各企业借助 NVIDIA Omniverse和合成数据生成等技术 进一步缩小虚拟和现实之间的差距

由 AI 提供支持的管家服务、数字孪生、电动汽车等是交通运输行业的发展前景。

2021 年的发展趋势延续到 2022 年，预示着自动驾驶运输新时代的来临，并将开创难以想象的商业模式和服务。

明年，软件定义的计算架构、电动动力系统、高保真仿真、AI 助手和自动驾驶卡车解决方案，将助力变革交通运输行业。

在过去一年中，关键技术在集中式高性能计算、数据中心解决方案和仿真等方面取得了重大进展。这些突破性成果将会在明年大力推动创新，引领新技术，改进现有产品，并加速部署更安全高效的车辆。

继 2020 年梅赛德斯-奔驰宣布将推出基于 NVIDIA DRIVE Orin 的软件定义车队之后，2021 年，NIO、上汽、小鹏等近十几家公司将其车辆转换到高性能集中式计算平台。

仿真是自动驾驶汽车开发流程中的重要组成部分，借助 NVIDIA Omniverse 和合成数据生成等技术，其能够进一步缩小虚拟和现实之间的差距。

此外，随着疫情的持续，配送需求增加，以及驾驶员短缺局面的加剧，推动着人们着力部署自动驾驶卡车解决方案。

不断推陈出新的车辆

AI 正在变革个人车辆体验。传统上，车辆开发周期会持续两年左右，并且最终产品由生产线上的技术决定。

基于 NVIDIA DRIVE Orin 等高性能计算技术构建的集中式软件定义车辆架构具有丰富的可编程性，能够简化开发，还能随着时间的推移不断改进。

明年，越来越多的汽车制造商将摆脱传统的制造做法，从一开始就借助高性能计算空间和全栈软件来设计车辆。结果是，通过无线软件更新，新一代车型将受益于新应用和功能，随着时间的推移，车辆会更加出色、更加安全。

这些车辆还将继续转换到电动动力系统，从而实现更具可持续发展性质的智能运输。汽车制造商已承诺提高其车队中的电动汽车占比，同时新兴制造商也开始推出尖端的电动汽车产品。

从现实走向虚拟

自动驾驶汽车诞生于数据中心，而仿真是这一训练和验证过程的重要组成部分。

过去，仿真平台使用游戏引擎来生成虚拟世界。然而，在准确重建现实世界中的汽车驾驶的物理特性和车辆动态方面，这些引擎存在严重的局限性。

NVIDIA DRIVE Sim 基于 NVIDIA RTX、Omniverse 和 AI 等核心技术而构建，能够打造出真实世界的数字孪生环境。它使用 NVIDIA Omniverse Replicator 为摄像头、普通雷达、激光雷达和超声波生成基于物理性质的传感器数据，以及已标记的真值数据，从而减少宝贵的开发时间和成本。

这些技术的结合大大缩小了虚拟世界和物理世界之间的差距，能够提供全面的自动驾驶训练、测试和验证平台。配备 DRIVE Sim 的自动驾驶制造商可以在 2022 年加速部署计划。

真正个性化的交通运输

除了高保真自动驾驶仿真，NVIDIA Omniverse 还能够为顺畅的智能助手体验铺平道路。

借助 NVIDIA DRIVE Concierge，车辆驾乘人员可以时刻享受 AI 服务，使用 NVIDIA DRIVE IX 和 NVIDIA Omniverse Avatar 进行实时交互。

Omniverse Avatar 能够将语音 AI、计算机视觉、自然语言理解、推荐引擎和仿真连接起来。在该平台中创建的虚拟形象是具有光线追踪 3D 图形效果的交互式角色，能够视物、讲话、就广泛的主题进行交谈，并理解自然语言意图。

使用 Omniverse Avatar 技术，DRIVE Concierge 能够充当每个人的数字助手，提出建议、发出提醒、进行预定和拨打电话。它可以为每位驾驶员和乘客提供个性化服务，为每位车辆驾乘人员提供定制私人管家服务。Omniverse Avatar 技术使助手服务变得非常智能。

卡车跑不停

随着对电子商务商品和货运的需求持续增长，行业对自动驾驶卡车解决方案的投资也与日俱增。

根据到户配送技术供应商 Convey Inc. 统计，2020 年电子商务订单同比增长近 60%，超过三分之一的购物者会选择当日送达。与此同时，卡车运输行业的离职率高达 90% 以上；据美国卡车运输协会估计，到 2028 年，卡车司机将短缺 16 万人。

AI 支持的高度自动化和完全自动驾驶的卡车以及到户配送车辆（例如沃尔沃自动驾驶解决方案、Kodiak Robotics、Embark、TuSimple、Plus、Einride 等正在研发的卡车）是未来运输必不可少的工具。

行业内持续采用这些变革性技术，将会于明年实现快速发展，迈向真正的自动驾驶未来。

这些新一代车辆基于 NVIDIA DRIVE 的高性能、高效计算打造，可提升货车司机的安全和生活质量，并提高生产力和效率。

原文标题：感知 2022 年新趋势：最新突破性成果为年度自动驾驶汽车创新铺平道路

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审核编辑：彭菁