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NVIDIA
2018/07/11
实现无人驾驶: 戴姆勒与博世选用 NVIDIA DRIVE 发展自驾出租车队
搭载 DRIVE Pegasus AI超级计算机的完全自驾车将开启行动服务的崭新时代
NVIDIA (辉达)宣布与戴姆勒(Daimler)和博世(Bosch)合作，让完全自动驾驶车款开上路并带来前所未有的乘车体验。
每年全球几十亿车款累积超过十兆里程，但大多数的时间这些车辆都处于闲置，占据宝贵的用路空间，而当车子行驶时又经常被困在壅塞的道路上。行动服务将能解决这些存在于都市的难题，释放未被善用的空间并彻底改变人们交通运输的方式。
放眼全球包括 Uber、Lyft、滴滴出行与 Ola 等新型态的行动服务迅速被采纳，但现在缺乏驾驶人员的窘境却限制它后续的成长。对此，备有众多传感器、由能源效率极高的超级计算机所驱动且能以 AI 软件提供犹如具有虚拟真人驾驶的自驾车将会是最佳解决方案。NVIDIA、戴姆勒与博世承诺将连手开发业界称之为 Level 4 与 Level 5 的自驾车款。
基于自驾车科技的行动服务将带来许多益处，其所具备的 AI 功能将改善车流、增进安全与人们出行的便利性。分析师预估每一哩(约 1.6 公里)透过随处可叫的行动服务旅程仅需花费 17 美分(约台币 5 元)，而通勤者将能在前往公司的路上，重拾近 990 亿美元 (约台币 3 兆)流失的生产力。
改善交通便利性与成本是一个庞大的商机，安候建业(KPMG)会计事务所预测在2030年之前，无人驾驶车与新型态运输服务将创造出规模达1兆美元 (约台币 30 兆)的产业。
欲取得这样的成果，顶尖的汽车品牌需全面导入最先进的科技，其中，NVIDIA 车用平台 DRIVE 将整合所有当代突破性的科技，包含深度学习、传感器融合、影像辨识、云端运算与其他更多技术。
这项与戴姆勒和博世的合作案将整合各家公司的长处，包含由 NVIDIA 带来在 AI 与自驾车平台的领先优势；全球最大一线汽车零件供货商博世所带来在硬件与系统方面的专业，而奔驰(Mercedes-Benz)母公司戴姆勒则是挹注等同安全与质量代名词的全球品牌实力。
智慧道路的迫切需求
如此商机庞大需要各界携手合作，面对充斥行人、自行车、交通号志以及其他车辆的情境，即使是最佳驾驶员要在如此拥挤的街道行驶也会备感压力。
在这样杂乱无章的环境中，对于运算效能的需求也会迅速攀升。根据博世提供的数据，光是一台录像机记录每公里里程就会产生 100 GB 的数据。
试想一部完全自动驾驶车辆或自驾出租车在车身装设包含高分辨率相机、光达与雷达等整组的传感器以侦测远处对象，并透过多种不同的专属传感器在各种情境下进行颜色、距离与移动对象的侦测。这些系统的多元性改善行驶安全并透过冗余配置提供备份以因应当机的情况。然而，如此数量庞大的信息必须透过多层的类神经网络以几近瞬间的速度完成解读、处理然后派上用场。
其需透过庞大的运算效能以同步处理大量的复杂算法并实时执行，让车辆可以安全且舒适地行驶。
戴姆勒与博世选用DRIVE Pegasus
NVIDIA DRIVE Pegasus 是一款专为自驾车所设计的 AI 超级计算机，其能提供每秒 320 兆次的运算效能以因应如此多元且重复的算法，它的尺吋虽然只有一块车牌的大小，但其效能却具备等同于 6 部同步运算的直立型工作站。
这是一款最具能源效率的超级计算机，每瓦能提供一兆次的运算效能，藉由将能源消耗优化，NVIDIA 将能增添更广泛的运用。
Pegasus设计目的是要兼顾安全与效能。这款车用功能安全量产解决方案采用两个NVIDIA Xavier SoC芯片与 NVIDIA 专为 AI 与视觉处理打造的2款次世代GPU。此款共同设计的软硬件平台为首款达业界最高车用功能安全标准 ASIL-D ISO 26262 的系统，即便功能异常也能正常运行。
从车辆到云端
NVIDIA 车用解决方案不仅仅只是装在车上的组件，其设置在数据中心内的 NVIDIA DGX AI 超级计算机负责训练深度神经网络，让自驾车具备超越人类的感知能力。全新 DGX-2 提供 2 petaflop 的效能，不仅能在极短时间内完成深度学习训练，使用的空间与能源也都远比搭载 CPU 的传统服务器来得少。
在搭载 GPU 服务器上完成训练之后，还能透过 NVIDIA DRIVE Constellation 车用模拟平台来进行测试，并在将完整的软件堆栈安装在车内前进行验证。这个高效能运算软件堆栈涵盖导航与自驾车的所有功能层面，从包括透过深度学习与计算机视觉侦测物体、地图定位到路径规划，全部都在 DRIVE Pegasus 上运行。
蓬勃发展的行动服务生态系
NVIDIA DRIVE 生态体系在自动驾驶的所有领域中持续拓展版图，从自驾出租车到物流货运车辆，目前已有超过 370 家厂商采用 DRIVE 平台，而 NVIDIA 与戴姆勒和博世的合作将创造新型态的自驾车与相关服务，彻底改善用路与人类生活。
NVIDIA (辉达)宣布与戴姆勒(Daimler)和博世(Bosch)合作，让完全自动驾驶车款开上路并带来前所未有的乘车体验。
每年全球几十亿车款累积超过十兆里程，但大多数的时间这些车辆都处于闲置，占据宝贵的用路空间，而当车子行驶时又经常被困在壅塞的道路上。行动服务将能解决这些存在于都市的难题，释放未被善用的空间并彻底改变人们交通运输的方式。
放眼全球包括 Uber、Lyft、滴滴出行与 Ola 等新型态的行动服务迅速被采纳，但现在缺乏驾驶人员的窘境却限制它后续的成长。对此，备有众多传感器、由能源效率极高的超级计算机所驱动且能以 AI 软件提供犹如具有虚拟真人驾驶的自驾车将会是最佳解决方案。NVIDIA、戴姆勒与博世承诺将连手开发业界称之为 Level 4 与 Level 5 的自驾车款。
基于自驾车科技的行动服务将带来许多益处，其所具备的 AI 功能将改善车流、增进安全与人们出行的便利性。分析师预估每一哩(约 1.6 公里)透过随处可叫的行动服务旅程仅需花费 17 美分(约台币 5 元)，而通勤者将能在前往公司的路上，重拾近 990 亿美元 (约台币 3 兆)流失的生产力。
改善交通便利性与成本是一个庞大的商机，安候建业(KPMG)会计事务所预测在2030年之前，无人驾驶车与新型态运输服务将创造出规模达1兆美元 (约台币 30 兆)的产业。
欲取得这样的成果，顶尖的汽车品牌需全面导入最先进的科技，其中，NVIDIA 车用平台 DRIVE 将整合所有当代突破性的科技，包含深度学习、传感器融合、影像辨识、云端运算与其他更多技术。
这项与戴姆勒和博世的合作案将整合各家公司的长处，包含由 NVIDIA 带来在 AI 与自驾车平台的领先优势；全球最大一线汽车零件供货商博世所带来在硬件与系统方面的专业，而奔驰(Mercedes-Benz)母公司戴姆勒则是挹注等同安全与质量代名词的全球品牌实力。
智慧道路的迫切需求
在这样杂乱无章的环境中，对于运算效能的需求也会迅速攀升。根据博世提供的数据，光是一台录像机记录每公里里程就会产生 100 GB 的数据。
试想一部完全自动驾驶车辆或自驾出租车在车身装设包含高分辨率相机、光达与雷达等整组的传感器以侦测远处对象，并透过多种不同的专属传感器在各种情境下进行颜色、距离与移动对象的侦测。这些系统的多元性改善行驶安全并透过冗余配置提供备份以因应当机的情况。然而，如此数量庞大的信息必须透过多层的类神经网络以几近瞬间的速度完成解读、处理然后派上用场。
其需透过庞大的运算效能以同步处理大量的复杂算法并实时执行，让车辆可以安全且舒适地行驶。
戴姆勒与博世选用DRIVE Pegasus
这是一款最具能源效率的超级计算机，每瓦能提供一兆次的运算效能，藉由将能源消耗优化，NVIDIA 将能增添更广泛的运用。
Pegasus设计目的是要兼顾安全与效能。这款车用功能安全量产解决方案采用两个NVIDIA Xavier SoC芯片与 NVIDIA 专为 AI 与视觉处理打造的2款次世代GPU。此款共同设计的软硬件平台为首款达业界最高车用功能安全标准 ASIL-D ISO 26262 的系统，即便功能异常也能正常运行。
从车辆到云端
在搭载 GPU 服务器上完成训练之后，还能透过 NVIDIA DRIVE Constellation 车用模拟平台来进行测试，并在将完整的软件堆栈安装在车内前进行验证。这个高效能运算软件堆栈涵盖导航与自驾车的所有功能层面，从包括透过深度学习与计算机视觉侦测物体、地图定位到路径规划，全部都在 DRIVE Pegasus 上运行。
蓬勃发展的行动服务生态系
