为实现Level 5无人驾驶，英伟达DRIVE PX Pegasus已提前就位

无人驾驶似乎是在科幻电影中才能实现的黑科技，不过在GPU领域如日中天的英伟达打算把它变成心事。不少朋友知道英伟达估计是因为它的“核弹”游戏显卡，对于忠实游戏玩家来说几乎是装机首选，殊不知NVIDIA的品牌如今已经杀入自动驾驶领域。早在2015年，英伟达就推出了第一代DRIVE PX计算平台用于自动驾驶测试，而DRIVE PX2作为更加成熟的迭代产品，其定制版已经开始用在特斯拉的量产车型上；之后在没有对手的情况下，英伟达又推出了针对Level 4的自动驾驶平台DRIVE PX Xavier，而最近发布的DRIVE PX Pegasus则是面向自动驾驶的终极目标——Level 5的无人驾驶。

在了解英伟达DRIVE PX Pegasus前，大家可以先通过《自动驾驶分级标准》一文了解自动驾驶等级。Level 5意味着汽车可以完全取消方向盘、刹车和油门，人类开车已经不如系统开车来得安全了。而在目前自动驾驶领域，奥迪A8号称是世界首款达到Level 3的量产车型，而特斯拉引以为豪的Autopilot 2.0系统也已经非常接近，但是和真正的无人驾驶相比还有很长的距离。

为什么英伟达公司在自动驾驶中扮演着重要角色？在2016年，英伟达发表过了一份“End to End”自动驾驶的深度学习算法。对于一般的自动驾驶算法来说，其需要对摄像机捕捉到的图像进行预处理，而且标识牌、车道线等影响参数也需要放入考虑范围中；而End to End算法采用的是纯卷积神经网络。在应付图像识别任务时，神经卷积运算能捕捉图像的2D特征，无需完成复杂的特征提取和分类，高速公路或者普通道路它都能轻松应付；而且它还可以通过训练实例来进行自动学习。另外，由于近年来神经卷积网络算法已经可以在并行图形处理器上大规模运行，这时候内核更多、适合处理大吞吐量统一数据的GPU自然就派上用场了。

核弹级自动驾驶平台DRIVE PX Pegasus

由于Level 5完全由系统接管对汽车的控制，即便汽车在行驶过程中发生传感器故障等问题，系统仍然需要将人安全地送到目的地，所以对算法的鲁棒性要求更加严苛；为此无论计算力还是传感器数量，除了满足无人驾驶外还需要预留“计算冗余”。为了满足Level 5庞大的数据处理要求，英伟达必须提供给汽车厂商更加强悍的运算性能方案，DRIVE PX Pegasus就是在这种需求下诞生的。

虽说英伟达公布的参数并不算详细，甚至还包含尚未公布的GPU架构芯片（比Volta更先进），不过其描述的性能表现的确相当诱人。在计算核心的设计上，英伟达为Pegasus准备了2块Xavier Soc和2颗下一代架构的GPU，而每块Xavier本身就包括一颗Volta GPU和8核ARM处理器，如此强大的芯片阵容自然能带来与众不同的运算性能：320Tops的运算能力比上一代提升了10倍，并且提供最高1TB/s的数据带宽，可以同时处理10多个摄像头、6个激光雷达和其他传感器的数据。虽说强大的性能也伴随着500W的巨大功耗，不过对汽车系统而言简直是小儿科，而散热问题依靠汽车风冷系统就可以解决。

互联网公司切入自动驾驶领域都是比较激进的，例如谷歌、Uber、NVIDIA起步都是瞄准L4甚至L5的，但是实际进行量产的话还是要和传统主机厂商（车企）进行合作。英伟达表示，DRIVE PX Pegasus开发套件将在2018年下半年向合作伙伴提供（NVIDIA DRIVE PX平台目前有225家合作伙伴）；而DRIVE PX Xavier的样机在今年Q4就可以向厂商提供，而且还有DRIVE OS、DRIVEWORKS、DRIVE AV等一系列产品作为后续支持。至于何时能正式以量产车的方式登场，暂时还需要看这些巨头企业和能否完美整合日趋成熟的硬件（计算平台、传感器、汽车系统等）和算法。

或许在不久的将来，各位开车只需要给汽车一个准确的GPS坐标，驾照考试、新手女司机、疲劳驾驶等统统都不存在了（认真脸）。

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