NVIDIA 在 CES 加快自動駕駛車領域的競賽速度

NVIDIA 今日加快其在自動駕駛技術領域的領軍速度。

我們在 CES 2016 揭幕記者會上，發表一項能讓車輛感應四周路況、規劃出安全行車路線的人工智慧技術。

穿著一襲招牌黑色皮夾克的 NVIDIA 執行長黃仁勳先生，在400餘位來自各大車廠、媒體及分析業界嘉賓面前，發表擁有每秒24兆次深度學習運算能力的車用超級運算平台 DRIVE PX 2，這可是初代 DRIVE PX 運算能力的10倍，目前已有超過50間車廠使用這項平台。

新發表的 DRIVE PX 2 具備 8 teraflops 的處理能力，相當於150部 MacBook Pros 筆電的處理能力。DRIVE PX 2 的尺寸僅一個便當盒的大小，而目前使用的舊版自動駕駛技術主機，其體積約莫是中型房車整個後車廂的尺寸。 

「自動駕駛車將為社會帶來革命性的變化。」黃仁勳先生在演講一開始就這麼說。「NVIDIA 期望成為促進這項改變的推手。」

Volvo 將在自動駕駛 SUV 車上部署 DRIVE PX

黃仁勳先生宣布以車輛性能安全可靠而聞名於世的 Volvo 汽車，將率先其它車廠部署 DRIVE PX 2。

這家來自瑞典的車廠明年將在100輛 XC90 豪華 SUV 車上安裝 DRIVE PX 2 技術，並首度進行自動駕駛技術公測活動，在 Volvo 汽車的家鄉哥特堡市進行全自動駕駛測試，並且在其它城市進行半自動駕駛測試活動。

DRIVE PX 2 能處理多具感應器傳入的資料，掌握車身四周360度的車況環境。
「以後不再需要後視鏡。」黃仁勳先生說。

無人自動駕駛技術給你安全的行車體驗

不久前，權威人士質疑無人自動駕駛技術的安全性，如今 Volvo 汽車將自動駕駛車納入終結交通死亡事故的計劃，此舉扭轉了懷疑之聲。自動駕駛車比真人駕駛的車輛更為安全。

車禍事件中93% 肇因於人為因素，每年使得130萬名駕駛人致死，許多美國青少年死於邊開車邊使用手機發送訊息，而酒駕致死當然包括在內。

還有生產力方面的問題。Texas A&M 的城市機動性報告（UMR）指出美國人每年浪費55億個小時的時間在交通上，需為此付出1210億美元的成本，同時車輛無效率地佔用道路，浪費的成本遠高於基礎建設興建成本總額。

深度學習技術準備上路

採用電腦視覺技術的自動駕駛解決方案可回答部分問題，然而處理無限大的排列組合，像是流浪貓狗、蛇行車輛、滂沱大雨、修路工人，對於編寫程式的人來說是難上加難的工作。

運用 NVIDIA 技術的深度學習能解決這些難題。放在雲端超級電腦裡、經過高度訓練的深度神經網路，會取得數萬小時實際上路取得的各種經驗。

黃仁勳先生指出多家車廠已採用 NVIDIA 的深度學習技術，將訓練神經網路的速度提高30到40倍。BMW、Daimler 及福特汽車為其中的代表，還有 Preferred Networks 及 ZMP 等來自日本的新創公司。奧迪汽車表示使用採用 NVIDIA 的深度學習技術，四小時就能完成訓練，而使用競爭對手的方案則需要兩年的時間。 

NVIDIA 的深度學習端對端解決方案，從用於訓練數位神經網路的 NVIDIA DIGITS 超級電腦開始，從車輛上路時就開始收集各種資料。另一端則是 DRIVE PX 2，利用訓練結果來進行推斷，讓車輛能安全行駛在道路上。處在中間的是內含各種軟體工具、元件庫和模組的 NVIDIA DriveWorks 套件，可加快開發和測試自動駕駛車的速度。

DriveWorks 可進行感應器校正、取得車身四周的資料、同步、記錄，接著透過複雜的演算法管線處理流入流出的感應器資料，皆在 DRIVE PX 2 的專用和一般用途處理器上運行。

黃仁勳先生在記者會當中提醒各位嘉賓，一些過去認為電腦無法做到的事情，如今由機器執行的表現比人類還出色，像是影像辨識。經深度學習技術加以訓練的系統如今進行影像分類的正確度達 96% 以上，超越人類的成績。

黃仁勳先生在記者會裡展示深度學習技術用於自動駕駛車的情況。

主講人透過一連串的演示內容，說明 DRIVE PX 2 如何利用光達、雷達、攝影機和超音波這些感應器來掌握車身四周的路況，以及規劃安全高效率的行車路線。

全球最大的車用資訊娛樂系統

黃仁勳先生展示全球最大的車用資訊娛樂系統時，掀起展演活動的高潮，在中等尺寸臥室大小的精美牆面上，裝設有一面橫向長螢幕及一面縱向長螢幕。

第三面大螢幕顯示駕駛人看到的畫面，在大型演示螢幕上即時顯示採用深度學習和感應器混合技術的車輛，「看到」從各感應器資料合併出的相同畫面。右側的大型縱向螢幕則是透過高精度地圖顯示車輛位置。

透過這個演示內容，嘉賓們就能瞭解在接下來的一週裡將會聽到許多關於駕駛技術的未來發展趨勢。

NVIDIA CES 2016 記者會照片集錦