Autonomous Vehicles 智能汽車，也稱為智能汽車或輔助駕駛汽車，是無需人工干預(yù)或極少人工干預(yù)即可安全導(dǎo)航和操作的車輛。智能汽車配備了輔助駕駛系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合使用傳感器（例如攝像頭、雷達和/或激光雷達）、計算和軟件，以安全地感知環(huán)境并執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)。

1?智能汽車自動化有哪些級別？

美國汽車工程師學(xué)會（SAE）定義了以下自動化級別：

0 級：無自動化（完全由人類駕駛員負責(zé)；包括臨時駕駛員輔助技術(shù)，如自動緊急制動和車道偏離警告）

1 級：駕駛員輔助（例如巡航控制）

2 級：部分自動化（例如，自適應(yīng)巡航控制、車道保持）

2+ 級：部分自動化程度更高，集成各種高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）

3 級：有限條件自動化（車輛可以處理某些任務(wù)，但駕駛員必須做好干預(yù)準備）

4 級：高度自動化（車輛可以處理大多數(shù)駕駛?cè)蝿?wù)，但在特定場景中可能需要人工干預(yù)）

5 級：完全自動化（車輛完全自動駕駛，在任何情況下都可以在沒有人類參與的情況下運行）

2?智能汽車的工作原理是什么？

智能汽車由物理 AI提供支持，從車載傳感器中獲取實時數(shù)據(jù)，使用在高性能計算上運行的端到端基礎(chǔ)模型進行處理，并規(guī)劃和執(zhí)行駕駛決策。

智能汽車技術(shù)的核心是革命性的三臺計算機框架，可實現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)和改進：

數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練：該框架從 NVIDIA DGX 系統(tǒng)開始，用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中心內(nèi)的端到端 AI 模型。DGX 系統(tǒng)由涵蓋硬件和軟件的全面基礎(chǔ)架構(gòu)組成，可用于通過大量數(shù)據(jù)運行輔助駕駛汽車堆棧。這有助于它學(xué)習(xí)如何感知、規(guī)劃和行動，幫助智能汽車逐漸變得更加安全。

仿真環(huán)境：在 NVIDIA OVX 上運行 Cosmos 的 NVIDIA Omniverse 可實現(xiàn)豐富的 3D 數(shù)字孿生，對現(xiàn)實世界的傳感器數(shù)據(jù)、物理特性和行為進行建模。這些數(shù)字孿生可以生成物理屬性準確且多樣化的傳感器數(shù)據(jù)，以便在安全的仿真環(huán)境中測試、訓(xùn)練和驗證智能汽車。

車載計算：NVIDIA DRIVE AGX 充當(dāng)車輛的大腦，提供安全、輔助駕駛所需的車載計算能力。它加速了感知、規(guī)劃和控制任務(wù)中的深度學(xué)習(xí)推理，使車輛能夠根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)做出實時決策。經(jīng)過安全認證的 NVIDIA DriveOS 操作系統(tǒng)是硬件的補充，可提供滿足功能安全要求所需的實時處理、安全性和系統(tǒng)監(jiān)控。

這三臺計算機共同實現(xiàn)了持續(xù)的開發(fā)周期，加速了性能和大規(guī)模部署的提升。

當(dāng)智能汽車在現(xiàn)實世界中行駛時，傳感器數(shù)據(jù)會被收集并發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。這些數(shù)據(jù)用于完善智能汽車軟件堆棧并添加新功能。訓(xùn)練后，堆棧會在仿真中進行重新測試和驗證，然后在車載計算機上進行更新。然后，隨著更多的駕駛和數(shù)據(jù)收集，這個周期又開始了。

輔助駕駛系統(tǒng)必須在模擬和現(xiàn)實世界環(huán)境中進行嚴格測試和驗證，以確保安全和可靠性。

3?智能汽車有哪些優(yōu)勢？

輔助駕駛具有一系列優(yōu)勢。最顯著的優(yōu)勢之一是通過減少交通事故（其中許多是人為失誤造成的）來提高道路安全性。智能汽車被設(shè)計為能夠遵守交通法規(guī)，監(jiān)控盲點，并比人類駕駛員更快地檢測危險。

智能汽車還可能通過增加出行選擇，為無法駕駛汽車的人提供出行自由。它們可以高效處理交通堵塞和復(fù)雜的城市環(huán)境，這有助于減少交通擁堵并降低排放，尤其是在交通運輸行業(yè)不再使用內(nèi)燃機而是使用電動汽車的情況下。

4?輔助駕駛系統(tǒng)開發(fā)和部署的安全性

NHTSA 和 SAE 為輔助駕駛制定了嚴格的安全標準，包括測試、報告和安全評估要求。

智能汽車依靠一套結(jié)合先進軟件和計算能力的傳感器來感知環(huán)境、做出決策并控制車輛。如上所述，三臺計算機框架創(chuàng)建了一個持續(xù)學(xué)習(xí)和反饋循環(huán)，該循環(huán)使用車輛傳感器收集的數(shù)據(jù)來提高整體性能 – 從安全性開始。

本質(zhì)上，智能汽車的安全要求來自風(fēng)險分析。這包括根據(jù)產(chǎn)品定義了解用例、識別潛在危險，并根據(jù)暴露（不良結(jié)果發(fā)生的可能性）、嚴重程度（結(jié)果有多糟糕）和可控性（即在輔助駕駛規(guī)劃器故障的情況下，人類駕駛員可能避免不良結(jié)果）來評估風(fēng)險。它由最小的平均故障時間間隔（MTBF）來量化。

NVIDIA Halos 是一個全棧安全系統(tǒng)，整合了車輛架構(gòu)、AI 模型、計算、軟件、工具和服務(wù)，可確保智能汽車從云端到車端的安全開發(fā)。

Halos 為確保輔助駕駛的系統(tǒng)級可靠性和迭代改進提供了關(guān)鍵的安全基礎(chǔ)。這包括將經(jīng)過第三方評估的硬件、軟件和流程與多樣化的算法架構(gòu)和驗證流程相集成。

Halos 是對現(xiàn)有行業(yè)標準安全實踐的補充，同時為基于 AI 的端到端堆棧引入了獨特元素。這可確保合規(guī)性，并與 NVIDIA Halos AI 系統(tǒng)檢測實驗室一起推進安全可靠的輔助駕駛堆棧。

隨著智能汽車技術(shù)的不斷進步，制造商、監(jiān)管機構(gòu)和公眾之間的持續(xù)合作對于應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱私等新挑戰(zhàn)至關(guān)重要。最終目標是實現(xiàn)無需人工干預(yù)即可在公共道路上安全運行的全自動駕駛汽車，通過減少碰撞事故、提高移動性和創(chuàng)建更高效的交通系統(tǒng)造福社會。

智能汽車安全報告

安全是開發(fā)智能汽車的必要條件。閱讀我們的最新報告，了解 NVIDIA 如何優(yōu)先考慮車輛、乘客和行人安全。

NVIDIA 在汽車行業(yè)的應(yīng)用

NVIDIA 汽車解決方案提供設(shè)計、可視化、開發(fā)和模擬未來駕駛所需的性能和可擴展性。