車東西（公眾號：chedongxi）
作者 | James
編輯 | 曉寒
2024年的奔馳怎麽開，2026年將有怎樣的自動駕駛車？在昨晚開幕的輝達2022春季GTC上，輝達CEO黃仁勛給出了答案。
在自動駕駛行業邁進L3、L4等級的今天，輝達宣布了2024年將實作全場景L2自動駕駛量產，並且首款車是輛奔馳。演示畫面中，輝達的測試車Hyperion 8再次得到了升級，AI語音助手融入駕駛過程，全程不用手控制。同時，相比去年的演示畫面，今年的Hyperion 8能夠透過難度更高的無保護路口。
除了日漸成熟的Hyperion 8，輝達還推出了更強的Hyperion 9參考設計。這輛車的計算芯片用了2顆去年釋出的Atlan SoC，要知道其單顆芯片算力就達到了1000TOPS。感知裝置則用上了14枚網路攝影機、9個公釐波雷達、3個雷射雷達和20個超音波雷達，傳感器數量幾乎比Hyperion 8翻倍。
此外，輝達推出了多模態地圖引擎DRIVE Map，包含網路攝影機、雷射雷達和公釐波雷達的數據，能夠更安全地開發自動駕駛。
最後，老黃還宣布了與車企、自動駕駛公司的一系列新合作。其中最重磅的資訊是輝達與比亞迪達成合作，從2023年上半年開始比亞迪的車型將搭載輝達Orin芯片。此外，海外造車新勢力Lucid，國內一眾自動駕駛公司元戎啟行、雲驥智行、悠跑科技、文遠知行也宣布基於Orin芯片進行自動駕駛開發。
擁有自動駕駛的全棧開發技術的輝達，已經和越來越多整車、自動駕駛公司達成了深度合作，並正逐步拓展自己的技術領域。
一、城市L2得到前進演化 2024年將量產上車
在談自動駕駛之前，老黃先講了講機器人。他說機器人系統的工作流程很復雜，簡化為4個支柱分別為收集和生成真值數據、建立AI模型、使用數位孿生進行仿真、操作機器人。實際上，實作自動駕駛也就分為這幾個步驟，本質上就是AI司機駕駛汽車。
自動駕駛技術閉環
輝達開發了全棧自動駕駛平台NVIDIA DRIVE，開發者可以使用全部技術，也能使用其中部份。在收集和生成真值數據方面，輝達擁有DeepMap高精地圖、人工標記數據和Omniverse Replicator合成數據生成引擎；在訓練AI模型過程中，開發者可以利用NVIDIA AI和DGX超算，在數位孿生階段，開發者可以用DRIVE Sim仿真軟體在OVX數據中心級伺服器上測試；最終讓DRIVE AV自動駕駛軟體在Orin計算平台上執行，實作現實世界中的自動駕駛。
基於奔馳S級打造的Hyperion 8
跟隨鏡頭，測試人員來到了美國加州聖荷西的街頭，展示了輝達DRIVE Hyperion 8自動駕駛演示車，並且秀了一把更高級的城市L2自動駕駛。相比去年4月和11月兩次的演示，整套系統的表現更加出色，功能也更完善了。
這套Hyperion 8很明顯是面向量產的，2024年奔馳將采用輝達的自動駕駛系統，屆時Hyperion 8將量產上車。2025年，這套系統將量產搭載於捷豹路虎的車型上。
2024年的奔馳怎麽開，今天就能先睹為快。
從上車開始，車機螢幕上的AI語音助手DRIVE Concierge就會向駕駛員打招呼，並且閱讀出行計劃，這一過程應該與駕駛員的手機聯動實作。駕駛員確認出行計劃之後，車輛就能自己生成導航數據。
當駕駛員對AI助手一聲「開始Drive Pilot駕駛」之後，車輛就會開啟點對點L2級自動駕駛。在這次的城市L2演示中，輝達的測試車終於透過了一個無保護路口，成功實作左轉。在人車混行的復雜城市道路上，車輛也能從容行駛。
無保護路口左轉
駕駛過程中，駕駛員和車內AI語音助手也能隨時溝通，例如給朋友發送個簡訊說自己馬上就到。如果視線短暫望向窗外，還能提問看到的這座地標、建築是什麽。在電影院定個座、買張票也能讓AI一起搞定。
車輛能辨識駕駛員面部和視線
在行程中，網路攝影機采集的數據也能即時匯入仿真軟體DRIVE Sim中，生成鳥瞰3D實景，為後續開發提供參考。
到達目的地後，人流密集區域找人非常困難，Hyperion 8的車外網路攝影機能夠準確辨識人臉，找到要接的乘客。同時，駕駛員也能命令車輛自動泊車入位。
很顯然，駕駛員已經轉變成為車輛的安全員。
二、2000TOPS算力演示車釋出 2026年量產
實際上，Hyperion 8還只是春季GTC自動駕駛領域的開胃菜，Hyperion 9才是重頭戲。這是Hyperion 8參考設計的升級，這一硬體系統計劃在2026年實作量產。在硬體配置上，Hyperion 9相比Hyperion 8有了更大的提升，能夠實作L3級自動駕駛能力以及L4級泊車功能。
NVIDIA DRIVE Hyperion 9參考設計
在感知系統上，Hyperion 9擁有14個網路攝影機、9個公釐波雷達、3個雷射雷達、20個超音波雷達。僅僅是傳感器數量，Hyperion 9就已經是Hyperion 8的兩倍了。
如此大量的數據要怎麽計算呢？目前算力最強的Orin芯片已經無法滿足，就需要下一代的Atlan芯片了。
輝達Atlan自動駕駛芯片
去年4月的輝達春季GTC上，老黃釋出了這款單顆芯片算力達到1000TOPS的Atlan SoC，絕對稱得上是自動駕駛行業的一顆「核彈」。Hyperion 9的域控制器直接用了兩顆Atlan芯片，整體算力達到2000TOPS，應該是現階段算力最強的自動駕駛域控制器了。
從功能上看，Hyperion 9還是一款L3級自動駕駛的車型，並非L4級。由此可見，輝達雖然瞄準完全自動駕駛，但循序漸進的過程可能比我們想象中的更慢。兩年之後的2024年，奔馳將量產基於Hyperion 8的全場景L2級自動駕駛；四年之後的2026年，全場景L3級自動駕駛和L4級自動泊車才會量產。那麽，全場景的L4級自動駕駛何時能夠量產呢？這還是個未知數。
三、布局高精地圖 仿真測試更精準
一年多之前，輝達收購了高精地圖公司DeepMap，之後開始大力布局高精地圖。一年多以後的今天，輝達展示了自己的高精地圖——NVIDIA DRIVE Map，精度能夠達到厘米級。
這一高精地圖包含網路攝影機、公釐波雷達和雷射雷達的數據，開發者可以單獨客製地圖的每一層，或者使用其中一層，為自動駕駛提供更多的路線選擇，還能實作冗余。
NVIDIA DRIVE Map
DRIVE Map擁有兩個地圖引擎，分別為真值測繪地圖和眾包車隊地圖。輝達計劃，到2024年底將建立北美、西歐、亞洲所有主要公路的數位孿生，道路總長度大約為50萬公裏。與此同時，在路上行駛的汽車能夠不斷拓展、更新地圖。
老黃甚至透露出了自己的長期目標：建立全球自動駕駛車隊數位孿生。也就是說，老黃想要為全球道路建設高精地圖。
最後，輝達針對自動駕駛的仿真測試打造了兩種不同的地圖，方便實作各種場景測試。
利用雷射雷達點雲建圖
第一種建圖方式就來自於DRIVE Map，雷射雷達生成的點雲資訊匯入Omnivores，就能自動生成真實場景下的道路模型。例如，在一個路口處，開發人員可以模擬左轉，並且隨機加入各種無保護措施，透過對各種隨機場景的模擬，最終實作對自動駕駛系統的訓練。
利用自動駕駛視訊建圖
另一種建圖方式則是利用神經網路AI與Omniverse，將錄制下來的自動駕駛視訊轉化為可以修改、回放的駕駛過程。在獲得自動駕駛視訊後，神經網路就會重建3D場景，並且移除正在運動的物體。在重建3D場景中，開發人員也能添加各種隨機場景測試車輛。
四、Orin芯片明年上車比亞迪 國內自動駕駛公司擁抱輝達
在今年春季GTC自動駕駛板塊的最後，黃仁勛宣布了與輝達達成合作的最新幾家整車廠和自動駕駛公司。
其中，全球第二大電動汽車制造商比亞迪與輝達達成合作，比亞迪將基於輝達Hyperion 8參考設計的技術打造下一代電動汽車，預計2023年上半年將為旗下車型搭載DRIVE Orin自動駕駛計算平台。美國造車新勢力企業Lucid首款車型Air以及下一代車型也將基於輝達DRIVE研發。
輝達與比亞迪達成合作
在自動駕駛公司中，國內多家自動駕駛公司：元戎啟行、雲驥智行、悠跑科技、文遠知行集體宣布，將采用NVIDIA DRIVE方案開發自動駕駛系統。
其中，元戎啟行使用兩顆Orin芯片打造自動駕駛域控制器，整體體積控制得更小，功耗也降低到了150W，這將加速L4級自動駕駛系統前裝量產。
元戎啟行采用兩顆Orin芯片作為自動駕駛域控制器
雲驥智行的L4級自動駕駛平台也將搭載輝達Orin芯片，實作全場景L4級自動駕駛。悠跑科技同樣采用了輝達Orin芯片，得益於悠跑UP超級底盤的靈活性，配置Orin芯片的數量也相當靈活，其最高AI算力能夠超過1000TOPS。
文遠知行也宣布，將基於Hyperion平台打造新一代自動駕駛解決方案，其中也會用上Orin芯片。旗下自動駕駛出租車（Robotaxi）、小巴（Robobuses）、同城貨運車（Robovans）等多款自動駕駛產品也將逐漸擴大規模化部署和商業化套用行程。
結語：輝達持續發力自動駕駛
在本屆GTC大會上，無論是宣布最新的合作，還是推出Hyperion 9演示車，亦或是最新的輝達DRIVE Map，都顯示出輝達正持續發力自動駕駛。
輝達的意圖很明確，不僅要繼續擴大其在自動駕駛行業的市場份額，還要加深與自動駕駛公司、整車廠的合作，獲得真實且復雜的道路場景下的測試數據。
近幾年，輝達的自動駕駛芯片的效能不斷提升，已經逐漸成為行業內的明星產品，受到越來越多造車新數量的青睞。
