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科普知識
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IC傳感器

英偉達CEO黃仁勛:深度學(xué)習(xí)能夠降低傳感器成本

發(fā)布日期:2022-05-11 點擊率:44


導(dǎo)讀: 其實在CES上,老黃賣了個關(guān)子:在3月份德國柏林舉辦的BoschConnectedWorld上,他將登臺發(fā)布進一步的合作成果。事實證明,老黃沒有食言,在BCW上,博世聯(lián)合英偉達發(fā)布了基于Xavier平臺的車載人工智能電腦。


  其實在CES上,老黃賣了個關(guān)子:在3月份德國柏林舉辦的BoschConnectedWorld上,他將登臺發(fā)布進一步的合作成果。事實證明,老黃沒有食言,在BCW上,博世聯(lián)合英偉達發(fā)布了基于Xavier平臺的車載人工智能電腦。

  關(guān)于Xavier平臺的運算能力,在CES的文章中已經(jīng)有所闡述,在這里就不再具體展開。在BCW的發(fā)布會之后,記者有幸與老黃面對面聊了聊,本文將重點結(jié)合老黃的發(fā)布會與專訪,解析他眼中的自動駕駛。


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  老黃在BCW上都講了什么?


  除了發(fā)布車載人工智能電腦,老黃在演講中還介紹了英偉達在自動駕駛領(lǐng)域的3個布局:

1、DeepLearning:GPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用成就了今天的英偉達。在老黃看來,深度學(xué)習(xí)驅(qū)動下的人工智能,也將成為自動駕駛決策的主要算法結(jié)構(gòu)。


2、HDMap:在高精度地圖領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)也將起到重要的作用。它能夠幫助機器更高效的通過傳感器收集地圖數(shù)據(jù),例如識別道路特征、提取建筑輪廓、識別道路圖形標(biāo)牌等。


3、AI Supercomputing SOC:這個是英偉達本就十分擅長的硬件芯片。博世將NVIDIA人工智能平臺納入到自己的零部件供應(yīng)商中已經(jīng)是對其硬件實力的最好證明,這也意味著英偉達的人工智能芯片將開始正式向量產(chǎn)平臺進軍。此外,這次老黃還發(fā)布了將與卡車制造商PACCAR合作,基于DrivePX平臺發(fā)展卡車領(lǐng)域的高級別自動駕駛。


  在此之上,老黃又進一步聊了實現(xiàn)L3級別自動駕駛所需要的幾個環(huán)節(jié):


  Detection(感知)、Localization(定位)、OccupancyGrid(占用空間)、PathPlaning(路徑規(guī)劃)、VehicleDynamic(車輛運動)、OTA(在線升級)。


  可以看到,除去OTA之外,老黃的理解與我們之前一再提到的感知、地圖、決策、控制有一些類似。但是,這兩者之間最大的不同點是在于對「決策」的理解。做圖像處理發(fā)家的老黃,將駕駛決策巧妙的分成了兩個偏向圖形分析的環(huán)節(jié):

  OccupancyGrid(占用空間):這個環(huán)節(jié)指的是,機器對于周圍環(huán)境中各元素所處位置與所占空間做出的判斷。這個判斷既包括當(dāng)前環(huán)境,也包括未來環(huán)境。而元素可以是車輛、行人、建筑物等等。

  PathPlaning(路徑規(guī)劃):在判斷了周圍元素之后,機器將根據(jù)這個空間環(huán)境,規(guī)劃出可駕駛的路線。

這樣的劃分,無疑能夠更好的體現(xiàn)GPU在圖像處理方面的優(yōu)勢。在老黃看來,目前市面上還沒有任何一個量產(chǎn)的計算平臺能夠同時整合上述五個環(huán)節(jié),而這正是NVIDIA希望在汽車領(lǐng)域攻克的難關(guān)。


  最關(guān)鍵的部分來了:

  綜合上面的分析,老黃提出,DeepLearning在高精度地圖以及圖像識別方面的應(yīng)用不僅能夠優(yōu)化自動駕駛的決策,更能夠幫助降低車輛上所需傳感器的成本。


  我們之前提到過,除了特斯拉之外,大部分主機廠和Tier1都認為,每一輛實現(xiàn)L3級別的自動駕駛車輛需要配備激光雷達。而老黃認為,在DeepLearning的驅(qū)動下,現(xiàn)有量產(chǎn)級別傳感器以及高精度地圖技術(shù)的潛力將被進一步挖掘,從而在一定程度上打破L3級別自動駕駛對激光雷達的依賴。由于目前激光雷達的成本和量產(chǎn)時間是實現(xiàn)L3自動駕駛的主要瓶頸之一,老黃相信,我們有可能在今年年底到2018年間就實現(xiàn)L3級別的自動駕駛,在2018年底到2019年實現(xiàn)L4。


  在德國當(dāng)著無數(shù)汽車行業(yè)的人給出這樣的觀點,老黃就這樣把他的「黃氏定律」帶到了汽車圈。


  帶著女兒來專訪


  演講之后,在BCW場地旁邊的一個酒店會議室中,我又再一次見到了老黃。專訪的一開始,老黃就給了在座的媒體一個驚喜:「今天我的女兒也跟我一起來了,有我女兒看著,你們要對我好一點哦。」這樣的畫風(fēng)也讓整個專訪氛圍一下子變成了科技公司的輕松范兒。


  在向大家介紹完了自己的女兒之并復(fù)盤了一下自己的演講之后,老黃開始回答起了大家的問題。

在被問到Intel收購Mobileye的事情時,他首先開玩笑的說:“他們?yōu)槭裁匆IMobileye啊?”隨后又說:“英特爾這個決定肯定是有他們自己的原因和考慮的,至于收購后的效果,時間會給出我們結(jié)果。”

當(dāng)有記者問到老黃英偉達如果面臨被巨頭收購會如何決策時,老黃也開玩笑道:“NVIDIA一直都在對外出售啊,你們都趕緊來買一點我的股票吧!”可以看出,對于行業(yè)內(nèi)最近的兼并,老黃并沒有表現(xiàn)的很在意。這與他平時果斷、自我的行事風(fēng)格十分相符。


我還針對老黃在發(fā)布會上的觀點提出了兩個問題,

以下是問答的實錄(M代表Mark,H代表老黃)


M:在您的演講當(dāng)中提到了希望打破汽車行業(yè)對激光雷達的依賴,但是汽車行業(yè)對冗余是有要求的,您具體會用什么樣的技術(shù)或方法替代這種冗余呢?


H:首先我需要澄清的是,我并沒有說激光雷達是沒用的。


目前我們使用的高精度地圖收集車上都配備了激光雷達,這些已實際使用的激光雷達,加上越來越先進的其它傳感器,再整合DeepLearning的算法,這套現(xiàn)有的數(shù)據(jù)收集及處理體系已經(jīng)非常強勁了。未來如果固態(tài)激光雷達能夠以低成本量產(chǎn)的話,當(dāng)然能夠讓這套體系更加強大。


如果純粹考慮提升感知能力的話,我肯定希望我身上張著許多眼睛,許多耳朵(雖然可能會很難看)。所以我并沒有否定激光雷達的作用,所有傳感器都會變得越來越好,不要把激光雷達想成全部都有或全部都沒有的問題。我的觀點的核心是高級別自動駕駛的切入點,固態(tài)激光雷達最終會普及,但是我覺得要等到激光雷達普及到所有車輛以后才能稱之為L4級別自動駕駛的這種想法是錯的,我們沒有必要等那么久。


M:當(dāng)我們提起DeepLearing時,人們都會想起AlphaGo,那么DeepLearning在駕駛決策當(dāng)中的應(yīng)用與其在圍棋當(dāng)中的應(yīng)用會有什么不用嗎?在駕駛環(huán)境中,往往包含著多個決策者,每個決策者對其它決策者的行為又會產(chǎn)生不同的反饋,在這樣持續(xù)變化且很難預(yù)知的環(huán)境中,DeepLearning應(yīng)該如何制定駕駛決策?


H:確實,駕駛和下圍棋有著非常大的不同。當(dāng)你開車時,你必須要先做出假設(shè)。


這個假設(shè)就是:當(dāng)你上路以后,大部分路上的其它車輛或行人是不會去傷害你的,你會假設(shè)路上的其他人都會遵守交通規(guī)則,例如大家會保持各自的車道,大家不會隨意并線、不會違章轉(zhuǎn)向等等。在這個假設(shè)的前提下,駕駛決策的問題就相對好解決了。


如果你做出了相反的假設(shè),認為大家在路上都是在互相博弈(原話為Gaming),并會與周圍的其他人產(chǎn)生連鎖效應(yīng),那么這個場景可就不是AlphaGo的那種兩方對決了,而是可能多如20個決策者相互博弈,這將是一個非常有意思的場景,但是我們目前還沒有解決。如果我自己遇到了這樣的場景,我寧可不開車,選擇去走路……


從上面這兩個問題可以看到,老黃對于高級別自動駕駛落地時間的大膽預(yù)測建立在兩個基礎(chǔ)之上:


1、激光雷達的完全普及不是實現(xiàn)L4自動駕駛的必要條件。

2、車輛所使用的駕駛決策將按照統(tǒng)一的交通規(guī)則制定。


這個觀點和特斯拉有一點相似,這也可能是他們兩家公司最后能在一起合作的原因(老黃自己也是特斯拉的粉絲)。不過,這樣的理解相較于傳統(tǒng)汽車行業(yè)來說確實有一些激進。這就意味著,此次NVIDIA與博世的合作將不單是雙方的優(yōu)勢互補,更是兩種不同理解的再次碰撞。與傳統(tǒng)Tier1供應(yīng)商的合作,既為NVIDIA敞開了汽車行業(yè)的大門,但同時也將為他們帶來更多的挑戰(zhàn)。在談笑風(fēng)生之外,也真心希望老黃能再次把他的「黃氏定律」在汽車圈實現(xiàn)。


最后得說一句:老黃來中國時,肯定不開車。



來源: 億歐網(wǎng)  責(zé)任編輯:YOYO

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