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NVIDIA 攜手 IDC 發(fā)布行業(yè)白皮書: 現(xiàn)實(shí)+仿真,超大算力賦能自動(dòng)駕駛

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:未知 ? 2022-11-14 21:05 ? 次閱讀
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近日,NVIDIA 攜手 IDC 發(fā)布《現(xiàn)實(shí)+仿真,超大算力賦能自動(dòng)駕駛白皮書,深入探討車企在自動(dòng)駕駛開發(fā)過(guò)程中的業(yè)務(wù)需求與挑戰(zhàn),以及車企和解決方案提供商應(yīng)該如何合作,加速自動(dòng)駕駛的開發(fā)與落地。

報(bào)告指出,目前自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展前景良好,整體市場(chǎng)處于從 L2 到 L3 發(fā)展的階段,其中乘用車市場(chǎng)自動(dòng)駕駛水平不斷提升,L2 級(jí)自動(dòng)駕駛在乘用車市場(chǎng)的新車滲透率在 2022 年第一季度達(dá)到了 23.2% 的水平,并將在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)持續(xù)上升,而這一比例在一年前(2021 年第一季度)僅為 7.5%。此外,自動(dòng)駕駛在出租車商業(yè)化試運(yùn)營(yíng)的推進(jìn)勢(shì)頭迅猛,在礦區(qū)、港口、機(jī)場(chǎng)等封閉的工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用已經(jīng)較為成熟,而商用車自動(dòng)駕駛技術(shù)也在政策推動(dòng)下穩(wěn)步發(fā)展,逐步落地。

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2022 IDC;權(quán) IDC 所有;此圖片由 IDC 制作,如果您有任何疑問(wèn)或需要使用此圖片,請(qǐng)聯(lián)系 IDC

自動(dòng)駕駛技術(shù)帶動(dòng)汽車行業(yè)整體向智能化發(fā)展,與此同時(shí),也對(duì)穩(wěn)定的算力和可控的測(cè)試成本提出了全新的要求。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)具有高度的復(fù)雜性,模型訓(xùn)練與仿真測(cè)試對(duì)算力形成極高要求

利用人工智能手段訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng),首先需要車輛像人類駕駛員一樣快速準(zhǔn)確地識(shí)別車道、行人、障礙物等駕駛環(huán)境中的關(guān)鍵信息。通過(guò)在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上不斷的重復(fù)訓(xùn)練與驗(yàn)證,車輛對(duì)道路環(huán)境的認(rèn)知水平逐漸趨近于真實(shí)情景,判斷的準(zhǔn)確性在這一過(guò)程中不斷提升。自動(dòng)駕駛需要機(jī)器對(duì)環(huán)境的判斷具備相當(dāng)高的準(zhǔn)確度,所以前期需要輸入大量的場(chǎng)景數(shù)據(jù)。

此外,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還需要像人類駕駛員一樣對(duì)環(huán)境信息做出回應(yīng)。這需要機(jī)器對(duì)同一道路環(huán)境中其它交通參與者的運(yùn)動(dòng)軌跡做出預(yù)判,從而規(guī)劃合理的行進(jìn)路線,并及時(shí)調(diào)整車輛的行進(jìn)狀態(tài),這需要大量的訓(xùn)練對(duì)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)軌跡進(jìn)行矯正。

另外,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)的前期,還需要利用虛擬仿真技術(shù)開展仿真測(cè)試,將真實(shí)世界中的物理場(chǎng)景通過(guò)數(shù)學(xué)建模進(jìn)行數(shù)字化還原,在軟件程序所建構(gòu)的虛擬環(huán)境中測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。這一過(guò)程同樣需要巨大的算力支持。

總的來(lái)說(shuō),自動(dòng)駕駛算法的訓(xùn)練需要在有限的時(shí)間內(nèi)完成大量的運(yùn)算,因而對(duì)算力形成極高的要求。高強(qiáng)度的算力不僅需要被用于模型的訓(xùn)練、更新、迭代,還需要支撐仿真測(cè)試中場(chǎng)景的搭建與渲染。

對(duì)大算力的高需求也通過(guò)行業(yè)調(diào)研的數(shù)據(jù)得到了印證。IDC 的定量調(diào)研結(jié)果顯示,自動(dòng)駕駛行業(yè)對(duì)人工智能計(jì)算中心的投資將在未來(lái)穩(wěn)定增長(zhǎng)。

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2022 IDC;權(quán)IDC 所有;此圖片由 IDC 制作,如果您有任何疑問(wèn)或需要使用此圖片,請(qǐng)聯(lián)系 IDC

專業(yè)的算力資源搭建與運(yùn)營(yíng)助力車企取得先機(jī)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)與上市的速度將直接影響車企是否能夠在此領(lǐng)域取得市場(chǎng)先機(jī)。白皮書指出,算力資源是直接影響開發(fā)速度的硬性因素,算力集群底層架構(gòu)的優(yōu)化能夠以月為單位縮短系統(tǒng)的開發(fā)周期,直接決定了該品牌是否能夠在新興領(lǐng)域占領(lǐng)高地。

然而,人工智能計(jì)算中心的搭建具有較高的技術(shù)門檻,運(yùn)營(yíng)與維護(hù)過(guò)程也需要較高水平的經(jīng)驗(yàn)積累,因而需要與技術(shù)成熟的解決方案供應(yīng)商開展合作。

數(shù)據(jù)中心解決方案供應(yīng)商軟硬件技術(shù)的先進(jìn)性決定了人工智能計(jì)算中心所能提供的算力水平,其解決方案的成熟度又決定了前期搭建所需的時(shí)間周期,以及算力供給過(guò)程中的穩(wěn)定性。比如,硬件的選型與網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模將對(duì)數(shù)據(jù)中心的算力產(chǎn)生直接的影響,涉及 IT 領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),企業(yè)需要具備相關(guān)的知識(shí)儲(chǔ)備,以及駕馭跨行業(yè)合作關(guān)系的能力。此外,搭建及運(yùn)營(yíng)人工智能計(jì)算中心的供應(yīng)商需要提供一套集成的全棧式 AI 解決方案,以保證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開發(fā)項(xiàng)目能以最快的速度上線,并得到持續(xù)且穩(wěn)定的算力支持。

完成搭建后,人工智能計(jì)算中心的算力即可以投入到自動(dòng)駕駛解決方案的開發(fā)過(guò)程中。此時(shí)行業(yè)內(nèi)最常見(jiàn)的問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)檐浖某墒於扰c可靠性,這意味著開發(fā)者需要具備行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)提供技術(shù)支持,以保證最大程度維持人工智能計(jì)算中心的穩(wěn)定運(yùn)行。資金與時(shí)間方面的投入在這一階段也還依然是開發(fā)者所需面臨的主要問(wèn)題。此外,還有部分團(tuán)隊(duì)亟需解決開發(fā)工具不夠高效以及底層軟硬件兼容性不足的問(wèn)題。

當(dāng)前汽車廠商在選擇供應(yīng)商搭建人工智能計(jì)算中心時(shí)最主要考量因素,前三位分別是:廠商規(guī)模和長(zhǎng)期持續(xù)供貨能力(71%),是否有大量開發(fā)者基于該廠商的解決方案進(jìn)行開發(fā)(50%),以及可靠性(47%)。

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數(shù)據(jù)中心的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)成本巨大,資金問(wèn)題貫穿自動(dòng)駕駛解決方案開發(fā)過(guò)程始終,是影響開發(fā)者項(xiàng)目決策的重要因素。其次,自動(dòng)駕駛對(duì)于汽車行業(yè)而言依然屬于新興領(lǐng)域,搶先一步占領(lǐng)市場(chǎng)能夠?yàn)槠放茙?lái)巨大的優(yōu)勢(shì)。而行業(yè)內(nèi)搭建數(shù)據(jù)中心所花費(fèi)的時(shí)間水平參差不齊,潛在可供優(yōu)化的空間較大。此外,自動(dòng)駕駛解決方案的開發(fā)與數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)管理屬于兩個(gè)不同的領(lǐng)域,因而對(duì)于維持算力的穩(wěn)定性而言,具備開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)中心服務(wù)提供商能夠發(fā)揮巨大的作用。

NVIDIA 全棧式 AI 解決方案賦能算力中心,加速自動(dòng)駕駛產(chǎn)品落地

報(bào)告指出,為了使算力資源更加有效地支持自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開發(fā)工作,業(yè)界需要全棧式 AI 解決方案,構(gòu)建開放式平臺(tái)。車企、傳統(tǒng)一級(jí)供應(yīng)商、自動(dòng)駕駛科技公司、以及數(shù)據(jù)中心解決方案供應(yīng)商應(yīng)攜手合作,共同推進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)重塑汽車市場(chǎng)的進(jìn)程。

NVIDIA 提供適用于自動(dòng)駕駛汽車的基礎(chǔ)架構(gòu),包括開發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)所需的數(shù)據(jù)中心全套硬件、軟件和工作流參考架構(gòu),涵蓋從原始數(shù)據(jù)采集到驗(yàn)證的每個(gè)環(huán)節(jié),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、訓(xùn)練和驗(yàn)證以及仿真測(cè)試提供所需的端到端基礎(chǔ)模塊。在本份報(bào)告中,NVIDIA 也分享了其與蔚來(lái)、大陸集團(tuán)的最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),闡述 NVIDIA 在賦能自動(dòng)駕駛開發(fā)方面可提供的各項(xiàng)支持,為正在考慮部署自動(dòng)駕駛算力中心的車企提供借鑒與思路。

欲進(jìn)一步了解 AI 技術(shù)如何推動(dòng)自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展,以及 NVIDIA 如何助力車企和一級(jí)供應(yīng)商加速自動(dòng)駕駛產(chǎn)品落地,請(qǐng)點(diǎn)擊“閱讀原文”,查閱完整版白皮書。

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