行業專家齊聚華盛頓，探討 AI 的最新進展，強調汽車安全準則和監管的必要性。

自動駕駛行業的發展既依賴于技術的快速進步，同時也離不開標準化的指導方針，以確保自動駕駛汽車的安全性及其與人類駕駛車輛之間的交互。

在華盛頓舉行的 NVIDIA AI Summit 大會上，行業專家從監管和技術角度分享了對自動駕駛汽車安全形勢的觀點。

NVIDIA 汽車事業部副總裁 Danny Shapiro 與美國國家公路交通安全管理局前局長 Mark Rosekind 和 NVIDIA 自動駕駛汽車研究總監 Marco Pavone 進行了一場廣泛的對話。

Shapiro 在討論中首先談到了各國道路上發生的大量交通事故和傷亡事件，開啟了整場討論。人為失誤仍然是一個嚴重的問題，也是造成這些事故的主要原因。

Shapiro 指出：“提高道路安全至關重要”，并指出 NVIDIA 與汽車行業合作已有 20 多年，包括高級駕駛輔助系統和全自動駕駛技術的開發。

NVIDIA 的自動駕駛汽車開發方法以整合三臺計算機為核心：其中一臺用于訓練 AI，一臺用于模擬，以測試和驗證 AI，還有一臺安裝在車輛內，用于實時處理傳感器數據，以便作出安全的駕駛決策。這三套系統形成了一個開發閉環，能夠不斷提高自動駕駛汽車軟件的性能與安全性。

權威汽車安全專家 Rosekind 談到了美國各地法規不統一的問題。他表示，聯邦政府關注的是車輛，而各州關注的是駕駛員，比如駕駛員培訓、保險、駕照頒發等。

Pavone 談到，由于生成式 AI 和神經渲染等相關新技術層出不窮，新工具的出現使研究人員和開發者能夠重新思考如何開發自動駕駛汽車。

這些技術正在推動仿真領域的最新發展，例如通過生成復雜的場景，以及對車輛進行安全壓力測試等。Pavone 表示，這些技術正在利用視覺語言模型等基礎模型，幫助開發者構建更強大的自動駕駛軟件。

非營利研究機構 MITRE 在大會上發布了一則聲明，這也成為了本次專題討論會上的一個相關且及時的話題。

MITRE 宣布將與密歇根大學的 Mcity 合作，共同開發虛擬和物理自動駕駛汽車驗證平臺，推動汽車行業的部署。

MITRE 將使用 Mcity 的仿真工具及其測試設施的數字孿生。Mcity 測試設施是其數字試驗場中的一個真實自動駕駛汽車測試環境。該聯合平臺將利用NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX API（應用編程接口）提供基于物理學的傳感器仿真。

通過將這些仿真功能與 MITRE 數字試驗場報告框架相結合，開發者將能夠在模擬世界中進行詳盡的測試，并在落地之前對自動駕駛汽車進行安全的驗證。

Rosekind 表示：MITRE 的聲明“提供了一個機會，讓一個在許多其他領域（尤其是航空領域）從事過這項工作的可信賴的來源機構，來創建一個獨立、中立的環境以測試安全保障”。

Pavone 補充道：“這項工作最令人興奮的一點是仿真將發揮關鍵作用。仿真能夠以可重復且多變的方式測試非常危險的情況，因此你可以大規模地對不同的情景進行仿真。”

Shapiro 說道：“這就是仿真的魅力所在。它是可重復且可控的。我們可以在仿真中控制天氣，改變一天中的時間，控制所有場景并引入危險。仿真在被創建后可以反復運行。隨著軟件的發展，我們可以解決出現的問題并根據需要進行微調。”

該專題討論會在最后提醒道，自動駕駛的主要目標是減少道路上的人員傷亡，這也是企業和監管機構的共同目標。