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英伟达程亚冰:L4是L3自动驾驶计算量的50倍左右

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7月27日,“未来交通峰会”在北京举行,大会立足于现实出行,聚焦于未来交通,未来出行平台、飞行汽车、无人驾驶、共享汽车、旅游出行等行业的全球顶尖企业和领导者共聚一堂,共同探讨未来交通和出行服务领域的前沿趋势。

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网易汽车7月27日报道 7月27日,“未来交通峰会”在北京举行,大会立足于现实出行,聚焦于未来交通,未来出行平台、飞行汽车、无人驾驶、共享汽车、旅游出行等行业的全球顶尖企业和领导者共聚一堂,共同探讨未来交通和出行服务领域的前沿趋势。

未来交通,奇点已至,出行行业基础设施逐渐完善,智能交通出行体系正在搭建,下一代交通工具已经横空出世,未来出行方式即将发生改变。

英伟达程亚冰:L4是L3自动驾驶计算量的50倍左右

英伟达的自动驾驶是基于人工智能的自动驾驶解决方案,但人工智能只是自动驾驶解决方案的一部分。关于英伟达GPU深度学习的硬件加软件,底层是GPU,基于深度学习神经网络框架开发了软件算法库,可以一层一层设计网络,不需要每一层都编写代码。

自动驾驶解决方案里,主要有几个模块。其中有,底层汽车车载硬件以及车上各种传感器;高清地图分为两种,一是静态的,比如高德地图,可用自己的高清地图采集车,通过车载传感器配置,采集到数万公里数十万公里的信息,放到云数据中心处理,另外针对动态的高清地图,英伟达也有高清地图;高精度定位,有三个层次高精度定位,高科技公司目前采用激光雷达,加高精度GTS,加上RMU定位,定位精度能达到厘米级别,但这种成本很高。程亚冰表示,在短时间内,这种传感器配置没有商用可能性。一种更为经济有效手段是车载照相机以及民用GPS加上RMU推动方法结合高清地图做匹配,能达到几十厘米定位精度,横向定位精度可做到一二十厘米,很多厂家也在选用。也有一些关注低成本驾驶方案的客户,可能选择更便宜解决方案,以照相机为主,用视觉里程做定位,但是定位精度误差是累积的,长时间运行,定位可能失真不可信;感知领域,是人工智能算法应用最广模块,很多客户利用深度学习算法做目标检测识别以及追踪;驾驶模块,这里的驾驶可以理解为决策、路径规划、控制,是自动驾驶里面最核心也是最复杂最困难的模块。

人工智能应用于自动驾驶,在基于神经网络和目标检测追踪的感知模块,综合传感器、车体动力学以及真实场景这三个因素,建立模拟器,让自动驾驶汽车深度学习算法去学习世界上复杂万千的路况信息,非常具有挑战性,也是大家正在研究的热点。

在各个等级自动驾驶,英伟达要面临挑战有哪些?在L4自动驾驶技术里,有高清地图模块加入,多种多样数据整合,以备做决策和路径决策规划使用。在底层,汽车车载硬件动态控制,结合OTA,自动驾驶算法要通过不停的迭代,循序渐进升级。程亚冰表示,L3自动驾驶所需要的计算量和数据量是高级辅助的5倍左右。 L3到L4有非常巨大的计算量提升,L3的自动驾驶,大家目前所采用方案是一些比较浅层的网络,而且它的摄像为1920×1080,是一张图片200万的量级,但是大家采用算法时候,还是有几百乘几百的小型量级。L4为了胜任各种各样的复杂场景,网络规模上,有量的提升,另外L4安全纠错机制更为复杂,L4软件框架要比L3复杂很多,为了保证完全自动驾驶要有更多安全冗余加入其中,不可能依靠一套算法去解决问题。针对L4,相对L3,英伟达认为有50倍计算量和数据量的提升。针对L4巨大的挑战,英伟达发布全球第一款车载人工智能,有深度改进的架构,有512GPU,加了类似谷歌TPU的深度学习加速器,这款芯片还能在30瓦功耗情况下达到30TOPS的处理能力。

英伟达自动驾驶整套软件加硬件解决方案,是在硬件平台之上,推出的整套软件解决方案。软件协议站有四个神经网络,DriveNet可以识别车辆行人自行车等信息,Lanenet识别车道线,还有识别前方区域的神经网络,这三种都是一个模块一个模块性质,还有端到端神经网络。传感器拿到数据后,通过驾驶员行为,直接输出决策控制。目前,英伟达和全球顶级OEM厂商都达成了合作伙伴关系,包括丰田、奔驰、沃尔沃、奥迪等,希望与全球顶级的Tier1合作,一起推动开发自动驾驶的平台。

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