NVIDIA发布全球首款功能安全型AI自动驾驶平台

美国拉斯维加斯―CES（消费电子展）―太平洋时间 2018 年 1 月 10 日―NVIDIA（纳斯达克代码：NVDA）今日公布了 NVIDIA DRIVE™的功能安全架构的详细内容。NVIDIA DRIVE 是NVIDIA 公司推出的 AI 自动驾驶汽车平台，采用了冗余和多样化的功能，即使在操作员失误、环境或系统出错的情况下也能安全运行。

NVIDIA DRIVE 架构让汽车制造商能够构建并部署具有功能安全性、且符合诸如 ISO 26262 等国际安全标准的自动驾驶汽车和卡车。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“安全性是自动驾驶汽车最为重要的特性。即使出现问题，它也必须能够安全运行。NVIDIA 这一功能安全平台是我们有史以来最重要的投资之一 。它将成为助力汽车制造商将自动驾驶汽车推向市场的关键性因素。”

NVIDIA DRIVE 提供了包括流程、技术和模拟系统在内的完整安全平台，详情如下：

流程：

针对自动驾驶系统的设计、管理和存档的全面安全认证方法体系的建立制定了步骤。

处理器设计和硬件功能：

包含多种处理器，因此在故障发生时依旧可运行。其中包括 NVIDIA自主设计的 NVIDIA Xavier™相关 IP，涵盖 CPU 和 GPU 处理器、深度学习加速器、图像处理 ISP、计算机视觉 PVA 和视频处理器，且均符合最高质量和安全标准。内存和总线中包括锁步处理和纠错码，且内置测试功能。ASIL-C 级 NVIDIA DRIVE Xavier 处理器和具有适当安全逻辑的 ASIL-D 级安全微控制器均可实现系统最高安全级――ASIL-D 级。

软件：

集成了来自主要合作伙伴的全球领先安全技术。NVIDIA DRIVE OS 系统软件集成了经ASIL-D 安全认证的 BlackBerry QNX 64 位实时操作系统，以及 TTTech 的 MotionWise 安全应用程序框架，该框架对每个应用程序进行了独立分装，将其彼此隔离，同时提供实时计算能力。NVIDIA DRIVE OS 可全面支持 Adaptive AUTOSAR，这也是汽车系统架构和应用框架的公开标准。包括 CUDA®编译器和 TensorRT™在内的 NVIDIA 工具链采用 ISO 26262 Tool Classification Levels 来确保安全可靠的开发环境。

算法：

NVIDIA DRIVE AV 自动驾驶汽车软件栈可实现自我运动、感知、本地化和路径规划等功能。为确保在发生故障时的运行能力，每项功能均包含冗余和多样性策略。例如，感知冗余是通过融合激光雷达、摄像头和雷达实现。运行于 CPU、CUDA GPU、DLA 和 PVA 上的深度学习和计算机视觉算法也提升了冗余和多样性。NVIDIA DRIVE AV 堆栈是汽车制造商自动驾驶堆栈的完整备份系统，使 L5 级自动驾驶汽车能够实现最高水平的功能安全性。虚拟现实模拟：自动驾驶汽车配备了最先进的技术，是一个极其复杂的系统。如何证明系统能够满足设计之初对于功能安全性的要求（即 SoTIF，safety of the intended functionality）可谓一项颇高的挑战。而且系统必须在任何情况和天气条件下都能够应对挑战。路测的可控性和可重复性还不够，也不够详尽或快速，因此逼真的模拟环境必不可少。NVIDIA 已经创建了 NVIDIA AutoSIM 虚拟现实模拟器来测试 DRIVE 平台，并对罕见情况进行模拟。NVIDIA AutoSIM 运行于 NVIDIA DGX™超级计算机上，回归测试具有可重复性，最终将完成数十亿英里的模拟。

业界合作伙伴的支持

Black Berry QNX 执行董事长兼首席执行官程守宗表示，“NVIDIA 提供的深度学习能力与Black Berry QNX 的安全关键型实时操作系统相结合，可切实满足汽车制造商的需求。我们与NVIDIA 的合作将为汽车行业打造最高安全标准及功能安全型 AI 自动驾驶平台。”

TTTech 首席执行官 Georg Kopetz 表示：“我们很高兴能够与汽车 AI 技术的领导者 NVIDIA 合作，并与我们共同服务的客户密切合作，将我们获得业界认可的一系列安全软件框架 Motion Wise应用于自动驾驶系统。通过这一战略性的世界级合作伙伴关系，双方将共同快速地为市场带来完整的解决方案，满足 L2 至 L5 级自动驾驶对于安全性的高要求――即使在出现故障时也能完好运行的自动驾驶系统。”

关于 NVIDIA

NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）是一家人工智能计算公司。它在 1999 年发明的 GPU 激发了 PC 游戏市场的增长，重新定义了现代计算机显卡，并且对并行计算进行了革新。最近，通过将 GPU 作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑，GPU 深度学习再度点燃了全新的计算时代――现代人工智能。