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*英伟达 Drive Pegasus
雷锋网新智驾按：一直以来，顶级汽车零部件供应商博世和 OEM 巨头戴姆勒都是默契的双打组合。本周，这一双打组合纳入新成员升级成为“铁三角”，新加入的是自动驾驶处理器劲旅英伟达，它带着 AI 平台而来，三家公司将全力投入自动驾驶出租车之战，计划在本世纪 20 年代初期完成大规模量产自动驾驶出租车的开发。
其实，此前三家公司之间已经有过单独的合作，但在本周，三方合作的关系才终于固定下来。
英伟达汽车业务高级主管 Danny Shapiro 在接受电话采访时表示：“这可不是常规的事务性合作，就像英伟达给博世供应芯片，博世给戴姆勒供应模组那样。这次是真正的战略性合作，每家公司在合作框架内都有自己明确的角色。”
详细来说，两家德国巨头博世和戴姆勒会协助英伟达部署 Drive Pegasus 平台，而英伟达则负责提供 Drive Pegasus 平台，包括高性能 AI 车载处理器和系统软件等。
三巨头结盟的主要目标是在城市街道部署高级自动驾驶汽车，并在人口密集的城市运营自动驾驶出租车。
按照戴姆勒和博世的计划，将在 2019 下半年在加利福尼亚州试点自动驾驶车队车辆，这套控制单元网络就将应用在这些车辆中。此外，双方还将在硅谷旧金山湾的一座城市，为客户提供指定路线的自动驾驶汽车班车服务。此次试点还将着眼如何将完全自动驾驶的车辆纳入一个多重模式的交通网络。
VSI Labs 创始人 Phil Magney 指出，“其实这三家公司的合作早有端倪，现在终于官宣了，三家公司也都有了明确的责任。”
他还注意到，已经有多家涉足自动驾驶出租车的公司已经上了英伟达的“船”，Pegasus 已经是众多厂商的选择。不过，这次的博世-戴姆勒-英伟达铁三角依然是“业界首个车企与一级供应商基于 Drive Pegasus 架构共同设计自动驾驶汽车的合作。”
此前雷锋网新智驾就曾报道过，赛灵思和戴姆勒也已经达成了合作关系，它们将共同开发基于 AI 的解决方案，不过两家公司却并未透露合作的相关细节。
Magney 怀疑这根本是戴姆勒的两个不同项目。“与许多 OEM 厂商一样，在自动驾驶上戴姆勒不会把鸡蛋放在一个篮子里，它们至少会同时进行两个不同的项目，一个专注于量产级别的 L2/L3 产品，另一个则主打 L4+ 级别的自动驾驶出租车项目。因此，与英伟达的合作可能主攻自动驾驶出租车，而与赛灵思牵手则是专注在 ADAS 或 L2+ 项目上。”
“当然，赛灵思和英伟达也不是水火不容，自动驾驶堆栈的任务通常是多线程同时进行，一些适合 GPU 架构来处理，其它的则更适合 FPGA（赛灵思的主业）。”Magney 表示。
作为世界上最大的传感器和汽车零部件供应商之一，博世去年 3 月就开始使用英伟达 Xavier（原型产品）开发基于 AI 的自动驾驶模组了。
基于自己开发自动驾驶汽车传感器处理单元的多年经验，博世预计，想在城市部署自动驾驶汽车，其 ECU 网络必须能实现“每秒数百万亿次运算”。
博世指出，在融合雷达、摄像头、激光雷达和超声波传感器采集到的数据时，ECU 网络任务可是相当繁重，它们要完成从评估信息（包括目标检测和定位）到规划车辆轨迹等一系列任务，而时间却只有仅仅 20 毫秒。
毫无疑问，ECU 要处理的传感器数据是巨量的。毕竟光是一个摄像头（如博世的立体视频摄像头），就能在 1 公里的行驶里程中产生 100GB 的数据。数据量的暴增也意味着 ECU 网络必须有个超强的处理速度，这也是博世和戴姆勒选择英伟达的原因之一，它们相信 Drive Pegasus 能满足它们对计算能力的特殊要求。
另据雷锋网新智驾了解，高计算能力和海量运算意味着 ECU 网络需要冷却。博世与戴姆勒采用的是一套液体冷却方式。梅赛德斯奔驰打算基于目前联合开发的这套驾驶系统打造纯电动汽车，而这些电动汽车本身自带冷却系统，所以工程师可以充分利用这一现有技术，将 ECU 网络集成于先进的电池单元冷却循环系统中。
假设多个复杂算法同时运行并在毫秒间完成处理任务需要强大的计算性能，那么这样的计算性能背后又需要什么样的硬件呢？
典型代表之一就是英伟达 Drive Pegasus，该平台搭载了两块 Xavier SoCs 和两块尚未面世的“次时代“GPU，算力能达到恐怖的 320 TOPS（即每秒运算 320 万亿次），处理一大票算法完全无压力。更重要的是，Pegasus 在维持如此高算力的情况下，还拥有同类产品中最高的能效。
*英伟达 Xavier SoC 内部
同时，英伟达在 Xavier SoC 设计之初就考虑到了安全问题，它们的自动驾驶计算平台从硬件到软件堆栈都有安全技术护航。同时，它们还专注于工具和方法，以打造出可以按照用户要求运行，可靠且有备份的软件。
此外，英伟达还有德国公司 TüV SüD 的助力，后者擅长评估产品是否合规，这样一来 Xavier SoC 的安全就又多了一层防护。TüV SüD 对 Xavier SoC 给出了很高的评价，认为它非常适合自动驾驶应用。
尽管如此，自动驾驶行业依然有许多问题需要解决。在现实环境中行驶时，乘客能 100% 信任 AI 吗？此外，对许多安全专家来说，如何验证自动驾驶汽车的安全性也是个令人头疼的事。
为了少让安全专家们掉两根头发，Mobileye 提出了“责任敏感安全”（RSS）模型。在该模型下，Mobileye 推出了一套确定性系统，以补偿“存在一定概率性的 AI 系统”。
在被问到英伟达是否会接受 RSS 时，Shapiro 表示：“这个问题我们恐怕需要花更长时间来讨论，现在英伟达计划在系统中融合检查和平衡机制。”
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