自動駕駛車有望以人工智慧取代無法預測的人類駕駛員，以減少交通事故。只是各大車廠要怎麼保證這些新任駕駛員是真正安全無虞的？
為了回答這個問題，NVIDIA 提出了 Self-Driving Safety Report（自動駕駛技術安全報告）。
我們在這份報告裡介紹了開發流程，告訴大家如何利用 GPU 前所未有的運算能力來打造功能上一切安全的自動駕駛系統。達到最高運算能力水準，使得我們能將多元和冗餘運算納入各項解決方案，從感應器類型、處理器再到演算法，確保在發生故障時不會只有一項防護措施。
我們提供解決方案給自動駕駛領域裡的大多數車廠、零件供應商、感應器製造商、新創公司和圖資公司，NVIDIA 將安全放在第一位，在開發過程的每一步裡皆視安全為首重要務。
我們認為「安全」是邁向自動駕駛的核心。在我們的報告裡，詳細說明了在從一開始收集資料到在公路上進行測試的所有階段裡，如何讓運算效能解讀安全性。
安全自動駕駛的四大支柱
安全自動駕駛建立在四大支柱上。這些原則以高效能運算為核心，體現出 NVIDIA 專注追求安全的精神，確保提出健全的自動駕駛技術開發週期。
支柱1：人工智慧設計與實施平台
安全的人工智慧駕駛員需要有一個跨越整個自動駕駛領域的運算平台，從輔助行駛高速公路到自動駕駛計程車。它必須結合深度學習、融合感應器資料和看見四周路況的能力，讓車輛能使用大量傳入的資料，瞬間做出決定。
支柱2：支援深度學習的開發基礎設施
光是一輛測試車，每年便可生出數 PB 的資料。不只為一輛車，而是為了一個車隊取得、管理和處理如此大量的資料，需要全新的運算架構和基礎設施。
支柱3：進行完整模擬和測試的資料中心解決方案
能在逼真的模擬環境裡進行測試，是提供安全自動駕駛車的必要條件。在高效能資料中心解決方案裡，結合實際行車里程與模擬行車里程，車廠便可全面測試和驗證技術。
支柱4：同級最佳又無所不在的安全計畫
發展自動駕駛技術必須遵循常見的安全措施，強調整個自動駕駛系統裡的設計、驗證、確效和終身支援的多元性和冗餘運算能力。這些計畫應遵守聯邦和國際性機構的建議，例如美國國家公路交通安全管理局、國際標準化組織和全球新車安全評價制度。
這項安全計畫包括在我們的安全駕駛員於公路上驗證 NVIDIA 的技術前，要進行的全面評估流程。駕駛員和副駕駛員在操作車輛前必須通過嚴格的訓練，而這些車輛在上路前也不斷對軟硬體的就緒狀態進行測試。
攜手合作
除了這四大支柱，重要的研發活動與整個產業的合作，都是安全部署自動駕駛車的重要因素。
NVIDIA 持續與廣泛多元的商業生態系統，還有主管機關合作分享知識，為這項新興技術制定標準。
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