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【新能源汽车大会】英伟达董方亮:自动驾驶是人工智能非常好的应用场景

发布时间:2020-01-31


英伟达自动驾驶中国区负责人 董方亮

感谢各位,今天其实是第一次来到活动的现场,站在这个舞台上第一感觉到很荣幸,下面☆坐了很多汽车界的大佬,汽车是一⊥个非常让人值得尊敬的行业,今天很荣幸站在这里。第二感觉特别亲切,为什么?除了看到熟悉的面孔以外,还Ж有一个原因是:现在汽车行业都在讲究变Ⅷ革,英■伟达作为一个IT企业,一直被大家说汽车行业称作“野蛮人”,以前不被汽车行业接受,而随着汽车行业发展,英伟达越来越多的被汽车行业接受,这是一个非常好的趋势,所以我感到很亲切。
    英伟达本身不会去造车,但是我们发现智能、自动驾驶是非常好的应用,英伟达加入汽车行业非常好的应用,为什么这么说?因为我们觉得自动驾驶一定是跟人工智能相关。这是一张图,我们畅想一下未来的交通,每一位汽车人都在想怎么用汽车打造未来的出行方式,★我相信跟现在会有很大的不同。举一个例子,现在如果你跟家里小孩儿说你要好好学习,你长大了爸爸送你一辆汽车,可能不久的将来,你好好学习爸爸给一辆电动车,它能够※自动驾驶,你可以不用开,自己¤出去⊙玩,因为自动驾驶会带来不一样。
    我们刚才也谈到了自动驾◢驶,我们说自动驾驶是人工智能非常好的一个应用场景,人工智能现在是很火的话题,很多人都听过人工智能,其实人工智能有很多领域可以应用,比如人工智Φ能可以识别图片里面的东西,非常高效,还有语音的合成,很多人会说英语,可以语音合成特朗普的声音,还有一个很明显的领域就是下国际象棋。人工智能在某些特定领域,它进化的速度非常快,阿尔法狗之前人还可以跟他PK,现在已经无敌,进化速度非常快,产品不断升级演进的过程,其实也是大众对人工智能接受的过程,之前可能大家对♣人工智能在某些方面还是有些怀疑,认为人比它做得更好;某些特定领域,我们发现其实人工智能│┃会比人做的更好,这是大家思想上逐步▍接受的过程。自动〨驾驶比人驾驶的好,ν产品技术的升级,我们认知过程也有一个升级。
    谈到λ人工智能,不得不谈一下人工智能所带来的❤☜两个方面的变化,一个方面是基于深度学习的算法研究和演进过程,第二个是在硬件上GPU计算的兴起,GↇPU在人工智能领域有非常好应用,人工智能实现的时候带来的就是GPU的兴起。
    跟大家简单介绍一下人工智能平台,从云端到车载端,到边缘计算,都是在使用GPU的产品,CUDA对技术人员的帮助是比较大的,所有╭╮算法没有升级,不用做移植,升级扩展的成本很低,有利于算法不断演进,也有利于∮现有科研,包括成果保留和继承。
    现在讲的是自动驾驶的全球竞赛,美国的加州公开路测,截止到今天我统计一下有4∪5家企业,这里面有很多是国内企业,开始慢慢在加州进行注册,⺌我相信在座的很多汽车业的朋友和同行,您所做的公司也会加入这个行业,在座的汽车行业也一些已经在海外进行布局,我相信他们的未来一定会去做相应的产业研发☞和布局。
    人工智能来实现自动驾驶,就是通过人工智能的方式去完成自动驾驶里面一些核心功能,比如说,自动驾驶,我们可以把它简单看一下,第一个完成的是感知功能,你通过传感器℉去感知整个的物理世界,你通过感知知道哪一些是可移动的物体,哪一些是固定物体,比如建筑物等。第二步是我们→要去做推理和预测,你要做推理的时候知道哪些是移动物体,对你车的行驶方向会有影响,影响到你的驾驶策略和现有的路径规划。第三个跟你同方向的人、▇█车他们轨迹要做一个预判。前面几位大佬分享,他们对自动驾驶的理解里面包含了高清地图,作为自动驾驶很基础的信息,需要放在里面。
    最后一个我们叫定位和规划,基于高清地图汽车会有一个精确的定位,基于这个定位做路径规划才知道怎么行驶。
  σ;  总结一下,自动驾驶η所涉及的核心人工智能的模块,从感知、推理、预测,包括高清地图定位,这里面很多核心的算法都涉及了人工智能,人工智能就是A↗I计算的一♀个核心。
    我们把刚才那一页分享的内容跟大家再做一个更简化一点的概括,其实自动驾驶起码需要三个方向,第一个需要深度学习,需要人工智能的算法进行很多核心模块的快法,第二是基于高清地图,当你用人工í智能深度学习做这种算法的时候你需要一个很强大的平台,就是英伟达提供的自动驾驶的计算平台。
&nのbs◣p;   跟大家分享一下人工智能的≥汽车的演进过程,两条曲线可以看出来,随着自动驾驶的提升,对深度学习的需求一定是一个很陡的需求,说明深度学习有非常高的需求,人工智能汽车不光包括如何进行自动驾驶,还包括车内的识别,看驾驶人的眼睛、有没有打瞌睡,这个人说的话,人车交互系统能不能理解等等,我们英伟达有一些原型产品,现在针对应用行业进行开发。щ
    这一|︴()〔〕页可以跟大家简单分享一下,我们叫DRIVE AI CAR平台,英伟达就是基于这样的平台开发,自动驾驶技术从最左端看是数据的收集,包括达标过程,把数据收集进行达标,为前期训练做准备。当数据收回来达标以后‥需要对数据进行训练,训练的过程其实就是需要用我们GPU服务器进行高密度的应用。自动驾∞驶有一个很重要的环节,要进行路测,一个是真实环境的路测,就像正常车辆行驶的时候,对各种道路∏和天气进行路卍测,还有一个是模拟环境的路测,基于模拟环境做路测,除此之外ㄨ,我们自动驾驶的算法和应用也是在车载计算平台上进行路测。
 &nbs|p;  还有一个(R)平台,当我们发现路上有一些极端情况车不能正常行驶,在某一种特定工况下发生,想再去找就找不到了,我们把数据重新╯╰放到系统里面,通过模拟器再去训练,包括怎么样解决。
    我们英伟达自动驾驶的平台由我们底层硬件加上层软☉件执行,这是我们车内互动系统的简单介绍。
    中国有句老话“是骡子是马拉出来溜溜”,我们今天把这匹马拉出来溜溜,是我们ч公司的车载超级计算平台,搭载自己的软件能够实现L4-L5级的自动驾驶。
    这个主要讲现在使用英伟达方案的一些合作伙伴,也有全球合作伙伴,相信很多国内合作伙伴都会起来,下一次分享的时候换上的就是咱们的照片。
&nbs〇p;   今天的分享到此结束,谢谢大家。


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