NVIDIA推出行业领先辅助驾驶软件平台

全球交通运输行业借助 NVIDIA AI、辅助驾驶软件和加速计算打造未来 AI 定义的汽车。

NVIDIA 发布了全面的、行业领先的辅助驾驶软件平台，服务于全球汽车制造商、卡车制造商、机器人出租车公司和初创企业，加速其大规模部署安全的智能交通创新技术。

VivaTech 上的 NVIDIA GTC 巴黎，NVIDIA 宣布NVIDIA DRIVE 全栈式辅助驾驶软件平台现已全面投产。该平台与 NVIDIA 加速计算技术相结合，为汽车行业提供了 AI 驱动的移动出行坚实基础，同时也为智能汽车领域带来了数万亿美元的全球机遇。对消费者而言，这意味着更安全的旅程和愉悦的免手动驾驶体验。

安全第一：统一的全栈式软件方法

NVIDIA DRIVE 的模块化灵活方法使客户能够根据其具体需求进行扩展，无论是采用整个堆栈还是子集。NVIDIA 强大且通过安全认证的辅助驾驶软件架构支持实时传感器融合，并可通过无线更新实现持续改进。

随着技术和法规的发展，NVIDIA DRIVE 的可扩展性允许汽车制造商部署一系列高级辅助驾驶功能的子集，如可无缝过渡到更高级的 L2++ 级和 L3 级汽车的环视感知、自动变道、泊车和主动安全。

NVIDIA 的三个计算平台方案增强了 NVIDIA 的全栈式端到端辅助驾驶软件，该方案涵盖整个智能汽车开发工作流，旨在应对与大规模安全部署辅助驾驶相关的挑战。这三个计算平台方案包括：

用于训练 AI 模型和开发辅助驾驶软件的NVIDIA DGX平台和 GPU。

运行在NVIDIA OVX平台上的NVIDIA Omniverse与NVIDIA Cosmos平台，用于仿真和合成数据生成，能够测试和验证辅助驾驶场景，并优化智能工厂运营。

NVIDIA DRIVE AGX车规级车载计算平台，用于处理实时传感器数据，以实现安全、高度自动化和辅助驾驶功能。

采用生成式 AI 和端到端模型方法

大多数交通事故与分心或判断失误等人为因素有关，这意味着我们在提升道路安全方面有巨大的潜力。因此，汽车行业正在竞相开发 AI 驱动的系统，提高道路安全。然而，构建一个能够安全应对复杂物理世界的智能系统极具挑战性。

辅助驾驶软件开发历来基于模块化方法，包括用于感知、预测、规划和控制等的独立组件。这种方法固然有其优点，但也会造成潜在的低效和错误，从而可能对大规模开发带来阻碍。

NVIDIA DRIVE 辅助驾驶软件整合了这些功能，利用在大量人类驾驶行为数据集上训练的深度学习模型和基础模型来处理传感器数据并直接控制车辆行为，从而无需依赖预设规则或传统的模块化流水线。因此，车辆能够从大量的真实和合成驾驶行为数据中学习，以类似人的决策方式安全应对复杂的环境和场景。

NVIDIA Omniverse 智能汽车仿真 Blueprint 可用于进一步增强开发流水线，从而实现物理级精确的传感器仿真，用于辅助驾驶训练、测试和验证。通过将该 Blueprint 与 NVIDIA 的三个计算平台方案相结合，开发者可以将数千英里的人类驾驶里程转化为数十亿英里的虚拟驾驶里程，从而提高数据质量并实现高效、可扩展且持续改进的智能汽车系统。

利用 NVIDIA Halos 增强端到端的安全性

安全性是所有智能汽车最重要的组成部分。正因如此，NVIDIA 今年早些时候推出了NVIDIA Halos，这是一个全面的端到端安全系统，结合了汽车硬件、软件、AI 模型和工具，有助于确保智能汽车从云端到车端的安全开发和部署。Halos 为仿真、训练和部署的辅助驾驶安全提供了护栏，并以 15,000 多名工程师的年工作产出为后盾。

该安全框架的一个关键组成部分是用于辅助驾驶的经 ASIL-B/D 级标准安全认证的NVIDIA DriveOS操作系统，可为车辆安全运营提供强大、可靠的基础，并符合严格的汽车安全标准。

未来交通，今日已至

借助 Halos 和智能自适应传感器的支持，NVIDIA 的辅助驾驶堆栈提供了当今加速安全智能出行所需的工具、计算能力与基础 AI 模型。

十多年来，NVIDIA 一直与欧洲汽车行业合作推动汽车创新，并与整个欧洲大陆乃至全球领先的制造商、供应商和移动出行初创企业建立了合作伙伴关系。

这项工作正在改变汽车驾舱、汽车设计、以及工程和制造，并通过物理 AI 和加速计算实现实现高度自动化的智能汽车。

在 GTC 巴黎上，NVIDIA 还展示了交通运输业如何利用 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 进行工厂规划、汽车设计与仿真。

NVIDIA 近日还在国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上宣布获得端到端辅助驾驶国际挑战赛冠军，该奖项表彰其研发的技术可利用真实世界和合成数据，助力开发更安全、更智能的汽车，即使是突发的驾驶场景也能够处理。这是 NVIDIA 连续第二年登顶端到端领域排行榜，并连续第三次在 CVPR 上获得辅助驾驶国际挑战赛冠军。