英伟达自动驾驶AI平台DRIVE AGX

英伟达CEO黄仁勋宣布，计算机的性能在10年内提高了1,000倍（摄于GTC Japan 2018）

  英伟达主办的GTC（GPU Technology Conference）Japan 2018于2018年9月在东京举行。本报告以英伟达CEO黄仁勋的主题演讲及英伟达技术顾问马路徹题为《自动驾驶车到云平台支持整体系统》的演讲为主，介绍英伟达提供的自动驾驶AI平台“NVIDIA DRIVE AGX”系统的概要、以及各整车厂的配套情况。

  DRIVE AGX为自动驾驶车配套名为Xavier的用于自动运转机器的处理器、识别和判断外部环境的AI、识别内部环境和驾驶员状态的AI。

  同时，为了实现自动驾驶，需要数据中心、云服务器的支持，在此将进行AI的深度学习训练和模拟。

  目前全球450多家整车厂、供应商、传感器企业和地图公司等采用NVIDIA DRIVE AGX，其中55家企业总部位于日本。本报告将介绍近期丰田、斯巴鲁、五十铃、奥迪、戴姆勒、博世与雅马哈发动机对该系统的应用。

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英伟达：深度学习的快速发展与应用案例（2018年7月）
 
 
 

  英伟达CEO黄仁勋在GTC Japan 2018上首先宣布，加速计算10年间在多个重要领域实现了1,000倍的性能。随着NVIDIA GPU的导入，深度学习取得迅速发展，AI的性能取得飞跃性提升。英伟达还研究计算机科学，从架构、系统、数据中心、系统软件、算法到应用实现革新。通过这些方面的整合，发挥出如同管弦乐队般的综合实力。英伟达同时设计硬件和软件，该公司的工程师半数负责软件。

控制自动驾驶的车载SOC“Xavier”（出处：英伟达，下同（部分图片除外））

  接下来，黄仁勋介绍了Xavier、以及名为“NVIDIA DRIVE AGX”的新系统。Xavier是全球首个面向自动运转机器开发的处理器，据悉是截至目前生产的最复杂的SOC（system-on-a-chip）。仅30W的功率，却能每秒处理100兆次以上。每年投入8,000名工程师开发而成。在Dual Execution（冗余性）等性能安全方面采取了万全的设计。

“NVIDIA AGX”产品群包括现有系统，作为新的品牌进行了统一，是用于需要终端AI具备最大级计算能力的自动机器的全球首个系统群。

• 面向自动驾驶的NVIDIA DRIVE AGX
• 面向各类机器人的NVIDIA Jetson AGX
• 用于医疗图像的NVIDIA Clara AGX，有3个系统。

    DRIVE与Jetson分别设置了模拟器：

• 面向自动驾驶的DRIVE Constellation与DRIVE Sim
• 面向各类机器人的Jetson ISSAC

DRIVE AGX的结构（根据英伟达资料制作）

  NVIDIA DRIVE是为运输交通行业带来自动驾驶车的开放平台。嵌入了最高等级的功能安全技术和方法论。根据适用的技术等级（可扩展性）的不同而有所不同，多个深度学习模型与算法可同时运行。

  右图显示了NVIDIA End to End DRIVE Platform的结构。自动驾驶车有DRIVE OS，除了Xavier(SOC)以外，还搭载DRIVE AV（外部环境识别、判断认知/本位置推定/路线制作等的AI）/DRIVE IX（识别内部环境、识别驾驶员情况的AI）和用户APP。

  数据库方面，搭载用于深度学习的超级计算机“NVIDIA DGX/NGC（NVIDIA GPU Cloud）”、“Deep Learning Framework”、“AI TRAINING”、用于模拟的“Drive Sim & Constellation（参考下方内容）”等。DGX超级计算机在进行深度学习的训练之后，会在Drive Sim & Constellation上进行软件的测试和验证。

  DRIVE平台如名为End to End平台那样，从AI的训练、模拟到实际行驶，以及地图生成、本位置确认、环境识别、路线设置，可为自动驾驶提供综合支持。还可应用于2级至5级自动驾驶。

NVIDIA DRIVE End to End Platform

  自动驾驶车的应用需要进行长距离的路试。但是，计算结果显示，“凭借人类驾驶员的力量可提高自动驾驶车20%的开发能力需要实施110亿英里的路试，如果使用100辆车需要365天24小时以25英里的平均时速行驶518年才能实现”，单靠实际路试不可能完成所需路试距离。因此，随着目前自动驾驶车的应用越来越接近现实，模拟器的重要性得到重新认识。

  NVIDIA DRIVE方面，由DRIVE Sim与DRIVE Constellation两个系统负责模拟。

  DRIVE Sim是软件，生成Photo Real（如照片般逼真）的数据流，制作出庞大数量的各种测试环境。例如，再现了暴风雨、暴雪等异常天气、白天各种时间带的炫目阳光、夜间有限的视野、各种路面和地形、甚至是正常情况下极少会遇到的天气条件。危险的情况会记录在模拟器中，不会给人类带来危险，可测试自动驾驶车的反应能力。

  DRIVE Constellation是自动驾驶车的模拟器，启动DRIVE Sim软件后，可在虚拟现实中进行几十亿英里的路试。Constellation的超级计算机对传感器的模拟数据如同实际在道路上行驶的车辆的传感器所获得的数据那样进行处理，然后操作油门、刹车和方向盘，进行虚拟行驶。

  下一个瞬间，模拟器接收到新的传感器信息，重复相同的过程。这一循环每秒进行30次，验证“运行的算法和软件是否在模拟器上正确操作车辆”。像这样的反馈循环称之为“Hardware-in-the-loop（硬件在环）（具备在循环内发出指令的硬件的循环）”。

  通过模拟器的结果修正软件后，修正后的软件再次尝试模拟，这样的反复使得自动驾驶车AI变得越来越聪明。

  目前自动驾驶开发中发展最快的是Waymo的样车，从谷歌时代开始，约10年内开展了800万英里的测试。但是，据悉英伟达目前每天进行800万英里的模拟行驶（英伟达资料）。

用于模拟的SCENARIO/VEHICLE/WORLD MODEL

向合作企业开放DRIVE Constellation，利用合作加强系统

  2018年9月，英伟达宣布，向模拟器合作企业开放了DRIVE Constellation与DRIVE Sim。英伟达通过开放合作进行互相学习，从而提高平台的深度与灵活性，提高测试与验证的效果。

  其背景如下。在开发安全自动驾驶技术方面，模拟器要成为有效的工具，需要能正确反映变化丰富、不可预测的现实世界的特性。

  虚拟环境除了要看上去像真实世界以外，还需要符合物理法则。

  此外，虚拟车辆需要与现实世界的车辆一样，可再现相同的动作。踩刹车、加速进入主干道、在坑洼路面行驶等动作必须再现车辆实际发生情况时相同的车辆力学。

  制作即将发生事故的现实场景时，首先要观察现实世界事例进行整理，随后在模拟器上改变天气、亮度、路面等情况的同时制作场景。还需要忠实再现测试环境地区的交通习惯。利用开放平台，可收集像这样现实世界的众多事例。

  在DRIVE Constellation的构建方面，一直以来环境模型的专家、车辆及传感器模型、交通及场景模型的专家等、从事模拟业务的各公司与英伟达合作，完善了上右图所示的图书馆。

  CEO黄仁勋的主题演讲后是面向媒体的问答时间。媒体的问题包括发生优步车辆死亡等事故后，您认为自动驾驶还能按照计划发展吗。黄仁勋的回答如下：

• 自动驾驶车的安全性是最重要且较为困难的课题。但是，思考方法很简单，即通过“冗余性（Redundancy）”与“多样性（Diversity）”来保证安全。计算机的每个部分都需要相互检查，以保证不会产生弱点。英伟达的系统中，所有功能都具备检查其他所有功能的机能。一旦检测到任何异常情况，就会进行减速、停车等措施。
• 运输行业是一个巨大的产业，许多企业都在合作努力提高安全。这些力量团结起来将成为巨大的力量。安全的问题必须要解决，而且目前每天都在取得进步。
• 今天的一部分EV已具备优异的自动驾驶性能。今后即将上市的EV也许将具备更先进的自动驾驶功能。此外，我认为2年内全球多个地区将实现机器人出租车。长途卡车在3～4年内也有望搭载自动驾驶功能辅助驾驶员的驾驶。长途运输对于驾驶员来说是非常艰巨的任务，也存在劳动力不足的问题。并不非得是无人驾驶，未来或将实现减轻驾驶员疲劳程度的系统。

  英伟达称，正与知名整车厂奥迪、大众、戴姆勒、特斯拉和沃尔沃等开展合作。据悉，全球450多个乘用车/卡车整车厂、一级供应商、地图公司、传感器厂商等都已采用其产品，其中55家是总部位于日本的企业。

  日系整车厂中，丰田、五十铃、斯巴鲁等整车厂，以及四级供应商ZMP等正在采用NVIDIA DRIVE。

  目前，全球先进的自动驾驶项目几乎全部都在使用英伟达的产品。

日系整车厂和IT企业采用其产品	在全球广泛应用

丰田：NVIDIA DRIVE为2020年上市的车辆配套

  丰田与英伟达于2017年5月宣布合作。目前，丰田将NVIDIA DRIVE AGX Xavier作为AI的大脑，计划为2020年起发售的车辆配套（预计将是高速公路等机动车道上的自动驾驶车）。

  普通道路上的自动驾驶方面，丰田正在同时开发移动服务自动驾驶与面向私家车的自动驾驶技术。像“e-Palette”那样的移动服务车计划实现4级自动驾驶，而私家车则计划升级至2、3级自动驾驶，未来计划实现完全自动驾驶。

斯巴鲁：借助英伟达的技术开发前沿技术

  斯巴鲁计划到2020年就实现高速公路等道路上的2级自动驾驶，到2024年实现高速公路等道路上的2级及以上自动驾驶，还计划进一步按照高速公路→机动车道→普通道路的路线发展。

  作为前沿开发平台，斯巴鲁引进了英伟达的产品。自动驾驶中的“周围环境识别”、“路线计划（PathPlanning）”、“多重化”、“鲁棒性”、“智能化”等部分将逐步引进英伟达的AI。

五十铃：计划从车道保持、ACC开始，并最终实现完全自动驾驶

  2018年9月，英伟达宣布，五十铃正在推动NVIDIA DRIVE AGX平台的应用。五十铃通过引进DRIVE AGX，从全方位情况识别、车道保持以及自适应巡航控制（ACC）等功能开始，最终将实现高度自动化的车辆。

  五十铃在2018～2020年度中期计划的重点开发领域提出了导入AEBS（Advanced Emergency Braking System）、开发列队行驶自动驾驶等课题。

奥迪：开发可进行3级自动驾驶的“Audi AI Traffic Jam”

  英伟达与奥迪合作长达10年以上。奥迪利用英伟达的技术，为2017～2018年发布的奥迪A8与奥迪A6选配“Audi AI Traffic Jam Pilot”。该Pilot实现了全球首个3级自动驾驶（要在实际道路上启动还需要解决法规方面的问题）。

  此外，奥迪A8、奥迪A6以及2018年巴黎车展上展出的EV奥迪e-tron SUV为驾驶辅助系统和信息娱乐系统的显示屏上、应用了英伟达的图形技术。

戴姆勒与博世：采用NVIDIA AGX（Pegasus）

  戴姆勒与博世一直合作开发市区4级和5级自动驾驶车辆。2018年7月宣布采用英伟达的AI。英伟达提供搭载专用于自动驾驶的高性能AI处理器的平台“Drive AGX（Pegasus）”、以及处理戴姆勒与博世使用机器学习法制作的驾驶算法的系统软件。戴姆勒与博世还将把英伟达的专业知识应用至平台的开发中。

雅马哈：开发最后一英里车辆

  雅马哈发动机与英伟达在2018年9月的GTC Japan上宣布，雅马哈将为广泛产品群配套NVIDIA Jetson AGX Xavier。Jetson是面向自动驾驶的“DRIVE”以及面向同一架构机器人的产品，在日本，为电装（汽车零部件）、小松（建机）、FANUC（FA Robot）、武藏精密工业（工厂自动化）等多家厂商配套。

• 基于高尔夫球车开发最后一英里车辆。通过自动驾驶技术的进步、与MaaS的亲和性的提升等，计划在山脚等人口稀疏地区、景点、市区为社会提供新的交通工具。
• UGV（无人农业车辆，Unmanned Ground Vehicle）：通过推动农业车辆的自动化，为解决农业人口的减少、农业作业的自动化、精密农业化的发展等农业领域的课题作贡献。2019年内将启动搭载AI的农业无人车辆的路试。
• 工业机器人/工业用无人机/船舶产品/其他产品群也计划导入NVIDIA Jetson AGX Xavier。

雅马哈正在开发中的最后一英里车辆 （摄于GTC Japan 2018）	采用Jetson AGX Xavier的日系厂商

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关键词
NVIDIA、GPU、GTC Japan 2018、DRIVE AGX、Jetson AGX、Xavier、DRIVE Sim、 DRIVE Constellation、英伟达、丰田、五十铃、斯巴鲁、雅马哈、戴姆勒、奥迪

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