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。

▲ 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。

▲ 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。

▲ 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。

▲ 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。