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對話英偉達(dá)(NVIDIA),AI定義汽車的時代已經(jīng)到來

2024-05-06 09:39:34 作者:喻欽濤

  雖然AI時代早已開始,但因為生成式AI的出現(xiàn),人類已經(jīng)來到了AI時代新的突破點。而汽車這個既古老又現(xiàn)代的交通工具,無疑是當(dāng)前AI最好的落地場景。

  那么,AI將如何改變汽車本身乃至整個汽車產(chǎn)業(yè)?作為AI時代霸主的NVIDIA又將如何賦能萬物?4月24日,NVIDIA在北京辦公室召開了北京車展媒體溝通會。NVIDIA全球副總裁、汽車事業(yè)部負(fù)責(zé)人吳新宙,NVIDIA汽車事業(yè)部數(shù)據(jù)中心副總裁Norm Marks, NVIDIA全球副總裁、中國區(qū)汽車事業(yè)部負(fù)責(zé)人劉通與太平洋汽車等多家媒體進(jìn)行了深度對話,也讓外界得以探尋NVIDIA的AI野心。

1
 
AI開始定義汽車

  盡管履新NVIDIA僅僅7個月,但吳新宙顯然已經(jīng)非常適應(yīng)現(xiàn)在的工作狀態(tài)。在臺上的他,不僅能對AI和智能駕駛侃侃而談,而且有時還會拋個梗,幽默一把,引得臺下媒體發(fā)出一陣笑聲。

  吳新宙說,過去十年是軟件定義汽車,通過OTA技術(shù),把汽車這樣一個固定不變的硬件產(chǎn)品變成可以自學(xué)習(xí)、不斷變化的用戶產(chǎn)品。但隨著生成式AI的大規(guī)模進(jìn)展,接下來AI定義汽車一定會是一個很大的趨勢。而且,生成式AI在未來會把自動駕駛的天花板進(jìn)一步提升。

  如同在人臉識別、計算機(jī)視覺已經(jīng)發(fā)生的三段式發(fā)展過程一樣,在吳新宙看來,自動駕駛也會是三段式的發(fā)展:剛開始第一代的自動駕駛系統(tǒng)是完全基于規(guī)則,有著大量人工Engineer Feature(工程師特征),通過很多算法去完成自動駕駛這樣一個讓車自己開的動作。第二代就是現(xiàn)在市場上可以看到的,已經(jīng)開始用大量的AI取代原有的人工Engineer Feature,現(xiàn)在不管是預(yù)測還是規(guī)劃都在用模型去做。第三代則會變成端到端大模型的方式。而且這個過程是不可避免的,在未來五年內(nèi)就會發(fā)生。

  既然不可避免,那未來的AI汽車會是怎樣的呢?吳新宙認(rèn)為,屆時會比現(xiàn)在的自動駕駛開發(fā)簡單很多,因為它是一個大模型,更多地是集中在云端。NVIDIA希望大部分模型都能夠在云端完成訓(xùn)練,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式,車端觸發(fā)Edge Case案例,然后通過自動數(shù)據(jù)驅(qū)動完成模型的自我迭代,也希望在云端通過仿真完成大部分的驗證,極大地減少車端大規(guī)模設(shè)備部署和測試的依賴性。未來的部署也可以簡化成模型更新的工作,而不是巨大的代碼更新。

  當(dāng)然,AI對于汽車的影響遠(yuǎn)不只自動駕駛領(lǐng)域,生成式AI對智能座艙的提升也是巨大的。吳新宙希望未來的車端AI 計算平臺既可以支持智能駕駛,也可以支持車端智能,包括座艙的一些配置。

  要做到這一切,一顆強(qiáng)大的AI芯片不可或缺。NVIDIA DRIVE Thor的出現(xiàn),有望把車端的仿真模型的運算能力推到下一個高點。同時,NVIDIA在DRIVE Thor上也做了大量的思考,以便能夠更好地支持LLM模型。

  DRIVE Thor的算力相比上一代有了比較大的提升,安全等級也更高,而且能夠?qū)ι墒紸I、LLM給予最好的支持。吳新宙透露,大概2025年開始有第一代的SOP,芯片也會比較快地拿到樣片。國內(nèi)包括蔚小理,比亞迪廣汽等都已經(jīng)確定了下一代自動駕駛平臺會通過DRIVE Thor開發(fā)。

2
 
端到端是智駕最終一步

  隨著本輪汽車革命進(jìn)入到以智能化為標(biāo)志的下半場,當(dāng)前幾乎所有瞄準(zhǔn)智能駕駛的車企和智駕公司都在研究端到端。

  吳新宙認(rèn)為,端到端是自動駕駛?cè)角淖罱K一步。不過他也強(qiáng)調(diào),不能僅僅從字面上理解端到端就是從像素到動作,可能會有一些別的東西配合。比如在控制這一環(huán),后面可能還會有優(yōu)化幫助把控制做得更好,因為控制是數(shù)學(xué)問題,但是這個問題比較技術(shù)性。

  “端到端的模型上線之前一定會有一個「護(hù)欄」,因為需要不停地優(yōu)化和成長,要是一開始就上線端到端的模型是非常困難的”。吳新宙說,能夠把端到端模型做好的企業(yè)一定也需要非常好的第二代甚至第一代的自動駕駛堆棧。就比如,端到端的模型像是未來可以成為博士生甚至博士后的學(xué)生,但在成長的過程中需要小學(xué)老師、初中老師去帶去教,讓它能夠有時間去成長。顯然,這并不是一個一蹴而就的過程。吳新宙表示,在未來幾年,端到端的模型和原有模型的相輔相成,某些情況下比如比較難的路口處理可以顯示出更加擬人化的東西,通過原有的模型和方法保證安全性,這些是把端到端模型真正大規(guī)模部署,變成主流的一個過程。

  盡管業(yè)內(nèi)普遍看好端到端的前景,但同樣也擔(dān)心端到端的黑盒問題,人們并不知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部是如何工作的。不過吳新宙覺得這個問題并非無解,首先通過原有的第一代和第二代算法棧,可以保證端到端模型的安全性,也可以不停地判斷端到端模型決定的合理性,把雙方有差異的地方作為輸入。這有點像大語言模型訓(xùn)練的反饋,能夠讓結(jié)果更加合理化。

  此外,還可以嘗試給“黑盒”開幾扇窗。吳新宙說,未來的大模型、端到端模型有周邊的輸出點可以觀測,比如可以觀測DEV輸出的結(jié)果,訓(xùn)練的時候也是部分訓(xùn)練??梢钥吹叫盘柺窃鯓拥哪J剑ㄟ^這樣的方式在最后運行的時候不需要運行仿真,那些窗其實就是輸出口。最后正式運行的時候不一定要運行那些東西,但如果需要觀測為什么、了解怎么想的話可以通過那個窗口看一下。

  無獨有偶,同濟(jì)大學(xué)教授朱西產(chǎn)日前在“智能汽車之夜”上對于端到端黑盒的問題也表達(dá)過類似的觀點,他認(rèn)為完全黑盒并不正確。人類需要在副駕駛安排一個座位,就像教練教學(xué)徒。沒危險時你可以自由發(fā)揮,一旦碰到安全邊界,教練可以隨時踩一腳剎車。

  盡管挑戰(zhàn)重重,但吳新宙堅信可以在2026年量產(chǎn)L3。屆時可以完全把人從系統(tǒng)中拿掉。“我們的核心是讓大家在車?yán)锊皇情_車,而是可以玩手機(jī),這是大家的剛需。開車不是剛需,從A點到B點是剛需,玩手機(jī)也是剛需。”吳新宙笑著說道。

3
 
如何從AI 1.0到AI 2.0

  Norm Marks是一位汽車軟件領(lǐng)域的老將,他已經(jīng)在這個行業(yè)工作了25年。然而生成式AI以及大語言模型對汽車行業(yè)的影響依然令他印象深刻。他說,自己從來沒有看到過生成式AI被采用的速度像過去的18-24個月這么快的情況。

  自動駕駛汽車1.0時代主要是基于標(biāo)注圖像的訓(xùn)練,并在上面開發(fā)和部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成,可能會有40-50個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從L2+層級往更高級的自動駕駛方向去走。假設(shè)有50輛測試車的車隊,每周生成的數(shù)據(jù)可能是2PB,其中只有10%-15%會得到標(biāo)注,所以可以想象繼續(xù)往上走的規(guī)模會有多大。受限于此,1.0時代智駕只能走這么遠(yuǎn),可以實現(xiàn)ADAS和領(lǐng)航自動駕駛LLM,或者是高速和城市環(huán)境的自動駕駛,但如果想要實現(xiàn)完全的自動駕駛以及最高等級的安全,需要向2.0轉(zhuǎn)型。

  Norm Marks說,2.0就是基于視頻進(jìn)行模型的訓(xùn)練,就像真人看世界那樣,不是像1.0時代40-50張深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署,2.0時代是一整個大的融合世界的統(tǒng)一模型,基于GPT或者基于Transformer建立,采用多模態(tài)的大語言模型,包括視覺語言模型和生成式AI的其它技術(shù)。

  同時,目前NVIDIA還在使用生成式數(shù)據(jù),特別是其自研渲染工具Omniverse,它既可以部署在云端,也可以部署在本地OES服務(wù)器。Omniverse能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)生成,補足仿真Corner Case,從而快速轉(zhuǎn)成虛擬數(shù)據(jù),然后進(jìn)行隨機(jī)處理,衍生出更多的Corner Case?,F(xiàn)場,吳新宙也講到了Omniverse的一些應(yīng)用場景,最核心的就是可以實現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)字孿生,所有的數(shù)據(jù)源收集上來以后構(gòu)建起來的數(shù)字孿生是統(tǒng)一的視圖。

  毫無疑問,自動駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展對算力和規(guī)模都提出了更高的要求。Norm Marks預(yù)計,未來三年自動駕駛汽車2.0轉(zhuǎn)型的模型規(guī)模將增長13倍,數(shù)據(jù)存儲規(guī)模將增長17倍。Norm Marks說,從早期的工作繼續(xù)往后看,基于Transformer需要的是3000個服務(wù)器節(jié)點,相當(dāng)于24000個GPU,再往上用到最先進(jìn)的GPT4作為基礎(chǔ)的話需要上萬的服務(wù)器節(jié)點,到了1萬個就已經(jīng)是超算的場景。

4
 
NVIDIA的中國智駕版圖

  生成式AI的大爆發(fā),NVIDIA顯然是最大的贏家,甚至沒有之一。隨著汽車智能化的推進(jìn),NVIDIA在中國乃至世界的智駕版圖必然再次擴(kuò)大。

  劉通深耕中國市場多年,他表示NVIDIA在中國的汽車客戶數(shù)量非常龐大。比如全球新能源汽車銷冠比亞迪跟NVIDIA的合作就是端到端全棧式合作。包括車端芯片、DRIVE Orin、DRIVE Thor,智駕芯片、數(shù)據(jù)中心端的解決方案,GPU產(chǎn)品、數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò),以及NVIDIA用于AI開發(fā)和自動駕駛算法開發(fā)或者大模型的開發(fā)的軟件系列產(chǎn)品NVIDIA AI Enterprise。在智能工廠環(huán)節(jié),NVIDIA和比亞迪也在做機(jī)器人領(lǐng)域的合作。劉通透露,NVIDIA與比亞迪有全系列合作,包括DRIVE Thor、DRIVE Orin、Omniverse,是最完整的合作代表。

  當(dāng)然,這種端到端的合作模式不只是和比亞迪,比如和理想也是這種合作模式。理想是第一批采用DRIVE Orin的高端客戶,現(xiàn)在也宣布應(yīng)用DRIVE Thor。劉通說,理想與NVIDIA有著多方面的合作,包括大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心的合作和在車端芯片開發(fā)高端智駕的合作。此外,很早就用DRIVE Orin發(fā)布非常先進(jìn)的智駕方案的小鵬也宣布采用下一代的DRIVE Thor。事實上,許多前期DRIVE Orin客戶都在紛紛向DRIVE Thor遷移。

  據(jù)不完全統(tǒng)計,采用DRIVE Orin的中國車企包括上汽的智己、飛凡,吉利極氪、極越、路特斯,長城汽車等30多家主流車企,覆蓋了50余款車型,就連時下最火的小米SU7全系搭載的也是DRIVE Orin系列。劉通表示,在中高端的智能汽車領(lǐng)域,NVIDIA的占有率非常高。

  可以想見,隨著AI定義汽車時代的到來,NVIDIA在汽車行業(yè)的地位必將得到進(jìn)一步提升,王者的王冠或?qū)⒏咏鸸忾W閃。

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