北京快3

Lái xe thông minh phổ biến, hiệu quả với chi phí là "phương thuốc cuối cùng"?

  
LIVE      

北京快3

Lái xe thông minh phổ biến, hiệu quả với chi phí là "phương thuốc cuối cùng"?

Hiệu quả có phải là một điều cần thiết cho sự phổ biến của lái xe thông minh? Rõ ràng là không.

Trong lĩnh vực chip, thay thế hiệu suất hay thay thế hoàn toàn phù hợp với pin, luôn luôn thay đổi với giá cả. Con chip, đặc biệt là con chip quy định ô tô, đã phát triển trong một thời gian dài logic là cần và cần phải có hiệu quả và giá cả tốt. Đó là lý do tại SAO sự thay thế của con chip trong nước vẫn tiếp tục.

Trong lĩnh vực lái xe thông minh, nó là "cuộn" lên trên. Cách đây không lâu, ma chi nhánh đã phát hành ba giải pháp hiệu quả hàng ngàn không có hình ảnh NOH chính. Lấy HP170 làm ví dụ, 3000 nhân dân tệ tốc độ cao không có hình NOH, tính toán của máy tính xách tay 5 có thể làm cho một lái xe bằng trí thông minh. Nhìn xa hơn, các công ty chip như horizon, vừng đen thông minh đã tiến vào thị trường thiên niên kỷ.

Có thể được rõ ràng, giá cả hiệu quả chip hoặc chương trình kiểm soát khu vực, nhiều hơn là để đạt được lái xe thông minh từ hơn 300.000 nhân dân tệ hơn đến 100.000 ~ 200.000 nhân dân tệ để thâm nhập vào các mô hình bán hàng. Hiệu quả không phải là một điều kiện cần thiết, nhưng trong trường hợp lái xe thông minh L2 không đủ mạnh, L3 không biết khi nào, nó là cách hiệu quả nhất.

Gần đây, bốn chiều bản đồ mới cũng phát hành sản phẩm bản đồ chất lượng nhẹ HD Lite và nâng cấp một nền tảng lái xe trí tuệ NOP Lite. Cheng peng, CEO mới của 4-d, cho biết tổng chi phí chấp nhận hệ thống lái xe thông minh của các doanh nghiệp hiện nay chiếm khoảng 3% giá bán xe. Nói cách khác, một chiếc xe mới 100.000 nhân dân tệ, hệ thống lái xe thông minh chi phí khoảng 3000 nhân dân tệ để được chấp nhận rộng rãi bởi các doanh nghiệp xe hơi.

Đó là một quan điểm gần gũi hơn với shen zhuyu, người đứng đầu xe hơi của đại cương. Tôn tôn cho rằng giá thành của hệ thống L2+ máy bay thông minh sẽ ở mức 3-5%. Cao hơn một chút, người tiêu dùng có thể không trả tiền; Thấp hơn một chút, có thể gây hạn chế cho kiến trúc của hệ thống, hoặc là khó hoặc không thể. Vì vậy chúng tôi đã suy nghĩ rất nhiều về giải pháp tối ưu.

Điều gì mà ngành công nghiệp lái xe thông minh cần nhất?

Nguồn hình ảnh: xe hơi gestapo

Hiệu quả và đa dạng

Bao phủ một sản phẩm hoàn thiện hơn, giải quyết các vấn đề toàn diện hơn là một nhu cầu cấp bách của ngành công nghiệp, và hiệu quả là một cửa sổ.

Ví dụ như chip điều khiển chính, bạn có thể chọn Orin của vidia, hoặc bạn có thể chọn cuộc hành trình đường chân trời 5, cuộc hành trình 3; Ví dụ như hệ thống lái xe thông minh, bạn có thể chọn phiên bản của rađa hoặc không cần thêm vào. Giống như bạn có thể sử dụng một chiếc iPhone hay một chiếc huawei Nova. Lái xe thông minh chỉ có thể được sử dụng và phổ biến nhiều hơn nếu nhu cầu của người dùng được đáp ứng.

Là một trong số ít công ty trong nước có trình độ bản đồ hạng a, four-dimensional new có cùng một suy nghĩ. HD Lite này ra mắt, độ chính xác tương đối của dữ liệu 1 1m, hơn 30 yếu tố sản phẩm, cập nhật tần số cho cấp độ ngày, dữ liệu bao gồm 120 thành phố đường xá mở. Và HD Lite chỉ tốn ít hơn một nửa HD Pro.

Tại thời điểm này, bản đồ bốn chiều mới không chỉ có bản đồ ADAS cho L0~L1, mà còn HD Lite chuyên về L2 ~ L2+ và HD Pro HW và HD Pro Urban cho L3+ tự lái cao cấp hơn. Tiếp theo, nó sẽ tiếp tục lặp đi lặp lại các sản phẩm bản đồ chất lượng cao để cung cấp các sản phẩm phù hợp cho các chương trình lái xe trí tuệ ở các cấp khác nhau.

Ngành công nghiệp đã tranh cãi về việc sử dụng bản đồ chất lượng cao. Một bên cho rằng việc phụ thuộc quá nhiều vào hình ảnh sẽ cản trở sự tiến bộ trong việc lái xe trí tuệ; Một bên nghĩ rằng không có hình ảnh sẽ làm tăng khó khăn trong việc phát triển hệ thống lái xe khôn ngoan và giảm bớt an ninh.

Đây là một tình huống tương tự như radar. Hầu hết các công ty tin rằng lái xe tự động L3 hoặc cao hơn, cần phải kết hợp các cảm biến đa phương thức, nhưng musk không ấn tượng, sử dụng kiến trúc BEV+Transformer loại bỏ các cảm biến dư thừa. Lee yi-fan, CEO của ông ta, đã nói, "về cơ bản, đó là một quyết định kinh doanh. Giống như bản đồ đánh giá cao nhận thức hơn, nhiều công ty nghĩ về chiến lược kinh doanh.

Một phần cũng có một chiếc xe enterprise hoàn toàn mất đi bản đồ Gao Jing Đơn giản “ cái gậy ”. Bao gồm cả con đường của xe tesla đã trong cố gắng sẽ hoạch định các quy luật dựa trên mà từ những thuật toán quay sang mạng lưới thần kinh thị giác. HuaWei, XiaoPeng chờ công ty cũng trong năm nay XiaBanNian tăng tốc đẩy WuTu hóa hết cảnh khôn ngoan của thần cưỡi. Nhưng sau khi tất cả, không phải tất cả các công ty xe hơi đều có cơ sở để lái xe vô hình.

Sự khác biệt và không định vị bản đồ, bản đồ Gao Jing tuyệt đối của tọa độ độ chính xác có thể đạt được cm độ, và có dữ liệu nhiều hơn các chiều không gian khác, đặc điểm của động lực cao. Có thể mô tả như thế này, bản đồ Gao Jing tương đương với một cảm biến siêu ShiJu, mặc dù phải đối mặt với chi phí lập bản đồ chủ ý, bản đồ so với các vấn đề cao và bản đồ nước phồn thịnh cũng XianDu không chờ đợi, nhưng WuTu có nghĩa là, hệ thống thần cưỡi nó sẽ cho cảm biến và trí tuệ cao tính lực nền tảng độ nghiêng.

Không có bản đồ chất lượng cao cung cấp thông tin có sẵn, đối mặt với các cảnh đường phức tạp hoặc corner case, xe chỉ có thể dựa vào các cảm biến chồng lên nhau, đưa vào các thuật toán cảm nhận phức tạp hơn và có thể hỗ trợ các nền tảng của dữ liệu xử lý, để kiểm soát tuyến đường. Mấu chốt của xu hướng ở Cheng Peng có vẻ như, WuTu thực sự của học xe enterprise thực ra là rất tinh xảo trên thị trường thiếu đủ tác động đến lòng “ nhẹ ” bản đồ giải pháp.

Để đối phó với sự phát triển ngành công nghiệp cần, biểu đồ bốn chiều mới, baidu, biểu đồ, là, qq.com, là một công ty Greene gold đợi sankara đang thông qua cách làm giảm độ chính xác những yếu tố có số lượng những yếu tố, chờ làm giảm chi phí đơn vị dữ liệu, để nghĩ ra cái bản đồ nhẹ sản phẩm của mình với của người khác. Và tất nhiên cũng có âm thanh nghi ngờ, Gao Jing nên bản đồ là tinh thần cưỡi khó hỏng của hệ thống an toàn và trí tuệ con người bền bỉ, và sự tồn tại không phải là điều kiện cần thiết.

Cái gọi là “ bản đồ đi hóa ” của cuộc khủng hoảng có thể sẽ tiếp tục mở rộng.

Bản đồ khi sankara quay lại tấn công tự động lái xe

Theo sự phát triển logic của câu chuyện bình thường, nên sau đó là là biểu đồ FanJiZhan của sankara.

Không thể phủ nhận rằng ngành công nghiệp lái xe thông minh đang thay đổi, từ Tier1 đến Tier2 đang cố gắng để thay đổi bản thân, và bốn chiều mới không phải là ngoại lệ. Mặc dù nó được gọi là "người bán đồ họa", nhưng bốn chiều đồ thị đã tự đặt cho mình một Tier1 mới. Biểu đồ bốn chiều mới COO Liang Yongjie nói với thần tượng xe hơi, những mục tiêu và định hướng của tương lai là ở công ty của mình trên con chip chạy thuật toán của mình, dùng những bản đồ của mình cho xe enterprise cung cấp giải pháp.

Biểu đồ này ngoại trừ HD Lite, bốn chiều cũng mang lại không thể xếp hạng cân cho cậu rồi mới LingHang hỗ trợ hệ thống lái NOP Lite. Ở đường chân trời và quốc tế của 3 5TOPS tính lực ủng hộ tiếp theo, có thể cập bến cùng được thực hiện được và phiên bản nhẹ lượng chức năng NOP. Sự kết hợp NOP Lite HD Lite, là biểu đồ bốn chiều mới đưa ra giải pháp cấp độ của ngàn đô thần cưỡi hệ thống trí tuệ.

Liang Yongjie có nghĩa là, biểu đồ bốn chiều đầu tiên mới đối với ứng dụng cảnh đã thực hiện cắt, tính lực yêu cầu đặc biệt cao và đặc biệt những cảnh phức tạp để cho người ta; tiếp quản Thứ hai, sẽ tính đến lực áp dụng đến điểm cực hạn, không làm khó hỏng yu tính lực, và vì thế mà có thể cải thiện dần chạm mức; dân dùng sản phẩm của nước Và thứ ba, là cảm biến càng FuYong càng tốt trong xe, sẽ tính đến lực sử dụng điểm cực hạn tiền nhàn rỗi này.

Hiệu suất cao đến tóm tắt xuống, đó là điểm cực hạn nhân] phần cứng, hợp với các loại chi phí thấp nhất, có thể cho đến để thích nghi với thời đại của JiangBen ZhuXuanLv.

Nguồn ảnh: bốn chiều biểu đồ mới

Những “ cuộn ” này được thiết kế ý tưởng cũng thể hiện đang được công bố mới nhất của trí thông minh 座舱 vực kiểm soát con chip trên AC8025. Nên con chip trong tháng 6 năm nay chính thức thắp sáng, nhiều nhất có thể hỗ trợ màn hình cho thấy 7 trong xe, và trên tinder và Gao Qingchao DaBing hiển thị. Nghe nói AC8025 đã chuẩn bị dự án quốc tế đạt được hai nhà xe enterprise, dự đoán rằng sau bao phủ xe cộ, coletta. 500 Wan Tai.

Biểu đồ bốn chiều hiện nay đã mới hình thành như Tim đèn Leo ZhiYun, khôn ngoan, khôn ngoan thần cưỡi, khôn ngoan buồng nén bốn đường kinh doanh, một trong số dự án với đĩa giáo dục bằng đĩa dụt Tim là jay gửi công nghệ trí tuệ. Chức năng công bố nó TongRi ShouKuan thỏa mãn ASIL -- D an toàn hạt nhân của nhiều cao ZhuPin MCU -- AC7870x, công nghệ chính thức mở ra jay gửi ở hơn xe cao cấp độ được gọi là urp MCU bố cục của lĩnh vực.

Đối với bốn chiều bức tranh mới, cũng có ảnh hưởng của lĩnh vực xe hơi đã nguyên nhân. Mở cửa vào năm 2023 ShangBanNian, biểu đồ bốn chiều mới đạt được thu nhập khoảng 15,01 tỉ đô, TongBi 9.71%; tăng trưởng Axít cácbon trong lợi nhuận lên sàn của cổ đông công ty khoảng -- 2,95 tỉ đô, hơn, 5% so với năm ngoái -- 3517 jp Morgan chase thắng cử triệu đô-la tiếp tục mở rộng, lợi nhuận khả năng xuất hiện rõ ràng rơi xuống. Muốn biết, trong này kinh doanh ô tô số phần trăm thu nhập cao đến 93.77%.

Cố gắng đi vào ngành công nghiệp tự động lái, từ năm 2015 đến năm 2021 bắt đầu ở bên trong hoạch định thần cưỡi nền tảng trí tuệ mới, bốn chiều của khám phá trên bản đồ trong kinh doanh xe hơi mới này vẫn không có bao giờ dừng lại. Đầu tiên là YiTu sankara danh tính, một lần nữa là tập trung vào Tier1 mới mở rộng kết hợp sản phẩm, nhưng mà là bằng cách jay gửi cho công nghệ trong hơn xe cao cấp độ con chip được gọi là urp một cú bắt đầu.

Một số phân tích cho rằng trình độ lái tự động càng cao, sản xuất hàng loạt càng khó khăn, sự phụ thuộc vào bản đồ chất lượng cao sẽ càng rõ ràng hơn. Và khi lái xe tự động trở thành xu hướng phổ biến, một bản đồ bốn chiều mới có cơ hội để vượt qua. Nhưng bây giờ dự đoán đó chỉ có thể là kế hoạch B.

Vào ngày 17 tháng 10, một thông báo mới cho biết cổ đông lớn nhất của công ty đã được thay đổi từ bốn chiều của trung quốc cho yi tang xincheng. Yi tang xincheng kiểm soát thực tế là yizhuang quốc gia đầu tư, có nghĩa là bốn chiều mới sẽ chính thức tham gia vào kinh doanh bắc kinh khu vực đầu tư và dây chuyền công nghiệp mạng thông minh. Việc thêm vào bốn chiều của một gia đình mới sẽ đóng vai trò gì trong việc lái xe thông minh.

Điều ít nhất có thể chắc chắn là đây không phải là một sản phẩm đơn lẻ hay một cuộc chiến đơn lẻ.

NVIDIA là một nền tảng máy tính cao cấp với máy bay gia tốc năng lượng

Trong phương tiện tính toán al nền tảng, phần mềm định nghĩa xe ô tô có nghĩa là thiết kế nền tảng điện toán phải được xem xét cho nhu cầu nâng cấp chức năng phần mềm 3-5 năm hoặc lâu hơn trong tương lai để đáp ứng nhu cầu cao hơn tính toán AI cho một vài năm tiếp theo của lái xe tự động hoặc các sản phẩm tích hợp cabin, NVIDIA sẽ cung cấp cho các khách hàng hàng loạt vào năm 2024 là một trong những chip đầu tiên trên thế giới 1000 TFLOPS FP8 FP8 DRIVE DRIVE THX or al tính toán.

Vào ngày 22 tháng 9 năm 2023, tại hội nghị thượng đỉnh về sự đổi mới của bộ điều khiển xe hơi thông minh và nền tảng máy tính trung tâm lần thứ ba của 2023, giám đốc feon dong, phần mềm lái tự động NVIDIA nói rằng NVIDIA DRIVE là một nền tảng kết thúc để xác định xe hơi cho phần mềm, DRIVE DRIVE AGX AI máy tính, DRIVE OS phần mềm, DRIVE Hyperion bộ sưu tập và phát triển dữ liệu, DRIVE Constellation virtual simulation và máy chủ huấn luyện cao cấp của DGX. NVIDIA sẽ cung cấp một nền tảng máy tính al hiệu quả hơn cho một sản phẩm kết hợp lái tự động và lái khoang an toàn và hiệu quả hơn.

Giám đốc nữ DongDong | NVIDIA phần mềm tự động lái xe

Nội dung bài giảng sau đây:

AI là động lực mới cho ngành công nghiệp ô tô

Với sự gia tăng của sự phức tạp của mô hình mạng trong những năm gần đây và sự tăng trưởng bùng nổ của các thông số mô hình, ứng dụng al đã đưa ra một yêu cầu cao hơn về tính toán, nền tảng máy tính AI là cơ sở hạ tầng cho các trung tâm dữ liệu và kết thúc của xe ô tô lái xe liên kết sản phẩm đóng một vai trò rất quan trọng.

NVIDIA ra mắt bộ xử lý đồ họa GPU vào năm 1999 đã thúc đẩy sự phát triển của thị trường trò chơi PC, định nghĩa lại đồ họa máy tính hiện đại. Trong vài năm gần đây, hàng trăm terabytes dữ liệu được giới thiệu với hệ thống khuyến cáo sâu và hàng trăm tỷ thông số của mô hình máy tính có nhu cầu tính toán cao hơn cho các trung tâm dữ liệu, chúng tôi đã giới thiệu các CPU Grace cho phép các mô hình lớn nhanh chóng truy cập vào các hồ sơ bộ nhớ lớn và các kiến trúc mới để kết hợp chặt chẽ CPU+GPU. CPU của NVIDIA Grace sands cung cấp năng lượng điện toán hiệu quả cao, hiệu quả cao để đáp ứng nhu cầu của các trung tâm dữ liệu khác nhau và máy tính công suất cao. NVIDIA Grace CPU siêu chip sử dụng công nghệ NVLink - C2C để cung cấp 144 lõi vũ khí và 1 terabyte /s băng thông bộ nhớ.

NVIDIA Grace Hopper ™ siêu lỗ con chip sẽ Grace CPU và Hopper trúc GPU NVIDIA với cấu trúc NVLink ® -- kết hợp thiết kế, cho tăng tốc AI và tính toán hiệu suất cao (HPC) cung cấp ứng dụng mô hình sự liên kết các CPU + GPU bộ nhớ. NVIDIA BlueField ® DPU (bộ xử lý dữ liệu) đạt được với tất cả các mạng lưới cấp cao, lưu trữ với dịch vụ an toàn và tăng tốc và cách ly. Connectx-7, sản phẩm NVIDIA Smart NIC, cung cấp lên đến 4 cổng kết nối và 400Gb/s thông qua, cung cấp cho các doanh nghiệp al các dịch vụ phần cứng tăng tốc mạng, lưu trữ, bảo mật và quản lý ở quy mô gần trung tâm dữ liệu. Bộ chuyển mạch NVIDIA Quantum InfiniBand là cung cấp đầy đủ hệ thống chuyển mạch và một loạt sản phẩm quản lý mạng cho HPC và các trung tâm dữ liệu.

Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp các sản phẩm điện toán SOC, như các sản phẩm tương tự như DRIVE Orin và DRIVE Thor SOC mà các bạn đều biết để đáp ứng ngành công nghiệp Automotive.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

Chúng tôi kết hợp NVIDIA GPU, CPU, DPU, NIC, Switch và SOC để cung cấp nhiều sản phẩm nền tảng tính toán al hơn, Bao gồm DGX phục vụ cho trung tâm dữ liệu al hiệu quả cao, HGX cung cấp các lĩnh vực máy tính hiệu quả cao, EGX dịch vụ, OVX cung cấp dịch vụ Omniverse Cloud, và ổ đĩa DRIVE AGX AI hỗ trợ sản phẩm kết hợp giữa lái xe tự động và lái tàu.

Ở những phần cứng trên nền tảng này, chúng ta tiếp tục phát triển rất nhiều phần mềm Zhan lặp đi lặp lại, như là mô hình tính toán và lập trình CUDA song ở đó, CUDA -- X AI tập hợp phần mềm tăng tốc con qisma, TensorRT ™ AI lý luận động cơ và ánh sáng RTX đuổi theo tăng tốc ® tank. Ở CUDA, CUDA -- X, TensorRT ™ và RTX trên nền tảng của ®, chúng ta nghĩ ra một NVIDIA AI và NVIDIA Omniverse cả hai nền tảng lớn, chúng ta trên những nền tảng này cung cấp rồi cho GeXingYe phong phú của AI là khung và ứng dụng, Bao gồm dự báo thời tiết khắc nghiệt và các công ty năng lượng kỹ thuật số mô phỏng song song, phân tích video hội thảo, hội thoại AI, nhân vật kỹ thuật số ảo, nền tảng lái xe tự động và hợp nhất khoang lái, robot, nhà máy kỹ thuật số ảo, phân tích video AI, phát triển và triển khai các thiết bị y tế, vv.

NVIDIA Generative và nền công nghệ Omniverse đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, và NVIDIA Omniverse là nền tảng kỹ thuật số công nghiệp. Nhiều khách hàng OEM của chúng tôi xây dựng sản phẩm của mình dựa trên phương trình sản xuất mầm và Omniverse. Như thiết kế ý tưởng, thiết kế hình dáng và kỹ thuật, phần mềm và thiết kế điện tử, dây chuyền sản xuất của các nhà máy thông minh, thử nghiệm mô phỏng lái tự động và kinh nghiệm số hóa bán lẻ xe hơi thông qua khối óc Omniverse của chúng tôi. Ngành công nghiệp ô tô tích cực sản xuất kỹ thuật số vì sản xuất năng lượng và Omniverse có thể giúp cải thiện năng suất, năng suất và tiết kiệm rất nhiều chi phí.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

Tổng sản xuất và Omniverse, các khách hàng OEM của chúng tôi có thể hợp tác toàn cầu bằng kỹ thuật số, các nhà thiết kế và nghệ sĩ phân phối ở các khu vực khác nhau trên thế giới có thể làm việc cùng nhau để tạo ra các giải pháp thiết kế hình ảnh, tùy biến hình dáng và thiết kế nhanh chóng lặp lại.

Khách hàng cũng có thể triển khai cấu hình nhà máy kỹ thuật số của họ, và huấn luyện robot nhà máy thông qua các dữ liệu mô phỏng của nhà máy máy tính Omniverse. Tính Omniverse cũng có thể tối ưu hóa quá trình và triển khai dây chuyền sản xuất của một nhà máy số.

Chúng ta có khách hàng của BMW sử dụng Omniverse để hoạt động của các nhà hoạch định toàn cầu gần 36 nhà máy, vào tháng 3 năm 2023 NVIDIA GTC tuyên bố của họ trên 首座 khi moto khai trương vào con số nhà máy, nên thực thể nhà máy sẽ ở Hungary mở cửa vào năm 2025, thông qua kỹ thuật số giúp OEM trước hai năm kế hoạch triển khai nhà máy. Cùng lúc đó, BMW sử dụng trong Omniverse NVIDIA tính mô phỏng của Isaac Sim tạo ra một số dữ liệu thực sự tương ứng với cánh tay robot nhà máy và máy móc thông qua mô phỏng của huấn luyện và kiểm tra.

Mercedes Benz xây dựng một nhà máy kỹ thuật số dựa trên công nghệ Omniverse để tối ưu hóa và lên kế hoạch triển khai dòng sản xuất mới trong tương lai. Volvo và general motors quản lý toàn bộ ống thông tin 3D thông qua Omniverse, kết nối các nhà thiết kế, nghệ sĩ và nhà điêu khắc của họ để tạo ra các bộ phận 3D và tạo ra các bộ phận 3D ảo thành các cặp đôi kỹ thuật số của xe hơi. Kỹ thuật và mô phỏng tính năng khí động học được minh họa qua tính Omniverse để rút ngắn thời gian thiết kế. Toyota đang sử dụng khối óc Omniverse để xây dựng các nhà máy ảo để tối ưu hóa thời gian sản xuất. Lotus đang sử dụng thuật ngữ Omniverse để xây dựng các nhà máy ảo và các trạm hàn thiết kế ảo. Lucid Motors sử dụng dữ liệu thiết kế xe hơi của Omniverse dựa trên thực tế xây dựng những con số cửa hàng, cải thiện trải nghiệm dịch vụ bán.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

Khi lái tự động ngày càng nóng trong những năm gần đây đó, một khách hàng của chúng ta đã sẽ NVIDIA AI tính toán sử dụng trong nền tảng x xe tải Robotaxis, xe tải, tốc hậu cần xe thấp, không người lái xe buýt và trên các lĩnh vực NongYongChe, chúng ta tin rằng công nghệ xe tự lái trong tương lai sẽ ứng dụng trong nhiều lĩnh vực phân cảnh thị trường và ứng dụng hơn. Trong quá khứ, động cơ là động cơ. Của thời đại hiện nay AI, AI là nền tảng cho việc tính toán tính định nghĩa lực phần mềm sẽ trở thành động lực thúc đẩy xe hơi mới. Chúng ta nghĩ rằng, trong tương lai, xe hơi không còn là những công cụ đơn giản của giao thông, xe hơi hình dạng của khách hàng mong đợi sẽ là chiếc xe của định nghĩa bởi phần mềm.

Nền tảng máy tính al hiệu quả cao đóng vai trò quan trọng trong nhận thức, xây dựng bản đồ, lập kế hoạch và ra quyết định của lái tự động. Đặc biệt là khi người biến hình và BEV trở nên trưởng thành hơn trong việc giải quyết các nhiệm vụ nhận thức và thể hiện những hiệu quả đáng chú ý. Đây cũng là tại SAO chúng ta tiếp tục phát triển cao hơn cánh tuabin DRIVE Thor AI là nền tảng cho việc tính toán và DRIVE OS 7 nền tảng phần mềm tương lai để thỏa mãn với một vài năm lái tự động và khoang lái của sản phẩm kết hợp với nhu cầu cao hơn AI tính lực.

Trong toàn bộ quá trình phát triển của xe tự động lái, ngành công nghiệp rất quan tâm đến tự động lái Corner của case cảnh làm thế nào để giải quyết. Chống lại điều đó, rất nhiều OEM đều trong triển khai những mô hình kiểm tra. Phổ biến mọi người nghĩ rằng tính mô phỏng của xe tự động lái có hai thử thách lớn. Đầu tiên là làm thế nào để tạo ra một mô phỏng cảnh sẽ thật sự có đủ chi tiết và, có thể làm cho cảnh và tính mô phỏng của thuật toán AI sẽ lái tự động nhận thức cho thế giới thực. Thứ hai là làm thế nào để tạo ra cảnh và tạo ra đủ tập hợp dữ liệu lớn hơn và tập hợp, để che phủ đến chức năng đầy đủ của những gì tự động lái thuật toán AI cần huấn luyện và case của bài kiểm tra.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

Để đối phó với những thách thức này, chúng tôi đã phát triển dựa trên công cụ của AI và, tập phim, bao gồm cả Neural Reconstruction bằng tốt ™, Omniverse Replicator ™ và DRIVE SIM ™.

Neural Reconstruction bằng tốt ™, có thể sẽ thông qua mô phỏng của dữ liệu trực tiếp vào trong môi trường của thế giới thực, ZhenShiGan làm tăng thêm và đẩy nhanh tốc độ mô phỏng sản xuất của dữ liệu. Cũng có nghĩa là có thể đi từ việc thu thập những dữ liệu video tự động lấy ra khỏi cảnh, 3D nguồn tài nguyên và môi trường và sau đó chuyển cho kiểm tra môi trường 3D đồ họa tương tác, cảnh này phát triển có thể thay đổi trong môi trường ở đây, thêm đối tượng tổng hợp (ví dụ như thêm các loại xe cộ, vật cản phiền phức, những người đi bộ, vân vân), và ứng dụng công nghệ hóa một cách ngẫu nhiên, làm cho cảnh mô phỏng. Thử thách hơn

NVIDIA Omniverse Replicator ™ chủ yếu dùng để tạo ra dữ liệu huấn luyện, dùng Replicator ™, nhà phát triển có thể cho corner case cảnh phức tạp và tạo ra sự đa dạng của các bộ dữ liệu tổng hợp, bao gồm cả các bộ cảm biến vật lý dựa trên dữ liệu và thiết điểm ảnh chính xác về cái nhãn bên ngoài giá trị thật của nó. Những thẻ này bao gồm cả chiều sâu, tốc độ, che bóng và những tham số khác không thể đánh dấu. DRIVE Sim của chúng ta có thể có những thuật toán AI với những phần mềm trong vòng kiểm tra.

Dựa trên sự phát sinh một kiểu AI, chúng ta có thể rất tiện lợi của phải xây dựng ra xử lý và tính đa dạng 3D nguồn tài nguyên thực hiện nguyên thủy của biên tập viên thay đổi này. Ví dụ như chống 2D của cái văn bản giao thông, có thể thông qua Neural Reconstruction bằng tốt ™ tăng vẽ vô định hoặc tạo ra những cái đốm TieXiu vân vân, dùng những tạo ra dữ liệu này để huấn luyện nhận thức, mạng lưới và kiểm tra xác nhận.

NVIDIA DRIVE AI là nền tảng cho việc tính toán

Ở khía cạnh 座舱 trải nghiệm tương tác thông minh, chúng tôi đã làm rất nhiều ứng dụng của sự đổi mới. Chúng ta dựa trên AI có thể đạt được con số của trợ lý cá nhân và giới thiệu hệ thống. Ví dụ như thông qua quá trình AI lái xe trên những con số người trợ lý giải đáp rất gặp một biển hiệu giao thông, AI trong số những con số người trợ lý chủ động nhắc nhở lịch trình, và thông qua hệ thống DMS phát hiện tài xế mệt mỏi và không thực hiện quán cà phê theo lời khuyên hoặc đau lắm.

Trong quá trình phát triển của xe tự động lái, thường yêu cầu vụ món đến dữ liệu BiHuan vốn nằm ở dưới cùng, bao gồm cả dữ liệu thu thập các mô hình cũ, xử lý dữ liệu, dữ liệu điểm màu, AI huấn luyện, và có thể mô hình của huấn luyện sau khi triển khai ở xe vụ món tương ứng, đậu xe, chủ động an toàn, chống ùn tắc 座舱 kiểm tra xác nhận của ứng dụng của AI, và dựa trên SIL và tính mô phỏng của HIL kiểm tra.

Để đem lại hiệu quả hơn nhiều khách hàng của chúng ta có thể chúng ta phát triển xe tự động lái và buồng nén thần cưỡi mà sản phẩm phần mềm để đạt được định nghĩa xe hơi, chúng ta ra linh hoạt có thể mở rộng của NVIDIA DRIVE đến giải pháp DuanPing máy. DRIVE Hyperion là NVIDIA lái tự động thu thập dữ liệu và phát triển TaoJian, nên TaoJian chứa NVIDIA DRIVE AGX là nền tảng cho việc tính toán cảm biến, xu thế. Cùng lúc đó, liên kết DRIVE OS nền tảng phần mềm, Driveworks ZhongJianJian và thu thập dữ liệu liên quan đến những phần mềm. Cộng tác viên của khách hàng, chúng tôi có thể dựa trên DRIVE Hyperion TaoJian phát triển nhanh chóng xây dựng xe tự động lái chiếc xe và kiểm tra chiếc xe, thu thập dữ liệu cảm biến để thực hiện nhiều dữ liệu thu thập và thuật toán tự động lái kiểm tra xác nhận.

Nền tảng mô hình ảo DRIVE Constellation giúp khách hàng mô phỏng hầu hết các điều kiện thời tiết, cảnh giao thông, cảnh đường bộ và góc Case trước khi thử nghiệm chiếc xe tự lái trên đường. Hệ thống DRIVE Constellation gồm một máy Simulator và hai thiết bị máy tính cung cấp các chức năng giả lập ảo và khả năng phát lại dữ liệu.

Đi qua mô hình mô phỏng DNN của sau khi kiểm tra và thuật toán, có thể triển khai ở DRIVE AGX Orin hay DRIVE AGX Thor DuanPing máy con đường thực hiện những chức năng tự động lái xe kiểm tra và xác nhận. Trong quá trình kiểm tra chức năng tự động lái xe ô tô con đường cũng có thể tiến hành thu thập dữ liệu cảm biến, vì vậy, dựa trên NVIDIA DRIVE nền tảng dữ liệu thu thập dữ liệu, huấn luyện, thông qua mô phỏng của ảo, con đường tự động lái kiểm tra xác nhận sẽ tạo ra một BiHuan dữ liệu.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

Năm 2018, chúng tôi giới thiệu một trong những chip tính toán TOPS đầu tiên trên thế giới, Parker. Động cơ lái máy tính xách tay và máy tính xách tay. Vào năm 2022 thành công trong sản xuất hàng loạt TOPS và phù hợp với chức năng an toàn của DRIVE Orin con chip, DRIVE Orin so với DRIVE Xavier AI lý luận cải thiện về hiệu suất gấp 8 lần so với nhiều. Để đáp ứng nhu cầu của OEM và Tier1 cho các chip tính toán AI cao hơn trong vài năm tới, năm 2024 sẽ được sản xuất hàng loạt chip DRIVE Thor năng lực suy luận AI đầu tiên trên thế giới với 1000 TFLOPS một chip.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

Hiện nay còn có rất nhiều cấu trúc điện tử của phiên bản dùng phân phối điện tử được, làm thế nào mà một vài năm các bạn sẽ tập trung vào tương lai đạt được JiZhongShi cấu trúc hay cấu trúc trung ương. Để phù hợp với kiến trúc tập trung và trung tâm, chúng tôi đang phát triển hệ thống máy tính DRIVE Thor. DRIVE Thor là một chip điện toán tập trung cao độ cao, chứa 77 tỉ bóng bán dẫn, một chip duy nhất cung cấp 1000 TFLOPS FP8 chính xác của khả năng suy luận al, và tích hợp các động cơ Transformer thế hệ tiếp theo, có khả năng hỗ trợ tốt hơn cho mô hình suy luận lớn của Transformer. Transformer FP8 hỗ trợ và động cơ FP16 trộn chúng với nhau, độ chính xác, để làm giảm bộ nhớ chiếm BingDi, công suất cao mà vẫn có thể giữ được độ chính xác của mô hình lớn.

Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời

DRIVE Thor SOC vừa ủng hộ cao cấp tự động lái tự động, cũng ủng hộ khoang lái kết hợp nhu cầu sản phẩm. Giải quyết một cách tốt hơn cho khoang lái an toàn sản phẩm kết hợp chức năng vực chức năng và không phải là vấn đề GPU của vực cách ly an toàn, DRIVE Thor ủng hộ MIG (Multi -- Instance GPU) cách ly, công nghệ đưa GPC hé ra khỏi và phân phối khác nhau cho xe tự động lái vực và 座舱 vực sử dụng. Ngoài ra, chúng ta làm trung tâm dữ liệu được dùng để NVLink -- liệu sản xuất sản phẩm của công nghệ thiết kế đầu tiên giới thiệu xuống đầu chiếc xe con chip AI tính toán DRIVE Thor. NVLink -- thiết kế công nghệ kết nối thống nhất có thể cung cấp, của sự liên kết HuanCun địa chỉ bộ nhớ của không gian, để có thể đơn giản hóa tình dục có thể lập trình được. Dựa trên NVLink -- thiết kế đạt được của DRIVE Thor Supper Chip có thể cung cấp 2000 TOPS FP8 AI khả năng lý luận.

NVIDIA DRIVE OS

Hiện nay, chúng tôi đã có hơn 40 khách hàng trên thế giới phát triển sản phẩm tự lái dựa trên nền tảng DRIVE Orin, và hơn 20 OEM đã thành công trong việc sản xuất hàng loạt. Để làm cho phần mềm ứng dụng và thuật toán mà khách hàng đang phát triển trên nền tảng DRIVE Orin có thể di chuyển mịn sang nền tảng DRIVE Thor và DRIVE OS 7, chúng tôi cung cấp một kiến trúc phần mềm thống nhất và tương thích API.

Với chức năng có nhu cầu của khách hàng, an toàn của chúng ta cung cấp phù hợp với các cơ quan chức năng an toàn và uy quyền thông qua một bên thứ ba của TUV SUD xác nhận của DREIVE OS QNX cho khách hàng. Chúng ta bằng cách CUDA của hệ thống cung cấp một lượng lớn sinh thái CUDA SuanZi tank, giúp khách hàng tăng tốc phát triển của phần mềm tự động lái xe. Ngoài ra, chúng ta vẫn còn cung cấp các mô hình DNN huấn luyện DGX AI sản phẩm máy chủ và trung tâm dữ liệu.

Dựa trên buồng lái của sản phẩm kết hợp nhu cầu, chúng ta đang phát triển DRIVE OS 7, DRIVE OS 7 hiện tại để tối đa hóa sẽ đi theo bấy lâu nay DRIVE OS 6 trúc, cấu trúc của ngoại diện đối với trên cấu trúc ảo để được gia tăng ở phá vực và ủng hộ của Infotainment vực, diện của vực hỗ trợ Linux hoặc QNX OS, Phần Infotainment hỗ trợ ôxy Android, phần lái xe thông minh cho Linux hoặc QNX OS. Dựa vào cấu trúc của DRIVE OS 7 linh hoạt có thể cấu hình, có thể kết hợp nhiều OS cấu hình khác nhau trong cấu hình rất tiện lợi, đáp ứng nhu cầu của khách hàng khác nhau.

Để tối đa hóa DIRVE OS 7 cho thối rữa và tương thích DRIVE OS 6 của nền tảng phần mềm NvMedia, Nvstreams, CUDA và TensorRT SDK chức năng và giao diện. OEM, Tier 1 và thuật toán dựa trên công ty DRIVE Orin tính toán hợp lái xe tự động lái và buồng nén của nền tảng phát triển phần mềm có thể hiệu quả, một cách nhanh chóng di cư đến DRIVE Thor là nền tảng cho việc tính toán DRIVE OS 7 nền tảng phần mềm.

NvMedia đạt được Camera Emily: Capture, Emily: 2D process, ISP tại data Processing, Camera encode/decode và Camera của Emily: pipeline xây dựng.

NvStreams ở các CPU, GPU, có thể lập trình một cách hiệu quả thị giác máy gia tốc hạt chia sẻ giữa PVA Emily: data buffer, và xử lý đồng bộ hóa dữ liệu kiểm soát chảy và phụ thuộc vào dữ liệu giữa nhiều động cơ tăng tốc phần cứng.

TensorRT là một nền tảng lý luận học sâu hiệu quả cao của NVIDIA, bao gồm các động cơ lý luận thời gian thực và các công cụ tối ưu hóa. Một mô hình AI được huấn luyện có thể sử dụng TensorRT Optimizer để tối ưu hóa và định lượng các lớp mạng, và sau đó tạo ra Engine TensorRT chạy và triển khai để lái xe chạy Orin hoặc lái xe để xây dựng một hệ thống điện toán thời gian thực.

CUDA là một nền tảng tính song song và một mô hình lập trình được phát triển trên NVIDIA GPU cho phép tính chung. Từ khi NVIDIA ra mắt CUDA vào năm 2006, CUDA đã được triển khai rộng rãi cho các máy tính hiệu quả cao, các trung tâm dữ liệu, các trạm làm việc, máy tính, các thiết bị rìa và xe hơi tự lái. Năm 2021, có hơn 3 triệu nhà phát triển trên toàn thế giới.

DRIVE NVIDIA là nền tảng kết thúc để định nghĩa xe hơi cho phần mềm, DRIVE DRIVE AGX AI máy tính, DRIVE OS, DRIVE Hyperion data acquisition & development kit, DRIVE Constellation virtual simulation và máy chủ huấn luyện cao cấp của DGX. Ngoài ra, nền tảng NVIDIA Omniverse cũng có thể giúp OEM giảm thiểu chi phí trong các khái niệm về xe hơi, thiết kế hình dáng, thiết kế kỹ thuật, triển khai dây chuyền sản xuất thông minh và kinh nghiệm bán lẻ.

Chúng tôi đã ở tất cả các cấp độ với ngành công nghiệp xe hơi, thương mại máy chủ, toàn bộ 1, nhà cung cấp thuật toán, đối tác tiến hành một sự hợp tác sâu sắc. NVIDIA sẽ tiếp tục cung cấp một nền tảng máy tính cao cấp AI tập trung cho các sản phẩm kết hợp với lái tự động và lái khoang an toàn hơn, hiệu quả hơn.

(nội dung trên là từ giám đốc phần mềm lái xe tự động NVIDIA von dongdong vào ngày 21-22 tháng 9 năm 2023 tại 2023 tại hội nghị cải tiến về điều khiển xe hơi thông minh và nền tảng máy tính trung tâm điều khiển phát hành tại hội nghị cải tiến về NVIDIA máy tính cao cấp AI năng lượng tổng hợp đổi mới giữa các lĩnh vực.)

Doanh số của fareo tăng 4% trong quý ba
北京快3 Sơ đồ trang web

1234