英偉達CEO的後手：DRIVE平台甩鍋，模擬測試系統攬客

文/潘梓春 億歐專欄作者

對於英偉達宣布暫停自動駕駛系統公開路測一事，該公司CEO黃仁勛終於站了出來，澄清相關細節：Uber事故車採用了NVIDIA GPU，但並未使用該公司的DRIVE平台。

此前，在Uber無人車致死案件發生後，英偉達方面立刻作出決定，暫停當前DRIVE自動駕駛系統在加州、新澤西、德國及日本的公共道路上進行的無人車測試工作，並不諱言地表示其直接原因就是此前Uber自動駕駛汽車發生的「死亡事故」。

畢竟在亞利桑那州撞車事故發生時，那輛來自Uber的沃爾沃XC90上搭載了英偉達的計算平台。雖然目前事故發生原因仍未查明，但這仍舊讓這家供應商付出了代價：截止27日收盤時，英偉達股價下跌7.76%至225.52美元，總市值約1341.84億美元。

基於此，在29日下午舉行的GTC媒體問答環節中，黃仁勛就事件部分疑點進行了回應。這位「核彈教父」表示，正如報道所言，Uber無人車事發時確實使用了英偉達的硬體。但嚴格說來，早在雙方自2018CES期間宣布達成更緊密的合作關係之前，Uber2016年起便已經開始使用NVIDIA GPU。

換句話說，Uber現有的無人車隊是將NVIDIA GPU用於與其他處理器適配的商用成品軟體，而這些處理器均在Uber自家的軟體棧上運行。在這當中，能否明確GPU硬體和DRIVE平台之間的區別就成了事情的關鍵。

英偉達方面表示，與Uber自己軟體棧最大的不同是，NVIDIA DRIVE平台完全利用NVIDIA處理器（SoC和GPU），並在其上運行NVIDIA的DRIVE軟體包。

站在英偉達的角度，作為一家15歲的圖形晶元供應商，在新技術發生致死事故的當下，黃仁勛為了最大程度避免公司負面而急著「甩鍋」的行為無可厚非。他特彆強調，這起無人車致死案件並未反映出英偉達本身在感測器融合、硬體容錯，甚至包括所有基於神經網路運行的軟體棧方面存在任何問題。簡單來說，由於事故車輛並未採用該公司平台，英偉達不用對這起事故負責。

把自己的事故責任「擇」清楚之後，英偉達仍舊堅稱：「機器駕駛汽車要比人類駕駛更安全」。該公司表示，未來將繼續在公共道路上手動駕駛測試汽車，以繼續收集數據並對其神經網路進行訓練。

看上去像是特意為無人車安全事件留了一手準備，此前英偉達一直在開發模擬系統以訓練包括自動駕駛汽車在內的神經網路。在2018 GTC上，該公司發布了自動駕駛模擬系統Drive Constellation，更新Drive系列產品架構路線圖，宣布其生態系統中目前已擁有370家合作夥伴。

一句話概括，這套軟硬體一體的模擬自動駕駛解決方案，計劃於2018年第三季度向首批合作夥伴供貨。用戶通過GPU生成感測器數據反哺到Drive PX平台上進行模擬測試，藉助上百萬英里的測試定製的場景和極端案例，加速自動駕駛技術的研發進程並減少研發成本。此外，英偉達透露公司將打造下一代名為DRIVE Orin的晶元。

雖然目前尚不清楚英偉達是否已有能力藉助上述系統在內部展開實際訓練工作。但在無人車測試不可能無限擴大車隊規模的當下，為了在短時間內實現實地場景中無法觸及的測試里程，並迅速模仿任何駕駛場景，模擬測試似乎早已成為了大多數從業者的共同選擇。

早在2017年，黃仁勛便宣布將使用使用NVIDIA DGX和Tensor RT 3進行模擬。藉此，工程師可以在5個小時內完成約48萬公里的道路測試。照此速度，理論上兩天之內就可以完成全美所有公開道路的測試工作。

效率驚人，就連陸奇也在2017年7月5日的百度AI開發者大會上也對模擬測試的實用性表示了認同。他指出：「?使用Apollo模擬引擎，可以讓開發者實現日行百萬公里的虛擬測試里程。」此外，「無人車路測鼻祖」Waymo也在谷歌打造的虛擬城市「Carcraft」中放置了25000輛虛擬測試車，以實現每天虛擬行駛25億英里的數據收集。

雖然這種模擬測試某種程度上簡化了真實場景，目前也僅僅作為實際路測工作的一個重要補充。但對於誓要成為驅動自動駕駛未來處理器超級巨頭的英偉達而言，不管何時能夠全面恢復無人車路測工作，模擬訓練無疑都在加速自動駕駛技術商業化落地的速度，為實現這位供應商「賦能」汽車產業的夢想助力。

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