全自動駕駛運算平臺問世 NVIDIA鞏固自駕生態(tài)圈

　　2017年10月，NVIDIA于其生態(tài)圈大會GTC Eurpoe上發(fā)表自動駕駛運算平臺Drive PX家族的新成員，其代號為「Pegasus」。 「Pegasus」預計從2018年第二季起提供給NVIDIA的自動駕駛研發(fā)伙伴。

　　「Pegasus」之運算能力達到320 TOPS(Trillion Operations Per Second)，超越其前代平臺「Drive PX 2」之運算能力高達10倍。 此運算能力主要來自于4顆處理器-2顆為以NVIDIA目前最新GPU架構(gòu)「Volta」為核心的SoC「Xavier」、以及另外2顆為車用機械視覺與深度學習所準備的專用GPU。

　　全自駕平臺需要超高運算能力與大量I/O

　　根據(jù)NVIDIA說法，未來全無人出租車(Robotaxi)等服務需要高速處理來自于攝影機與光達(Lidar)等眾多傳感器的高分辨率及360度信息，藉以精準定位車輛所在、分析周圍汽車與行人之行為、 并且規(guī)劃安全與舒適的行車路徑。 而進行上述工作所需要的運算能力，將是目前市面上最先進車輛運算能力的50至100倍。 依此觀點，目前在市面上則尚無任何自動駕駛運算平臺能夠負擔如此龐大的運算需求，此亦為「Pegasus」之利基。

　　為了集中各類傳感器所搜集的信息，「Pegasus」的I/O接口除了包含汽車計算機必備的CAN、Flexray與車用以太網(wǎng)絡接口之外，也預備了16組對應雷達、攝影機、光達等傳感器輸入的連接器，總內(nèi)存帶寬(Memory Bandwidth)達1 TB。

　　除了強調(diào)運算能力的大幅提升之外，NVIDIA于本次發(fā)表會中亦強調(diào)「Pegasus」在設計上將持續(xù)符合汽車電子功能安全ISO 26262標準之「ASIL-D」水平。

　　符合汽車電子功能安全標準，意味著引進汽車電子領域的產(chǎn)品開發(fā)與驗證方法，并在設計中加入多重的冗余設計(redundancy)以保證系統(tǒng)能夠正常運作，進而保障車輛與乘客的安全。

　　大量合作伙伴支持Drive PX

　　除了強調(diào)硬件的優(yōu)越性之外，NVIDIA在「Pegasus」發(fā)表場合更展現(xiàn)了與自動駕駛產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈的深入合作。

　　根據(jù)NVIDIA數(shù)據(jù)，NVIDIA已有225位采用Drive PX平臺的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)伙伴，在其中更包含Zoox、Optimus Ride、圖森未來、yadex、Nutonomy等25家以全自動駕駛出租車為發(fā)展目標的企業(yè)， 藉以證明「Pegasus」對于無人運輸?shù)膬r值。

　　除此之外，同場上NVIDIA亦發(fā)表了2018年起將與物流大廠德國DHL及汽車系統(tǒng)大廠ZF(采埃孚)共同建置無人物流車隊的訊息。 ZF所設計之無人駕駛系統(tǒng)「Pro AI」將以Drive PX為基礎，而DHL目前則已經(jīng)在其數(shù)據(jù)中心內(nèi)使用NVIDIA的DGX-1超級計算機進行車用神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，未來將把訓練完成的模型移植至配備于DHL車隊上的Drive PX系統(tǒng)。

　　至此，包含Autoliv、BOSCH、Delphi、Hella、Tesla、ZD等重量級汽車電子業(yè)者均已公開將以NVIDIA Drive PX平臺為基礎推出自動駕駛專用計算機。

　　除了積極提供硬件公版予業(yè)者進行測試之外，在「Pegasus」發(fā)表場合NVIDIA同時發(fā)表了搭配的新軟件開發(fā)工具包「Drive IX SDK」，預計將于2017年第四季發(fā)布的此份套件，將能夠協(xié)助開發(fā)者運用Drive PX平臺開發(fā)包含駕駛者/乘客臉部辨識、駕駛分心偵測、車內(nèi)設備自動調(diào)整(如座椅、燈光、踏板松緊等)、車周邊腳踏車偵測等各種更細致的功能，補足自動駕駛所需的其他功能。

　　SAE第五級自駕仍有長路要走

　　雖然本次NVIDIA釋出之Pegasus平臺號稱在運算能力上十倍于前一代產(chǎn)品，然而在全自動駕駛系統(tǒng)具體軟硬件所需技術仍然不明確、遑論設備量產(chǎn)的現(xiàn)在，就此定言Pegasus平臺足以支持SAE Level 5全自動駕駛所需的演算能力，則還需考慮。

　　目前市面上能夠商業(yè)運轉(zhuǎn)的駕駛輔助系統(tǒng)，多僅聲稱其達SAE Level 2程度。 AUDI最新的A8車型亦僅聲稱其駕駛輔助系統(tǒng)達SAE Level 3。 即便考慮各車廠可能因為觸犯現(xiàn)行法規(guī)而特意低估其駕駛輔助系統(tǒng)之能力，但根據(jù)MIC推估，各家車廠與系統(tǒng)廠距離開發(fā)出能達SAE Level 5之自動駕駛系統(tǒng)均還有相當時間。

　　舉例而言，目前經(jīng)由5G通訊提供無人車來自于其他車輛及路側(cè)設備(如交通號志)訊號的技術仍處于規(guī)格制訂期，相關軟硬件距離商用化還有相當時間，自然難以判斷未來無人車在5G通訊部分需要使用多少運算資源。 在無人車開發(fā)路程上，諸如上述技術尚未到位之案例仍然甚多，實際上將令產(chǎn)業(yè)尚難推估無人車所需的軟硬件需求。

　　無人車將在大眾運輸率先落實

　　從2014年開始加速的無人車發(fā)展競爭中，「無人車產(chǎn)能將先提供給誰」各方均有說法。 然而從本次NVIDIA強調(diào)優(yōu)先與無人出租車相關產(chǎn)業(yè)進行合作可以看出，無人車將優(yōu)先使用在包含出租車、公交車等各式大眾運輸服務上，已成各方共識。

　　對于自動駕駛系統(tǒng)業(yè)者而言，無人車優(yōu)先運用在大眾運輸服務上能夠創(chuàng)造一個相對可控制的實驗環(huán)境。 在運輸服務業(yè)者垂直擁有整個車隊的狀況下，自動駕駛系統(tǒng)業(yè)者能夠有秩序地協(xié)助運輸服務業(yè)者管理、更新、維修與調(diào)整其無人車隊，大大降低無人車上路初期的管理成本與風險。

　　從消費端來看，大眾運輸服務業(yè)者能從采用無人車上大幅減省司機的人力成本進而創(chuàng)造獲利，因此大眾運輸業(yè)者采用無人車之動機自然甚高。 其次，能夠承受無人車普及初期的必然高價以及運作風險者，亦非大眾運輸服務業(yè)者莫屬。

　　生態(tài)圈經(jīng)營將是自駕成功關鍵

　　如同計算機與移動電話的研發(fā)從封閉轉(zhuǎn)往開放，在汽車ICT資通訊軟硬件占比越來越高的現(xiàn)在，汽車研發(fā)從嚴謹?shù)纳舷掠魏献鲃?chuàng)新轉(zhuǎn)至更開放的創(chuàng)新合作將為必然。 NVIDIA得以推出自動駕駛運算平臺、敲開以往由車用半導體業(yè)者掌握的汽車市場，所依靠的不僅是在技術上之投資，更在生態(tài)圈的經(jīng)營上。

　　除了前述與一線汽車電子業(yè)者以及自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)商的合作之外，NVIDIA與品牌汽車業(yè)者之合作更橫跨Audi、BMW、Daimler、Ford、Tesla、Toyota、Volkswagen、Volvo等汽車龍頭。 上述業(yè)者除了代表巨大的市場之外，它們在自動駕駛系統(tǒng)相關專利數(shù)量亦均名列前茅，提升了NVIDIA與其合作的綜效。 而NVIDIA與產(chǎn)業(yè)關系人在研發(fā)初期的深度合作，亦更提升了包含F(xiàn)PGA體系等其他競爭者的進入門坎。

　　進一步從產(chǎn)業(yè)向研發(fā)上游移動，我們更可發(fā)現(xiàn)NVIDIA藉由眾多的開發(fā)者活動、提供研究獎助金以及與學研界深入合作營造了巨大的開發(fā)者網(wǎng)絡。 這點從NVIDIA之開發(fā)者社群大小遠超過其他競爭者即可看出。 當大學與研究所畢業(yè)生均使用NVIDIA的工具時、均根據(jù)NVIDIA之路線進行技術研究時，NVIDIA就已在人才面切斷了其他競爭者的研發(fā)能量來源。