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AI 1.0到AI 2.0 英偉達三步走奔向全自動駕駛

2024-04-28 10:50:28來源:蓋世汽車 關鍵詞:自動駕駛閱讀量:23063

導讀:NVIDIA近日宣布已經同Run:ai簽訂最終收購協議,其中Run:ai的產品能夠實現高效GPU集群的資源利用,即產品能夠支持開發人員并行運行多個AI工作負載,從而提高AI芯片的利用效率并降低成本。
  北京車展正如火如荼地進行中,已經進軍汽車領域的英偉達雖然沒有在車展亮相,但并未置身事外。
 
  2024年4月24日,英偉達(NVIDIA)在北京辦公室召開了北京車展媒體溝通會。期間,履新半年多的NVIDIA全球副總裁、汽車事業部負責人吳新宙和NVIDIA汽車事業部數據中心副總裁Norm Marks就英偉達過去一年在汽車領域的技術更新和AI數據中心等進行了介紹。
 
  AI 1.0時代邁向AI 2.0時代
 
  據外媒消息,NVIDIA近日宣布已經同Run:ai簽訂最終收購協議,其中Run:ai的產品能夠實現高效GPU集群的資源利用,即產品能夠支持開發人員并行運行多個AI工作負載,從而提高AI芯片的利用效率并降低成本。此外,還有消息稱NVIDIA將收購以色列初創公司Deci,該創企可提供高效的生成式AI和計算機視覺模型,能夠部署在各種環境中,同時保持數據安全并控制推理成本。
 
  以上最新的收購信息無不突顯出NVIDIA在當前AI定義汽車(AI 2.0時代)背景下對于AI的重視。正如吳新宙在媒體溝通會上所講,生成式AI接下來會進一步提升自動駕駛的天花板。
 
  吳新宙在會上表示,過去的軟件定義汽車,即AI 1.0時代,需要大量工程師介入,所有組件的算法開發量非常巨大,且需要非常好的基礎建設設施支持數據閉環。而NVIDIA希望,在AI 2.0時代,大部分模型都能夠在云端完成訓練,即實現通過數據驅動的方式,車端觸發Edge Case案例,然后通過自動數據驅動完成模型的自我迭代。同時也希望在云端通過仿真完成大部分的驗證,極大地減少車端大規模設備部署和測試的依賴性。
 
  既然AI定義汽車被認為是未來汽車發展的必然趨勢,那么NVIDIA在智能駕駛軟件和座艙領域有哪些舉措?這也是此次媒體溝通會的重點,即NVIDIA的三步走規劃。
 
  第一步是完善現有的L2和L2+系統,以達到市場先進水平或者第一梯隊水平;第二步希望L2++領域取得新突破,實現未來軟件棧的端到端可訓練,將上游模型和下游模型打通,并將VLM、LLM運用到自動駕駛;第三步就是希望能夠在2026年量產的L3,實現完全自動駕駛。
 
  因此,NVIDIA加快AI定義汽車的發展速度的優勢在于,將AI對于整體硬件架構的優化運用到車端芯片。吳新宙透露,NVIDIA將于2025年實現其車載計算平臺DriveThor的量產裝車,助力LLM大語言模型在端側的部署,從而實現高效的智能座艙。
 
  數據!數據!還是數據!
 
  汽車從設計到落地,到最終的上路,都涉及龐大的數據量,如何安全地處理數據一直是各大汽車制造商和供應商關注的重點。
 
  在自動駕駛領域,除了AI與大模型,目前NVIDIA還在使用生成式數據,特別是其自研渲染工具Omniverse,能夠實現數據生成,補足仿真Corner Case,從而快速轉成虛擬數據,然后進行隨機處理,衍生出更多的Corner Case。
 
  目前就有多家中國車企通過Omniverse虛擬現實技術實現對汽車制造工廠的工作流程優化,例如比亞迪。NVIDIA中國區汽車事業部負責人劉通透露,除了在端到端全棧式合作,包括車端芯片DRIVE Orin和DRIVE Thor、智駕芯片和數據中心端的解決方案等,比亞迪和NVIDIA還在智能工廠方面進行合作,利用Omniverse做自主機器的仿真,包括物流小車、機械臂等。
 
  就仿真而言,NVIDIA不止關注像素渲染,還一直使用毫米波雷達和激光雷達進行數據訓練,進行實時算法驗證。此外,NVIDIA將Omniverse數據接口開放給所有的生態圈協作方,從而提高自動駕駛的開發效率。
 
  Norm Marks表示,自動駕駛汽車1.0時代主要是基于標注圖像的訓練,并在上面開發和部署深度神經網絡的集成,可能會有40-50個深度神經網絡從L2+層級轉向更高級的自動駕駛。假設一個車隊50輛測試車,每周可能會生成2PB的數據,但其中只有10%-15%會得到標注。而2.0時代是基于視頻進行模型的訓練,就像真人看世界那樣,是一整個大的融合世界的統一模型。
 
  Norm Marks還預計,未來自動駕駛汽車2.0轉型的模型規模將增長13倍,數據存儲規模將增長17倍。而如果以GPT4作為基礎的話這可能需要上萬的服務器節點,即達到超算水平。
 
  NVIDIA的NeMo平臺可作為一站式工具助力構建大語言模型,從最開始的數據準備、數據獲取、數據測轉、預訓練、模型定制化、提示語調優化以及人為反饋進入閉環,包括后續的信息檢索,實現比較精確的信息檢索。
 
  汽車業務起勢
 
  2019年,特斯拉發布自研的Hardware 3.0系統,正式宣布NVIDIA與特斯拉在汽車芯片業務的“斷交”。但就在這時,中國新能源車企小鵬汽車進入NVIDIA汽車業務合作版圖,為NVIDIA的汽車業務添了一把“火”。
 
  今年3月,NVIDIA宣布了一批汽車合作商,包括比亞迪和小鵬以及廣汽埃安旗下昊鉑(Hyper)等車企,以及文遠知行等智駕技術解決方案供應商。此前,理想汽車和吉利旗下極氪品牌也表示將使用NVIDIA的Drive Thor芯片。
 
  因此即使此次NVIDIA并未在北京車展中設立展臺,但各大車企在宣傳自家車型時,都會提及搭載了NVIDIA的芯片和技術。例如北京車展期間,極越汽車就宣布其2026年量產車型將搭載NVIDIA最新一代車載計算平臺。
 
  正如劉通所言,NVIDIA擁有龐大的中國汽車客戶數量,涵蓋大部分傳統車企和主流車企,包括目前大熱的小米SU7。
 
  財報顯示,在2024財年第四財季,NVIDIA實現營業收入221億美元,同比增長265%,環比增長22%,而NVIDIA汽車業務營收僅為2.8億美元,環比增長8%,同比卻下降4%。
 
  雖然目前汽車業績占NVIDIA整體業績的比重并不大,甚至與其他核心業務相比稍顯遜色。但作為英偉達CEO黃仁勛口中的未來三大支柱業務之一,汽車業務依然被寄予厚望。
 
  憑借獨特的算力支持,以及一系列產品的強大功能,NVIDIA致力于加速汽車行業的變革。未來,NVIDIA將繼續關注客戶的實際需求,在汽車設計、工程制造、數據科學、用戶體驗,甚至是金融服務等多個領域助力車企實現向AI 2.0時代的轉變。
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