車東西 | 曉寒 bear

3月19日凌晨5點，美國時間3月18日14點，一年一度的英偉達GTC大會（GPU技術大會）正式在美國硅谷的聖何賽州立大學體育場拉開大幕。

GTC現場

被業內稱爲教主的英偉達CEO黃仁勳依然身着他穿了多年的皮夾克在舞臺上上演單口相聲，用2個多小時的時間，向外界公佈了英偉達最新的產品進展，包括基於RTX顯卡和平臺打造的支持實時光線追蹤的遊戲進展、實時設計協作軟件Omniverse、Tensor Core支持混合精度、用於數據科學的超算DGX POD等。

黃仁勳在GTC現場

在車東西關注的自動駕駛方面，今年並沒有算力炸裂的新款芯片出廠，英偉達低調推出了完整的L2+級自動駕駛解決方案AP2X、推出了Safety Force Field駕駛策略框架，並宣佈此前推出的自動駕駛仿真系統DRIVE Constellation上線投入使用。

與此同時，英偉達的全球合作伙伴也進一步增多，全球最大車企豐田旗下負責自動駕駛業務的豐田研究院也與之達成合作，將在自家的自動駕駛車輛上部署英偉達的計算設備。

壓軸出場的自動駕駛

與前幾日特斯拉重新定義上午11點一樣，英偉達也玩了一把重新定義凌晨5點，不過好在只小晚了5分鐘就已開場。

與此前的歷屆GTC和GTC China一樣，開場前依播放了這段氣勢恢宏的AI宣傳片，介紹AI技術能在自動駕駛、氣候分析、機器人等諸多領域的應用。

視頻過後，黃仁勳依然穿着其標誌性的皮衣登場，開始了2個多小時的單口相聲。

黃仁勳在介紹了英偉達日前取得的成績——例如全球的GPU開發者多了60%後，首先提到了英偉達CUDA並行計算架構進一步演進爲CUDA-X，同時支持英偉達旗下的RTX、DGX、HGX、AGX四大計算平臺。

在CUDA-X平臺之上，則是英偉達的各類應用軟件平臺，包括AI、IS（ISAAC）模擬世界、以及DR（Nvidia Drive）自動駕駛開發平臺等。

去年的遊戲開發者大會GDC和GTC上，英偉達發佈了支持微軟DX12中的DXR光線追蹤的新一代RTX顯卡與技術，爲計算機帶來了可以大規模使用的實時光線追蹤技術，可謂是圖形計算中的一場革命，對遊戲、影視、設計等行業具有極大的影響。

上圖爲使用光線追蹤技術的遊戲畫面

正因如此，今年GTC與前兩年非常不同，黃仁勳用了整整1個小時在詳細介紹最新一代的RTX顯卡技術支持的光線渲染技術以及在此之上形成的遊戲、設計協作軟件Omniverse、雲遊戲平臺Geforce Now等產品與服務。

而在前幾年，普通顯卡產品基本都是一嘴提過，黃仁勳將更多的時間放在了GPU驅動的AI計算、GPU驅動的超算、以及自動駕駛等方向。

在經過了2個小時的等待，聽完英偉達在RTX顯卡、AI方面的進展與發佈後，車東西關注的自動駕駛終於壓軸出場。

自動駕駛壓軸出場 英偉達全面變軟

黃仁勳在現場講到，自動駕駛是機器人領域最重要的部分之一。在自動駕駛領域，英偉達不僅僅打造計算芯片，其還提供包括Drive AV、Drive IX、Drive Sim等軟件在內的完整的開發者套件。

本場GTC上，黃仁勳發佈了2款新產品，分別爲AP2X 9.0、 Safety Force Field駕駛策略 ，並宣佈DRIVE Constellation模擬測試系統投入使用。

1、L2+自動駕駛系統解決方案

AP2X 9.0

2017年，英偉達推出了Drive Autopilot，在L4/L5級自動駕駛之外開始支持L2/L3級自動駕駛技術，離量產更近一步。

兩年之後的GTC 2019，Drive Autopilot也迎來更新，英偉達整合了此前的Drive Autopilot軟件、Drive AGX計算平臺與DRIVE validation開發工具，將其打包命名爲Drive AP2X。

Drive AP2X 9.0版本的軟件將在下個季度推出，包含了對多個神經網絡的支持，增加了面部識別、多傳感器融合等選項。

DRIVE AP2X的軟件部分增加了一個名爲MapNet的深度神經網絡，可以自動識別車道線和路標，爲了提升行車的準確性與安全性，這套神經網絡算法中包含了三種不同的路徑規劃決策方案，系統將自動擇取最優方案進行執行。

新增的ClearSightNet網絡能夠識別傳感器被遮擋的情況（例如陽光直射或泥土），並通過啓用其他傳感器或融合的方式來解決傳感器障礙。而面部識別功能，則能在識別駕駛員後調節座椅等各項設置。

2、 Safety Force Field駕駛策略框架

英偉達此前推出了Drive AV軟件系統，具備車道線識別、標識牌識別、車輛控制等功能，今天又在此基礎上添加了路徑PATH Planing With Safety Force Field的新功能。該系統的核心是名爲Safety Force Field的駕駛策略，可以幫助提升車輛的駕駛安全性與舒適性。

Safety Force Field駕駛策略

該系統首先會讀取車輛傳感器數據，隨後在此基礎上分析、預測外界環境和其他交通參與者的動作，從而給出駕駛決策。

從現場介紹來看，該系統能夠幫助自動駕駛車輛實現緊急制動，智能控制轉向系統，通過十字路口，處理堵車環境等。

據悉，Safety Force Field駕駛策略爲一個開放平臺，可以融入任何其他駕駛軟件中，作爲路徑規劃和決策系統的一環，Safety Force Field會監測並阻止不安全的駕駛決策從而提升安全性。

3、DRIVE Constellation仿真測試平臺投入使用

研發自動駕駛技術需要大量路測數據，但在真實場景收集數據過於複雜，因此在虛擬世界中進行仿真模擬就顯得極有價值。

英偉達於去年GTC發佈了Drive Constellation模擬平臺，並在本屆GTC上宣佈正式可用。

Drive Constellation模擬平臺

Constellation是一個基於數據中心的模擬系統，由Constellation Simulator、和Constellation Vehicle兩個服務器組成。

前者的內部搭載了英偉達顯卡，運行英偉達Drive Sim模擬軟件，並生成虛擬世界中運行車輛的傳感器數據。

後者的內核是一個英偉達AGX Pegasus車載計算機，用於處理上述虛擬生成的傳感器數據，並給出駕駛決策。而決策信息又會被傳回Constellation Simulator服務器進行測試。

一個值得注意關鍵點在於，Drive Constellation是一個開放的雲平臺，來自全球各地的工程師都可以提交模擬的測試場景到此，修改時間、天氣等參數，並獲得反饋數據。

與此同時，各個生態合作伙伴也可以將自己的環境模式、傳感器模型和交通流模型整合到平臺之上，從而讓整個系統擁有更強大的模擬能力，生成複雜、多樣性的測試環境。

目前，模擬公司Cognata和汽車模擬公司IPG都已經加入了Drive Constellation平臺。而像是萊茵TUV這樣的標準組織，也在用Drive Constellation來規劃其自動駕駛標準。

4、豐田車將使用英偉達計算平臺

在發佈了一系列產品之後，黃仁勳也按照慣例宣佈了自動駕駛領域新合作伙伴——這次是全球最大的車企豐田。

英偉達與豐田宣佈達成合作

據介紹，英偉達將與位於日本的豐田研究院先進技術研發部TRI-AD和位於硅谷的豐田研究院TRI共同展開合作。

未來豐田將使用英偉達的GPU進行AI計算、使用英偉達NVIDIA DRIVE Constellation模擬平臺進行虛擬測試，並在自家的自動駕駛車輛中使用AGX Xavier或AGX Pegasus計算平臺。

去年GTC上，黃仁勳透露使用英偉達自動駕駛相關產品的廠商已經達到了370家，包括車企、Tier1、自動駕駛創企等，而隨着全球第一大車企豐田的加盟，英偉達的自動駕駛合作伙伴圈子又強大了不少。

Jetson NANO：英偉達最小的機器人計算機

在進行自動駕駛相關的發佈之前，黃仁勳首先提到了機器人領域，其發佈了一款目前英偉達旗下最小的機器人用CUDA-X AI計算機Jetson NANO，可運行當下所有AI模型。

黃仁勳手中爲Jetson NANO

Jetson NANO的算力達到472GFLOPS，但功耗僅爲5W，同時體積也比手掌還要小的多，其搭載了128核NVIDIA Maxwell架構的GPU與四核ARM A57CPU，可連接千兆以太網，適用於Tegra的Linux系統。

Jetson NANO支持攝像頭、激光雷達等多個高分辨率傳感器，並且可單獨爲每個傳感器的數據流運行神經網絡，可以幫助開發者打造出具備自動駕駛與語音交互能力的機器人產品。

在發佈會現場，一個名爲kaya的綠色機器人就自己跑上了舞臺，黃仁勳用語音命令其做下後，將其拿了起來。

黃仁勳與搭載Jetson NANO的機器人

而通過黃仁勳展示的PPT和視頻中還可以看出，這款芯片還能打造出大小不同、功能不同的機器人。

除了計算芯片，英偉達在去年還推出了一個名爲ISAAC的機器人模擬器，開發者可在虛擬世界中訓練機器人。

Jetson NANO目前擁有兩個版本，開發者套件現已上市，售價99美元。Jetson NANO模塊售價129美元（1000個起售），將於今年6月發售。

結語：英偉達從硬變軟

在前幾年的GTC上，英偉達在自動駕駛上的動作更多地聚焦在芯片和計算機層面，例如其先後推出了Drive系列的CX、PX、PX2、Xavier、Pegausus等一系列計算設備，算力一年比一年強大。

但到了2019年並沒有性能炸裂的芯片出現，英偉達的新品反而更多地聚焦在了軟件層面，本次發佈的AP2X 9.0、DRIVE Constellation以及Safety Force Field駕駛策略都是軟件產品，表明該公司在自動駕駛層面全面轉向軟件系統。

這背後反應的，也正是自動駕駛產業目前的發展現狀——傳感器、芯片等硬件發展到了一定階段，軟件系統似乎並沒有跟上，行業重點目前都聚焦在了軟件的成熟之上。

賣硬件的英偉達，也是如此。