12月15日，第八屆全球新能源汽車大會(GNEV8)在國家會議中心開幕，英偉達（NVIDIA）自動駕駛中國區負責人董方亮在開幕論壇上發表主題演講稱，隨著汽車智能化的發展，英偉達越來越多的被汽車行業所接受，自動駕駛硬件領域是英偉達切入汽車市場達一個絕佳達突破口。

自動駕駛比人工駕駛更好更可靠，隨著產品技術的升級、法規的健全，人們會逐漸接受自動駕駛技術。

董方亮認為，自動駕駛的興起必然是跟人工智能緊密關聯，人工智能所帶來的兩個方面的變化：一個是基于深度學習的算法研究和演進過程，第二個是在硬件上GPU計算的興起，GPU在人工智能領域有非常好應用，人工智能實現的時候帶來的就是GPU的興起，而GPU正是英偉達所擅長的領域。

以下為英偉達（NVIDIA）自動駕駛中國區負責人董方亮演講全文（略有刪減）： 

感謝各位，今天其實是第一次來到活動的現場，站在這個舞臺上第一感覺到很榮幸，下面坐了很多汽車界的大佬，汽車是一個非常讓人值得尊敬的行業，今天很榮幸站在這里。第二感覺特別親切，除了看到熟悉的面孔以外，還有一個原因是：現在汽車行業都在講究變革，英偉達作為一個IT企業，一直被汽車行業稱作“野蠻人”，以前不被汽車行業接受，而隨著汽車行業發展，英偉達越來越多的被汽車行業接受，這是一個非常好的趨勢，所以我感到很親切。

英偉達本身不會去造車，但是依靠自動駕駛和智能化，英偉達可以完美的切入汽車行業，因為自動駕駛一定是跟人工智能相關。我們暢想一下未來的交通，每一位汽車人都在想怎么用汽車打造未來的出行方式，我相信跟現在會有很大的不同。舉一個例子，現在如果你跟家里小孩兒說你要好好學習，你長大了爸爸送你一輛汽車，可能不久的將來，你好好學習爸爸給一輛電動車，它能夠自動駕駛，你可以不用開，自己出去玩，因為自動駕駛會帶來不一樣。

我們剛才也談到了自動駕駛，我們說自動駕駛是人工智能非常好的一個應用場景，人工智能現在是很火的話題，很多人都聽過人工智能，其實人工智能有很多領域可以應用，比如圖像識別、語音的合成，還有一個很明顯的領域就是下國際象棋。人工智能在某些特定領域，它進化的速度非常快，人類之前還可以同阿爾法goPK，但是它現在已經無敵了。進化速度非常快，產品不斷升級演進的過程，其實也是大眾對人工智能接受的過程，之前可能大家對人工智能在某些方面還是有些懷疑，認為人比它做得更好；某些特定領域，我們發現其實人工智能會比人做的更好，這是大家思想上逐步接受的過程。自動駕駛比人駕駛的好，產品技術的升級，我們認知過程也有一個升級。

人工智能帶來了兩個方面的變化：一個方面是基于深度學習的算法研究和演進過程，第二個是在硬件上GPU計算的興起，GPU在人工智能領域有非常好應用，人工智能實現的時候帶來的就是GPU的興起。

對于智能平臺，從云端到車載端，到邊緣計算，都是在使用GPU的產品，CUDA是一種由英偉達推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題，這對技術人員的幫助是比較大的，升級擴展的成本很低，有利于算法不斷演進，也有利于現有科研，包括成果保留和繼承。

現在講的是自動駕駛的全球競賽，美國的加州公開路測，截止到今天我統計一下有45家企業，這里面有很多是國內企業，開始慢慢在加州注冊路試，自動駕駛產業研發和布局會越來越大。

人工智能來實現自動駕駛，就是通過人工智能的方式去完成自動駕駛里面一些核心功能。自動駕駛首先完成的是感知功能，你通過傳感器去感知整個的物理世界，你通過感知知道哪一些是可移動的物體，哪一些是固定物體，比如建筑物等；第二步是我們要去做推理和預測，你要做推理的時候知道哪些是移動物體，對你車的行駛方向會有影響，影響到你的駕駛策略和現有的路徑規劃；第三個跟你同方向的人、車他們軌跡要做一個預判；高清地圖，是自動駕駛很基礎的信息，基于高清地圖汽車需要有一個精確的定位，基于這個定位做路徑規劃才知道怎么行駛。

總結一下，自動駕駛所涉及的核心人工智能的模塊，從感知、推理、預測，包括高清地圖定位，這里面很多核心的算法都涉及了人工智能，人工智能就是AI計算的一個核心。

人工智能在推進汽車的智能演進過程，從這兩條曲線可以看出來，隨著自動駕駛的提升，對深度學習的需求一定是一個很陡的需求，說明深度學習有非常高的需求，人工智能汽車不光包括如何進行自動駕駛，還包括車內面部識別、語音識別等人車交互功能，針對這些功能英偉達有一些原型產品，現在針對應用行業進行開發。

中國有句老話“是騾子是馬拉出來溜溜”，我們今天把這匹“馬”拉出來溜溜，英偉達的車載超級計算平臺，搭載自己的軟件已經能夠實現L4-L5級的自動駕駛。

英偉達在全球范圍擁有大量合作伙伴，雖然國外企業居多，但是相信很多國內企業一定會在自動駕駛技術上迎頭趕上。

今天的分享到此結束，謝謝大家。

返回第一電動網首頁 >