首先, 感谢NVIDIA提供的《白皮书:高级辅助驾驶安全报告》,这份报告到这里就已经读完了,这份安全报告让我想到的,仅是堆叠着专业名词和超算平台的冰冷画面,而是一个更加清晰、更加鲜活的将来——一个用科技真正重塑“出行自由”与“安全信托”的时代。
这里面让我印象特别深刻的是,NVIDIA在报告中反复强调明确的技能主张:高级辅助驾驶的核心,是以安全为前提的智能决策体系。在近几年铺天盖地的技能堆砌和性能竞赛中,NVIDIA始终把“安全”摆在了所有技能创新之前——无论是AV 2.0的大一统端到端AI架构,还是DRIVE AGX Orin、Thor等硬件平台,再或是Omniverse Cloud的超大规模拟真环境,本质上,都是为了让一辆车在不可预知的实际世界中,能有更可靠更争分夺秒的应对能力,能在每一个微小决策节点上,最大限度掩护人的生命,开车是一项技能活,这绝对不是一个游戏。当一个企业把人类的安全放在第一位时,本质上也是对生命的恭敬,这一点NVIDIA做到了。
当看到他们在安全体系上引入了ISO 26262功能安全、ISO 21448预期功能安全、以及ISO/SAE 21434网络安全标准,并在硬件到软件每一层做了冗余计划和失效管理时,我心里实在有一种被“安抚”的感觉。高级辅助驾驶不是一场短跑,而是一个长期的、动态博弈的体系工程。
而NVIDIA明显已经在用一种体系化、流程化、标准化的思路,去扎踏实实做这件事,做到了不停进行技能以及安全方面的沉淀且实事求是地一步一个脚迹,而不是浮夸地喊口号。另一方面,这份报告也非常直白地告诉了我们一个实际:高级辅助驾驶(Level 5)对算力、传感器精度、数据闭环、AI可靠性提出了远超目前人类驾驶标准的要求;比如DRIVE Thor平台支持FP8精度浮点计算,1000TOPS推理性能,直接是现有高阶高级辅助驾驶芯片的数目级碾压;比如Omniverse Cloud Sensor RTX用物理仿真和神经渲染的方法,把“测试百万种潜在危险场景”变成了实际。这些积极背后是在告诉我们:要让呆板逾越人类反应极限,不仅必要超强的AI,还必要整个数据-训练-仿真-摆设链条,点水不漏地闭环打磨,特别是报告中“专为训练深度神经网络结构与而构建的专用AI超等计算机”,足以看出NVIDIA对此的器重程度。
https://img-bss.csdnimg.cn/bss/NVIDIA/auto-self-driving-safety-report-ZH (Mar updated).pdf
《白皮书:自动驾驶安全报告》
但即便云云,NVIDIA也没有掉进“万能AI”迷思。他们非常清晰地提出了非常检测机制、安全交互学习、仿真补全稀有变乱等多条理防护措施。换句话说,他们并不指望AI永久精确,而是让体系有能力在不确定性中快速辨认风险,并通过“最小风险状态”来保障人车安全。在具体平台构建上,NVIDIA以DRIVE AGX Hyperion、Orin、Thor系列计算平台为核心,通过高算力、异构冗余(Heterogeneous Redundancy)和ASIL-D级(Automotive Safety Integrity Level D)认证计划,确立了从L2+到L5各级高级辅助驾驶的安全底座。比方,DRIVE AGX Thor SoC支持高达1000 TOPS INT8性能,并通过FP8浮点运算技能在处置惩罚Transformer大模子、神经网络推理(Inference)时实现了能效比最大化。
这种级别的算力,是当前主流量产智能驾驶平台的十倍乃至百倍,真正为端到端AI决策提供了工业级支撑。高级辅助驾驶,不但是把一堆传感器和计算单元堆上去这么简单。它关乎AI推理的稳定性,关乎网络防护的韧性,关乎驾驶决策的可表明性,关乎道路伦理的界限感,关乎每一个普通人在将来是否能安心把生命交给一台呆板。每一块芯片、每一个神经网络、每一条安全标准,都是将来“人-车-路-云”新生态里不可或缺的一颗螺丝钉。安全策略上,NVIDIA严格遵循ISO 26262功能安全、ISO 21448预期功能安全(SOTIF)以及ISO/SAE 21434车辆网络安全标准,建立了从硬件计划、软件开发到道路测试的全生命周期V字型开发流程。
当然,从实际落地角度来看,本日的高级辅助驾驶依然面临大量挑衅,比如法规滞后、极端气候辨认、长尾场景数据稀缺等,NVIDIA也在报告中很坦诚地指出这些标题,且给出了以“持续仿真+非常检测+OTA动态升级”来应对的体系化路径。他们没有承诺“短期神迹”,而是选择了在每一个细节上耕耘,在每一次迭代中积累。
读完这份报告,我能感觉到非常清晰的逻辑:将来的高级辅助驾驶,不是炫技,不是噱头,而是真正为了让人类社会变得更安全、更自由。而这条路,必要技能的极限突破,也必要拥有人文的温柔关照。
而NVIDIA,显然正在做一件真正值得骄傲、也值得长期信托的事情。
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