【Technews科技新報】近日，線上叫車公司 Uber 的無人駕駛汽車，因為交通肇事導致人員傷亡案件，在業(yè)內引起了激烈的討論，這使得無人駕駛汽車的安全性再次成為人們關注的焦點。有統(tǒng)計數據顯示，無人駕駛汽車必須要足足跑夠 100 億英里才能證明其安全性，而這卻是一項漫長而艱巨的工程。因此，為了避免這樣的事情發(fā)生，并且提升無人駕駛汽車的安全性，繪圖芯片大廠英偉達 (NVIDIA) 發(fā)布了一款自動駕駛模擬系統(tǒng)，透過云端運算能力來模擬無人駕駛汽車在行駛過程中所遇到的突發(fā)情況，進一步收集相關數據，以讓無人駕駛汽車進行學習。

NVIDIA 發(fā)布的自動駕駛模擬系統(tǒng) Drive Constellation 是該公司針對無人駕駛汽車發(fā)展的最新計劃。根據 NVIDIA 的解釋，Drive Constellation 是一款基于 2 種不同服務器的運算平臺，可以分析為一個包含硬軟件的完整解決方案。首部服務器中將執(zhí)行 NVIDIA 的 DRIVE Sim 軟件，用以模擬自動駕駛汽車的感測器，如攝影鏡頭、激光感測器以及毫米波雷達感測器。而第 2 部服務器則搭載了 NVIDIA 的 DRIVE Pegasus 運算平臺，可執(zhí)行完整的自動駕駛汽車軟件，并能夠處理如同來自真實道路上行駛汽車上感測器的各項模擬數據。

具體來說，也就是 NVIDIA 的 DRIVE Pegasus 運算平臺會下駕駛指令給內含 DRIVE Sim 軟件的自動駕駛模擬器。而自動駕駛模擬器則根據駕駛指令，在進行模擬道路駕駛時，搜集各項汽車感測器所收集到的數據，然后再將這些數據回饋給 DRIVE Pegasus 運算平臺。NVIDIA 表示，原本 Drive Constellation 預計在真實的無人駕駛車輛上進行，但受到目前測試完全停止的影響，使得 NVIDIA 已經將它轉移到數據中心中。

NVIDIA 進一步指出，這項解決方案可以模擬日落時的眩光、暴風雪、糟糕的路面和突發(fā)的危險情況，以測試車輛的反應能力。無人駕駛技術供應商未來可以通過模擬數據，來補充現(xiàn)實世界的駕駛技術資料，這樣他們就能更有效、更便宜地覆蓋更多的里程和所謂的 “邊緣案例”。另外，利用這套模擬系統(tǒng)解決方案，測試車輛可在 5 個小時內 “行駛” 30 萬英里 (約 48.3 萬公里) 路程。按照這一速度，測試車輛可在 2 天內跑遍美國每一條公共道路。

NVIDIA 指出，這套自動駕駛模擬系統(tǒng)將于 2018 年第 3 季向其無人駕駛領域的合作伙伴開放供貨，其潛在用戶包括特斯拉、Uber、百度、大眾、奧迪汽車等與 NVIDIA 有深厚合作淵源的汽車制造商、科技公司和汽車供應商，未來都將獲得該套系統(tǒng)的首批供貨權。