GTC18:不仅仅是AI和自动驾驶

“人工智能让世界自动化,未来的一切都将是人工智能主导的。为了实现这样的未来,让这些机器与我们一起共享世界,与我们合作,帮助我们完成工作。我们需要新的处理器,所以我们创造了Xaiver——世界第一款自主机器的AI计算平台,相当于几百台笔记本电脑的人工智能处理器,现在它已经量产了。”黄仁勋,NVIDIA创始人兼首席执行官,在苏州GPU技术大会上依次介绍了RTX 处理器、HGX-2 GPU 加速平台、T4 云 GPU和加速平台 Rapids后,终于宣布:早在2016年就面世的Xaiver,实现量产了。

没人能否认计算能力的大幅提高是今天IT进步的最大的动力,而且这种进步带来的改变,又不断刷新人类自己对未来的设想。然而,从技术到应用,到底该如何实现?

按照以往的经验,当然是先有现实的需求,才会有针对性和目的性地开发技术,直到其能够成熟到解决现实的问题。但是现在,技术的发展速度如此之快,以至于更多时候,技术提供者需要主动发掘更多的应用场景,以便为技术的应用提供更多的发展和想象空间。

AI技术就是如此。一方面,虽然目前市场有非常多强调已经“应用”了AI技术的产品,并且看起来,AI对任何个人用户的日常生活、企业级用户的全部业务流程都有极大的提高,但是,真正将AI从芯片、算法、数据等各个技术和产品层面形成完整逻辑体系,并直接对应到具体应用场景的,并不多。另一方面,作为热度一直不减的自动驾驶,虽然一直强调AI技术在其中的作用,但是由于涉及到技术的成熟程度、道德伦理边界、法律法规的进步等各种原因,实际上很大程度上还处在探索阶段。Xaiver的量产,将两者联系起来,似乎让人们看到了AI技术正在将我们曾经想象的未来生活场景在眼前展开。

早在2015年,NVIDIA就发布了2款车载计算机:用于自动驾驶开发的Drive PX。第二年早些时候,NVIDIA在此基础上发布了第二代自动驾驶超级计算机Drive PX2。到了年底,2016年9月,黄仁勋在GPU 欧洲技术大会首次对外公布了比Drive PX2更高阶的Xavier——一款完整的片上系统 (SoC),作为Drive PX 2的“升级版本”,Xavier没有搭载上一代 Pascal 架构 GPU,而是搭配了最新一代的 Volta 架构 GPU, 因此相较于Drive PX 2, Xavier 的性能将提升近一倍。“这是我所知道的 SoC 领域非常了不起的尝试,我们长期以来一直致力于开发芯片。试想在不久的将来,配备了 Xavier 的自动驾驶汽车将会有怎样惊人的表现。”黄仁勋当时说。

而就几个月前,NVIDIA又对这一系列的产品进行了重新的规划,不仅宣布Drive PX2停产,并且同时推出了企业相关产品的Drive AGX系列:专为自动驾驶开发的AGX Xavier,用于高度自动驾驶与完全自动驾驶(针对L4、 L5 级全自动驾驶)的AGX Pegasus计算平台,以及用于机器人与工业领域的Jetson AGX Xavier。同时,为了保证这些硬件系统能够根据不同的应用场景选择不同的算法,NVIDIA还为其匹配了包括DRIVE AGX Xavier开发工具套件、Drive AV自动驾驶软件和Drive IX驾驶员监控相关组件等在内的软件系统。

“当我们做完造车的工作之后,我们就意识到:其实有很多工作并不是NVIDIA可以做的。比如:传感器、物理车身的部分。”Rob Csongor,NVIDIA自主机器全球副总裁在接受中国记者采访时强调,NVIDIA希望在自动驾驶领域当中成为一个平台的搭建者,希望通过给业界提供一个开放的开发平台,将自动驾驶技术释放出来,让用户可以更灵活地采用:“从最底层是硬件体系,向上是软件体系,直到最高一层的自主驾驶系统。我们的原则就是:你可以尽量多用,也可以尽少地用我们的这套系统。”

在NVIDIA提供的信息当中,一汽集团正在与自动驾驶初创公司智加科技(PlusAI 和物流公司满帮集团(Full Truck Alliance合作,基于AGX Pegasus开发无人驾驶商用卡车车队,并计划于 2021 年进 行大规模部署。另外一家总部位于中国广州的初创公司小鹏汽车,及其主要的一级供应商德赛西威也正在基于AGX Xavier开发面向量产车型的 L3 级自动驾驶系统(L3 级自动驾驶使汽车能够自行转向和制动,但在某些条件下仍需要手动控制),计划 2020 年完成。而另外一家自动驾驶配送初创公司AutoX,则在今年8 月份在加利福尼亚州圣何塞市开展了自动驾驶试点,选用了AGX Pegasus 来实现 L4 级别最后一英里配送。

京东和美团则选择了Jetson AGX Xavier:京东的配送机器人配备了多个与 Jetson AGX Xavier 连接的高清传感器,提供 360 度的实时视觉和感知处理,以充分感知环境的态势,从而使得配送机器人可以轻松地在拥挤的街道上穿行,自主规划路线,避开障碍物,并识别红绿灯。美团正在测试阶段的自动配送车“小袋”,同样基于Jetson AGX Xavier 自动配送车,其实现的目标依然是能够将餐食从餐馆运送到消费者手中。

从需要人参与控制的L2级自助驾驶系统,到人完全可以在后排座椅睡觉的L4级自动驾驶系统,也许其中还需要很多必要的环节要去突破。但是事实上,技术的演进和应用只能在实践当中不断打磨,才能真正使其沿着争取的方向前行。前提条件是:我们需要给技术一个应用场景和机会。对于自动驾驶来讲如此,对于AI来讲更是如此。

“通过应用这些技术和产品,可以把你们的车变成一个人工智能系统:你们和车说话,车会有反应。所有的神经网络是在车里的,车在看着你,看着车外,与你互动,帮助你找到目的地。而你不需要键入任何文字,你只需要通过语音告诉它:不需要用手输入饭馆的名称,你只要跟车说:把我带到当地最棒的餐馆,车就把你带过去!车会跟你交流,同时确保你在整个行驶过程当中是注意力集中的。”黄仁勋向苏州GPU技术大会现场的观众展示英伟达最近在硅谷总部附近几条复杂高速公路上的自动驾驶视频,“我们要以50英里的速度,从一条高速公路到另外一条告诉公路,而不去摸方向盘,让机器人自己开,要跨4条高速公路……如今因为有了人工智能,现在这些都已经成为了我们随手可得的技术。”黄仁勋。