相信很多人对NVIDIA英伟达都不陌生,因为很多人电脑的显卡就是他们家的。可自去年下半年,它的显卡竟然不更新了,无数人在等着它的960Ti等到望眼欲穿,结果,谁也没想到,英伟达在GTC(全球商品交易中心)大会上展示了新一代显卡TeslaP100,以及一辆搭载旗下Drive PX2行车电脑的类F1外形赛车。它就这么跑去玩车了!!!
想想也是啊,说白了现在的自动驾驶或者将来的无人驾驶,基础也就是就是几个摄像头+雷达+处理器,其中,摄像头拍摄实时影像后的分析处理,是智能系统进行判断的重要依据。那么话就好说回来了,图像处理哪家强?
什么,NVIDIA要搞赛车!?
Tesla P100貌似跟Tesla汽车没半毛钱关系,只是一个芯片的名字。新闻上说,这个芯片很牛逼,和以前比,达到了质的飞跃。好吧,我不是研究这块的,搞不太清楚。我想告诉大家的是,这次的芯片不是针对游戏玩家和台式机推出的,而是用来主攻人工智能AI和机器学习的。
至于那辆外形酷炫的NVIDIA无人驾驶赛车,NVIDIA没这个能力,也没这个意愿去搞赛车。
但是,这辆无人驾驶赛车装配的是NVIDIA基于新显卡TeslaP100的无人驾驶行车电脑Drive PX2。
而这辆配备NVIDIA PX2的无人驾驶赛车将会应用今年举行的无人驾驶赛车赛事Roborace中。放心,Roborace赛事并不打算让人工智能和人类车手同场竞技。而是在限定赛车的硬件水平后,让不同参赛队伍比拼人工智能算法。
150个MacBook Pro,顶个行车电脑
那么,能够参加无人驾驶赛车赛事的行车电脑Drive PX2到底有多牛逼呢?
NVIDIA推出的人工智能系统就是专为无人驾驶服务的PX2平台,它的性能非常牛逼:12核CPU,2颗Pascal独立显卡,搭载4GB GDDR5显存,带宽80GB/s,位宽128bit,主频1.25GHz,平台内建8GB LPDDR4内存,功耗约在250W,水冷散热。
这些数据意味着什么呢?意味着PX2平台的运算能力逆天,相当于150个MacBook Pro,而且对周围物体的检测能够达到88%。
那么为什么需要这么牛逼的设备呢?先来看看NVIDIA搭载的无人驾驶汽车配备了哪些监测设备。
6个摄像头,4个雷达设备,外加GPS定位系统。6个摄像头能够监测到汽车周边的所有影像,每个摄像头每1秒要拍摄10次,然后将识别到的物体形成点云的形式,每个摄像头每1秒获取8000个点的信息,再加上4个雷达的数据,这么大的数据量和图像信息对于一台电脑来说,负荷量非常大,所以需要PX2有超强的计算性能。
无处不在的阿尔法狗
对于无人驾驶来说,汽车本身将不再是重点,重点是汽车上的大脑——控制系统。无人驾驶汽车更像是一台超级计算机,它的核心就是软件+深度学习+超级电脑。
无人驾驶汽车需要通过各种传感器获取周边的各类信息,包括:地图信息、位置信息、环境识别等。行车电脑将在这些信息的基础上,规划汽车的行驶路径。
但道路环境是非常复杂的、很多路况是无法预测的、甚至是非常危险的。所以,面对这么复杂多变的周围环境,无人驾驶必须有学习能力,要能够根据基础信息来进行拓展,进行自我学习。这些信息量无疑是非常巨大的,所以在此过程中,信息的处理能力就显得尤为重要。从2014年开始,人工智能都是建立在深度学习的基础上,并且精度越来越高。
而拥有深度学习能力的系统就是一套人工智能AI系统。人工智能对于我们来说并不陌生,前段时间的阿尔法狗战胜李世石,就标志着人工智能的胜利。而拥有深度学习能力的人工智能系统将无处不在。
应用在汽车上的人工智能系统——无人驾驶系统的工作,就是不断学习摄像头、雷达等设备收集到的原始信息,提高识别的精确度。指示牌的识别就是其中的一部分。
随后,行车电脑会在获取了周边信息的基础上,建立周边环境的模型,并根据这个模型,来推测无人驾驶汽车的运行线路。下图就是该系统实时描绘的周边环境的模型,绿色方形的物体就是周围的车辆,小车前面的路线就是可能的行进路线,并在车载系统上进行显示。
指数级增长的智能科技
很多人觉得无人驾驶离我们太遥远。但是大家想想,全球最顶尖的一群公司不断努力,在这个领域攻坚克难,难道无人驾驶就真的无法实现吗?
十年前,我们都还拿着NOKIA“智能机”的时候,谁能想到今天的手机会这么智能。那么在今天的基础上,十年之后会是什么样子?我无法想象。
我还要指出的一点是:有些科技不是线性增长的,而是指数级增长的,不要用过去十年的维度来看后面十年的维度,也许后面5年就能够完成像过去10年的进展。
(撰文 汽车前沿lee)