Nvidia, önümüzdeki yıl sınırlı bir alanda teste açık olacak ilk L5 otonom sürüş bilgi işlem platformunu piyasaya sürdü.
Milli bayram tatilinin ardından otomotiv sektöründeki büyük haberler birbiri ardına geldi. İlk olarak General Motors, start-up lidar şirketi Strobe'u satın aldığını duyurdu; ardından Huangın Nvidianın GTC Europe istasyonundaki açılış konuşması çatırdadı ve bir dizi yeni teknolojiyi, yeni ürünleri ve otonom sürüşle ilgili yeni işbirliğini duyurdu. Geçen ayın sonundaki faaliyet sadece bir ısınma ise, açıkça bu sefer Almanya'dan gelen haberler, Nvidia'nın bu yıl otonom sürüş alanındaki eylemlerinin doruğa ulaştığını gösteriyor.
Peki bu sefer Lao Huang arabalarla ilgili ne tür ağır bilgiler getirdi? Merak etmeyin, Che Yunjun bunu zaten herkes için çözdü. Hadi ~~~!
Geçen yıl ilk kez düzenlenen GTC Çin etkinliğinde Nvidia, otomatik sürüşü gerçekleştirebilen farklı işlevlere göre "AutoCruise", "AutoChauffeur" ve "Tam Otonom Sürüş" olarak ikiye ayrılan DRIVIE PX 2 serisi ürünler için bir ön plan getirdi. Üç mimari. Bunlar arasında AutoCruise, otomatik seyir fonksiyonları (otoyolda otomatik sürüş ve yüksek çözünürlüklü grafikler dahil) için geliştirilmiş kendi kendini süren bir otomobil çözümüdür, son ikisi ise çoğunlukla L4 / L5 gibi daha yüksek seviyeli otonom sürüşlerde kullanılır.
Ancak daha sonra uzun bir süre Nvidia bu üç ürün üzerinde ayrıntılı bilgi vermedi, ancak yılın başında CES'te duyurulan "Yapay Zeka Araç Platformu" nda DRIVE PX'in tüm platformun bilgi işlem performansını ve AI özelliklerini tanımlayacağından bahsetti. Yapı temeli. Bu nedenle, Che Yunjun, DRIVE PX 2'nin büyülü bir at olmasından sonra her zaman çok meraklı olmuştur?
Sonuç olarak, "Shenma" yı görmeyi beklemiyordum! "Pegasus" (Shenma) kod adlı bu yepyeni AI bilgi işlem platformu, DRIVE PX ailesine aittir. Huang tarafından, açılış konuşmasında "Nvidia'nın dünyanın tamamen otonom taksiler için tasarlanmış ilk yapay zekası" bilgisayar". Saniyede 320 trilyon kayan nokta işlemi gerçekleştirebilir ve bu, önceki NVIDIA DRIVE PX 2'nin performansını 10 kattan fazla aşar. Tasarımın temel amacı, özellikle sürücüsüz taksiler gibi insan müdahalesi gerektirmeyen hatta direksiyon simidi, gaz pedalı ve fren pedalı olmayan ürünler için yolda L5 sürücüsüz otomobillerin seri üretim talebini gerçekleştirmektir.Pegasus'un ana ürünü budur. Müşterileri hedefleyin.
Nvidia'nın tamamen otonom taksiler-DRIVE PX Pegasus için tasarlanmış dünyanın ilk yapay zeka bilgisayarı
Google, GM, Ford ve Tesla dahil olmak üzere otomobil şirketleri ve teknoloji şirketlerinin hepsi taksi / çevrimiçi araba selamlama fikirleri alıyor olsalar da, gerçek hayatta güvenli ve güvenilir bir şekilde çalışmak kolay değil. . İnsansız bir taksinin, yerleşik bilgi işlem platformunun performansını gerektirdiğinden bahsetmeye bile gerek yok. Birincisi, bu arabanın gövdenin santimetre düzeyinde konumlandırma doğruluğunu elde etmek için dış dünyayı doğru bir şekilde algılamak için yüksek çözünürlüklü 360 ° çevre görüş kameraları, radar, lidar ve diğer sensörleri kullanması gerekir; ikincisi, yolun makul planlaması yoluyla çevredeki araçlardan, yayalardan vb. Nasıl kaçınılacağı , Hedefe güvenli ve rahat bir rota planlamak da çok zor bir sorundur.
Bu sorunlarla iyi başa çıkmak ve çok seviyeli yedekli bir sistem kurmak, sürüşte en yüksek güvenlik seviyesini sağlamanın anahtarıdır. Bu nedenle, insansız bir otomobil için, yerleşik bilgi işlem platformunun performansı için gereksinimleri, en gelişmiş arabanın 50 ila 100 katı olabilir. Daha önce otonom sürüş prototipi bir arabanın bagajını açmış olabilirsiniz ve inanıyorum ki yüksek ve alçak istiflenen bilgisayar bileşenleri ve çalışma sırasındaki büyük sesler size derin bir izlenim bıraktı.
Ford Fusion sürücüsüz prototip arabanın bagajındaki bilgisayar bileşenleri
Geliştirme için NVIDIA DRIVE PX platformunu kullanan 225 iş ortağından 25'ten fazlası, tamamen otonom taksiler geliştirmek için NVIDIA CUDA GPU'ları kullanıyor. Şimdi, bu tür araçların gövdeleri, derin öğrenme, bilgisayarla görme ve paralel hesaplama algoritmalarını çalıştırmak için sunucu sınıfı NVIDIA GPU'larla donatılmış bilgisayar raflarına monte edilen küçük veri merkezlerine benziyor. Bu tür araçların boyutu, güç gereksinimleri ve maliyeti, onları seri üretime uygun hale getirmez. Ancak şu anda NVIDIA'nın bir donanım şirketi olarak avantajları gösteriliyor ve Pegasus'un piyasaya sürülmesi sadece sektörün acil ihtiyaçlarını karşılıyor.
Che Yunjun'a göre, Bu yeni DRIVE PX Pegasus AI bilgi işlem platformu temelde bir plaka ile aynı boyuttadır, ancak mevcut L5 otonom sürüş prototip arabasının bagajında gizlenmiş tüm bilgi işlem sisteminin yerini alabilir. Bilgi işlem performansı saniyede 320 trilyon kata ulaşabilir ve yapay zeka konusundaki performansı 100 sunuculu bir veri merkezine eşdeğerdir. Lao Huangın görüşüne göre, "sürücüsüz arabalar yeni yolculuklar ve araba paylaşımı hizmetleri sağlayacak. Tıpkı ofisler, oturma odaları veya tekerlekli otel odaları gibi yepyeni modeller oluşturacak. Yolcuların yalnızca rota boyunca varış noktalarını ve rotalarını takip etmeleri gerekiyor. İstediğiniz arabayı sipariş etmek için. Toplumun geleceği yeniden şekillenecek. "
Ne yazık ki Lao Huang, Pegasus'un enerji tüketimini açıklamadı, sadece resmi olarak NVIDIA otomotiv ortaklarına 2018'in ikinci yarısında sağlanacağını duyurdu. Pegasus'un, CAN (denetleyici alan ağı), Flexray, kameralar, radar, lidar ve ultrasonik için 16 adanmış yüksek hızlı sensör girişi ve çoklu 10Gbit dahil olmak üzere otomotiv giriş / çıkışıyla donatılmış ASIL D'nin en yüksek güvenlik seviyesi sertifika gereksinimlerini karşıladığı bildirildi. Ethernet ağ konektörü. Birleşik bellek bant genişliği saniyede 1 TB'yi aşıyor. Dört yüksek performanslı yapay zeka işlemcisi tarafından desteklenmektedir. Derin öğrenme ve bilgisayarla görme algoritmalarını hızlandırmak için oluşturulan iki yeni nesil bağımsız GPU ve donanıma sahip en yeni iki Nvidia Xavier SoC yonga işlemcisi - Volta mimarisine dayalı gömülü bir GPU dahil - donatılmıştır.
Açılış konuşmasının ardından düzenlenen basın toplantısında, Nvidia'nın küresel otomotiv pazarının kıdemli direktörü Danny Shapiro, Pegasus bilgi işlem platformuyla donatılmış otonom sürüş prototiplerinin başlangıçta üniversite kampüsleri veya havalimanları gibi sınırlı alanlarda, özellikle de çevrimiçi araba selamlaması şeklinde piyasaya sürüleceğini söyledi. Hizmet. Teknoloji daha olgunlaştığında, bu insansız araçların daha geniş bir radyasyon aralığına sahip kamuya açık yollara itilebileceği umulmaktadır.
Şimdiye kadar, NVIDIA DRIVE PX platformu, L2 + / L3 işlevlerini uygulayan tek bir mobil işlemci yapılandırmasından, tek bir açık yazılım mimarisinde çalışabilen tam L5 için birden çok mobil işlemci ve bağımsız GPU'ların bir kombinasyonuna genişletildi. Bu, otomobil üreticilerinin ve Kademe 1 tedarikçilerinin geliştirme aşamasından çeşitli otonom sürüş çözümlerinin uygulanmasının üretim aşamasına geçmesine olanak tanır - otoyolda AutoCruise'dan noktadan noktaya yolculuklar için AutoChauffeur'a, tamamen sürücüsüz arabalara Pegasus.
Akıllı arabalar oluşturmak için geliştirme araçlarıHuang, DRIVE PX Pegasus AI bilgi işlem platformuna ek olarak, açılış konuşmasında NVIDIA'nın bir yazılım geliştirme kiti-NVIDIA DRIVE IX yayınlayacağını da duyurdu. Buradaki "IX", çoğunlukla yapay zekaya dayalı CO-PILOT teknolojisini uygulamak için kullanılan "akıllı deneyim" in kısaltmasıdır.
CO-PILOT ile ilgili olarak Che Yunjun, "AI araç ekolojisi olgunlaşıyor, NVIDIA, otonom sürüşün tüm yukarı ve aşağı endüstri zincirini alacak" makalesinde ayrıntılı olarak tanıtıldı. Yapay zeka yardımcı pilotu (CO-PILOT) konseptinin araca sokulması Toyota'nın felsefesiyle örtüşüyor.Che Yunjun, bunun iki taraf arasındaki işbirliğinin temeli olduğunu tahmin ediyor. Elbette, NVIDIA yapay zeka motoruna dayalı AUTO-PILOT, CO-PILOT'un işlevsel bir yükseltmesidir ve otomobillerin otomatik sürüşünü destekler. Ancak bu işlevin gerçekleştirilmesi, çok sayıda sensörden gelen giriş bilgilerinin, yüksek hassasiyetli haritaların ve eski sürücülerden daha zengin bir sürüş deneyiminin birleşimine dayanır.
Burada belirtilmesi gereken şey, DRIVE IX'in esasen yapay zekanın dahili ve harici kameralardan, mikrofonlardan ve diğer sensörlerden toplanan verileri okuyabilmesine yardımcı olmak, böylece aracın kilidini açmak için benzer yüz tanıma elde etmek ve sürücünün yorgun ve sağlıksız olup olmadığını görme takibi yoluyla izlemek. Dikkat dağıtma ve diğer işlevler yoktur. CO-PILOT, Oxford Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen LipNet dudak tanıma teknolojisine dayanarak dudak tanıma işlevini daha önce de göstermiştir, doğruluk oranı% 95'e kadar çıkmıştır. Bu işlevin ayrıca DRIVE IX aracılığıyla arabada daha bol kullanılması bekleniyor.
Lao Huang'a göre, arabanız gelecekte mobil bir yapay zeka aracı olacak. DRIVE IX'in yardımıyla, CO-PILOT'a dayalı bir dizi uygulama geliştirildi, böylece gelecekte ister özel bir araba, ister çevrimiçi araç çağırma veya bir taksi olsun, öncül sürüşün tam güvenliğini sağlamak ve insan-bilgisayar etkileşimini artırmak için mümkün olduğu kadar azami seviyeye çıkarmaktır. Kullanıcıların otonom araçlara olan güveni.
Hızla inen yeni işbirliğiAyrıca Nvidia, 2018'de otonom bir teslimat filosunun deneme operasyonunu dağıtmak için Deutsche Post DHL Group ve Tier 1 tedarikçi ZF ile işbirliği yapacağını duyurdu.
Che Yunjun'a göre, Deutsche Post DHL Group, elektrikli hafif kamyonları, otomatik paket taşımacılığı ve dağıtımı ("son mil" dağıtımı dahil) gerçekleştirmek için NVIDIA DRIVE PX tabanlı ZF ProAI otonom sürüş sistemi ile donatacak. Paketlerin merkezi noktadan nihai varış noktasına teslimatı genellikle ekspres ve e-ticaret dağıtımında en karmaşık ve maliyetli bağlantı olarak kabul edilir.
Deutsche Post DHL Group şu anda 3.400 StreetScooter elektrikli dağıtım kamyonuna sahiptir. Bu araçlar çeşitli ZF sensörleriyle (kameralar, lidar ve radar dahil) donatılabilir ve toplanan bilgileri ZF ProAI sistemine aktarabilir. Bu, aracın yapay zekayı kullanarak çevredeki ortamı algılamasına, ileride güvenli bir rota planlamasına, seçilen rota boyunca ilerlemesine ve otomatik olarak park etmesine olanak tanır. Teslimatın daha yüksek doğruluk, güvenlik ve daha düşük maliyetle tamamlanmasını sağlamak için.
Bu yapay zeka teslimat araçlarını geliştirmek için Deutsche Post DHL Group, sinir ağını eğitmek için veri merkezini NVIDIA DGX-1 yapay zeka süper bilgisayarıyla donattı. Daha sonra derin öğrenme modelini kamyonun NVIDIA DRIVE PX platformunda çalıştıracak. Münih'teki GPU Teknoloji Konferansı'nda sergilenen prototip teslim aracı 6 kamera, 1 radar ve 2 lidar kullanıyor ve toplanan tüm bilgiler NVIDIA DRIVE PX'e geri besleniyor.
Che Yun özetiBirinci nesil DRIVE PX platformunun lansmanından, dünyanın tamamen otonom taksiler için tasarlanmış ilk AI bilgisayarı olan Pegasus'un piyasaya sürülmesine kadar, Nvidianın gücü giderek daha önemli hale geldi. Çoğu otomobil şirketi ve teknoloji şirketi, ürünlerinin ait olduğu otonom sürüş seviyesini tanımladığında, kendilerini çevrelememek için dikkatli görünüyorlar. Şu anda, piyasada L2 seviyesinden daha yüksek otopilot seri üretim modeli bulunmamaktadır. Bu sefer Nvidia, önümüzdeki yıldan itibaren L5 otonom sürüşün geliştirilmesi için kullanılabilecek bir bilgi işlem platformu sağlayacağına dair öylesine sağlam bir açıklama yaptı ki, Che Yunjun'un bakış açısından bile biraz aceleci olan bu gerçekten şaşırtıcı.
Sonuçta, mevcut duruma bakılırsa, insan müdahalesi olmaksızın sürücüsüz otomobiller hala sadece teorik ürünlerdir.Her türlü trafik durumunda otomatik sürüş gerçekleştirebilen bu tür araçlar çok çekici olsa da, bunu gerçekleştirmesi onlarca kez zaman alabilir. Durumun yılları. Teknolojiye ek olarak, yol tesisleri ve ilgili yasa ve politikalara da ayak uydurması gerekiyor.
NVIDIA'nın kendisine geri dönelim. Yıllar öncesinden itibaren kendimizi otonom sürüş bilgi işlem platformlarının araştırma ve geliştirmesine adamaya başladık. Şimdi Baidu, Toyota, Audi, Tesla ve Volvo dahil olmak üzere birçok otomobil şirketi, tedarikçisi ve teknoloji şirketi ile işbirliğine dayalı ilişkiler kurduk. Aslında, yaşlıları her yıl seyahat etmeye zorluyorlar ki bu, diğer rakiplerin çoğundan daha hızlı olabilir. Ancak teknolojik gelişimin ilk aşamasından olgunluğa aşamalı geçişine kadar donanımın performansı yeterli değil, ancak yazılım ve donanımın entegre bir çözümünü sağlayarak daha fazla ve daha geniş müşteri kazanabiliriz.
Bu nedenle, yılın başında "Yapay Zeka Araba Platformu" nun lansmanından "DRIVE Açık Otonom Sürüş Platformu" nun son lansmanına kadar, NVIDIA her segmente odaklanmaya başladı ve geliştirme araçlarının ve yazılım algoritmalarının sürekli güncellenmesiyle farklı katılım ihtiyaçları olan müşterilerin ilgisini çekti. 18 ve 19 yılları, birçok işletmenin otonom sürüşünün stratejik planlamasında önemli düğümlerdir.NVIDIA'dan sonraki ürünler kaçınılmaz olarak geliştirme ve doğrulamadan seri üretim testi aşamasına geçecektir.Sonunda, zamanı geldiğinde bilinecek bir katır veya bir attır.
