英偉達(dá)用于創(chuàng)建自動(dòng)駕駛汽車的AI訓(xùn)練的環(huán)境模型

由人工智能（AI）計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)的、能夠?qū)W習(xí)、推理并與人和周圍世界互動(dòng)的智能機(jī)器已不再是科幻小說。由于使用強(qiáng)大的圖形處理單元（GPU）的稱為深度學(xué)習(xí)的新計(jì)算模型，人工智能正在改變從消費(fèi)者云服務(wù)到醫(yī)療保健到工廠和城市的行業(yè)。

其中許多已經(jīng)到位，為世界各地的數(shù)百萬人提供新的服務(wù)。然而，沒有哪個(gè)行業(yè)像10萬億美元的運(yùn)輸業(yè)那樣準(zhǔn)備進(jìn)行如此重大的變革。汽車市場是下一個(gè)，開發(fā)先進(jìn)的自動(dòng)駕駛汽車的機(jī)會(huì)給世界帶來了極大的安全駕駛和新的移動(dòng)服務(wù)的承諾。

然而，自動(dòng)駕駛是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。創(chuàng)建一個(gè)安全、可靠的自動(dòng)駕駛汽車是一個(gè)特別艱巨的挑戰(zhàn)。只是不可能對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程，以安全地處理車輛在道路上遇到的幾乎無限的各種情況。人工智能是解決這一問題的一個(gè)巨大的新機(jī)會(huì)，它允許車輛根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行訓(xùn)練，使它們能夠比手工編碼的軟件學(xué)習(xí)得更快、更準(zhǔn)確。

自動(dòng)駕駛汽車中的人工智能需要什么？

確保汽車能夠在幾分之一秒內(nèi)對(duì)不斷變化的環(huán)境作出正確的反應(yīng)，需要解釋從大量傳感器（如相機(jī)、雷達(dá)、激光雷達(dá)和超聲波）涌來的數(shù)據(jù)。首先，這需要大量的計(jì)算能力。

利用這些數(shù)據(jù)的第一步是感知－－也就是說，理解傳感器采集到的和攝像機(jī)看到的東西。這最好通過一種稱為深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，這種技術(shù)被用來訓(xùn)練汽車識(shí)別不同類型的物體。就像孩子通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)一樣，人工智能系統(tǒng)可以通過向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)以百萬計(jì)的物體和場景的圖像來訓(xùn)練識(shí)別汽車、卡車、行人、自行車、樹木、意外的鹿等等。

另一個(gè)關(guān)鍵方面是推理－－使自動(dòng)駕駛汽車不僅能夠了解其環(huán)境，而且能夠預(yù)測接下來的時(shí)刻如何發(fā)展，從而使其能夠在安全、舒適的道路上前進(jìn)。

自駕車需要的第三個(gè)方面是高度詳細(xì)或高清的地圖。為了精確地駕駛，汽車需要隨時(shí)準(zhǔn)確地知道它在哪里。根據(jù)我們的感應(yīng)，汽車可以結(jié)合已知地圖的知識(shí)，以厘米級(jí)的精度了解其位置。存儲(chǔ)在云端的地圖和現(xiàn)實(shí)世界之間的任何差異將被傳回云端，以更新高清地圖。同樣，人工智能在創(chuàng)建和維護(hù)這些高度詳細(xì)的地圖數(shù)據(jù)集方面發(fā)揮了重要作用。

一旦我們知道我們的汽車在哪里，道路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是什么樣的，并且跟蹤場景中所有移動(dòng)的物體（即汽車、卡車、行人、自行車），我們就可以計(jì)劃一個(gè)安全的前進(jìn)路徑。自駕游管道的這一方面也包含了人工智能，因?yàn)槲覀兛梢杂?xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解和預(yù)測人類行為。

原文標(biāo)題:英偉達(dá)用于創(chuàng)建自動(dòng)駕駛汽車的AI訓(xùn)練的環(huán)境模型