一家卖显卡芯片的公司，凭什么在自动驾驶领域做老大？

    [汽车之家 新鲜技术解读]  如果有一天，汽车没有了方向盘和控制踏板，无需司机驾驶，但同样能把你运送至你想去的地方，你会不会感到不可思议呢？Level 5级别的全自动驾驶汽车就能实现上述功能。10月10日，英伟达（NVIDIA）在2017图形技术大会慕尼黑站正式推出了全球首款可实现Level 5级别全自动驾驶的自动驾驶计算平台，该平台名为“DRIVE PX Pegasus”（下称“Pegasus平台”）。在未来10年，Pegasus平台将促使全自动驾驶汽车成为现实，该平台究竟有多强大，下面我们一起来看看。

● 英伟达正式进军汽车界始于2015年

    英伟达在2015 CES消费电子展前夕发布了一系列针对汽车应用的产品，其中包括了应用于车载信息娱乐系统处理模块的DRIVE CX以及应用于自动驾驶汽车环境信息识别处理的DRIVE PX。这是英伟达这家靠显卡被人熟知的厂商首次向全世界宣布——我们将进军汽车自动驾驶领域了！

    同样在2015 CES消费电子展上，奥迪带来了A7 Sportback的自动驾驶版本车型，并实现了从斯坦福大学自动驾驶至拉斯维加斯展会现场，路程全长900公里。这台奥迪A7 Sportback自动驾驶汽车上的zFAS自动驾驶主控单元内就采用了英伟达的Tegra K1处理器（点击查看相关报道）。

    同年5月底，在亚洲CES展期间，中国版奥迪A7自动驾驶汽车在国内进行了路试，该车搭载了体积更小的zFAS主控单元，自动驾驶系统针对中国路况进行了本地化调校，传感器配置上也与前面提到的A7 Sportback自动驾驶汽车有所不同（点击查看相关报道）。

    或许是和奥迪在自动驾驶领域的合作机遇让英伟达看到了把图形处理器（GPU）和自动驾驶应用结合的商机，在接下来的日子里开始致力于利用自家的图形处理器硬件来开发自动驾驶汽车所需的数据处理主控单元（主要用于处理来自摄像头、激光雷达、超声波雷达获取的海量数据）。

● 量产型自动驾驶汽车中的英伟达芯片

    DRIVE PX的升级版DRIVE PX 2在2016年推出。英伟达自动驾驶测试车BB8搭载的就是DRIVE PX 2主控单元。BB8测试车是由林肯MKZ改装而来的。英伟达用BB8在加州封闭场地和公共道路上测试自动驾驶系统及训练图像识别系统神经网络。

    其中搭载Autopilot 2.0系统的特斯拉MODEL S采用的是定制版DRIVE PX 2。该定制版DRIVE PX 2位于MODEL S的手套箱内，采用两个风扇进行主动散热。

    英伟达的DRIVE PX 2有多个版本，包括单芯片的DRIVE PX 2 Autocruise（自动巡航）、双芯片的DRIVE PX 2 AutoChauffeur（自动私人司机）、四芯片的DRIVE PX 2 Fully Autonomous Driving（全自动驾驶）。

    全新奥迪A8的自动驾驶主控单元为zFAS，内部搭载了来自英伟达的Tegra K1芯片，该芯片更多的是进行决策和对车辆进行控制，图像处理和障碍物识别任务由Mobileye EyeQ3芯片负责。

    zFAS中的这些芯片分别负责自动驾驶系统的不同部分。其中，Tegra K1芯片主要负责进行摄像头图像处理；EyeQ3芯片主要负责路标、障碍物、行人、车灯、车道的识别；Cyclone芯片主要 实现传感器数据预处理、传感器数据融合、地图数据融合、自动泊车、预碰撞系统等功能；Aurix芯片主要实现自适应巡航、矩阵大灯控制以及一些驾驶辅助系统。

● 几代英伟达自动驾驶平台参数对比

    从2015年的DRIVE PX开始，英伟达推出自动驾驶数据处理单元的步伐一直没有停过。英伟达在2016 CES消费电子展上推出了DRIVE PX 2；在2017 CES消费电子展上推出了Xavier AI Car SuperComputer；在今年10月10日英伟达图形技术大会上推出了DRIVE PX Pegasus。

    其中，Xavier是DRIVE PX 2的小型化高能效版，在计算能力稍有上升的前提下，体积缩小为DRIVE PX 2的一半，且功率仅为DRIVE PX 2的1/8左右。DRIVE PX Pegasus则注重性能的提升，通过增加CPU和GPU的数量，实现了Xavier 10倍以上的计算性能。

   英伟达自动驾驶数据处理单元的硬件是基于旗下图形处理器产品的，新的图形处理器性能上的增长也使自动驾驶数据处理单元的性能得到相应的增长。自动驾驶数据处理单元处理能力的增长使得自动驾驶系统可以采用更多的传感器来获取环境信息，同时使用更复杂精准的算法来判断车辆周围障碍物的属性（障碍物是什么东西？障碍物的距离多少？尺寸多大？）。

● Level 5全自动驾驶为什么需要强大的计算能力？

    英伟达称DRIVE PX Pegasus性能为Xavier AI Car SuperComputer的10倍，拥有Level 5全自动驾驶汽车所需的计算能力。

    此外，摄像头像素的提升、数目更多的传感器数据需要融合、更复杂的图像识别和控制决策算法都需要主控单元计算能力提升来配合。

    通过增加传感器数量，融合各种传感器的数据才能提升自动驾驶系统的可靠性。而增加传感器数量，融合各种传感器的数据需要强大的数据处理能力提供支持，否则无法满足动态高速行驶的自动驾驶车辆对路况识别和控制判断的需求。如果自动驾驶汽车用上了数据处理能力不足的处理单元，每秒只能以较低的频率（每秒低于30次甚至更低）来监测四周环境状况，很可能无法应对突如其来的危险（如行人或自行车冲出马路等突发情况）而导致事故的发生。所以，自动驾驶系统不允许计算能力不足的情况，所以拥有强大计算能力的数据处理系统是必须的。

    有优点自然也会有缺点，这种数据集中处理的系统对连接传感器与主控单元的数据总线带宽（高达数GB/秒）以及主控单元的处理能力有非常高的要求。同时，对于汽车产品来说，主控单元的电磁干扰也是不能忽视的因素。此外，伴随高性能的主控单元而来的是高能耗和高发热量，主控单元供电系统和冷却系统也有必要进行相应的设计才能保证系统稳定运行。自动驾驶汽车的“大脑”突然死机了可不是什么好事情。

    接下来英伟达的首要任务不是再进一步提升主控单元的性能，而是降低DRIVE PX Pegasus的功耗，毕竟功耗500W主控单元所需散热装备的体积大大限制了其在车内的布置灵活性。

● 英伟达的风头一时无两，博世也向其伸来橄榄枝

    英伟达向人工智能和深度学习领域转型非常迅速。在2016年，英伟达CEO黄仁勋就已经向外宣称英伟达是一家人工智能公司。在显卡芯片领域的稳步发展加上在并行计算、人工智能以及深度学习领域的突破让英伟达的前景非常明朗。英伟达美股股价从2016年开始加速上涨也反映了市场对该公司有非常好的预期。相比同行业的其他公司，英伟达在最近两年可以说是风头一时无两。

    博世作为全球最大的汽车零部件供应商，在自动驾驶领域与英伟达合作首先就是对英伟达产品和技术的认可。同时，博世也意识到，未来自动驾驶系统的竞争更多的是计算能力的竞争，和IT届领先企业合作是巩固其在汽车零部件行业地位最直接和有效的方法。

● 来自英特尔的竞争

    相比起英伟达在几年前果断地押注自动驾驶领域，传统IT业巨头英特尔则显得有些迟疑不决。看到英伟达这几年的成果，英特尔开始担心在自动驾驶领域会被英伟达抛离。为了充实自身在自动驾驶领域的技术实力，英特尔开始收购或入股该领域的一些知名企业。

    英特尔收购Mobileye，更多的是想获取其积累了接近20年的图像识别算法以及样品库（路面上各种各样的汽车、路标、牌照等信息，供图像识别系统进行比对之用，判断车辆前方的各种障碍物或交通标识信息）。在Mobileye技术和数据积累的基础上，英特尔再引入人工智能算法，可演化出更为先进的自动驾驶汽车视觉识别系统。

● 全文总结：

    从目前行业现状来看，英伟达DRIVE PX Pegasus在计算能力和集成度上无疑有着绝对的优势。但英伟达作为一个显卡芯片设计制造企业，要想进入自动驾驶汽车领域还有不少困难需要克服，其中最重要的就是融入到车企整车开发环节的问题。自动驾驶汽车是各种技术高度集成的产物，自动驾驶系统在研发阶段的调校更非易事，在这方面英伟达经验并不丰富，更缺乏整车企业所需的成熟开发体系。传统汽车零部件供应商以及各大车企自然不会放弃自动驾驶汽车这一片蓝海，纷纷与IT企业结成联盟，为未来储备技术竞争力。我认为未来在自动驾驶汽车领域，英伟达不会一家独大，市场上更可能形成的是多头的格局，在竞争中推动自动驾驶汽车技术的发展。（图/文/汽车之家 常庆林）