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NVIDIA縮短自駕車開發(fā)時程,2020年Level 4商用化

MZjJ_DIGITIMES ? 來源:YXQ ? 2019-03-24 10:31 ? 次閱讀
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NVIDIA GTC 2019落幕,NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在近3小時的主題演講中,不但宣布正式推出Drive Constellation自駕車仿真平臺,更揭露與日本汽車大廠豐田汽車發(fā)展深度合作關系,為縮短自駕車開發(fā)時程加磚添瓦。

DIGITIMES Research分析師林芬卉針對自駕車開發(fā)與AI平臺進展做深度解析,她表示多數(shù)車廠及一階供貨商(Tier 1)以2020年為實現(xiàn)自駕技術的目標時程,為讓自駕系統(tǒng)能因應復雜的路況行駛,人工智能(AI)平臺大廠提供的深度學習方法論及技術支持等,讓車廠及相關業(yè)者能縮減自駕車技術開發(fā)時程,而在軟件定義車的時代,AI業(yè)者所扮演角色也愈加重要。

林芬卉舉NVIDIA為例,NVIDIA為自駕車平臺的領導企業(yè),合作伙伴超過370家,從該公司汽車事業(yè)部運營表現(xiàn)來看,營收呈穩(wěn)定成長,產(chǎn)品多以自駕相關嵌入式裝置、車用計算機平臺及仿真平臺等為主,其合作車廠與Tier 1業(yè)者等多以2020年(含)以后為導入商用化目標時程,自駕功能將達Level 4等級。

NVIDIA藉由GPU運算優(yōu)勢發(fā)展自駕車用AI平臺,智能車若要達到高度自動駕駛層級,需歷經(jīng)復雜的深度學習過程,包括建立大量數(shù)據(jù)集、訓練模型、仿真情境訓練、路測等;若要完成自駕車訓練,需建立多種不同功能的DNN模型及參數(shù)、在千萬個以上情境作仿真訓練、反復驗證訓練出來的模型是否無誤,此亦需龐大的服務器運算、儲存空間等資源。

傳統(tǒng)車廠多以硬件設計為主,較少涉及AI軟件部分,因此多與AI大廠合作,由其提供深度學習方法論及技術支持等,讓車廠能縮短自駕技術開發(fā)時程。

林芬卉最后總結(jié):「在邁向智能車時代,需結(jié)合AI技術,并由超級計算機操控自駕系統(tǒng),即進入軟件定義車的時代,而在汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)系中,AI業(yè)者所扮演角色愈趨重要。」

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:【DIGITIMES Research】NVIDIA縮短自駕車開發(fā)時程2020年Level 4商用化

文章出處:【微信號:DIGITIMES,微信公眾號:DIGITIMES】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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