一個(gè)月前，黃仁勛用一小顆自動(dòng)駕駛SoC芯片完成了整個(gè)GTC CHINA 2019的“新品發(fā)布”。
發(fā)布會(huì)當(dāng)天，這位“皮衣男子”趕在閉館前匆匆去了自動(dòng)駕駛汽車展位，用半個(gè)小時(shí)逐一聆聽了幾家自動(dòng)駕駛初創(chuàng)企業(yè)的思路。那晚的黃教主，向在場工程師們釋放出了一種近乎惺惺相惜的善意。
這種情愫很好理解——
要知道，在這屆GTC CHINA散場時(shí)，很多觀眾發(fā)出的感慨是：“十分硬核，不夠性感。”畢竟遠(yuǎn)道而來的大家直到演講后半程，才終于等到黃仁勛掏出一塊200 TOPS深度學(xué)習(xí)算力的自動(dòng)駕駛新品“Orin”。取而代之的，是各種“空口無憑”的軟件技術(shù)升級。
面對一張張略顯失望的臉，老黃也很無奈：“我這么努力，你都看不到。就好像你老婆做了一整天家務(wù)，你卻說她什么都沒做。”
眾口難調(diào)，但這確實(shí)是英偉達(dá)在接下來的業(yè)務(wù)發(fā)展中必須要面對的問題。與“看得見摸得著”的硬件發(fā)布不同，軟件迭代周期短、初期人力成本高、落地成果卻很難形成清晰的概念……這些都讓這家人工智能計(jì)算公司的技術(shù)發(fā)布開始與公眾預(yù)期逐漸拉開差距。
而就在記者險(xiǎn)些被觀眾情緒帶跑節(jié)奏時(shí)，我們在英偉達(dá)的官方公眾號上發(fā)現(xiàn)了一系列由NVIDIA DRIVE Labs出品的視頻。視頻內(nèi)容從工程技術(shù)的視角，直觀展現(xiàn)出NVIDIA DRIVE AV軟件團(tuán)隊(duì)如何完成一個(gè)個(gè)自動(dòng)駕駛的日常任務(wù)，諸如從路徑感知到交叉路口處理等一系列挑戰(zhàn)。
那么，以自動(dòng)駕駛為起點(diǎn)，記者嘗試回答：當(dāng)英偉達(dá)不再拋出核彈，他們到底做了些什么?
“直播”自動(dòng)駕駛
嚴(yán)格來說，目前沒有任何一家企業(yè)成功制造出一臺(tái)全自動(dòng)駕駛汽車，絕大多數(shù)玩家仍舊在奔向這一目標(biāo)的路上相互博弈。
近年，英偉達(dá)正式加入戰(zhàn)局。公司內(nèi)部的軟件開發(fā)人員已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了硬件工程師的數(shù)量。
他們首先打算解決自動(dòng)駕駛汽車的三個(gè)問題：
知道自己在哪里：不光要掌握車輛具體位置，還得知道是在主路的第幾條車道上，將定位精確到厘米級;知道自己周圍有什么：像人類大腦一樣判斷，前方卡車在減速、左后方有輛SUV駛來、右側(cè)人行道有小孩、下一個(gè)路口是綠燈且不能左轉(zhuǎn)……作出正確的駕駛決策：判斷從左側(cè)超車可以安通過路口，然后控制車輛完成相應(yīng)動(dòng)作。如今這些工作，都被團(tuán)隊(duì)一一擺上了臺(tái)面。與常規(guī)“秀肌肉”的視頻演示不同，英偉達(dá)實(shí)驗(yàn)室將自動(dòng)駕駛最困難的感知層面的工作拆解成一個(gè)個(gè)小任務(wù)，條分縷析地告訴大家：我們是怎么做到的，以及我們?yōu)槭裁茨茏龅健?/p>
任務(wù)的分解也很有意思。車隊(duì)順利攻克了包括建立感知路徑、通過傳感器融合實(shí)現(xiàn)環(huán)繞感知功能、打造像素級感知能力、借助特征追蹤確保安全性、自主識別停車位、障礙物分類、車道線識別及自動(dòng)補(bǔ)償、測算車輛與障礙物距離、實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確可靠的目標(biāo)跟蹤、預(yù)測目標(biāo)的未來移動(dòng)軌跡、不借助地圖的情況下識別交叉路口。
“可靠性”三個(gè)字貫穿了所有挑戰(zhàn)過程。對此，NV Labs給出的說法是：“對于L2+級自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來說，例如NVIDIA DRIVE AP2X平臺(tái)，實(shí)時(shí)評估路徑感知可靠性意味著評估該系統(tǒng)是否知道何時(shí)進(jìn)行安全的自主操作，以及何時(shí)應(yīng)該將操作權(quán)移交給人類駕駛員。”
至于NVIDIA DRIVE AP2X。2019年初公司在GTC上剛剛發(fā)布了全新平臺(tái)，其基于NVIDIA Xavier系統(tǒng)級芯片運(yùn)行，采用DriveWorks加速庫和實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)DRIVE OS，其中包含DRIVE AutoPilot軟件、DRIVE AGX和DRIVE驗(yàn)證工具，并融合了DRIVE AV自動(dòng)駕駛軟件和DRIVE IX智能駕駛艙體驗(yàn)。
得益于二季度發(fā)布的DRIVE AP2X Software 9.0上新增的大量自動(dòng)駕駛功能加持，該平臺(tái)成為業(yè)界公認(rèn)的現(xiàn)階段唯一完備的L2+自動(dòng)駕駛解決方案。采埃孚、大陸、沃爾沃都心甘情愿為其買單。
于是，團(tuán)隊(duì)幾個(gè)人在硅谷全長50英里的高速公路環(huán)路上完成了一次零干預(yù)的全自動(dòng)駕駛。簡單來說，這是一次類似“現(xiàn)場直播”的測試，工程師們沒有機(jī)會(huì)像錄制視頻那樣，拿實(shí)際路徑感知信號與理想?yún)?shù)進(jìn)行對比，還要隨時(shí)準(zhǔn)備應(yīng)對過程中有可能發(fā)生的意外情況。
譬如，一旦自動(dòng)駕駛車輛只能接收到一種傳感器發(fā)射的感知信號，就無法保證最終決策置信度的實(shí)時(shí)及準(zhǔn)確。比這更糟的還在后面——如果這唯一的路徑感知輸入失敗，自動(dòng)駕駛功能要么大幅影響操作的舒適及平穩(wěn)度，要么干脆整個(gè)失靈。
換句話說，比完成這次“零干預(yù)”全自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)更難的，是將整個(gè)過程原汁原味地呈現(xiàn)在各位看官眼前。
特殊任務(wù)
有別于一些硬拼技術(shù)實(shí)力的廠商，英偉達(dá)站在消費(fèi)者視角給自己提出了幾項(xiàng)相對特別的挑戰(zhàn)——
攝像頭硬傷：對于當(dāng)下居于主流的視覺感知路線而言，攝像頭始終無法抵抗極端環(huán)境因素帶來的硬傷，雨雪、強(qiáng)光等外界因素會(huì)在極大程度上干擾傳感器的可見度。這也成了主流廠商爭相攻堅(jiān)的話題點(diǎn)。
英偉達(dá)開發(fā)出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)ClearSightNet，用以評估攝像頭的可見度進(jìn)而確定遮擋、障礙以及可見度降低的根本原因。如此一來，在數(shù)據(jù)被下游模塊處理之前，感知系統(tǒng)就能在處理管道中盡早檢測到無效數(shù)據(jù)，以備后患。
團(tuán)隊(duì)透露，在開發(fā)ClearSightNet時(shí)，他們考慮到了幾個(gè)主要需求：
擁有從造成攝像頭失明的各種潛在原因中推理出根本原因的能力
輸出可操作的有意義信息
必須十分輕巧，能夠以最小的計(jì)算消耗在多個(gè)攝像頭上運(yùn)行
感知數(shù)據(jù)最終抵達(dá)決策端時(shí)，車輛可以選擇不開啟自動(dòng)駕駛功能，并提醒用戶清潔攝像頭鏡頭或擋風(fēng)玻璃，或者使用ClearSightNet輸出以通知用戶攝像頭感知可信度計(jì)算結(jié)果。
從視頻結(jié)果可以看到，在攝像頭“失明”時(shí)，英偉達(dá)給出了能夠控制車輛最大程度保障安全的解決方案。
保護(hù)車輛不受碰撞：在大家還為車輛如何避免主動(dòng)碰撞時(shí)，英偉達(dá)已經(jīng)開始考慮車輛“自身安全”問題了。
為此，公司設(shè)計(jì)了一款名為NVIDIA安全力場(SFF)的軟件。其作為一個(gè)獨(dú)立的監(jiān)督員，對車輛主要規(guī)劃和控制系統(tǒng)的決策進(jìn)行實(shí)時(shí)復(fù)核，如果判定操控動(dòng)作不安全，就會(huì)一票否決并糾正其決策路徑，并支持自主啟動(dòng)及手動(dòng)操作。
據(jù)介紹，SFF還有一些獨(dú)到之處。該技術(shù)的正向仿真和碰撞核查是通過GPU計(jì)算加速在三維時(shí)間空間內(nèi)進(jìn)行的，這雖然對芯片算力提出了更高要求，但能夠覆蓋現(xiàn)實(shí)世界的各種復(fù)雜交通環(huán)境，包括缺少車道線標(biāo)記、停車場場景以及在擁擠的交通環(huán)境中變道，這類無法嚴(yán)格劃分橫縱向操作的情景。
此外，考慮到現(xiàn)實(shí)世界的反應(yīng)時(shí)間，以及其他自動(dòng)駕駛車輛軟件組件和子系統(tǒng)可能帶來的缺陷和延遲，SFF還設(shè)定了安全程序預(yù)留空間。
唯一一點(diǎn)遺憾是，SFF實(shí)現(xiàn)“零碰撞”的前提，是所有道路參與者都要遵守該規(guī)則，并且感知和車輛控制都在預(yù)先設(shè)計(jì)的范圍內(nèi)運(yùn)行。因此即便這臺(tái)BB8成功了，要想推廣及未來社會(huì)仍舊任重道遠(yuǎn)。
遠(yuǎn)光燈控制：當(dāng)然，擺在自動(dòng)駕駛落地眼前的最大現(xiàn)實(shí)因素，或許還是各國司機(jī)風(fēng)格迥異的駕駛習(xí)慣。可團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，駕駛員們在“愛用遠(yuǎn)光燈‘晃人’”這件事上意外地達(dá)成了一致。
于是出于安全因素考慮，英偉達(dá)要求AI必須要克服局限性，借助感知技術(shù)減少對向車燈造成的眩光影響。
團(tuán)隊(duì)在視頻中簡要介紹了其背后的工作原理：
利用攝像頭圖像訓(xùn)練出基于攝像頭的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)AutoHighBeamNet，它可以為車輛的遠(yuǎn)光燈系統(tǒng)自動(dòng)生成控制輸出，從而提高夜間行駛的視野范圍和安全性。AutoHighBeamNet無需根據(jù)場景中其他光源的照度水平來生成遠(yuǎn)光燈控制信號，而是能夠從更廣泛的駕駛場景中學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)真正自主可靠的遠(yuǎn)光燈控制。
每幀AutoHighBeamNet檢測結(jié)果將會(huì)輸入到后處理子模塊中，該子模塊能夠執(zhí)行每幀和時(shí)間的后處理。隨后，AutoDrivingBeam模塊的輸出可以由汽車制造商進(jìn)行定制，根據(jù)來自其他車輛模塊的輸入信號(例如，汽車本身的速度，環(huán)境照明條件等)調(diào)整適應(yīng)其相應(yīng)規(guī)則和政策。基于這些定制，最終產(chǎn)生遠(yuǎn)光燈控制信號。
遠(yuǎn)光燈控制信號可以采用兩種不同的模式：自動(dòng)遠(yuǎn)光燈(AHB)模式，它提供二進(jìn)制開/關(guān)控制;自適應(yīng)驅(qū)動(dòng)光束(ADB)模式，可精確控制各個(gè)遠(yuǎn)光LED陣列以創(chuàng)建無眩光區(qū)域(GFZ)。
顯然，即便整天泡在實(shí)驗(yàn)室里，英偉達(dá)的軟件團(tuán)隊(duì)早已不再滿足于技術(shù)的實(shí)現(xiàn)效果，而開始向市場商業(yè)化發(fā)起進(jìn)攻。相比一塊芯片的算力大小，這些市場化的考量或許才是這場戰(zhàn)爭輸贏的關(guān)鍵。
軟件尋找載體，技術(shù)實(shí)現(xiàn)“破圈”
就在英偉達(dá)測試車結(jié)束實(shí)際道路測試回到實(shí)驗(yàn)室時(shí)，恰好趕上黃仁勛前來“視察工作”。
而BB8完成的任務(wù)也足夠交上一張漂亮的成績單。基于NVIDIA DRIVE AGX平臺(tái)，自動(dòng)駕駛車輛可以實(shí)時(shí)同步運(yùn)行功能多樣的360度環(huán)繞感知，定位以及規(guī)劃和控制軟件。
工程師通過使用感知和定位所提供的輸入數(shù)據(jù)，規(guī)劃和控制層讓自動(dòng)駕駛汽車能夠獨(dú)立行駛。規(guī)劃軟件通過感知和定位的結(jié)果來確定汽車特定操作所需的物理軌跡。視頻里也清楚地展示出車輛在自主變換車道時(shí)的流暢動(dòng)作：規(guī)劃軟件先利用環(huán)繞攝像頭和雷達(dá)感知來進(jìn)行變道操作安全檢查，然后計(jì)算縱向速度曲線以及從當(dāng)前車道的中心線移動(dòng)到目標(biāo)車道中心線所需的橫向路徑計(jì)劃，最后控制軟件發(fā)出加速/減速和向左/右轉(zhuǎn)向的命令以執(zhí)行車道變換規(guī)劃。
正是這些軟件組成部分，與硬件一起成就了系統(tǒng)的多樣性和安全冗余。而這一系列任務(wù)視頻，恰恰成了證明英偉達(dá)自動(dòng)駕駛軟件技術(shù)落地的可靠載體。
在這之外，將無形化的軟件沉淀成可視化的視頻內(nèi)容，也能同時(shí)以更加輕松的方式觸達(dá)到消費(fèi)者層面。當(dāng)汽車方向盤交到機(jī)器手中，用戶會(huì)天然樹立起不安與不信任感。這種先期教育市場的思路，能夠消除部分不安心理，重建人們在自動(dòng)駕駛空間內(nèi)的安全感。
直觀點(diǎn)說，NV Labs的“自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)”系列，是英偉達(dá)軟件技術(shù)“破圈”的先導(dǎo)。
作為曾經(jīng)游戲市場的霸主，這家芯片巨頭必然深諳消費(fèi)者之道。相比一般車廠對于車輛智能功能“洗腦式”的宣傳，此番英偉達(dá)率先拿出一部分干貨試探市場，占領(lǐng)用戶心智。
這種策略直接體現(xiàn)在公司財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)上，2019年三季度英偉達(dá)汽車業(yè)務(wù)迎來高光時(shí)刻。公開數(shù)據(jù)顯示，彼時(shí)，該領(lǐng)域營收攀升至創(chuàng)紀(jì)錄的2.09億美元，同比增長30%。相比之下，英特爾第二季度的自動(dòng)駕駛營收為2.01億美元，同比增加16%。
對比來看，英特爾一季度該項(xiàng)營收2.09億美元，英偉達(dá)為1.66億美元。這意味著，英偉達(dá)環(huán)比上漲，英特爾環(huán)比下跌。
黃仁勛自己對于“軟件公司”的藍(lán)圖也相當(dāng)清晰：“這只是英偉達(dá)目前定位中的一部分。”
回顧既往十年，英偉達(dá)已經(jīng)進(jìn)行了兩次業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變。第一次是從GPU圖像芯片公司轉(zhuǎn)變?yōu)椴⑿杏?jì)算公司，典型的應(yīng)用場景是人工智能。后來，公司又決定在少數(shù)特定場景中提供最完善的解決方案，覆蓋游戲、專業(yè)渲染，超級計(jì)算、自動(dòng)駕駛幾大領(lǐng)域。
隨著英偉達(dá)業(yè)務(wù)領(lǐng)域越來越廣，客戶“解放雙手”的自由度就越高。這恐怕才是“The more you buy ,the more you save”的真實(shí)含義。
