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雷鋒網新智駕按：在大多數行業專家看來，自動駕駛測試車不在路上跑上數十億公里，所謂的安全部署完全是空談。
不過，一萬年太久，我們要只爭朝夕。既然在路上累積測試里程沒那么容易，各家公司干脆將目光轉向了自動駕駛模擬器——這已經成為自動駕駛累積里程數的必要工具。
在今年召開的英偉達 GTC 大會上，英偉達又將這項工作向前推進了一大步。
英偉達旗下的 Drive Constellation 自動駕駛模擬云平臺正式落地，而這個開放平臺的第一個商業用戶是豐田高級開發研究院（Toyota Research Institute-Advanced Development，TRI-AD） 。未來，豐田將把多款英偉達新產品整合進自家自動駕駛技術的訓練和研發計劃中。
“不久之后，自動駕駛汽車就將在多個行業迎來自己的好時光，任何會移動的東西都會自動駕駛化。”黃仁勛說。“要想大規模生產這些車輛就得在合作中打通系統的每一個環節，而我們與豐田研究所的合作就是業內最好的范例。”
其實在去年的 GTC 大會上，Drive Constellation 就已經初次嶄露頭角，但開放給客戶使用還是第一次。也許幾周前 Uber 開源自家自動駕駛可視化系統的舉動也是刺激英偉達加快腳步的原因之一。
對英偉達來說，能得到豐田研究所這樣重量級客戶的青睞也算是實現了公司里程碑。
當然，這也是你情我愿的事，畢竟現在的英偉達已經不是多年前那個為游戲做顯卡的小公司了，借助對自動駕駛行業的持續投入，它已經成了這個行業舉足輕重的角色，為業內 70 多家公司提供算力和人工智能支持。
“模擬的好處在于，它積累的測試里程并非風平浪靜的普通道路，我們能控制不同的情景，對測試車進行針對性訓練。”英偉達汽車業務高級主管 Danny Shapiro 解釋。“這樣積累的每一英里才價值連城。無論是閃爍的強光、伸手不見五指的黑夜、風霜雨雪、路怒司機還是在路上亂闖的行人，模擬器總能讓自動駕駛系統學到點什么。”
同時，由于它的去中心化特性，開發者能將自己的自動駕駛策略、車輛型號、傳感器配置和各種交通情況整合進測試參數中去，按實際情況進行個性化測試。
Shapiro 指出，只要不斷電，模擬機就能 24 小時模擬各種測試場景。假設車輛速度為每小時 60 英里，那么一天內 Drive Constellation 平臺上 1000 臺測試車就能累積 120 萬英里的模擬測試里程。
作為已經年滿 10 歲的自動駕駛先驅 Waymo 在自家的測試和驗證中一直就非常仰仗模擬器。除了 1000 萬英里的公路測試里程， Waymo 還累積了 70 億英里的模擬測試里程。
英偉達的 Drive Constellation 平臺由兩臺服務器進行支撐，因此能完成所謂的“硬件在環”測試。也就是說，一臺服務器來模擬虛擬車輛的傳感器輸出，而另一臺則負責運行英偉達的 Drive AGX 超級計算機，將模擬傳感器采集的數據“碾碎并消化掉”，每 30 秒就完成一次數字反饋的閉環。
此外，平臺能生成逼真的圖片數據流以模擬各種測試環境及天氣狀況，它甚至還能讓自動駕駛系統經受不同道路狀況和地形的考驗。
除了能讓自動駕駛公司快速累積測試里程，模擬平臺未來還有可能成為各家公司的省錢利器，畢竟養著一個有數百臺測試車的車隊在路上燒油可是相當燒錢的。
“模擬器對我們來說太重要了。”英偉達 CEO 黃仁勛在演講中說道。“未來，我們完全可以用大量模擬系統替代龐大的測試車隊。借助模擬平臺強大的可編程性，我們能創造并再現那些在道路上難得一見的場景。”
“我們相信，用于軟件驗證和測試的大規模模擬工具對自動駕駛系統至關重要。”豐田高級開發研究院 CEO James Kuffner 博士說道。“我們的愿景是幫自動駕駛汽車將傷亡率降到零，同時帶來更為順暢的交通，讓每個人都能享受出行，而豐田研究所與英偉達的技術合作是實現該預案經的重要途徑。”
除了拉上豐田研究所，英偉達強大的輻射能力還變相“招安”了多家數字模擬公司。
舉例來說，Cognata 今天就宣布，其路況設定及交通模型將與 Drive Constellation 打通，而 IPG Automotive 則表示它正與英偉達合作，欲基于后者的模擬解決方案共同打造高保真車輛、動力系統、懸掛和控制系統模型。此外，測試、認證、檢驗和訓練服務提供商 TüV SüD 也加入 Drive Constellation， TüV SüD 正在利用該平臺編制新的自動駕駛驗證標準。
除了 Drive Constellation 平臺的商業化落地，英偉達還在 GTC 上放出了多個與汽車緊密相關的大新聞。
就拿豐田高級開發研究院來說，它不但用上了 Drive Constellation 平臺，還成為首個全面啟用英偉達自動駕駛解決方案的公司。未來，從訓練到模擬，再到車載計算機，英偉達的產品都是豐田高級開發研究院的首選。
除此之外，英偉達還有了對標 Mobileye RSS 標準（責任敏感安全，2017 年正式提出）的新模型——“安全力場”（Safety Force Field，簡稱 SFF ），它將協助自動駕駛汽車設定自己的駕駛策略，保證車輛始終待在安全區內，不會“作大死”將自己置于危險情況下。
不久之后，英偉達還會發布有關 SFF 的白皮書，英偉達表示非常歡迎其他廠商將該模型用在自家自動駕駛系統中去。
具體來說，SFF 會對傳感器采集的數據、轉向與剎車的因素執行逐幀物理計算。通過對橫向及縱向控制的分析，系統就能決定怎樣操作才更加安全。由于系統獨立于自動駕駛控制堆棧，因此它能提供充足的冗余，保證偶爾出現的問題不會同時影響兩套系統。
在兩位老對手看來，自家的安全模型都能顯著提升道路安全，他們還是贏得用戶信任并為自動駕駛未來保駕護航的超級護衛艦。
對于“安全力場”，Shapiro 表示：“從本質上來說，它是個防御性的駕駛策略，能防止自動駕駛車輛發生碰撞事故。我們能在模擬器中對其進行驗證，防止車輛遇見特殊情況時手忙腳亂。”
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