打造未来汽车的“最强大脑”：英伟达的智能汽车梦

智能化已经是我们生活中不可阻挡的趋势，智能汽车也不再遥不可及。单调乏味的道路驾驶就会由先进的科技代劳：Nvidia强大的 Drive PX技术让这一切成为可能。这是不是也就意味着没有驾照也能开车了呀，想想就激动。

随着汽车的智能化发展，汽车驱动也逐渐向自动化发展，因此信息系统化以及自动导航装置等软件与发动机这样的硬件设施变得同样重要。对于汽车制造商来说这是个挑战，而对于像Nvidia这样的高科技公司来说这就是一个不可或缺的机会。

Nvidia是一家为视频游戏提供显示芯片和主板芯片为主的半导体公司。如今为汽车制造商提供数字仪表盘、车载娱乐系统等，合作以近十年了。其产品Tegra移动处理器(想想车上的17英寸触摸屏)被Tesla Motor S、800万辆宝马以及大众、本田等汽车广泛使用。

随着其处理器技术的发展日益成熟，Nvidia公司已经进入到另一个阶段的发展：更多的精力放在处理器的计算上，同时还包括一种被称为深度学习的新型人工智能产品。深度学习通常会从庞大的计算机数据中提供语音识别功能，以及互联网上的自然语言翻译等服务。但是Nvidia想要把这强大的功能注入到车载电脑中去。其产物就是 Drive PX “一辆强大的自驾车载电脑”，只要开发商、研究人员、汽车制造商们愿意，只需要极少的资金它就可以完成，人类不需要在汽车方向盘的后面操作了的想法实现。

在前不久San Jose(圣何塞)的开发者大会上，CEO黄仁勋使用了来自YouTube网站上关于一个极具才华的婴儿一段非常受欢迎的视频，来展示了需要多少台机器才可以让自动驾驶的汽车“学习”。

他问道：“你是如何教一个宝宝打乒乓球的?”。那么，如果我们将同样的方式应用到一辆拥有自动导航系统和自动刹车系统的先进驾驶辅助系统，那可能是这样的：首先，你得会教孩子如何识别一个乒乓球;然后，帮助他循序渐进的理解这件事;最后，看他们会如何做出反应。

“我们会教宝宝牛顿物理学”他说。

谈何容易啊!黄说的这种教学方法“首先—然后—其次”对于孩子或是计算机来说都太不靠谱。尤其是对于需要输送大量数字信息的自动化车子这种情况更加不适用。因为你根本无法计划那些不确定因素。

教孩子打乒乓球，一个更好、更直接的方法就是让他动起来，然后教导他们从实践中总结经验。同样的方式也最适合自动驾驶汽车。“训练宝宝打乒乓球和教一辆车自己开车都能有相通之处。”他说。

这个项目的点子就是 Project DAVE by DARPA 深度学习为基础的自动驾驶开发系统，其工作原理跟人类的大脑相似。Dave通过录像收集周围的情况，然后像人一样掌控一切的障碍物，学习预测最佳线路。正是因为能够看到了解周围的情况，因此它才可以更好的确定那些需要超越，那些需要避开。

“Drive PX比其前身DARPA快3000倍” Nvidia称。两个Tegra X1处理器，使它拥有2.3万亿次浮点运算处理能力，超过了世界上最好的超级计算机15年前提供的数据。它可以同时对12台摄像机(或相机，雷达和激光雷达的组合)进行处理输入。“在这个小小的主板里有一台超级计算机，这也是目前全世界最先进的[赛车]计算平台”

始发在5月份，只需要1万美元，开发商、研究人员和汽车制造商就能够得到Drive PX 。它自带软件，包括计算机视觉算法优化后的Tegra的处理器。其目的是为了帮助用户开发自己的自驾车平台。深度学习在这种完善的计算机上可能不是最有效的，当一大堆车辆涌入街头，这时需要处理一大堆的数据，(无论一辆车还是所有的车拥有深度学习的功能)深刻学习在这个自成体系的计算机上可能不是最有效的)，但它仍然是一个进步。

汽车营销的高级主管Danny Shapiro说：“对于汽车制造商，Drive PX对于建立自动车驾驶来说可能会是更好的开发平台。这是Nvidia下一代的技术也就是奥迪把自动驾驶功能集成在一个叫做 zentrale Fahrerassistenzsteuergerät (缩写为 zFAS)“中央大脑”的计算机里，这里储存了汽车所有的自动驾驶功能。奥迪的电子产品领导者Ricky Hudi说：“汽车制造商认为DRIVE PX是作为进一步研究和自主技术发展的一个重要工具。”

“对于那些异常兴奋想要拥有一辆自己的自动驾驶车辆的人不需要担心1万美元的价格标签。如果所有的汽车制造商决定为消费者提供拥有Drive PX，或者其技术的衍生物的汽车时，每车的价格将是非常实惠的。”Shapiro说。