【2019WNEVC】英伟达Dan BERMAN：人工智能在驾驶座舱中的应用

经国务院批准，世界新能源汽车大会（WNEVC）于2019年7月1-3日在海南博鳌隆重召开。大会着眼于全球汽车产业的转型升级和生态环境的持续改善，通过聚集全球专家智慧和产业精英，共同交流探讨新能源汽车在技术创新、产业创新、政策创新、市场模式创新等领域的成功经验与发展趋势，凝聚产业共识，明晰汽车产业转型升级的方向，探索电动化、智能化、共享化协同发展的有效路径。在“自动驾驶与城市未来出行”的主题峰会上，英伟达中国区业务发展负责人Dan BERMAN发表了演讲，内容如下：

大家早上好！首先我非常荣幸来到这里，也非常高兴看到这么多熟悉的面孔，我今天来到这里，不仅仅是跟大家分享英伟达，也希望能够跟大家共享英伟达未来的一些畅想，所以我们就开始吧。

首先，如果我们回顾过去，我们就会发现我们其实现在处于另一场技术革命当中，我们正在面临AI革命当中，第一次有这么多的数据，这么多的算法我们的计算能力也达到了很大的提升，我们也可以使用这样的计算能力，去帮助很多公司，包括英伟达去进入AI的时代，所以我们不仅是用AI给自动驾驶赋能，我们也会用AI给其他的产业赋能。比如说数据中心云、刚刚也说了车辆，还有医疗，还有机器人，那么数据中心可以给AI还有给其他的产业提供很多的解决方案，我们今天其实主要是想谈汽车这方面，更多的是谈自动驾驶，这是英伟达未来的一个展望，我们认为未来所有的车肯定都是自动化的，当然不仅仅是普通的汽车，还有火车，那我们英伟达就是希望能够实现这样的展望。我们未来还是有很多的挑战的地这是我们目前面临的挑战，这些挑战其实对于所有的企业来说，都是存在的不光是英伟达是这样，所以我们一直都在投资各种各样与之相关的硬件和软件。不只是刚才的挑战，在路上运营的时候我们也有这样的问题，大家可以感到这个是并道的路，就是你开车的时候，就会一条车道上，可能你的右边有一个车想要超车，那对于AI来讲可能就需要去探测到后面有车，要跟你并道，所以这样的话AI在处理这个的时候，就会把这个路画成很多的车道，所以整个的过程当中需要AI做路面分析。为了实现自动驾驶，我们不仅仅需要去开发算法，也不在于数据的多少，我们需要实现这么一整条的管道，实现所有的这些状态，比如说不仅仅改善技术，还需要改善整体的车辆的形状。

那建立这样的管道，这个管道要去连接各种各样的方面，不光是所谓的理解、识别，同样还有其他的重要的技术，我们还有模拟，当然除了模拟之外还有验证这些性能，于此同时我们还要建立闭环，这个闭环如果做得不好，会有很大的问题。刚才大家也提到我们希望提高我们的效率，给我们每个部分都提高软硬件的解决措施，那这个叫做AI大脑，AI有两个阶段，首先是开发AI去训练它的数据中心，还有就是你要找一个有效的方式来让AI进行运作，然后并且在实时的环境下进行操作。那说道开发AI这个问题，其实我们也专门做了一个软件，这个软件是一个非常强大的GPU，它这个速度也非常快，而且它也可以帮助你训练AI，尤其是可以帮助解决自动驾驶的技术，这个不光是我们自己，我们还有很多的客户，也可以用我们的软件来强化他的AI，可以实现整个的工程设计以及机器学习，可以完成他们的计算，更好地完成对AI的训练，这样能够提高整个的效率，不管是开发方面，还是可以直接做AVPI，都是非常好用的，而且也非常傻瓜。

我们再来讲一下车的部分，这个当然也是非常重要的，这跟我们英伟达做的业务非常有关，首先我讲一下软件部分，因为英伟达有很多软件工程师，比硬件工程师还要多，非常重要的就是我们的操作系统，因为现在能够让我们成为自动驾驶AI的使用者，我们希望这个AI能够处理并且使用所有的处理器的能力，当然我们希望能够用内部设计，而且也可以量产的，能够帮助我们的客户。就是说你可以使用我们的产品，同样也可以使用我们的产品去开发你的产品，这就是我们想要做的。在我们这个操作系统之上，我们还可以找到在英伟达做了其他的事情，比如说我们用了一些比较普通的技术，但是我们做了很好的应用，比如说用软件能够实现自动驾驶的技术，比如说我们有一站式的服务，还有这种能力可以帮助大家进行识别。另外还有车载的信息，还有驾驶员的监控系统，还有所有的这些一些可以综合起来给驾驶员提供更好的保护，那在这边我还想要多讲一下CV，这个产品，这个是我们最复杂的SOC，如果你想到英伟达，你总是想到我们的GPU，但是你看了一下这个，它不光是一个GPU，它更加强大，而且它是最有效率帮我们做AI产品的，同时我们还有一些其他的非常好的部分，比如说有深度学习加速器还有编程方面，也有视觉加速器，也就是说它是一个比较综合的机器，可以满足各种各样对功能的需求。所以这个是非常好的芯片，功能非常强大，现在已经被发布了，已经处于AI芯片的顶级级别。再说到软件部分，其实在软件部分我们已经宣布我们做AP2S，这个是我们自己的解决方案。

它整个方案的结合，也就是说我们不光是可以用它打车，同样我们可以做各种各样L2的解决方案，从L2到L5可以做各种各样的解决方案。我们最近发布了一个信息，如果你买我们这个评估系统，同样也可以评估自己的，比如说定位性能，在这边有一些例子，其实我可以通过我们的产品在全世界各地做这样的监控，不光是在这边，也有来自中国的，同样的还有在日本，所以我们相当于提供一个全球性的解决方案。说到驾驶能力，其实我们的确是有很多非常先进的网络，同样我们有先进的技术，对于我们的合作伙伴来说我们明年也会推出相关的技术来实现更好的合作。另外一部分的业务也非常重要，在AP2S方面，我们在计划和预测方面是做得更好，同样还有变道系统也很好。更重要的是我们做了54这样的技术，我今天没有时间细说，但是总的来说它是一个数学模型，可以帮助我们模拟安全驾驶，如果我们有的时候会受制于各种各样的规则，而且我们在做决定的时候，也需要遵守这些数学规则，当然是有它的好处，可以跟我们的外部世界交流，通过规则告诉我们性能。同样通过这个我们也可以说非我们的管理者，能够说服他们我们这个AI的部署效果是非常好的。

在这边给大家展示一下测试，其实这只是一些关于摄像机的例子，但是其实我们也知道要发展成为自动驾驶，我们还要做的还有很多。这个PPT就提到我们所说的挑战，其实我们现在也有一些担心，就是我们怎么样验证，因为验证是很重要的事情，因为整个体系是非常复杂的，复杂不仅体现在模块上，也在传感器上，那如何通过设备和传感器如何反映现实的情况，而且有些数据和情况也不一定会发生，但是传感器和整个的系统不是每一都非常精准，因为所有的环境都在变，但是会提供一个持续的结果。再说到我们现在真的已经推出在市场上的解决方案就是这个我现在展示的这个技术，这个叫做软件在环的技术，当然它也是可以做量产的。其实它也不是一个特别真是精准的现实的反映但是有一个好处，就是它非常快，还有一个是现实驾驶，现实驾驶的真实性非常高，因为在显示情况下是非常高的，同样也可以量产。刚才张程也说了，有时候使用这些数据成本非常高，所以这也是一个问题，因为你每一次改变这个汽车的时候都要改变数据，这个是非常困难的。

这也是给大家展示一下，比如说有20个车每年跑100公里，其实是非常贵的，不管是车，光是在数据收集方面，就要花几百万美金，这是成本非常高的事情，所以如果能够把事情收集在自己的处理器上会更加便宜。那另外一个问题我们怎么做更好的验证，这个地方就是硬件在环的解决方案，其实现在有很多的解决方面不能量产，但是我们提供的这个可以，其中也包括有硬件，也同样非常开放，给生态系统提供参与的机会。那到底它为什么这么特点，因为它有两个盒子，有一个处理器，就是我们可以收集所有的客户信息，根据他们使用英伟达的体系方面所给予的信息带提供定制化的服务，另外一个就是我们可以通过盒子来收集信息，同样我们可以使用和在车辆里面完全相同的硬件，但是总会有一些区别，但是说到整个体系的复杂性，因为这是一个中心化的体系，不是去中心化的，所以这个能力就非常重要，看我们到底能不能有这样的精准的信息，并且通过这些硬件收集的信息能不能量产。

这样我们就可以把我们的解决方案提供给客户，让他们可以安装，或者可以使用我们的云服务来满足这个目标，这是一个例子。给大家展示一下这一个，我们的模拟是怎么做的，除了这个以外也可以做实时情况的模拟，比如说不同的场景不同的天气都可以模拟，这些都是可以生成的，而且可以通过能力来产生我们所预测的场景，刚才也说了，在这边给大家举个例子，这个可以很好地展示出来我们可以生成的模拟是什么样的，左下角可以看到这个是实时的测试，这个是我们使用这个技术实现的情况，其实我们是可以满足客户的需求，只要他们使用英伟达的软件就可以。所以一般是根据我们的软件硬件能力有关的我们都做得很好。刚才也说了这个是非常大的生态体系，我们做了整个的模拟的生态系统，我们现在也有很多的合作伙伴来帮助我们做到这一点，这里面提供了各种各样的场景、模拟，和动态的车型的模型，所以这个在一起就是更好的解决方案，所以在这里也想快速同志一下，我们上一周说一下，VOLVO，选择我们成为他们的自动驾驶的合作伙伴，从卡车到专用车所有的车都会使用我们英伟达的整个AI体系，不光是因为我们做了硬件，同样也因为我们不光在开发方面，还是整体解决方案都提供了很好的软件。在几个月之前我们也和丰田汽车实现了合作，我们也做了三个重要的事情，所以我们就会帮他们一起，刚才我提到过的车辆的验证，同时也会在他们的车上部署我们的车载的中央处理系统，我们是一个很大的生态系统，我们有很多的车辆品牌进行合作，还会和很多的汽车初创企业进行合作，很多中国的初创企业都使用我们的芯片，我们也和一些汽车的协会进行合作，我们在中国也有很大的市场，希望能够深耕中国市场，如果大家对此感兴趣的话，大家可以去网上下载我们的白皮书，在白皮书上就可以看到我之前说的关于安全性的一些细节，我之前提到的数学模型都可以在上面找到甚至可以想象怎么提高整体的性能，我们也非常欢迎大家的，也非常感谢大家对我演讲的聆听。

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