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為什么國內(nèi)大多數(shù)自動駕駛企業(yè)都基于英偉達硬件平臺做系統(tǒng)開發(fā)？

2019-12-18 23:29:03·  來源：智車科技  
　
在計算平臺的選擇上，國內(nèi)企業(yè)表現(xiàn)得很趨同，這樣避免了走太多彎路，但也不可避免地擠入了同一個賽道。希望看到那些自研芯片的玩家，他們在走一條少數(shù)人走的路，可能會很漫長，可能會覺得孤獨，但如果相信自己做的東西是對的、有價值的，那么也希望他們堅定的走下去。
12月18日，一年一度的NVIDIA GTC China大會在蘇州舉行。這次，老黃帶來了名為NVIDIA DRIVE AGX Orin™的自動駕駛和機器人軟件平臺，該平臺內(nèi)置了全新Orin系統(tǒng)級芯片（由170億個晶體管組成），集成了NVIDIA新一代GPU架構(gòu)和Arm Hercules CPU內(nèi)核以及全新深度學(xué)習(xí)和計算機視覺加速器，每秒可運行200萬億次計算，幾乎是NVIDIA上一代Xavier系統(tǒng)級芯片性能的7倍。
同時，Orin支持在自動駕駛汽車和機器人中同時運行的大量應(yīng)用和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且達到了ISO 26262 ASIL-D等系統(tǒng)安全標準。
作為一個軟件定義平臺，它能夠為L2-L5級完全自動駕駛汽車開發(fā)提供兼容架構(gòu)平臺，助力OEM開發(fā)大型復(fù)雜的軟件產(chǎn)品系列。
除此之外，英偉達在中國的朋友圈又多了一位重磅玩家——滴滴，后者將選用NVIDIA進行自動駕駛和云基礎(chǔ)建設(shè)。滴滴出行將使用NVIDIA GPU和其他技術(shù)開發(fā)自動駕駛和云計算解決方案。滴滴的數(shù)據(jù)中心使用NVIDIA GPU訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，并采用NVIDIA DRIVE為其L5級自動駕駛汽車提供推理能力。
除了滴滴，英偉達在中國的合作伙伴百度Apollo、文遠知行、圖森未來、小鵬汽車、智加科技、奇點汽車、新石器等企業(yè)也悉數(shù)到場。這些企業(yè)都不同程度的使用了英偉達的硬件平臺來開發(fā)其自動駕駛車輛。
你會發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象，這些國內(nèi)知名的自動駕駛企業(yè)都不約而同的選擇了英偉達芯片來做硬件平臺支撐。
作為企業(yè)，從自動駕駛的研發(fā)或者量產(chǎn)的角度來說，自動駕駛大腦的計算單元，其實主要有以下的三種選擇：
1、使用比較成熟的工控機，簡單方便，很適合自動駕駛初期的算法開發(fā)與驗證，工控機相比于嵌入式設(shè)備更穩(wěn)定、可靠，社區(qū)支持及配套的軟件也更豐富，但是缺點也很明顯難以量產(chǎn)化；
2、使用如NVIDIA等第三方提供的研發(fā)平臺比如Drive PX2等。第三方研發(fā)平臺是有一定選擇空間的，但是英偉達已形成成熟的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，開發(fā)了先進的感知模型，用于檢測、分類、跟蹤和軌跡預(yù)測，還可用于感知、本地化、規(guī)劃和制圖。除了芯片外，NVIDIA的平臺、軟件等很多技術(shù)可應(yīng)用在汽車中，幫助客戶定制化應(yīng)用以進一步提升產(chǎn)品的性能。但是否能解決以往出現(xiàn)的資源浪費或者資源不足的問題，滿足大多數(shù)用戶的使用問題仍需要進一步考證。
比如百度L3+級自動駕駛的計算單元主要是一種CPU+GPU+FPGA的架構(gòu)，基于具體應(yīng)用、功耗以及量產(chǎn)化問題，會在原平臺基礎(chǔ)上做一些個性化的拓展。
3、自研研發(fā)平臺，有些企業(yè)會根據(jù)自身需求，設(shè)計自己的嵌入式控制單元，不過這種做法在研發(fā)上往往需要耗費很多精力和時間，整個芯片的流程，芯片設(shè)計、芯片制造、芯片封測三個流程，對于普通創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說，周期很長。盡管如此，國外Waymo、Cruise、Tesla選擇了自研芯片，比如Audi和TTTech共同研發(fā)的zFAS，目前已經(jīng)應(yīng)用在最新款A(yù)udi A8上量產(chǎn)車上了。
總而言之，國內(nèi)自動駕駛企業(yè)使用英偉達計算平臺的玩家不在少數(shù)。
在計算平臺的選擇上，國內(nèi)企業(yè)表現(xiàn)得很趨同，這樣避免了走太多彎路，但也不可避免地擠入了同一個賽道，在方案個性化呈現(xiàn)上少了一點。我們也需要鼓勵那些自研芯片的玩家，他們在走一條少數(shù)人走的路，可能會很漫長，可能會覺得孤獨，但如果相信自己做的東西是對的、有價值的，那么也希望他們堅定的走下去。
 
 
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