Дом
У Цзиньчжоу из NVIDIA: для автономного вождения настал «момент ChatGPT», серийное производство автомобилей уровня L4 больше не является мечтой
В быстро развивающейся области физического искусственного интеллекта автономное вождение часто рассматривается как первая серьезная задача, которую предстоит решить. Недавно У Синьчжоу, вице-президент NVIDIA, изложил амбициозную концепцию компании в области интеллектуального вождения на мероприятии в Пекине. Он не только описал архитектуру «пятислойного торта», лежащую в основе систем помощи водителю, но и представил четкий график внедрения автономного вождения 4-го уровня.
«Пятислойный торт» создает полнофункциональную экосистему
NVIDIA вышла за рамки простого поставщика чипов и стремится создать комплексную систему услуг с помощью трех вычислительных платформ: инференции на борту автомобиля, обучения в облаке и верификации посредством симуляции. У Синьчжоу метафорически называет это «пятислойным тортом», охватывающим все от базовой аппаратной платформы Hyperion, через операционную систему, открытую модель Alpamayo и набор инструментов для моделирования, вплоть до облачной инфраструктуры верхнего уровня.

В основе этой системы лежит стремление снизить барьеры для разработчиков автомобилей. Особенно в период перехода от модульных к сквозным архитектурам NVIDIA использует свои мощные возможности моделирования для выполнения двух миллионов проверок сценариев каждый день, что значительно повышает эффективность обучения моделей. В настоящее время компания активно поощряет крупных автопроизводителей к внедрению платформы Hyperion, стремясь к значительному скачку в стандартизации и масштабируемости.
Подход «Vision-First» со встроенной избыточностью
С технической точки зрения У Синьчжоу является убежденным сторонником решений на основе зрительного восприятия. Он утверждает, что визуальные датчики обеспечивают плотность пикселей и объем информации, значительно превосходящие возможности LiDAR, что делает их более чем пригодными для поддержки высокоуровневого ассистированного вождения. Однако для более продвинутых систем L3 и L4 NVIDIA по-прежнему рассматривает LiDAR как важную резервную систему безопасности. Он сообщил, что компания сотрудничает с поставщиками в Европе и США, чтобы обеспечить стабильную аппаратную поддержку решений для интеллектуального вождения высокого уровня.
Обратный отсчет до L4: 30 городов к 2028 году
На фоне продолжающихся отраслевых дебатов о том, стоит ли пропустить L3 и перейти сразу к L4, У Синьчжоу придерживается прагматичной точки зрения. Он считает, что L3 предлагает немедленную выгоду, освобождая водителей-людей от определенных задач, в то время как L4 требует значительных облачных операций. Согласно дорожной карте NVIDIA: проект серийного производства с Mercedes-Benz запланирован на 2025 год; пилотный проект L4 с Google запланирован на 2027 год; и к 2028 году NVIDIA намерена сотрудничать с Uber, чтобы предлагать услуги беспилотного транспорта во время Олимпийских игр в Лос-Анджелесе, нацеливаясь на охват 20–30 городов по всему миру.
Расширение сферы применения физического ИИ: от автомобилей к роботам
Связанная статья
Доходы компании Anthropropic растут стремительно; ее рыночная капитализация приближается к отметке в триллион долларов.
Отчеты показывают, что компания Anthropic добилась значительного роста доходов всего за несколько месяцев. Годовой объем ее доходов теперь превышает 30 миллиардов долларов — это более чем в три раза больше, чем было в конце прошлого года. Такой рост
Компания Apple удалила приложение Cal AI из-за несанкционированных покупок внутри приложения и манипулятивных способов осуществления платежей.
Недавнее удаление Apple приложения Cal AI, популярного приложения для отслеживания потребления пищи на основе искусственного интеллекта в рамках сервиса MyFitnessPal, подчеркивает строгое соблюдение Apple политик App Store в отношении внешних платеже
Тарификация Github Copilot на основе токенов вызывает возмущение среди разработчиков
Золотой век сервиса GitHub Copilot от Microsoft, по-видимому, подходит к концу, особенно для частных пользователей. Компания переходит от фиксированной абонентской платы к модели оплаты на основе токенов, что может значительно увеличить затраты. Боль
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
В быстро развивающейся области физического искусственного интеллекта автономное вождение часто рассматривается как первая серьезная задача, которую предстоит решить. Недавно У Синьчжоу, вице-президент NVIDIA, изложил амбициозную концепцию компании в области интеллектуального вождения на мероприятии в Пекине. Он не только описал архитектуру «пятислойного торта», лежащую в основе систем помощи водителю, но и представил четкий график внедрения автономного вождения 4-го уровня.
«Пятислойный торт» создает полнофункциональную экосистему
NVIDIA вышла за рамки простого поставщика чипов и стремится создать комплексную систему услуг с помощью трех вычислительных платформ: инференции на борту автомобиля, обучения в облаке и верификации посредством симуляции. У Синьчжоу метафорически называет это «пятислойным тортом», охватывающим все от базовой аппаратной платформы Hyperion, через операционную систему, открытую модель Alpamayo и набор инструментов для моделирования, вплоть до облачной инфраструктуры верхнего уровня.

В основе этой системы лежит стремление снизить барьеры для разработчиков автомобилей. Особенно в период перехода от модульных к сквозным архитектурам NVIDIA использует свои мощные возможности моделирования для выполнения двух миллионов проверок сценариев каждый день, что значительно повышает эффективность обучения моделей. В настоящее время компания активно поощряет крупных автопроизводителей к внедрению платформы Hyperion, стремясь к значительному скачку в стандартизации и масштабируемости.
Подход «Vision-First» со встроенной избыточностью
С технической точки зрения У Синьчжоу является убежденным сторонником решений на основе зрительного восприятия. Он утверждает, что визуальные датчики обеспечивают плотность пикселей и объем информации, значительно превосходящие возможности LiDAR, что делает их более чем пригодными для поддержки высокоуровневого ассистированного вождения. Однако для более продвинутых систем L3 и L4 NVIDIA по-прежнему рассматривает LiDAR как важную резервную систему безопасности. Он сообщил, что компания сотрудничает с поставщиками в Европе и США, чтобы обеспечить стабильную аппаратную поддержку решений для интеллектуального вождения высокого уровня.
Обратный отсчет до L4: 30 городов к 2028 году
На фоне продолжающихся отраслевых дебатов о том, стоит ли пропустить L3 и перейти сразу к L4, У Синьчжоу придерживается прагматичной точки зрения. Он считает, что L3 предлагает немедленную выгоду, освобождая водителей-людей от определенных задач, в то время как L4 требует значительных облачных операций. Согласно дорожной карте NVIDIA: проект серийного производства с Mercedes-Benz запланирован на 2025 год; пилотный проект L4 с Google запланирован на 2027 год; и к 2028 году NVIDIA намерена сотрудничать с Uber, чтобы предлагать услуги беспилотного транспорта во время Олимпийских игр в Лос-Анджелесе, нацеливаясь на охват 20–30 городов по всему миру.
Расширение сферы применения физического ИИ: от автомобилей к роботам
Доходы компании Anthropropic растут стремительно; ее рыночная капитализация приближается к отметке в триллион долларов.
Отчеты показывают, что компания Anthropic добилась значительного роста доходов всего за несколько месяцев. Годовой объем ее доходов теперь превышает 30 миллиардов долларов — это более чем в три раза больше, чем было в конце прошлого года. Такой рост
Компания Apple удалила приложение Cal AI из-за несанкционированных покупок внутри приложения и манипулятивных способов осуществления платежей.
Недавнее удаление Apple приложения Cal AI, популярного приложения для отслеживания потребления пищи на основе искусственного интеллекта в рамках сервиса MyFitnessPal, подчеркивает строгое соблюдение Apple политик App Store в отношении внешних платеже
Тарификация Github Copilot на основе токенов вызывает возмущение среди разработчиков
Золотой век сервиса GitHub Copilot от Microsoft, по-видимому, подходит к концу, особенно для частных пользователей. Компания переходит от фиксированной абонентской платы к модели оплаты на основе токенов, что может значительно увеличить затраты. Боль











