駕駛技術。

在 Hyperion 8 車內,4 顆NVIDIA Orin 晶片的分工也有所不同。其中兩顆 Orin 晶片負責實現城市和高速路的自動駕駛功能,NVIDIA稱之為 DRIVE Chauffeur,還有一顆用作車內智慧化的聯動,這顆晶片能夠實現自動代客泊車、將鏡頭感知內容運算成圖像顯示在車機上,並且還能夠用語音同駕駛員互動。NVIDIA並沒有公佈另外一顆 Orin 晶片的具體作用,根據推測,應該是用作整個系統的備援。

02. 2D 鏡頭感知變 4D 具備完整開發流程

黃仁勳說道,要進行自動駕駛開發,需要有三個支柱。首先是訓練 AI 模型,第二是仿真測試,第三部才是實車測試。而NVIDIA具備這三個完整的支柱,幫助自動駕駛研發團隊實現快速研發。

在研發過程中,視覺感知是核心步驟,目標就是將感測器的 2D 數據轉換為 4D 世界模型。借助高精地圖,NVIDIA能夠實現避障、定位、環境感知、路徑規劃,最終到達目的地。

 

目前,NVIDIA已經在全球各地收集到了 PB 量級的道路數據,並擁有大約 3000 名標記員,每天創建並訓練數據。

而在鏡頭、毫米波雷達、光達全部上車之後,感測器融合又是一個難題。

基於此,NVIDIA利用 DRIVE Sim Replicator 工具,這個工具是自動駕駛汽車的數據生成器,通過模擬鏡頭模型並考慮運動模糊、滾動快門、LED 閃爍燈諸多干擾因素。

同時,NVIDIA也已經和傳感器製造商達成合作,能夠讓傳感器實現準確建模。

此外,NVIDIA還建立了一個光達材質庫,並正在建立毫米波雷達的材質庫,能夠根據不同物體的反射,在雷達的感知圖中就能標記物體。

幾個月前,NVIDIA收購了 DeepMap,並基於 DeepMap 的地圖數據不斷擴展NVIDIA的高精地圖規模。NVIDIA採用眾包的方式實現地圖構建,或者僅使用一輛車在特定區域內逐步構建完善的地圖數據。

NVIDIA已經建立了一隻專門從事地圖構建的車隊,並專門為全球熱門城市繪製高精地圖。

實際上,NVIDIA此次展示的 Hyperion 8 中,無論是感測器、4D 感知、基於深度學習的多傳感器融合技術、特徵追蹤以及新的路徑規劃引擎,都是基於最新的開發工具打造的。

03. 結語:NVIDIA持續發力自動駕駛

NVIDIA的意圖很明確,不僅要繼續擴大其在自動駕駛行業的市佔率,還要加深與自動駕駛公司、整車廠的合作,獲得真實且複雜的道路情境下的測試數據。

近幾年來,NVIDIA的自動駕駛晶片的性能不斷提升,已經逐漸成為行業內的明星產品,受到越來越多造車新數量的青睞。

cnBeta
作者

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