得益于 AI 技術(shù)的突破，所有可移動的事物都將實現(xiàn)自動化。從乘用車、出租車，到商用卡車運輸、再到共享出行、公共交通，更加安全高效的自動駕駛技術(shù)正在改變交通運輸行業(yè)的各個方面，甚至農(nóng)業(yè)也可通過自動駕駛實現(xiàn)徹底革新。

那么自動駕駛行業(yè)提到的 AI 究竟是什么意思呢？具體來說，指的是 AI 的一個子集，即深度學習，可使汽車如同人類一般進行學習和行動。汽車中的軟件則由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）組成，可驅(qū)動特定的任務(wù)，如感知、推理、駕駛，或是驅(qū)動、高精地圖以及車輛定位，又或者是汽車在空間中精確定位的能力。

為實現(xiàn)現(xiàn)實世界中的安全行駛，自動駕駛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須能夠根據(jù)周圍環(huán)境推斷信息，例如，在駕駛過程中，如果看到路上有一個滾落的球，駕駛員根據(jù)以往的生活經(jīng)驗可推斷出，球的后面很可能會跟著一個孩子，由此在通過時會減速稍等一會兒。但是，如何教會汽車以同樣的方式思考和行動呢？答案則是借助海量數(shù)據(jù)以涵蓋可能遇到的各種情況。DNN 在車輛中運行之前，會在數(shù)據(jù)中心大規(guī)模運行相關(guān)數(shù)據(jù)，并利用仿真對這些情境進行測試和驗證。最后，當這些網(wǎng)絡(luò)準備好“上車”時，則需要能夠運行各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集中式高性能計算平臺，保障能實時覆蓋每個必要的任務(wù)，以實現(xiàn)安全操作。

技術(shù)合力，助力自動駕駛汽車安全高效運行

那么，自動駕駛汽車的工作原理究竟是什么？

傳感器架構(gòu)“保駕護航”

首先，人們在駕駛時依靠感官來感知周圍環(huán)境，眼觀六路，耳聽八方。真人駕駛員會時刻保持對提示物、標識牌以及其他車輛的警惕。自動駕駛汽車則是依靠傳感器獲取感知信息，以在駕駛環(huán)境中做出反應(yīng)。這些傳感器必須具備兩個重要特性，即冗余和多樣化。

“冗余”指的是每個組件都有一個備份，來對傳感器探測到的數(shù)據(jù)進行查驗，從而確保檢測對象的真實存在。如果攝像頭看到陰影中存在某物，雷達則會進行雙重檢測，從而確保確實有物體存在，就算在攝像頭誤報時，汽車也能從其他傳感器處及時得到真實反饋。

所謂“多樣化”，是指每個組件都能處理在現(xiàn)實世界中運行時所需執(zhí)行的各種任務(wù)。在冗余且多樣化的傳感器架構(gòu)中，首先需要可充當視覺傳感器的攝像頭傳感器，用于檢測和分類靜態(tài)或靜止物體，以及動態(tài)或移動物體。上述物體包括交通標志、交通燈、車道邊界，以及行人、騎行者或動物。正如前文所述，此架構(gòu)中還包含了雷達，可作為備用手段，在必要時替代攝像頭感知外界信息，協(xié)助測量周圍物體的距離和移動速度。目前，大家可能已經(jīng)很熟悉用于其他行業(yè)或技術(shù)的攝像頭和雷達傳感器，但激光雷達對于部分人而言，可能是一個相對較新的術(shù)語。

激光雷達當前的工作原理是將多束激光同時發(fā)射到周圍環(huán)境中，并接收反射回來的激光。隨后，傳感器會根據(jù)激光反射回雷達所用的時間，基于任意兩次激光發(fā)射的時間間隔，構(gòu)建出車輛周圍環(huán)境的 3D 圖像。除此之外，此架構(gòu)還會使用通過聲波進行感知的超聲波設(shè)備，以及用于粗略定位和運動補償?shù)?GNSS 和 IMU 傳感器。

AI 計算“智力無限”

上一部分討論了汽車的感知系統(tǒng)，也就是自動駕駛的“眼睛”和“耳朵”。接下來將為大家介紹汽車的“大腦”，即集中式 AI 計算平臺—自動駕駛汽車的計算平臺負責處理由冗余且多樣化的傳感器所采集的大量數(shù)據(jù)。

正如之前所說，汽車采用冗余且多樣化的傳感器架構(gòu)，來生成海量數(shù)據(jù)。直觀地說，一輛用于測試的自動駕駛汽車運行 6 小時就能生成約 32TB 數(shù)據(jù)，相當于可填滿至少 256 部具有 128GB 內(nèi)存的智能手機。此外，這種計算還必須能夠運行數(shù)十個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便在處理數(shù)據(jù)的同時，為車輛感知系統(tǒng)提供實時支持。

集中式 AI 計算

軟件定義“常用常新”

為應(yīng)對自動駕駛帶來的挑戰(zhàn)，計算平臺必須具有超高性能，同時滿足節(jié)能和車規(guī)級要求。所謂車規(guī)級要求，是指能夠承受量產(chǎn)型汽車將面對的極端運行條件，以及因長途行車、糟糕路況和極端天氣造成的磨損。此外，該計算平臺還必須具有可擴展性以及持續(xù)升級的能力。這里所說的“可擴展性”是指計算平臺能夠與未來的新平臺兼容。計算技術(shù)在持續(xù)發(fā)展，因此軟件開發(fā)公司基于當前一代計算技術(shù)開發(fā)的產(chǎn)品，必須能夠兼容下一代產(chǎn)品，以便能夠充分利用最前沿和最出色的計算性能。而這里所說的“持續(xù)升級”，指的是計算平臺需要擁有足夠的空間，允許自動駕駛汽車通過 OTA 持續(xù)更新最新功能，從而實現(xiàn)軟件定義汽車，這意味著該計算平臺可基于最新的數(shù)據(jù)、體驗和功能，持續(xù)改進。

NVIDIA DRIVE Orin 是一款適用于自動駕駛汽車的先進的軟件定義平臺。大家還記得上文提到的幾個數(shù)字嗎？在 2007 年的城市挑戰(zhàn)賽中，優(yōu)勝車輛每秒可進行 230 億次運算 （23 billion FLOPS）；而現(xiàn)在，DRIVE Orin SoC 每秒可進行 254 萬億次運算（254 TOPS）。憑借當前的性能水平， DRIVE Orin 能夠處理車輛中同時運行的大量應(yīng)用和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且符合 ISO 26262 ASIL-D 等系統(tǒng)安全標準。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 幫助汽車做決策

介紹完汽車的“大腦”之后，我們再來看下文中多次提及的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳感器一樣，需具備兩個重要特性：冗余且多樣化。這意味著，每個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都能作為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個備份，此外，每個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將專門承擔某項任務(wù)，以處理自動駕駛汽車在日常駕駛中可能遇到的各種場景。

感知—自動駕駛汽車最重要的組成部分

例如，SightNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負責檢測交通標志，LightNet 網(wǎng)絡(luò)則檢測交通燈，而 LaneNet 網(wǎng)絡(luò)則負責檢測車道邊界和可行駛路徑，此外，還有用于檢測交叉路口的 WaitNet 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前三種網(wǎng)絡(luò)會通過協(xié)同工作，檢查 WaitNet 網(wǎng)絡(luò)所檢測到的交叉路口場景，是否包含該交叉路口中的所有交通燈、交通標志和車道邊界。自動駕駛汽車能夠基于檢查結(jié)果做出相應(yīng)的反應(yīng)，并安全地通過交叉路口。這些網(wǎng)絡(luò)能夠在各種天氣及照明條件下運行。不僅能適應(yīng)極端天氣，還能應(yīng)對眩光和攝像頭視野盲區(qū)。經(jīng)過專門訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠應(yīng)對自動駕駛汽車可能會遇到的各種駕駛狀況，確保汽車安全行駛。

以上是自動駕駛汽車的各個組成部分，但它又是如何學習的呢？這就涉及到自動駕駛汽車的訓練與仿真，我們將在下篇詳細敘述，敬請期待。

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