□文/英 奇

在將來的智慧城市車聯(lián)網(wǎng)中，汽車將變得智能化，甚至會具有感知和直覺。通過技術先進的自動駕駛平臺，智能網(wǎng)聯(lián)汽車將實現(xiàn)這類性能。

自動化的直覺

只需輕輕一瞥，您就可以了解到一個人的很多信息。比如您可以判斷他是否已經(jīng)疲憊、正在分心或是很匆忙，也可以看出他是下班回家還是去健身房。

不必神探福爾摩斯附體，您就可以迅速憑直覺做出這些判斷，因為我們的大腦就是這樣運作的。事實上，大腦非常擅長處理此類感知，以至于您都很難意識到自己在做出這些判斷。

自動駕駛汽車也有第六感？看這家初創(chuàng)公司如何為無人車賦予“直覺”。

來自哈佛大學的初創(chuàng)公司知覺自動化（Perceptive Automata）正努力通過深度學習將這種人類才有的直覺應用于自動駕駛汽車中。

肢體語言或?qū)Ψ绞殖治锲返纫曈X線索可以為駕駛決策的形成提供重要信息。如果一個人一邊打電話一邊沖向馬路對面，那么您就可以得出結(jié)論：對方的注意力集中在別處，而不是在其周圍環(huán)境上。此時，您就需要謹慎行事。而如果一位行人站在人行橫道上左右張望，那么您就知道，對方已經(jīng)意識到其所處的環(huán)境并在留意過往車流。

“駕駛比解決物理問題更加復雜，”知覺自動化聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官山姆.安東尼說道，“除了識別出周圍的人和物體之外，您還要不停地判斷這些人的想法和意圖。”

開發(fā)自動駕駛汽車時，知覺自動化的軟件增加了一些深度學習算法，而訓練這些算法時使用的是真實世界的人類行為數(shù)據(jù)。通過同時運行這些算法以及驅(qū)動汽車的 AI技術，汽車能夠更為全面地了解周圍環(huán)境，從而增強安全性。

敏銳的視角

為了幫助汽車理解外部環(huán)境，知覺自動化采用了一種獨特的方法來訓練深度學習算法。

傳統(tǒng)訓練方法會使用一系列同一物體的圖片，教會神經(jīng)網(wǎng)絡辨別該物體。例如，工程師會向深度學習算法展示數(shù)百萬張救護車的圖片，然后該軟件就能夠自主識別出救護車。

知覺自動化沒有使用指向同一概念的多張圖片進行訓練，而是讓數(shù)據(jù)可以用一幅圖向神經(jīng)網(wǎng)絡傳達一系列信息。通過結(jié)合面部表情與其他標志物（如某人正拿著咖啡或手機），該軟件可以推斷出行人的注意力集中在何處。

知覺自動化訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡可理解人類行為，從而實現(xiàn)安全的自動駕駛。

NVIDIA DRIVE的整體架構(gòu)

借助 NVIDIA DRIVE 強大的性能以及節(jié)能的特性，知覺自動化的目標得以實現(xiàn)。這款車載深度學習平臺讓軟件可以分析一系列肢體語言標志，并推斷出行人的路線。該軟件可以對汽車視野內(nèi)的一個人或整個人群進行計算，從而為道路上的每個人創(chuàng)造更安全的環(huán)境。

NVIDIA DRIVE是用于自動駕駛的可擴展平臺，已經(jīng)形成了生態(tài)系統(tǒng)。該生態(tài)系統(tǒng)在自動駕駛的所有領域持續(xù)擴展，從自動駕駛出租車、貨車、到運載車輛，目前已有超過370家公司采用了DRIVE平臺。

DRIVE平臺中所涵蓋的安全冗余，比如其Drive OS操作系統(tǒng)能夠滿足汽車安全最高等級ASIL-D，這一切，都是為了保證在自動駕駛大面積落地前，將行業(yè)和所有交通參與者最關注的安全風險問題降到最低。

目前，基于英偉達的DRIVE結(jié)構(gòu)，汽車廠商已經(jīng)可以構(gòu)建和部署具有功能安全性、并符合諸如ISO 26262等國際安全標準的自動駕駛乘用車和卡車。

英偉達公司CEO黃仁勛在發(fā)布時說：“安全性是自動駕駛汽車最重要的特性，NVIDIA的這一功能安全平臺是我們有史以來最重要的投資之一，它將成為助力汽車制造商將自動駕駛汽車推向市場的關鍵性因素。”

為了實現(xiàn)黃仁勛口中的“功能安全”，NVIDIA DRIVE必須從整體開發(fā)流程、硬件、軟件、算法等多個層面進行安全冗余的考慮，這幾塊領域的功能安全布局，也與DRIVE的整體架構(gòu)相呼應。

流程

流程，是對自動駕駛汽車的工程化開發(fā)制定的已驗證過的安全冗余模式框架。與所有工程化項目類似，但自動駕駛汽車的研發(fā)只會更加嚴謹，英偉達介紹，DRIVE已針對自動駕駛系統(tǒng)的設計、管理和存檔的全面安全認證方法體系的建立制定了步驟。

處理器設計和硬件功能

這部分主要針對硬件冗余，硬件平臺將包含多種處理器，以保證在某些故障時保證機器運行。據(jù)官方介紹，這些冗余處理器包括NVIDIA 自主設計的 NVIDIA Xavier相關 IP，并涵蓋 CPU 和 GPU 處理器、深度學習加速器、圖像處理 ISP、計算機視覺 PVA 和視頻處理器。內(nèi)存和總線中包括鎖步處理（lock-step，表示微控制器同時并行運行同一組操作，鎖步操作的輸出可以通過所謂的“冗余校驗單元”進行對比，以此測定是否已出現(xiàn)故障）和糾錯碼，內(nèi)置測試功能。

ASIL-C 級 NVIDIA DRIVE Xavier 處理器和具有適當安全邏輯的 ASIL-D 級安全微控制器均可實現(xiàn)系統(tǒng)最高安全級——ASIL-D 級。

軟件

軟件層面，很多安全架構(gòu)來自英偉達的合作伙伴，例如黑莓QNX 以及TTTech。據(jù)官方介紹，DRIVE OS 系統(tǒng)軟件集成了經(jīng)ASIL-D 安全認證的BlackBerry QNX 64 位實時操作系統(tǒng)，以及 TTTech的 MotionWise 安全應用程序框架，后者對系統(tǒng)中的每個應用程序進行了獨立分裝，將彼此隔離，同時提供實時計算能力。

此外，NVIDIA DRIVE OS 可全面支持Adaptive AUTOSAR，這也是汽車系統(tǒng)架構(gòu)和應用框架的公開標準。

算法

NVIDIA DRIVE AV層，是自動駕駛汽車的軟件棧，據(jù)了解，目前DRIVE AV支持包括立體視覺、環(huán)境感知、自定位和路徑規(guī)劃等功能。而為了確保在發(fā)生故障時的運行能力，其中的每項功能均包含冗余和多樣性策略。

例如，感知冗余目前通過融合激光雷達、攝像頭和毫米波雷達傳感器實現(xiàn)。運行于 CPU、CUDA GPU、DLA 和 PVA 上的深度學習和計算機視覺算法也提升了冗余。這些功能，據(jù)官方表示，可以支撐Level 5（SAE）等級的自動駕駛汽車實現(xiàn)功能安全。

虛擬現(xiàn)實模擬器

英偉達虛擬現(xiàn)實模擬器NVIDIA AutoSIM，是本次CES發(fā)布上黃仁勛新公布的產(chǎn)品，它可以支持DRIVE平臺的開發(fā)測試，并對一些邊界情況進行模擬。據(jù)了解，NVIDIA AutoSIM 運行于 NVIDIA DG超級計算機上，并支持開發(fā)過程中代碼不斷迭代的回歸測試，最終將完成數(shù)十億英里的數(shù)據(jù)模擬。

讓未來汽車更具人性化

安東尼表示，為自動駕駛汽車增加這樣微妙的感知能力能夠創(chuàng)造出更為流暢的駕駛體驗。自動駕駛汽車獲得的信息越多，就越能適應復雜的交通狀況，從而無縫融入到人類和 AI 共享車道的生態(tài)系統(tǒng)中。

“隨著該行業(yè)日益成熟，在都市環(huán)境中進行的測試也越來越多。愈發(fā)明顯的一點是，這種微妙的感知能力是人類天生就會的，然而對自動駕駛汽車卻不是這樣?！卑矕|尼說道。

知覺自動化的軟件充分利用了差異性，將先進的深度神經(jīng)網(wǎng)絡整合到駕駛堆棧中，從而為這種感知挑戰(zhàn)提供了一個安全且強大的解決方案。當汽車有了這種更高級別的理解力之后，自動駕駛就將變得更智能、更安全。