英偉達全球副總裁兼中國區(qū)總裁 張建中

　　(文/3sNews高級編輯 陳啟臨)如果大家對英偉達(Nvidia)的了解還停留在他們的GPU芯片和圖形渲染解決方案上，那么不妨通過此文更進一步地了解他們。至少從現(xiàn)在來看，英偉達會持續(xù)深入地滲透到車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，并且可能會在與汽車信息服務相關(guān)的地圖數(shù)據(jù)渲染和優(yōu)化，以及明確會在人工智能和無人駕駛領(lǐng)域，產(chǎn)生更大的行業(yè)影響力。

　　在剛剛過去的MIIC上，英偉達全球副總裁兼中國區(qū)總裁張建中表示，“信息娛樂化+無人駕駛”(Infortainment & Self-Drive)將構(gòu)成人與汽車之間的互動體系。

        做好自己擅長的：信息娛樂化

　　從信息娛樂化(Infortainment)的角度來看，英偉達是從圖形渲染的角度來解決用戶體驗的一些問題。例如對于汽車未來普遍標配的電子儀表盤，擅長于圖形技術(shù)的英偉達會給用戶最佳的視覺體驗，例如配給一款粗放型SUV汽車的是一款全金屬風格的表盤，復古型汽車則配備木紋花樣的表盤等等，這一點，英偉達對用戶體驗表現(xiàn)得非常自信。

　　另外，針對汽車中控臺的另外一個關(guān)鍵服務——地圖導航，英偉達基于自身優(yōu)勢，致力于將傳統(tǒng)的二維地圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維化的視覺效果，并進一步對三維地圖進行渲染和優(yōu)化，給駕駛者適當?shù)牡貓D瀏覽體驗。

　　張建中表示，可以展望未來整車中至少有10塊屏幕，除了儀表盤、中控屏之外，汽車的后視鏡、后座顯示屏、以及窗戶，未來都有可能成為和用戶互動的智能電子屏幕，那么對英偉達的價值而言，他們可以做的事情，就是隨著技術(shù)和需求的進步，給用戶在視覺角度上的互動體驗。

        基于圖形技術(shù)的無人駕駛

　　當然，如果你說英偉達就是靠著那點看家本事進入汽車領(lǐng)域討好用戶的話，那么事實的確如此，正如張建中也坦言，如果把未來汽車看做一整部計算機系統(tǒng)，僅作渲染其實非常簡單。因而，英偉達開始研究無人駕駛技術(shù)(Self-Drive)，并且也是基于圖形技術(shù)來幫助實現(xiàn)這一點。

　　對于一輛汽車來說，如何增加它的智能，讓它能夠?qū)崿F(xiàn)或者完成一些以前做不了的事情?比如汽車行業(yè)或互聯(lián)網(wǎng)公司都試圖讓汽車實現(xiàn)無人駕駛，或者汽車周圍物體進行感知。張建中提到，這就得讓汽車做到深度學習，從而實現(xiàn)其人工智能的一面。

　　這得回到圖形技術(shù)和深度學習之間的關(guān)系說起。具體而言大多數(shù)圖像識別公司都在做同樣一件事情，便是給盡可能多的圖形數(shù)據(jù)，比如人、動物、樹木、路標等圖片建模，然后讓計算機看懂并通過持續(xù)不斷地“看圖”認識到這就是一個人，或者那就是一棵樹。

　　英偉達公司在做的事情，一方面是跟很多圖像識別公司和圖商公司合作，共同研發(fā)可以推進智能駕駛或無人駕駛的產(chǎn)品，另一方面，他們?nèi)匀灰趥鹘y(tǒng)圖形芯片技術(shù)上，用更強大的GPU本地計算能力和云端計算能力，支撐他們和其他公司的合作。

　　張建中介紹，在英偉達和DARPA(美國國防部先進研究項目局)的合作案例中，一輛汽車要完成從幾百張到上百萬張圖形識別的訓練，這里便需要GPU的支持，它幫助識別準確度從50%左右提升到90%左右。“只有準確度高了之后，才能訓練，不然訓練的圖片每次都不認識物體是什么的話，學習結(jié)果是很差的。”張建中補充道。一段來自英偉達的演示視頻顯示，實驗汽車已經(jīng)能夠識別道路路面標識，或者道路邊上的警示牌，以及周圍行駛中的汽車，還有路人，汽車能通過識別給出自動化的反饋，比如遇到前方車輛時能自動減速等等。

　　另一個案例顯示，一輛玩具汽車在識別和學習5萬張左右的障礙物圖形后，已經(jīng)能夠順利躲避一些常見的障礙物，比如墻體、石頭、樹根、草叢等等;在識別了超過22萬張圖片以后，這輛玩具車躲避障礙物簡直如魚得水。

        準備充足，挑戰(zhàn)猶在

　　盡管英偉達已經(jīng)與合作伙伴做了很多努力，但張建中要說的，是面向未來的汽車人工智能和無人駕駛，仍存在著很多挑戰(zhàn)。

　　“每個地方的訓練結(jié)果可能都不一樣，對于每個應用場景，識別精度也不一樣，特別是面向真正的汽車無人駕駛，精度是非常高的。所以一定要有足夠多的數(shù)據(jù)、足夠多的時間、甚至要在不同國家、不同地區(qū)訓練，否則任何誤判所造成的損失，將是巨大的。”張建中說。