本文由 「AI前線」原創，原文連結：左牽Uber右聯大眾，黃教主帶領320家車企一統自動駕駛江湖
譯者｜Vincent，Debra
編輯｜Emily
AI 前線導讀：”美國時間 1 月 7 日晚 8：00，CES 2018 在美國拉斯維加斯召開。作為近幾年迅速成長為消費電子領域巨人的英偉達一開場就搶足了風頭。和以往每場與英偉達有關的釋出會一樣，黃仁勳依舊穿著那一身標誌性的黑色皮夾克。”
再發新品，黃教主放出重磅“核彈”
既然是開場，那就一定要搶個頭彩。被網友稱作“核彈廠廠長”的黃仁勳一定不會放過這個大秀肌肉的機會。
首先黃教主宣佈英偉達釋出世界首個自動機器處理器英偉達 Drive Xavier，一款為無人車準備的 AI 超級計算晶片，也是有史以來最複雜、最大的 SoC。
Drive Xavier 的面積達到 350mm²，內有 90 億個電晶體，支援每秒 30 萬億次運算，功率只有 30W，能效和上一代架構相比高了 15 倍。英偉達為了研發 DRIVE Xavier，投入了 2000 個工程師，歷時四年，研發費用高達 20 億美元。
Xavier 包括一個定製的 8 核 CPU、一個新的 512 核 Volta GPU、一個新的深度學習加速器、一個全新的計算機視覺加速器以及一個全新的 8K HDR 視訊處理器。
黃仁勳在演講中同時提到了有關百度和中國市場的訊息，他表示中國是全球巨大的市場，所有的系統都需要本地化，適合中國。據說，百度的每輛自動駕駛汽車都搭載了 Drive Xavier。
除了 Drive Xavier，黃教主還發布了兩款自動駕駛平臺：
DRIVE IX ，一款智慧體驗軟體開發套件，能夠藉助車身內外的感測器，為駕駛員和乘客提供 AI 輔助功能；
英偉達 Drive AR 平臺，DRIVE AR 屬於英偉達開發的自動駕駛應用。它能夠將環繞攝像頭、雷達和鐳射雷達等感測器融合的資料進行梳理，首先完成對外部世界的感知；之後多種深度學習和計算機視覺演算法將為 L4 和 L5 級自動駕駛技術提供所需的多樣性和冗餘性，完成定位和路徑規劃。
此外，黃仁勳在演講中宣佈了一個重要的合作專案：與 Uber 聯手，共同研發自動駕駛 Uber，同時釋出了一款名為：Drive Pegasus 的 AI 計算平臺，據介紹，一個 Pegasus 包含兩塊 Xavier 和兩個英偉達新 GPU，運算能力達到每秒 320 萬億次。一兩塊 Pegasus，就可以提供 L5 全自動駕駛汽車所需的運算量，完全能夠支撐一臺自動計程車順利執行。
據瞭解，在今年的 CES 上，Uber 已開始在其首批沃爾沃 XC90 SUV 測試車隊中採用英偉達 GPU 計算技術，目前正採用高效能英偉達處理器在其自動駕駛網約車和自動駕駛貨車中執行深度神經網路。 除了 Uber，目前已有 25 家公司在藉助英偉達的技術來開發全自動駕駛汽車。
黃仁勳還宣佈了英偉達安全架構 Drive Functional Safety Architecture，整合了軟體、演算法、系統設計等技術，全方位提升自動駕駛汽車的安全係數。
黃仁勳演講要點回顧（非演講全文）
8:30 —— 釋出世界上最複雜的處理器——Volta，整合 210 億個電晶體。世界上最簡潔的超級計算機，效能達到 125 teraflop，在 250 安培電壓上執行。世界上最小巧的超級計算機，它具有 125 teraflops 的效能，一個 v100 的盒子效能達到千萬億次級，在世界上最快的超級計算機 Top500 中名列前茅。
8:42 —— 展示深度學習平臺，以及公司在以下方面的研究：
- 使用 AI 預測光線追蹤，以預測圖片中的顏色
- 使用 AI 建立音訊驅動的面部動畫
- 使用基於人工智慧的生成對抗網路（GAN）來合成人類的影像，以生成虛擬現實影像
用 AI 來寫音樂。為了慶祝最新的《星球大戰》電影，我們與迪斯尼合作建立了一個以星球大戰為主題的 GPU，為了紀念，我們用 AI 寫了 John Williams 的音樂。
8:50 —— AI 將會變革駕駛領域，事實上駕駛領域確實需要一場變革。
每年有 8200 萬起車禍，受害者 130 萬，救治費用超過 5000 億美元。AV（automous vehicles）可能是未來 100 年內汽車行業最大的變革。
未來，地球上的人口將會增加數十億人，這意味著交通量將增加 3 倍，會造成缺少停車位等等社會問題。
AV 將徹底改變現在的交通方式。在美國，運送 105 億噸和價值 750 億美元的貨物需要 350 萬名卡車司機工作 11 個和 10 個小時來完成。這意味著，僅美國就有 5 萬輛卡車司機的短口。
要解決 AV 問題，需要從下到上解決問題。我們創造了遊戲機、超級計算機、個人電腦，然而建立一個自動駕駛的超級計算機與之不同，這是一個巨大的挑戰，因為它永遠不可以出錯，而且需要極端複雜。
所以，今天，我們宣佈全球首款自動化機器處理器——DRIVE Xavier，將與本季度面向市場使用者。它是迄今為止晶片上最複雜的系統，也是最大的 SoC，花費了 8000 工程年，整合 9000 個電晶體，研發費用達 20 億美元。
8:56 —— 如何構建一個當檢測出錯誤發生時依然可以表現良好的計算機？這一問題黃仁勳說道可以通過冗餘和多樣性來解決。
DRIVE Xavier 有 8 個核心的 CPU，一個具有 512 個 CUDA 核和 20 個 tensor 核的 Volta GPU，畫素為 1.5 千兆（而相機可能有 30-40 兆畫素）。
黃仁勳展示了一個上一代的 DRIVE PX 2，它有四個晶片，每秒產生 24 浮點運算（teraflops），速度達到最快，耗費 300 瓦的功率。
下一代 Xavier 耗用 30 瓦功率完成 30 teraflops 的運算，可以為下一代車輛提供動力。
他指出，雖然開發者已經開始使用 DRIVE Px2，但每個人都可以在 Xavier 上進行開發。
9:00 —— 展示 DRIVE Xavier 執行整個自動駕駛 DriveWorks 和 DRIVE stack。
9:06 —— 宣佈百度和德國 ZF 在中國的的自動駕駛車輛將採用 DRIVE Xavier 。考慮到中國是全球最大的市場，所有的汽車都需要適應中國市場的需求。
9:06 —— 接下來展示的是 NVIDIA DRIVE Pegasus。這款為機器計程車而設計的產品僅適用 400 瓦特既可以完成最多 320 次 AI 推理。
黃仁勳展示了這個包含兩個 Xavier 和兩個 GPU 的 Pegasus，只需要兩個這樣的東西就可以驅動一輛無人駕駛車輛，一個主機板就可以代替一臺超級計算機。
很高興我宣佈將和 Aurora、Uber 合作，並與後者合作開發無人駕駛計程車。
9:19 —— 安全性至關重要。那麼我們如何解決錯誤發生的機率呢？
整個系統的複雜性前所未有。
這需要一個全盤的計劃。我們的目標是達到最高階別的安全性——ISO26262 ASIL 安全級別。SoC 具有追蹤的能力，可以追蹤錯誤的源頭。
為做到這一點，我們和黑莓 QNX 和 TTTech 合作，在它們的軟體中應用我們的產品。
由於在現實中完成測試不太現實，我們在虛擬環境中建模完成了測試。
通過 NVIDIA AutoSim，我們完成了數十億公里的測試。在 DGX 超級計算機和英偉達模擬器上，Mark 展示了當司機操作不當向另一輛汽車靠近時等危險場景時的操作。
9:28 —— 接下來，它為我們演示了預先錄製的視訊，系統捕捉不同的場景，當出現新的軟體堆疊時就可以執行。
功能安全是我們致力於研究的最重要的事情之一。我們所有的軟體棧都將通過 ISO 認證，並且在努力成為第一個通過 ISO 認證的神經網路。
我們想把整輛車變成一臺自動化的機器，把整輛車變成人工智慧。它周圍有感測器。所以車內需要 AI，因為雲是沒有上下文意識的。
未來，所有的車輛都將是自動駕駛車輛，每年約有 1 億輛自主駕駛汽車，數百萬輛機器人計程車，數十萬輛卡車被生產出來。最重要的是，人工智慧將決定駕駛體驗。
我們已經為開發者建立了一個 SDK 和一個平臺，能夠進行環繞感知、語音識別和合成、自然語言處理、眼球跟蹤、頭部位置跟蹤和手勢識別。
你可以告訴它開啟視窗，它會知道是開啟哪個視窗。
如果擁有所有這些能力，通過我的位置，我就可以跟蹤自己目前的位置以及將要去哪裡。我們可以在未來將汽車推向更高的層次。
今天，我們宣佈了一個名為 NVIDIA DRIVE AR 的新平臺。這是一個專注於擴增實境的軟體堆疊，可以突出顯示它看到的圖形。
9:31 —— 我們要給你看一些很酷的東西。 英偉達公司的工程師 Justin 將為我們演示虛擬現實環境。
全息螢幕展示出 Justin 和價值 14 億美元的超級計算機拉法拉利，進行完全基於擴增實境的測試。
將來，當你向下看時會得到自駕車的直接反饋，系統可以識別重要物體，保障安全駕駛。
所有的這些基本技術都可以通過我們的新 SDK 來實現。
9:44 —— 我想說的是，這輛車不太可能把 AI 帶到世界其他地方，更有可能帶給 100 人。我們想要做的是徹底改變人們開車的方式、貨物的移動方式，以及我們如何與汽車互動。
沒有其他的公司能和大眾相比，改變我們對汽車的認知。
我們正與全球最大的汽車公司 VW 合作，將 AI 注入未來的格局中。
隨後，大眾汽車執行長赫伯特·迪斯博士（Dr. Herbert Diess）上臺演講。穿著黑色皮夾克的 Jansen 和身著藍色西裝外套和深藍色褲子的 Herbert 擁抱之後，黃仁勳回憶起他們第一次會面的場景，那時當他向後者展示了影像識別 AI 時，Herbert 要求英偉達的深度神經網路識別一種臘腸狗，而結果卻失敗了。
“會議就這樣結束了。”黃仁勳笑著說。
英偉達從那以後取得了很大的進步。
Diess 博士說道，我認為汽車會變得比現在更加重要，甚至更令人興奮、更性感。但也充斥著汙染、事故等負面新聞。未來，汽車將更實惠、更安全、更環保。
Diess 博士對機器人汽車將取代私家車的想法出懷疑態度，因為每個人都想擁有自己的空間，“這就是為什麼我認為個人汽車將有一個光明的未來。“
黃仁勳說道，過去設計汽車的方式非常複雜，汽車很笨重，安全性很重要。但現在，汽車正在向著沒有內燃的電氣化、AI 和連線性的方向發展，不斷更新。這三個要素從根本上改變了你所做的一切。
對於黃仁勳未來的汽車將會通過什麼方式改變這一問題，Diess 博士說道，它們仍然需要安全性，但同時需要更多技術。
黃仁勳說，將來我們會形成一個三角形的合作狀態，在開發和之後的流程中進行更多合作。其中一個挑戰是如何將 AI 技術應用到數百萬輛汽車上。
在全息螢幕上，黃仁勳向人們展示了一款復古的綠色小型公共汽車，之後是他們推出的新電動車型大眾 ID.Buzz，同樣也是綠色的。
有人希望讓中小型客車重回生機，黃仁勳表示，英偉達已經在 VR 環境中完成了這一目標。
擴大合作，搶佔市場，黃教主一統自動駕駛江湖？
CES 這才剛剛開始，黃教主就把風頭都搶了去，不得不讓人感嘆這家“核彈廠”的實力。相信細心的讀者會發現：黃教主近兩年在自動駕駛領域的佈局速度有些瘋狂，幾乎平均不到 3 個月就有針對自動駕駛的新品釋出，黃教主這是要一統自動駕駛江湖？
回想英偉達建立之初，僅僅是一家以設計圖形處理器為主的半導體公司。二十幾年之後，英偉達已經成為了智慧晶片領域的領跑者之一，尤其在自動駕駛領域，憑藉著強大的運算能力，英偉達的晶片和自動駕駛解決方案更是佔據了這一領域的“半壁江山”。
黃仁勳在本次 CES 大會上介紹，與英偉達在自動駕駛領域達成合作的企業已有 320 多家，比去年的兩百多家加又增加了一百多，其中不乏特斯拉這樣的知名汽車大廠。 而今天，英偉達和 Uber 的合作更是讓其在一統自動駕駛江湖的路上向前邁進了一大步。
眾所周知，Uber 在近年來積極佈局自動駕駛技術，投入了巨大的財力和人力進行自動駕駛計程車的研究，自 2015 年以來，Uber 在全美部署了數十項自駕（L3-L4 級）試驗。據瞭解，Uber 的自動駕駛車輛已經駛過了 200 多萬英里，超過了 5 萬車次。在前不久，Uber 還因技術洩密事件和競爭對手 Waymo 對簿公堂，其自動駕駛計劃也因此放緩。
隨著與英偉達合作的加深，相信 Uber 在自動駕駛領域的研究速度會重新提升起來。英偉達可以為 Uber 這樣的企業提供技術土壤，而 Uber 等企業可以為英偉達帶來 龐大的資料支撐，相信多方通力合作，自動駕駛技術一定能夠有一個飛躍式的發展。回頭看看國內，以百度為首的國內自動駕駛企業也都從各個不同的角度獲得了英偉達的幫助或達成了合作，英偉達和百度的合作甚至在積極地為中國自動駕駛“開特權”。除了科技企業，英偉達在 CES 上也宣佈了和大眾汽車合作的訊息，全球第一大汽車製造商已被英偉達拿下，強強聯合之下，怕是要橫掃全球的自動駕駛企業了。
黃仁勳曾經說過：“全自動無人車四年之內即可上路。”看看英偉達這幾年在自動駕駛領域的佈局，黃教主的承諾應該是離實現不遠了，英偉達統領下的自動駕駛江湖是個什麼模樣？還真讓人有些期待呢。
一家放核彈，一家打補丁，英特爾真的不著急嗎？
英偉達這邊的“核彈”接連不斷，再看看同樣是晶片巨人的英特爾的近況，真讓人有些唏噓。在網路上，對英偉達和英特爾大家都各自有一個戲稱：核彈廠和牙膏廠。
據瞭解，這兩個外號的由來也跟二者在晶片領域釋出新品的速度以及質量有關。從速度上看，英偉達平均每三到五個月就會發布新品，反觀英特爾，最近一次新品釋出還是去年九月的 Nervana；從質量上看，英偉達每次釋出的新品都是算力提升 N 倍的“核彈級”產品，而英特爾的新品似乎總給人有些“不疼不癢”和“意猶未盡”的感覺，不如英偉達每次“地表最強”、“目前最快”等等形容詞來的痛快。
而幾天前發生的一件事更是讓人對英特爾心疼不已：CPU 曝出的一個名為“旁路分析利用”的嚴重 bug 讓英特爾陷入了不利境地，而之後的公關行為中的疑似“甩鍋”的行為則更是讓網友惱怒。當年的晶片巨人如今卻要忙著滿地打補丁，這讓人不禁想問：英特爾這幾年是怎麼了？
英特爾是世界上最大的半導體公司，在 1990 年代時，英特爾做了相當大的投資在新的微處理器設計上與培養快速崛起的 PC 工業。在這段期間英特爾成為 PC 微處理器的供應領導者，而且市場定位具有相當大的攻勢與有時令人爭議的營銷策略，就像是微軟公司一樣支配著 PC 工業的發展方向。而 Millward Brown Optimor 發表的 2007 年在世界上最強大的品牌排名顯示出英特爾的品牌價值由第 15 名掉落了 10 個名次到第 25 名。而主要競爭對手有 AMD、英偉達及三星。
尤其在近幾年人工智慧崛起的浪潮中，英特爾雖然也推出了深度學習框架 BigDL、智慧晶片 Nervana 等人工智慧產品，但是縱觀英特爾的整個態度，似乎有些不冷不熱，總感覺不太著急似的。
2017 年 3 月 13 日英特爾以 153 億美元收購以色列自駕技術公司 Mobileye，就在所有人都認為英特爾終於要開始佈局自動駕駛的時候，英特爾卻沉默了，從被收購以來，Mobileye 也鮮有新產品發出，有種被英特爾這種不緊不慢的性格傳染了的感覺。此時的英偉達正在瘋狂佔領市場，擴大自己的合作圈子，僅 2017 年就拿下了將近 300 個自動駕駛合作伙伴，如今，英偉達又拿下了全球第一大汽車製造商：大眾汽車，單看自動駕駛領域，英特爾和英偉達的距離好像越來越遠了。
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