作者：Danny Shapiro，NVIDIA 汽車事業(yè)部副總裁

汽車制造商正在大力投資自動駕駛技術(shù)，例如，使用仿真和數(shù)字孿生技術(shù)，來訓(xùn)練、測試和驗證在自動駕駛汽車上運行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。“軟件定義”這一概念不但在改變汽車的研發(fā)，也在重塑汽車所帶來的客戶體驗。

軟件定義成為移動出行領(lǐng)域的未來趨勢

曾經(jīng)，電子設(shè)備的功能是固定且不可更新的，而如今，不管是智能電視，還是智能手機，消費者都期待能夠通過軟件更新，設(shè)備得到升級。同理，新一代軟件定義汽車也將從根本上改變汽車行業(yè)。

傳統(tǒng)的汽車架構(gòu)并未圍繞軟件而設(shè)計，這是因為早期分布式的 ECU 架構(gòu)，因而很難進行更新。但未來的汽車將擁有一個集中式的高性能計算平臺，比如廣泛應(yīng)用于全球汽車制造商的 Drive Orin，或是預(yù)計于 2025 年上車的 Drive Thor，它們能夠運行復(fù)雜的軟件堆棧，以同時實現(xiàn)自動駕駛、車載信息娛樂系統(tǒng)（IVI）等先進的智能功能。此外，該計算系統(tǒng)還必須留出充足的冗余，為目前階段暫未設(shè)想到的應(yīng)用而“未雨綢繆”。

區(qū)別于傳統(tǒng)汽車，軟件定義汽車可在其整個生命周期，通過 OTA 無線更新，為用戶提供從自動駕駛到車內(nèi)數(shù)字助理等最新功能。傳統(tǒng)汽車隨著時間的推移其產(chǎn)品價值會有所下降，但軟件定義汽車在落地第一天僅維持了最基本的水平，其產(chǎn)品功能將在未來不斷得到升級與優(yōu)化，因此車輛的價值也將持續(xù)提升。

軟件定義架構(gòu)開拓了新的商業(yè)模式。汽車制造商不僅可以獲得車輛銷售時的“一次性收入”，還可以在汽車生命周期內(nèi)獲得軟件服務(wù)方面的“持續(xù)性收入”。例如，汽車制造商在提供新功能時可選擇免費、一次性收費、按使用收費或訂閱收費等多種模式。

NVIDIA DRIVE Thor

在虛擬世界中開發(fā)智能汽車

軟件定義汽車的設(shè)計是非常耗時且昂貴的，且需要全球各地團隊投入其中，因此汽車行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)周期往往會長達多年。

NVIDIA Omniverse 等可擴展的開放式平臺正在通過新的方式簡化汽車設(shè)計流程、提高工作效率以及生產(chǎn)力。

借助 Omniverse，設(shè)計師和工程師可以緊密合作，進行沉浸式、協(xié)作型的設(shè)計概念討論與測試，并對車輛模型和仿真進行高度精準(zhǔn)的評估。團隊可以在設(shè)計早期階段發(fā)現(xiàn)問題，并對性能和外觀等關(guān)鍵因素做出快速決策。

另外，通過在虛擬平臺上審核車輛設(shè)計，項目團隊既可以降低成本，又可以加快設(shè)計和制造流程的進度。

這項技術(shù)也可用于在虛擬展廳中向潛在客戶展示最新車型?？蛻艨梢栽谔摂M環(huán)境中輕松地對汽車進行配置，并查看如真皮座椅縫線，漆面反光等最新設(shè)計的細節(jié)，以及“體驗”該車型各種先進功能。由于能夠更直觀地看到效果，客戶的購買意向?qū)⑦M一步提高。

自動駕駛汽車的虛擬試驗場

除了復(fù)雜、全面的設(shè)計流程之外，自動駕駛汽車在上路前還需要在不同場景中進行大規(guī)模的開發(fā)和測試。

為了盡可能地保證車輛及駕乘人員的安全，自動駕駛汽車必須有能力應(yīng)對道路上的各種突發(fā)情況，例如車輛緊急制動或轉(zhuǎn)向、行人、惡劣的天氣條件等，以及各種由于危險系數(shù)過高而無法在現(xiàn)實世界中測試的情況。

在真實環(huán)境中，針對上述所有情況來進行車輛測試幾乎是不可能的，而且道路測試也缺乏可控性、可重復(fù)性、充分性以及足夠的效率，因此仿真顯得尤為重要。在自動駕駛汽車正式上路前，開發(fā)人員可以在虛擬世界中進行充分測試。

伴隨近期 AI 領(lǐng)域的技術(shù)突破，開發(fā)人員現(xiàn)在可以直接使用現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)構(gòu)建仿真場景，在提高準(zhǔn)確性的同時，節(jié)省寶貴的時間和金錢成本。

這個新的 AI 流程被稱為神經(jīng)重建引擎（Neural Reconstruction Engine，NRE），它能夠自動提取仿真所需的關(guān)鍵組成部分，包括環(huán)境、3D 資產(chǎn)和場景等，然后將這些部分重建成仿真場景。這些場景具有現(xiàn)實世界的真實性，還能夠按需操作，并且按照真實環(huán)境做出反應(yīng)。如果通過人工來實現(xiàn)相同的細節(jié)水平和多樣性，不僅成本高，耗時長，而且無法擴展。

合成數(shù)據(jù)生成也是加快仿真環(huán)境中自動駕駛汽車開發(fā)的一個重要手段。除真值數(shù)據(jù)外，所生成的基于物理學(xué)的攝像頭、雷達、激光雷達和超聲傳感器數(shù)據(jù)，現(xiàn)在也可加入用于訓(xùn)練自動駕駛汽車 AI 感知網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集。

使用合成數(shù)據(jù)可以減少時間和金錢成本，并始終保持準(zhǔn)確性，還能生成真人無法標(biāo)記的真值數(shù)據(jù)，如深度、速度和被遮擋的物體等。此外，它還能生成罕見場景和危險場景的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來對真實數(shù)據(jù)加以補充，從而有針對性地解決自動汽車所面臨的巨大挑戰(zhàn)。

通過使用物理準(zhǔn)確的仿真平臺生成真值合成數(shù)據(jù)，自動駕駛汽車開發(fā)者可以提高生產(chǎn)力、效率和測試覆蓋范圍，進而加快產(chǎn)品上市時間，同時最大限度地減少在現(xiàn)實世界中的駕駛測試。

拓展閱讀

一文看懂DRIVE Replicator：合成數(shù)據(jù)生成加速自動駕駛汽車的開發(fā)和驗證

更加安全、智能和個性化的自動駕駛未來

AI 正在變革汽車行業(yè)。汽車制造商正在使用仿真平臺開發(fā)自動駕駛汽車，并采用以軟件為中心的的汽車設(shè)計來實現(xiàn)自動駕駛功能和其他智能服務(wù)。梅賽德斯·奔馳、捷豹路虎等汽車制造商計劃在近期開始生產(chǎn)高度自動化的軟件定義汽車，消費者將很快能夠享受到技術(shù)所帶來的便利。

此外，隨著個人出行方式變得更加電氣化和自動化，汽車正在變成一個生活空間。借助 NVIDIA DRIVE 新一代的集中式架構(gòu)，DRIVE Concierge 能夠無縫編排駕駛員信息、座艙和車載信息娛樂功能。汽車制造商可以輕松地自定義和擴展其 IVI 產(chǎn)品，為每位乘客帶來個性化的體驗。

最后，安全性一直是自動駕駛汽車的重中之重。當(dāng)我們談及駕駛安全的時候，這意味著我們只有一次機會。我們堅信自動駕駛汽車將成為新一代的交通工具，因此 NVIDIA 把自動駕駛技術(shù)開發(fā)作為一項使命，通過將安全性納入到設(shè)計、生產(chǎn)、車輛運行等每一個開發(fā)環(huán)節(jié)，為所有人提供更加安全、便捷和愉悅的駕乘體驗。