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對話吳新宙:英偉達(dá)做的是,把輔助駕駛門檻降低

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來源:市場資訊

(來源:賽博汽車)


章漣漪

編輯 | 邱鍇俊

“我覺得對我來說,能夠在英偉達(dá)這樣的平臺,有機(jī)會去推動全球所有的車廠走向L4,這已經(jīng)是我職業(yè)生涯最好的注腳了!

4月23日,北京車展前夕,英偉達(dá)全球副總裁吳新宙與媒體進(jìn)行了一場深度交流。談到很多同仁去到大熱的機(jī)器人賽道。他笑稱,不是壞事,但自己會繼續(xù)扎根在輔助駕駛這場馬拉松里。


在吳新宙看來,物理AI是第四次工業(yè)革命的核心,而輔助駕駛恰恰是物理AI中“相對比較簡單、而且真正可以大規(guī)模量產(chǎn)”的那一個。英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛十年前就看清楚了這條路,而吳新宙現(xiàn)在的任務(wù),是把這條路鋪平,讓更多玩家能走上來。

至于“干得怎么樣”?他說,還言之過早,可以再過一兩年再看。

01

“三臺計算機(jī)”與“五層蛋糕”

英偉達(dá)到底要怎么做汽車業(yè)務(wù)?這是外界很關(guān)心的問題。

吳新宙給出的答案很直接:英偉達(dá)不只是一家芯片公司,而是一個“生態(tài)玩家。我們不會說一定要你用什么,我們最重要的是希望看到整個業(yè)界往前演進(jìn),而不是一定要用我們的芯片!


這套生態(tài)打法的核心骨架,是“三臺計算機(jī)”。

第一臺是車端計算機(jī),部署在車輛上,負(fù)責(zé)實時推理。

英偉達(dá)最新的Drive AGX平臺已經(jīng)支持FP4精度,有效算力提升至約2000 TFLOPS。針對不同需求,英偉達(dá)提供了靈活的傳感器配置方案:基礎(chǔ)型以純視覺為主,支持L2++功能;高階型則支持L3/L4級自動駕駛,加入激光雷達(dá)的同時,雙Orin SoC實現(xiàn)冗余,控制器和傳感器均實現(xiàn)雙倍冗余,確保單點(diǎn)失效時系統(tǒng)能安全接管。

第二臺是云端計算機(jī),基于NVIDIA GPU,承擔(dān)大模型的訓(xùn)練。輔助駕駛模型的訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)和算力,這正是英偉達(dá)的傳統(tǒng)強(qiáng)項。

第三臺是仿真計算機(jī),利用英偉達(dá)在圖形渲染上幾十年的積累,生成高保真虛擬環(huán)境,用于數(shù)據(jù)生成和驗證。

吳新宙特別強(qiáng)調(diào)了仿真的重要性:“在端到端開發(fā)范式下,仿真成為驗證新模型與舊模型對比的唯一可行方式。”英偉達(dá)的仿真技術(shù)基于NeRF進(jìn)行像素級物理世界重建,支持編輯場景,可以改變天氣、光照等背景,實現(xiàn)數(shù)據(jù)倍增。目前,英偉達(dá)每天運(yùn)行約200萬次仿真驗證,而使用這套COTS工具,數(shù)據(jù)驗證效率可以提升5-10倍。

這三臺計算機(jī)閉環(huán)聯(lián)動,構(gòu)成了物理AI的技術(shù)底座。但吳新宙認(rèn)為,光有硬件還不夠。真正的門檻往往不在芯片本身,還有全套工具鏈。

于是,英偉達(dá)在“三臺計算機(jī)”之上,進(jìn)一步推出“五層蛋糕”。

第一層:硬件。提供標(biāo)準(zhǔn)化的運(yùn)算平臺和傳感器配置,確保數(shù)據(jù)共享與互操作性。“我們把硬件的標(biāo)準(zhǔn)化做在前面,你不需要從零開始設(shè)計一套計算平臺!


第二層:操作系統(tǒng)與平臺軟件;贚inux打造的安全操作系統(tǒng),符合最高安全等級標(biāo)準(zhǔn)。DRIVE OS內(nèi)置了安全機(jī)制,為開發(fā)者提供一個可靠的安全底座。


第三層:模型。這是英偉達(dá)最近重點(diǎn)發(fā)力的方向。

以Alpamayo為例,它基于Cosmos世界模型蒸餾而來,繼承了大模型對物理世界的理解能力。吳新宙稱:“我們想把基礎(chǔ)模型給出來,幫助車企快速冷啟動開發(fā)!

目前Alpamayo用了8萬小時駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),這個數(shù)據(jù)量門檻其實不算高,但繼承了世界基礎(chǔ)模型Cosmos(基于2000萬小時互聯(lián)網(wǎng)視頻訓(xùn)練)對物理世界的理解能力。


第四層:應(yīng)用。英偉達(dá)也會提供一套交鑰匙的方案,即DRIVE AV,為端到端方案!氨捡Y、Lucid等都會用英偉達(dá)的交鑰匙方案,還有幾家在談”。

第五層:基礎(chǔ)設(shè)施。包括云端訓(xùn)練和仿真工具,加速迭代閉環(huán)。在吳新宙看來,這是很多車企自己最難搭建的部分。

吳新宙特別強(qiáng)調(diào),這五層并非強(qiáng)制綁定。他轉(zhuǎn)述了黃仁勛常說的話稱:“我們不希望你們買我們所有的東西,但我們不想要的是你什么東西都不要我們的!

02

下一步要往L3、L4上遷移

全棧能力已經(jīng)擺出來了,那英偉達(dá)的“車”到底跑得怎么樣了?

“我們在做全球規(guī);涞亍薄切轮娣Q,舊金山、洛杉磯、紐約、倫敦、首爾、慕尼黑等地都已在推進(jìn),計劃明年完成全球化量產(chǎn)。

算法棧上,英偉達(dá)選擇的是混合式端到端。端到端負(fù)責(zé)好開,即體驗非常接近人類駕駛;經(jīng)典算法棧并行在跑,做“兜底”作用。吳新宙稱,之所以需要“兜底”,并不是模型有時候會做不安全的事情,而是作為“安全護(hù)欄,“提升整體安全感”。

下一步,吳新宙團(tuán)隊更重要使命是開始往L3、L4上遷移。


軟件依然是兩套算法,端到端和經(jīng)典算法棧。但會在現(xiàn)有技術(shù)上進(jìn)行增強(qiáng),保證L3、L4要求的穩(wěn)定性。

至于感知的演進(jìn),吳新宙也認(rèn)為,會往世界模型的方向去走。“世界模型可能是輔助駕駛最本質(zhì)的一環(huán),它會通過物理世界的演進(jìn)來決定將來要怎么來做”。在吳新宙看來,特別在L3、L4架構(gòu)里,VLA和世界模型可能是并存的,兩邊能力互補(bǔ),既要開得像人,又要絕對安全。

吳新宙稱,黃仁勛一直對輔助駕駛有堅持。

他解釋道:“在黃仁勛的藍(lán)圖里,物理AI非常重要。AI和物理AI一定能推動GDP十倍甚至百倍的增長。生成式AI和物理AI一定會推動第四次工業(yè)革命!倍o助駕駛,恰恰是這盤大棋里最先落子的那一步。它比通用機(jī)器人更簡單,但又足夠復(fù)雜,能打磨出可規(guī)模化的技術(shù)棧。

英偉達(dá)從顯卡公司走到今天的AI超級戰(zhàn)艦,靠的不是追風(fēng)口,而是提前十年的預(yù)判。


那吳新宙自己呢?他的KPI就兩件事:第一個是做好輔助駕駛解決方案;第二個更重要的是,服務(wù)好整個的生態(tài)圈,讓越來越多的合作者能夠盡快的往L4這條路上去走。

“干得怎么樣?還有點(diǎn)言之過早,再過一兩年再看吧!钡珔切轮嬉舱J(rèn)為,已經(jīng)比較接近L4的曙光了!癢aymo已經(jīng)給大家演示了L4可以做得非常扎實”。

03

直面行業(yè)爭議話題

如果說前面的內(nèi)容是英偉達(dá)的“官方答案”,那么接下來則是吳新宙的“個人看法”。

關(guān)于行業(yè)一直有爭議的激光雷達(dá),吳新宙的態(tài)度是:可以證明充分性,但很難證明必要性。

“我覺得說加是不是必要,這個東西永遠(yuǎn)都是個見仁見智的問題。”他自認(rèn)是“比較堅定的視覺派”。

他指出,視覺的像素密度比激光雷達(dá)高很多,特別是視覺模型出來以后,大家可以看到視覺的上限非常高。特斯拉以及其他一些車廠的實踐,已經(jīng)證明了純視覺路線的可行性。


吳新宙說,在英偉達(dá)的Hyperion基礎(chǔ)型定義中,確實不帶激光雷達(dá),以純視覺為主。但“對于L3或L4的系統(tǒng),我們是堅定地認(rèn)為激光雷達(dá)是非常重要的一環(huán),因為它可以提供傳感器冗余,是確保安全的關(guān)鍵!

目前在L4系統(tǒng)的世界模型中,英偉達(dá)正在加入激光雷達(dá)數(shù)據(jù),結(jié)合規(guī)則系統(tǒng),實現(xiàn)雙重保障。供應(yīng)鏈方面,英偉達(dá)也在幫助歐美市場尋找穩(wěn)定的激光雷達(dá)供應(yīng)商,以支持方案落地。

對于“一些車企選擇自研芯片”一事,吳新宙笑稱,肯定不反對。他舉了個例子,“特斯拉在Parker以后用了自己的芯片,但我們也一直保持著跟特斯拉的合作!

他反復(fù)強(qiáng)調(diào)一個核心理念:“我們最重要的是希望推動整個生態(tài)往前發(fā)展,而不是一定要用誰的芯片。”即使車企不用英偉達(dá)的車端推理芯片,仍然需要云端的訓(xùn)練計算機(jī)和仿真計算機(jī)。而英偉達(dá)的開放模型、數(shù)據(jù)工具鏈,同樣可以為自研芯片的車企提供價值。

而在說到最近熱議的要不要“跳過L3”時,吳新宙有自己的看法。

“L3和L4的技術(shù)難度差別并不大!彼赋觯癓3要求駕駛員在10秒鐘接管,但10秒鐘里已經(jīng)可以發(fā)生無窮多的事情。10秒變成60秒、變成很長時間,并沒有一個巨大的差別。”

但L4有一個硬門檻,往往被忽視——云端運(yùn)營能力!癓4的車有時候會卡住,遠(yuǎn)程操控能力很重要。你要賣出100萬輛L4的車,每輛都要配云端接管能力,這個要求非常高。相反,這對Robotaxi公司來說,比如Uber,反而更容易實現(xiàn)!

“對于用戶來說,可能提供一個L3的能力,并不是一個壞的選擇.特別是高速上,司機(jī)不能睡覺,但可以玩手機(jī)。L3能解放的是‘不能玩手機(jī)’痛點(diǎn),已經(jīng)是很好的能力”。所以他的判斷是:至少短期內(nèi)L3有價值,L4也沒那么容易做,有可能會是并存狀態(tài)。

至于輔助駕駛的人才正在流向機(jī)器人賽道,吳新宙回應(yīng)時,先開了個玩笑:“我這人都沒走!

“機(jī)器人和輔助駕駛,都是物理AI非常重要的一部分。英偉達(dá)也非?春脵C(jī)器人方向!彼姓J(rèn)國內(nèi)機(jī)器人賽道確實熱鬧,“有點(diǎn)像十年前的造車新勢力,現(xiàn)在有100多家做機(jī)器人,不管做什么,都是在為第四次工業(yè)革命做貢獻(xiàn),我覺得都OK。”


而他自己選擇留在輔助駕駛,理由也很清晰:“在英偉達(dá),我有機(jī)會把在中國積累的經(jīng)驗,通過英偉達(dá)的能力放大,真正讓所有車廠走向L4。這對我來說,已經(jīng)是職業(yè)生涯最好的注腳了。”

下一步,他希望在英偉達(dá),把“三臺計算機(jī)、五層蛋糕”的體系打磨得更完善,讓更多玩家能以更低的成本、更短的時間,走通從L2到L4的這條路。

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