显卡公司NVIDIA侵占自动驾驶汽车市场

小时候喜欢玩电脑游戏,一个最新的显卡可以说是当时的梦想。有了好的显卡,那些做梦都想玩的游戏才有可能跑得起来。小时候考试成绩不错的时候我会赶紧求爸妈帮我买个显卡。NVIDIA 的显卡在那个时候就已经占了市场半边天。

这么多年过去了,争相去 NVIDIA 买“显卡”的人不再只是游戏一族,来得更多的是如大众、奥迪、博世这些顶尖汽车公司。吸引它们的不是游戏,而是自动驾驶技术

NVIDIA 公司的 Drive PX2,自动驾驶新秀

NVIDIA 公司的 Drive PX2 产品 集成了强大的计算能力以及最新的 deep learning 技术。

NVIDIA公司的Drive PX2产品

NVIDIA公司的Drive PX2产品 | 图片@Nvidia.com

Drive PX2 共装配12个内核,提供 8 teraflops 的计算能力,相当于150台苹果 MacBook Pro。以此运算能力,它同时支持最多12个摄像头,每秒可进行24次深度学习操作,对高达2800幅图像进行识别。 Drive PX2 使用了16nm架构,功率值只为250瓦。Drive PX2 可选装液体冷却,安装至车上后,可以接入汽车中的冷却系统。1

Drive PX2 的功能总的来说可以实现外界感知(获悉周围人、车、路的详细位置和动向)、交通规则(侦测当前道路上的交通标识)、路线预判(根据周围情况预测汽车当前可行驶的路线)、最新地图(将获悉的最新路况实时更新至服务器)。

如此多的功能和计算能力都集成在一块电路板上,为汽车企业提供了完整的解决方案。

Deep Learning – NVIDIA的深度学习人工智能技术

Deep learning 即深度学习,它基于神经网络的框架利用计算机对大规模数据进行处理。Deep learning 常用的一个分支叫做 Convolutional Neuron Network (CNN),即卷积神经网络,主要用来对图像及语音的识别。NVIDIA 公司在 Drive PX2 产品上就是采用的这种技术,对车上摄像头拍摄的图像进行处理,识别出人、车、物等各种对象。

卷积神经网络识别汽车

卷积神经网络识别汽车:通过对图片进行拆解,分析图中各个特征,计算机可判断出该图片显示的是一个奥迪 A7 车型。 | 图片@Nvidia.com

简单的来说,卷积神经网络在结构上模仿了生物的神经网络。如生物第一次见到汽车时不知道这是啥一样,神经网络在最初不能识别图中哪个物体是人、哪个是车。人们首先需要训练神经网络,告诉它图像中哪个是人、车、物。为使神经网络能在不同时间、角度、天气、光线等各种情况下的识别人、车、物,这个训练过程需要大量的图片。当训练到一定程度后,神经网络就可以自行识别出任何图片中的对象了。用训练好的神经网络去识别汽车中摄像头拍摄下来的图片及视频,可以取得比人更高的识别率。

如果说做显卡是图像处理,那么做自动驾驶就是“反图像处理”

应该说,自动驾驶对图像处理的需求使得 NVIDIA 公司在自动驾驶领域脱颖而出。

NVIDIA 拿手的产品——显卡——在电脑中做的事是:接收各类程序产生的人、车、物等虚拟对象的大小、位置、速度等信息,并渲染出这些对象。再将这些对象一同生成为 2D 图像(帧),以像素形式投放到显示器上。计算机的工作可以总结为生成虚拟对象,并力求渲染出最为真实的画面。

NVIDIA 利用 Drive PX2 的工作可以说是显卡工作反过来:它从摄像头、Lidar 传感器等高速获取 2D 及 3D 真实图像。将图像拆分成像素,利用 deep learning 方法,辨别图中的人、车、物等对象。计算出人、车、物的大小、位置、速度等信息,并提供给驾驶控制系统使用。

计算机的工作在这里反了过来,它利用汽车采集的真实图像,辨别出其中人、车、物等对象。

虽然工作的顺序反了过来,但是其中很多已有的功能、程序都可以直接使用,说到底,这里所有的事情无非还是图像处理。因此,在 Drive PX2 上,NVIDIA 可以说是轻车熟路,能用如此短的时间完成这样一个极为强大的产品。

NVIDIA公司已与几乎所有大型汽车公司合作

NVIDIA公司总裁Jen-Hsun Huang

NVIDIA 公司总裁 Jen-Hsun Huang 在 CES 会展上宣布与博世(BOSCH)在自动驾驶技术达成伙伴关系 | 图片@Nvidia.com

如果说2016年的 CES 展会是 NVIDIA 公司将 Drive PX2 这个产品第一次推向市场的话,2017年的 CES 展会可是说是 NVIDIA 公司的一次盛典。几乎所有顶尖汽车公司(采埃孚3博世4奥迪5大众6奔驰7)都高调宣布与其合作,共同开发自动驾驶汽车技术。而之前已有沃尔沃和特斯拉已与 NVIDIA 公司有自动驾驶方面的合作。

看了 Jen-Hsun Huang 2去年及今年在 CES 展会上的讲话后,我一方面非常钦佩他能在如此短的时间内打造如此强大的产品,而另一方面,我也对汽车企业彻底放弃图像识别这一领域感到吃惊。随着自动行驾驶的继续兴起,NVIDIA 的产品将成为了汽车获取外界信息的唯一渠道,NVIDIA 牢牢站稳了汽车行业的一块重要领域。

注释:

  1. 出处:TechCrunch报道:”Nvidia Announces New Drive PX 2 ‘Supercomputer In A Lunchbox’ For Self-Driving Cars”

  2. Jen-Hsun Huang 中文名黄仁勋,出生于台湾,9岁时随家人移民美国,于1993年创立 NVIDIA 公司。现任NVIDIA董事会主席兼CEO。

  3. 出处:Green Car Congress报道:”ZF introduces NVIDIA-based self-driving system for cars, trucks, commercial vehicles”

  4. 出处:Green Car Congress报道:”NVIDIA DRIVE CES 2017 W/ BOSH, ZF & AUDI TEAM UP”

  5. 出处:Green Car Congress报道:”Audi & NVIDIA partner to deliver fully automated driving with AI starting in 2020″

  6. 出处:Green Car Congress报道:”Volkswagen Group selects NVIDIA as key strategic partner to develop AI-Cockpit”

  7. 出处:Green Car Congress报道:”Mercedes-Benz and NVIDIA partner on AI car technology; product within 12 months”


自动驾驶汽车:破坏性创新

本文速读:

  • 大众总裁 Matthias Müller 关于自动驾驶汽车的一席话招来业内人士的批评。

  • 与其将汽车控制权拱手让给 Google 等软件公司,大众等汽车公司已开始学习如何实现自己的自动驾驶控制。

  • 大众数字化部门新任总监 Johann Jungwirth 正在集团内部大力推动自动驾驶。

  • 大众概念车 I.D. 体现了大众将来发展的方向,其中就包括了自动驾驶技术。

  • NVIDIA 这家显卡公司为自动驾驶提供了不寻常却高效的解决方式。

每次说到自动驾驶时,我都会想到大众总裁 Matthias Müller 说的那句话1

我一直有一个疑问:一个程序员怎么在程序里设定,在突发情况时,自动行驶汽车该向右闪避并撞上旁边的大卡车,还是向左闪避撞上旁边的小车?

Matthias Müller,这位在业内呼风唤雨的人物,把今天研究得火热的自动驾驶称为“完完全全的炒作2

今天与明天,你如何开车?

一百多年来,汽车公司安排着人们应该怎样操作汽车:方向盘 + 踏板。人们操作这个简单的系统时所体现的驾驶意图3 被汽车公司分析得精致入微,并实现得淋漓尽致。不得不说,传统汽车公司将这个事情做到了完美。而自动驾驶的兴起,意味着这个系统的淘汰。

获知驾驶意图后,(非自动行驶)汽车利用驱动、悬架等系统协调控制,精准地实现人们的驾驶意图

图1:获知驾驶意图后,(非自动行驶)汽车利用驱动、悬架等系统协调控制,精准地实现人们的驾驶意图 | 图片@obasic.net

当你把一件事做到完美时,你绝对不愿意失去它。自动行驶汽车里没有方向盘与踏板,汽车自行决定驾驶意图,“人与车交互”这个汽车公司最拿手的事情无从做起。

汽车自行决定驾驶意图”这个题目大到可怕。当人们发现这已不再只是机械本身的事后,就有了 Google 等公司一大批软件精英争相开发汽车自动驾驶系统。如果你看看 Google 利用 Android 系统在手机市场达到的垄断,你绝对可以理解 Matthias Müller 为何不希望把汽车的驾驶权拱手让给 Google 这些软件公司,让给那些“程序员”。

大众的自动驾驶

然而,时机的巧合,说完这话的两个星期后,还在保时捷任总裁的 Matthias Müller 于2015年9月被指派为 Martin Winterkorn 的继承人,全权接管大众集团4

掌管大众集团后,Matthias Müller 的观点似乎发生了改变,2015年11月,他将还在 Apple 工作的 Johann Jungwirth5招致麾下,主管大众集团的数字化部门,并直接向他汇报。大众数字化部门的一个非常重要的任务就是自动行驶汽车的研究与开发。

大众数字化部门总监Johann Jungwirth

图3:大众数字化部门总监Johann Jungwirth | 图片@Volkswagen

今年11月份的时候,我听取了 Jungwirth 作的报告 “Disruption of the Automotive Industry” (汽车工业中的破坏性创新)。可以说,他是一个非常有激情的人。在美国戴姆勒、Apple 公司多年的熏陶,让他有了不少美国人的那种开放。

在一个多小时的报告中,他谈到了汽车数字化的各个方面,包括用户体验、品牌效应等。报告大部分的时间都放在了自动驾驶上。他将发动机比作为20世纪汽车的心脏,而认为自动驾驶控制将是21世纪汽车的中心。Jungwirth 特地引用了软件先驱马克·安德森(Marc Andreessen)的话:“软件正在侵吞全球各个行业。在未来,每个公司都会成为软件公司。6 与 Matthias Müller 一年前的态度完全不同,大众今天似乎已经做出了决定。与其将汽车控制拱手让人,不如开始学习如何控制自动行驶汽车。

自动行驶汽车中,汽车公司仍可以保留车内各个系统的控制,但需学习如何让汽车自行生成驾驶意图

图4:自动行驶汽车中,汽车公司仍可以保留车内各个系统的控制,但需学习如何让汽车自行生成驾驶意图 | 图片@obasic.net

当天,在场的大部分人并没有被 Jungwirth 的美国式报告所打动,没有技术深度的幻灯片不符合德国人的胃口。而在我看来,虽然少了技术,但听他分析当今汽车的发展、阐述自动驾驶的紧迫,每一个词都体现出他对于自动驾驶的坚信。这一点来说,打动我更多一些。

大众的 I.D. 概念车

Johann Jungwirth 在报告中反复提到了大众在自动驾驶方面已取得的成果:大众于2016年第一次向外展示了概念车“I.D.”7

大众的 I.D. 概念车,车顶装有4个激光扫描器。在自动驾驶模式下,激光扫描器会从车顶伸出,转换到手动模式时又会缩回

图5:大众的 I.D. 概念车,车顶装有4个激光扫描器。在自动驾驶模式下,激光扫描器会从车顶伸出,转换到手动模式时又会缩回 | 图片@Volkswagen

看外型,这个车总是让我想起大众 Up!车型。在电动车层出不穷的今天,特别是在特斯拉的光环下,这辆 I.D. 概念车显得普普通通。在技术上,大众对这辆车给予了很高的期望。I.D. 概念车是大众第一辆基于 MEB(模块化电动车平台)的电动车。该车提供400至600公里的续航里程,价格预计低于3万欧元。此外,感应式充电、自动驾驶、车联网等技术都在该车上应用。

I.D. 概念车里除了方向盘上的按钮外,没有其他按钮。在自动行驶模式时,方向盘会收入至仪表盘前

图6:I.D. 概念车里除了方向盘上的按钮外,没有其他按钮。在自动行驶模式时,方向盘会收入至仪表盘前 | 图片@Volkswagen

到今天为止,I.D. 概念车还只停留在车展的展台上。虽然 Johann Jungwirth 提到该车已经在柏林的大街上开始测试了,但大众没有给出任何详细的信息。大众的“自动驾驶”对于外界来说仍然很抽象。

如何实现安全的自动驾驶?

也许 Matthias Müller 说的那番话过于保守、过于挑剔,但是不得不让人疑问,未来的汽车公司如何保障所生产的汽车在所有情况下都足够安全?真实世界中可能发生的情况远比程序能考虑到的要多,何时人们才能真正放心让汽车自己行驶?

NVIDIA 这家显卡公司给出了自己的解决方式——Deep Learning。这里,工程师选用了卷积神经网络(Convolutional Neural Network)作为自动驾驶的控制程序。空白一片的神经网络随着汽车的行驶逐渐学习如何正确开车。汽车每多开一公里,控制程序就多学习了一点如何过弯、如何超车、如何让车。在近5000公里的测试后,这个控制程序已经学习到足够的技巧,能够在各个环境下胜任自动驾驶。另外一家 startup 公司 comma.ai 也使用相似的方式训练他们的控制器。

NVIDIA 公司用于 Deep Learning 的全自动驾驶汽车运算平台„Drive PX 2“

图7:NVIDIA 公司用于 Deep Learning 的全自动驾驶汽车运算平台„Drive PX 2“ | 图片@Nvidia

利用真实驾驶情况训练自动驾驶汽车如何开车,如何面对各种交通情况,比在程序里告诉汽车,在什么样的情况该如何反应更加保险,更加快捷。无论是软件公司还是显卡或图像处理公司,都对今天的汽车公司作出了挑战,但更多的是为汽车公司作出了榜样,如何从新的角度审视自动驾驶,审视新兴的技术。

Johann Jungwirth 说的“破坏性创新”,它的破坏力有多大,最终取决于今天的汽车公司自身调整的速度。

注释:

  1. 2015年说这话时(新闻链接请点击),Matthias Müller 还是保时捷总裁。原话为:“Ich frage mich immer, wie ein Programmierer mit seiner Arbeit entscheiden können soll, ob ein autonom fahrendes Auto im Zweifelsfall nach rechts in den Lkw schießt oder nach links in einen Kleinwagen.”

  2. Matthias Müller 的这番话招来了业内的强烈反对与批评

  3. 驾驶意图为驾驶员对汽车当前行驶状态的控制意图。例如,当驾驶员踩油门踏板时,所对应的驾驶意图为提高车速。同时,油门踏板踩下的速度则体现驾驶员对车速提高的迫切程度(汽车加速度)。

  4. 2015年9月23日,由于大众柴油门的影响,大众集团总裁 Martin Winterkorn 辞职 (新闻链接)。2015年9月25日,大众集团指派 Matthias Müller 为新总裁 (新闻链接)。

  5. Johann Jungwirth 在 LinkedIn 上的履历链接

  6. 马克·安德森的原话为:“Software is eating the world, in all sectors. In the future every company will become a software company.”

  7. 大众于2016年9月28日在巴黎汽车展上第一次向外展出了 I.D. 概念车,链接点击

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