AD
英伟达GPU技术大会，一直备受行业关注，这家芯片制造商再次发布了在自动驾驶技术方面的最新进展。
英伟达首席执行官黄仁勋透露，Nvidia Constellation基于云计算的自动驾驶车辆仿真平台现已全面投入使用，同时宣布推出Safety Force Field，这是该公司Drive AV平台的一个新组件，旨在保护无人驾驶汽车及其乘客，以及与之共享道路的车辆和乘客。
Safety Force Field，内置在英伟达的自动驾驶汽车软件套件中，是一个动作规划堆栈中的决策策略（类似于Mobileye的RSS安全模型），通过分析实时传感器数据来监视不安全的动作。
根据英伟达自动驾驶软件副总裁大卫·尼斯特(David Nister)的说法，该公司的预测目标是将伤害和“潜在危险”降到最低，其框架确保系统建议的行为永远不会造成、升级或加剧不安全情况。
对标Mobileye的RSS
Safety Force Field的目的在于通过消除驾驶过程中的人为误差，防止绝大多数碰撞，并将那些确实发生的碰撞的影响降到最低。这被认为是英伟达加快其L2+级自动驾驶计算平台落地的举措之一。
在今年初的CES展上，英伟达正式宣布了一个完整的L2+级ADAS系统，名为DRIVE AutoPilot，它将提供给零部件供应商和OEM厂商。
大陆集团和采埃孚已经宣布基于DRIVE AutoPilot，在2020年量产部分自动驾驶系统功能。2020年，首款搭载DRIVE AutoPilot的车型将投入生产。
AutoPilot依赖英伟达的DRIVE AGX Xavier SoC及其驱动软件平台（处理感知的深层神经网络，以及从环绕摄像头传感器的数据）。它还包括DRIVE IX，以提供英伟达所谓的智能驾驶体验。
DRIVE AutoPilot被定位为英伟达高端计算平台DRIVE AGX Pegasus的“降维”产品，这主要是短期内L4级无人驾驶落地不确定性风险较大，而L2+、L3级自动驾驶已经成为各家汽车制造商的量产目标。
Safety Force Field通过基于物理的“零碰撞”验证来支持“稳健”的数学计算，而不是基于有限统计数据的实时模型。尼斯特表示，这个模型遵循一个单一的核心原则——避免碰撞。
此外，模型计算是逐帧进行的，并通过真实世界和“比特精确”的综合数据进行验证，这些数据涉及高风险的高速公路和城市驾驶场景。
并且，Safety Force Field可以同时考虑刹车和转向约束，使其能够识别和消除由这两种约束引起的“异常”。
而英特尔旗下的Mobileye在2017年推出的数学避碰模型——责任敏感安全(RSS)，则是一种“常识”的道路决策方法，它将良好的习惯编成规则，比如保持安全的跟车距离，以及给其他车辆让路。
在今年初，Mobileye对RSS进行了一次“升级”，推出了一种增强形式的自动紧急制动功能，名为自动预防制动(APB)，使用公式来确定汽车何时进入危险的情况。
APB的策略是，当潜在危险出现时，车辆通过缓慢、渐进式的减速停车来防止碰撞，并且只需要基于一个前置摄像头。
算力之外，还有安全
类似RSS、Safety Force Field等模型的推出，正是基于目前大约94%的车祸是由人为失误造成的，造成交通事故死亡的三大原因是分心驾驶、酒后驾驶和超速。
Safety Force Field的推出，也是配合英伟达同时发布的DRIVE AP2X 9.0，一个完整的Autopilot软件堆栈用于高速自动驾驶的进出匝道，包括变道辅助的周围环境感知，高精地图实时融合摄像头和雷达定位，AR/VR的虚拟现实可视化以及集成语音指令功能。
英伟达表示，客户可以将Safety Force Field与他们自己的驾驶软件结合起来，在他们的运动规划软件中使用SFF作为安全保护层，监控和防止不可接受的行为。
目前，自动驾驶系统开发人员仍然面临许多技术挑战，而汽车行业还必须让人们真正相信，这项技术将比人类驾驶更加可靠和安全。弥补信任缺口的一种方法是在自动驾驶软件决策堆栈上添加更多并行运行的软件，以进行最后的完整性检查，确保系统不会导致崩溃。
像RSS和SFF这样的系统模型旨在从传感器获取关于车辆周围其他道路使用者的信息，并将严格的数学公式应用于任何为防止碰撞而做出的控制决策。主控制栈可以考虑多种参数，如平滑度、舒适性、效率和遵守道路规则。
和RSS不同的是，SFF直接根据传感器数据和转向和制动约束因素进行逐帧物理计算。通过观察横向和纵向控制，系统可以确定是采取规避策略。
由于该系统独立于主控制栈运行，所以在其他软件路径出错的情况下，它提供了一定程度的冗余以及多样性，这样任何问题都不会影响两个系统。
芯片的未来也是软件
Mobileye高级副总裁兼首席通信官丹•加尔维斯(Dan Galves)去年曾对外表示，英特尔收购Mobileye，使其能够生产出比英伟达更完整的自动驾驶解决方案，因为它能够将硬件和软件结合起来。
“软件才是未来竞争格局的谜底。”加尔维斯表示，英伟达在很大程度上是一家“硬件公司”。尽管拥有“非常复杂的高性能处理器”，但它仍然需要别人来编写软件。“如果你只有硬件，创建一个高效的硬件更加困难，因为你不知道它上面会有什么软件。”
对于英伟达来说，开放和算力是其杀手锏，并且在底层驱动软件上也在不断加大力度，以给下游客户提供更多可参考开放驱动平台。
比如，面向L2+级的计算平台，Drive AV软件框架包括深层神经网络，用于理解原始数据，并预测其他道路用户的行为。此外还包括地图和定位软件，帮助确定车辆在道路上的位置和行驶的放向。Drive IX还提供驾驶监控工具，以及类似特斯拉Autopilot的用户界面。
英伟达的目的也很明确，提供一套全面的软件，作为Drive Autopilot的一部分，帮助供应商缩减开发周期。“我们开发了整套自动驾驶汽车软件。”黄仁勋在年初CES展上表示。
从中可以看出，双方无论是在芯片算力还是软件支持上“火药味十足”。
英伟达推出的另一个新工具是Drive Mapping，用于创建MyPath个人地图。配置有传感器的车辆只需要在线路上行驶几次，传感器就能记录下来。然后，系统将生成该地区的高清晰度地图，随后可供自动驾驶系统使用。
而Mobileye也很早推出了自己的REM众包地图，并在去年宣布与宝马、大众和日产合作开发众包高清地图，同时在其庞大的后市场车队增加REM支持，快速提升地图数据规模。
显然，无论是英伟达还是Mobileye，已经成为名副其实的自动驾驶芯片的第一梯队的唯一两家公司。不管是已经在手的订单，还是面向L3/L4的意向合作，两家公司几乎拿下了全球主流的OEM客户。
两强相争，消失的永远是第三、第四、第五...过去俗话说的“鹬蚌相争，渔翁得利”的可能性几乎不存在。考虑到自动驾驶芯片的选择，基于OEM必定在算力冗余上有所考量（OTA的存在使得过去对汽车芯片够用就行的老规则不复存在），传统格局洗牌不可避免。
2019高工智能电动车未来出行峰会 （4月16日）
点击链接，立刻报名 http://hdxu.cn/ep0Ri
添加新手交流群：币种分析、每日早晚盘分析
添加助理微信，一对一亲自指导：YoYo8abc
