打造无车祸的未来：沃尔沃选用NVIDIA的深度学习汽车电脑2016/01/06

2016年1月4日—美国拉斯维加斯—国际消费类电子产品展览会 (CES) —NVIDIA 今天宣布，瑞典汽车制造商沃尔沃汽车将在其 Drive Me 自动驾驶汽车项目中为 100 辆沃尔沃 XC90 SUV 配备基于深度学习的 NVIDIA DRIVE? PX 2 计算引擎，这些车辆将于明年开始上路。

自动驾驶技术为沃尔沃的 2020 年愿景发挥了重要作用，在打造更安全的汽车这方面，这一愿景是沃尔沃的指导方针。这项工作在自动驾驶与半自动驾驶方面带来了世界领先的诸多进步，为汽车行业树立了新的安全标准。

沃尔沃汽车自动驾驶项目总监 Marcus Rothoff 表示：“我们的愿景是到 2020 年之前，使新款沃尔沃汽车的驾乘者不会丧生或严重受伤。NVIDIA 的汽车平台不但性能高，而且响应灵敏，是朝着我们的愿景迈近的重要一步，非常适合我们的自动驾驶项目和 Drive Me 项目。”

沃尔沃的 Drive Me 自动驾驶项目将为豪华汽车配备 NVIDIA DRIVE PX 2 引擎，该引擎利用深度学习来解决复杂的驾驶难题。这些汽车将在围绕沃尔沃故乡哥德堡的公路上自动驾驶，在其它地方进行半自动驾驶。

NVIDIA 副总裁兼汽车总经理 Rob Csongor 表示：“对我们的 DRIVE PX 2 引擎与深度学习而言，沃尔沃的 Drive Me 项目是理想的应用场合。我们所带来的是数千名 NVIDIA 工程师数年来呕心沥血的成果，这一成果可帮助沃尔沃实现其安全性目标，把自动驾驶汽车从哥德堡搬到世界上的其它地方。”

超越人造算法的对象识别能力

NVIDIA DRIVE PX 2 引擎让汽车能够利用深度学习（人工智能的一种形式）在其所处环境中识别对象、预测潜在的威胁并安全地导航。它的处理性能高达 8 Teraflops，相当于 150 台 MacBook Pro，能够实时处理来自多个传感器的数据，从而可全方位检测车道、车辆、行人以及标志等对象以实现各种自动驾驶功能。

最近人们在深度学习领域取得的突破大大增强了电脑感知外部世界的能力。利用海量的数据和强大的处理性能，人们可以编写软件来识别复杂的对象、使识别能力超越人造算法的水平。

许多深度学习成果均利用 NVIDIA 超级计算 GPU 的处理性能。例如，微软和谷歌利用 GPU 打造了图像识别系统，该系统在 ImageNet 大型视觉识别挑战赛中能够击败训练有素的人类。微软研究人员最近训练了一个可在智商测试中击败人类的深度神经网络。

地图定位与路径规划

在地图定位与路径规划方面，该系统可将实时态势感知结果与已知的高清地图相比较，从而能够规划安全的路线并精确地沿着该路线行驶，而且可以为适应不断变化的情况而进行调整。DRIVE PX 2 还能够执行其它重要功能，例如拼接摄像头输入以创建完整的汽车环绕视图。

因为自动驾驶汽车需要大量的计算资源来解释多个传感器的数据，所以早期原型设计所包含的电脑足足塞满了整个后备箱。相比之下，DRIVE PX 2 可执行同样的功能，然而尺寸仅与一台平板电脑相当。

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