本文由 「 AI前线」原创，原文链接： 左牵Uber右联大众，黄教主带领320家车企一统自动驾驶江湖
译者｜Vincent，Debra
编辑｜Emily
AI 前线导读：”美国时间 1 月 7 日晚 8：00，CES 2018 在美国拉斯维加斯召开。作为近几年迅速成长为消费电子领域巨人的英伟达一开场就抢足了风头。和以往每场与英伟达有关的发布会一样，黄仁勋依旧穿着那一身标志性的黑色皮夹克。”
再发新品，黄教主放出重磅“核弹”
既然是开场，那就一定要抢个头彩。被网友称作“核弹厂厂长”的黄仁勋一定不会放过这个大秀肌肉的机会。
首先黄教主宣布英伟达发布世界首个自动机器处理器英伟达 Drive Xavier，一款为无人车准备的 AI 超级计算芯片，也是有史以来最复杂、最大的 SoC。
Drive Xavier 的面积达到 350mm²，内有 90 亿个晶体管，支持每秒 30 万亿次运算，功率只有 30W，能效和上一代架构相比高了 15 倍。英伟达为了研发 DRIVE Xavier，投入了 2000 个工程师，历时四年，研发费用高达 20 亿美元。
Xavier 包括一个定制的 8 核 CPU、一个新的 512 核 Volta GPU、一个新的深度学习加速器、一个全新的计算机视觉加速器以及一个全新的 8K HDR 视频处理器。
黄仁勋在演讲中同时提到了有关百度和中国市场的消息，他表示中国是全球巨大的市场，所有的系统都需要本地化，适合中国。据说，百度的每辆自动驾驶汽车都搭载了 Drive Xavier。
除了 Drive Xavier，黄教主还发布了两款自动驾驶平台：
DRIVE IX ，一款智能体验软件开发套件，能够借助车身内外的传感器，为驾驶员和乘客提供 AI 辅助功能；
英伟达 Drive AR 平台，DRIVE AR 属于英伟达开发的自动驾驶应用。它能够将环绕摄像头、雷达和激光雷达等传感器融合的数据进行梳理，首先完成对外部世界的感知；之后多种深度学习和计算机视觉算法将为 L4 和 L5 级自动驾驶技术提供所需的多样性和冗余性，完成定位和路径规划。
此外，黄仁勋在演讲中宣布了一个重要的合作项目：与 Uber 联手，共同研发自动驾驶 Uber，同时发布了一款名为：Drive Pegasus 的 AI 计算平台，据介绍，一个 Pegasus 包含两块 Xavier 和两个英伟达新 GPU，运算能力达到每秒 320 万亿次。一两块 Pegasus，就可以提供 L5 全自动驾驶汽车所需的运算量，完全能够支撑一台自动出租车顺利运行。
据了解，在今年的 CES 上，Uber 已开始在其首批沃尔沃 XC90 SUV 测试车队中采用英伟达 GPU 计算技术，目前正采用高性能英伟达处理器在其自动驾驶网约车和自动驾驶货车中运行深度神经网络。 除了 Uber，目前已有 25 家公司在借助英伟达的技术来开发全自动驾驶汽车。
黄仁勋还宣布了英伟达安全架构 Drive Functional Safety Architecture，整合了软件、算法、系统设计等技术，全方位提升自动驾驶汽车的安全系数。
黄仁勋演讲要点回顾（非演讲全文）
8:30 —— 发布世界上最复杂的处理器——Volta，集成 210 亿个晶体管。世界上最简洁的超级计算机，性能达到 125 teraflop，在 250 安培电压上运行。世界上最小巧的超级计算机，它具有 125 teraflops 的性能，一个 v100 的盒子性能达到千万亿次级，在世界上最快的超级计算机 Top500 中名列前茅。
8:42 —— 展示深度学习平台，以及公司在以下方面的研究：
- 使用 AI 预测光线追踪，以预测图片中的颜色
- 使用 AI 创建音频驱动的面部动画
- 使用基于人工智能的生成对抗网络（GAN）来合成人类的图像，以生成虚拟现实图像
用 AI 来写音乐。为了庆祝最新的《星球大战》电影，我们与迪斯尼合作创建了一个以星球大战为主题的 GPU，为了纪念，我们用 AI 写了 John Williams 的音乐。
8:50 —— AI 将会变革驾驶领域，事实上驾驶领域确实需要一场变革。
每年有 8200 万起车祸，受害者 130 万，救治费用超过 5000 亿美元。AV（automous vehicles）可能是未来 100 年内汽车行业最大的变革。
未来，地球上的人口将会增加数十亿人，这意味着交通量将增加 3 倍，会造成缺少停车位等等社会问题。
AV 将彻底改变现在的交通方式。在美国，运送 105 亿吨和价值 750 亿美元的货物需要 350 万名卡车司机工作 11 个和 10 个小时来完成。这意味着，仅美国就有 5 万辆卡车司机的短口。
要解决 AV 问题，需要从下到上解决问题。我们创造了游戏机、超级计算机、个人电脑，然而建立一个自动驾驶的超级计算机与之不同，这是一个巨大的挑战，因为它永远不可以出错，而且需要极端复杂。
所以，今天，我们宣布全球首款自动化机器处理器——DRIVE Xavier，将与本季度面向市场用户。它是迄今为止芯片上最复杂的系统，也是最大的 SoC，花费了 8000 工程年，集成 9000 个晶体管，研发费用达 20 亿美元。
8:56 —— 如何构建一个当检测出错误发生时依然可以表现良好的计算机？这一问题黄仁勋说道可以通过冗余和多样性来解决。
DRIVE Xavier 有 8 个核心的 CPU，一个具有 512 个 CUDA 核和 20 个 tensor 核的 Volta GPU，像素为 1.5 千兆（而相机可能有 30-40 兆像素）。
黄仁勋展示了一个上一代的 DRIVE PX 2，它有四个芯片，每秒产生 24 浮点运算（teraflops），速度达到最快，耗费 300 瓦的功率。
下一代 Xavier 耗用 30 瓦功率完成 30 teraflops 的运算，可以为下一代车辆提供动力。
他指出，虽然开发者已经开始使用 DRIVE Px2，但每个人都可以在 Xavier 上进行开发。
9:00 —— 展示 DRIVE Xavier 运行整个自动驾驶 DriveWorks 和 DRIVE stack。
9:06 —— 宣布百度和德国 ZF 在中国的的自动驾驶车辆将采用 DRIVE Xavier 。考虑到中国是全球最大的市场，所有的汽车都需要适应中国市场的需求。
9:06 —— 接下来展示的是 NVIDIA DRIVE Pegasus。这款为机器出租车而设计的产品仅适用 400 瓦特既可以完成最多 320 次 AI 推理。
黄仁勋展示了这个包含两个 Xavier 和两个 GPU 的 Pegasus，只需要两个这样的东西就可以驱动一辆无人驾驶车辆，一个主板就可以代替一台超级计算机。
很高兴我宣布将和 Aurora、Uber 合作，并与后者合作开发无人驾驶出租车。
9:19 —— 安全性至关重要。那么我们如何解决错误发生的几率呢？
整个系统的复杂性前所未有。
这需要一个全盘的计划。我们的目标是达到最高级别的安全性——ISO26262 ASIL 安全级别。SoC 具有追踪的能力，可以追踪错误的源头。
为做到这一点，我们和黑莓 QNX 和 TTTech 合作，在它们的软件中应用我们的产品。
由于在现实中完成测试不太现实，我们在虚拟环境中建模完成了测试。
通过 NVIDIA AutoSim，我们完成了数十亿公里的测试。在 DGX 超级计算机和英伟达模拟器上，Mark 展示了当司机操作不当向另一辆汽车靠近时等危险场景时的操作。
9:28 —— 接下来，它为我们演示了预先录制的视频，系统捕捉不同的场景，当出现新的软件堆栈时就可以运行。
功能安全是我们致力于研究的最重要的事情之一。我们所有的软件栈都将通过 ISO 认证，并且在努力成为第一个通过 ISO 认证的神经网络。
我们想把整辆车变成一台自动化的机器，把整辆车变成人工智能。它周围有传感器。所以车内需要 AI，因为云是没有上下文意识的。
未来，所有的车辆都将是自动驾驶车辆，每年约有 1 亿辆自主驾驶汽车，数百万辆机器人出租车，数十万辆卡车被生产出来。最重要的是，人工智能将决定驾驶体验。
我们已经为开发者创建了一个 SDK 和一个平台，能够进行环绕感知、语音识别和合成、自然语言处理、眼球跟踪、头部位置跟踪和手势识别。
你可以告诉它打开窗口，它会知道是打开哪个窗口。
如果拥有所有这些能力，通过我的位置，我就可以跟踪自己目前的位置以及将要去哪里。我们可以在未来将汽车推向更高的层次。
今天，我们宣布了一个名为 NVIDIA DRIVE AR 的新平台。这是一个专注于增强现实的软件堆栈，可以突出显示它看到的图形。
9:31 —— 我们要给你看一些很酷的东西。 英伟达公司的工程师 Justin 将为我们演示虚拟现实环境。
全息屏幕展示出 Justin 和价值 14 亿美元的超级计算机拉法拉利，进行完全基于增强现实的测试。
将来，当你向下看时会得到自驾车的直接反馈，系统可以识别重要物体，保障安全驾驶。
所有的这些基本技术都可以通过我们的新 SDK 来实现。
9:44 —— 我想说的是，这辆车不太可能把 AI 带到世界其他地方，更有可能带给 100 人。我们想要做的是彻底改变人们开车的方式、货物的移动方式，以及我们如何与汽车互动。
没有其他的公司能和大众相比，改变我们对汽车的认知。
我们正与全球最大的汽车公司 VW 合作，将 AI 注入未来的格局中。
随后，大众汽车首席执行官赫伯特·迪斯博士（Dr. Herbert Diess）上台演讲。穿着黑色皮夹克的 Jansen 和身着蓝色西装外套和深蓝色裤子的 Herbert 拥抱之后，黄仁勋回忆起他们第一次会面的场景，那时当他向后者展示了图像识别 AI 时，Herbert 要求英伟达的深度神经网络识别一种腊肠狗，而结果却失败了。
“会议就这样结束了。”黄仁勋笑着说。
英伟达从那以后取得了很大的进步。
Diess 博士说道，我认为汽车会变得比现在更加重要，甚至更令人兴奋、更性感。但也充斥着污染、事故等负面新闻。未来，汽车将更实惠、更安全、更环保。
Diess 博士对机器人汽车将取代私家车的想法出怀疑态度，因为每个人都想拥有自己的空间，“这就是为什么我认为个人汽车将有一个光明的未来。“
黄仁勋说道，过去设计汽车的方式非常复杂，汽车很笨重，安全性很重要。但现在，汽车正在向着没有内燃的电气化、AI 和连接性的方向发展，不断更新。这三个要素从根本上改变了你所做的一切。
对于黄仁勋未来的汽车将会通过什么方式改变这一问题，Diess 博士说道，它们仍然需要安全性，但同时需要更多技术。
黄仁勋说，将来我们会形成一个三角形的合作状态，在开发和之后的流程中进行更多合作。其中一个挑战是如何将 AI 技术应用到数百万辆汽车上。
在全息屏幕上，黄仁勋向人们展示了一款复古的绿色小型公共汽车，之后是他们推出的新电动车型大众 ID.Buzz，同样也是绿色的。
有人希望让中小型客车重回生机，黄仁勋表示，英伟达已经在 VR 环境中完成了这一目标。
扩大合作，抢占市场，黄教主一统自动驾驶江湖？
CES 这才刚刚开始，黄教主就把风头都抢了去，不得不让人感叹这家“核弹厂”的实力。相信细心的读者会发现：黄教主近两年在自动驾驶领域的布局速度有些疯狂，几乎平均不到 3 个月就有针对自动驾驶的新品发布，黄教主这是要一统自动驾驶江湖？
回想英伟达建立之初，仅仅是一家以设计图形处理器为主的半导体公司。二十几年之后，英伟达已经成为了智能芯片领域的领跑者之一，尤其在自动驾驶领域，凭借着强大的运算能力，英伟达的芯片和自动驾驶解决方案更是占据了这一领域的“半壁江山”。
黄仁勋在本次 CES 大会上介绍，与英伟达在自动驾驶领域达成合作的企业已有 320 多家，比去年的两百多家加又增加了一百多，其中不乏特斯拉这样的知名汽车大厂。 而今天，英伟达和 Uber 的合作更是让其在一统自动驾驶江湖的路上向前迈进了一大步。
众所周知，Uber 在近年来积极布局自动驾驶技术，投入了巨大的财力和人力进行自动驾驶出租车的研究，自 2015 年以来，Uber 在全美部署了数十项自驾（L3-L4 级）试验。据了解，Uber 的自动驾驶车辆已经驶过了 200 多万英里，超过了 5 万车次。在前不久，Uber 还因技术泄密事件和竞争对手 Waymo 对簿公堂，其自动驾驶计划也因此放缓。
随着与英伟达合作的加深，相信 Uber 在自动驾驶领域的研究速度会重新提升起来。英伟达可以为 Uber 这样的企业提供技术土壤，而 Uber 等企业可以为英伟达带来 庞大的数据支撑，相信多方通力合作，自动驾驶技术一定能够有一个飞跃式的发展。回头看看国内，以百度为首的国内自动驾驶企业也都从各个不同的角度获得了英伟达的帮助或达成了合作，英伟达和百度的合作甚至在积极地为中国自动驾驶“开特权”。除了科技企业，英伟达在 CES 上也宣布了和大众汽车合作的消息，全球第一大汽车制造商已被英伟达拿下，强强联合之下，怕是要横扫全球的自动驾驶企业了。
黄仁勋曾经说过：“全自动无人车四年之内即可上路。”看看英伟达这几年在自动驾驶领域的布局，黄教主的承诺应该是离实现不远了，英伟达统领下的自动驾驶江湖是个什么模样？还真让人有些期待呢。
一家放核弹，一家打补丁，英特尔真的不着急吗？
英伟达这边的“核弹”接连不断，再看看同样是芯片巨人的英特尔的近况，真让人有些唏嘘。在网络上，对英伟达和英特尔大家都各自有一个戏称：核弹厂和牙膏厂。
据了解，这两个外号的由来也跟二者在芯片领域发布新品的速度以及质量有关。从速度上看，英伟达平均每三到五个月就会发布新品，反观英特尔，最近一次新品发布还是去年九月的 Nervana；从质量上看，英伟达每次发布的新品都是算力提升 N 倍的“核弹级”产品，而英特尔的新品似乎总给人有些“不疼不痒”和“意犹未尽”的感觉，不如英伟达每次“地表最强”、“目前最快”等等形容词来的痛快。
而几天前发生的一件事更是让人对英特尔心疼不已：CPU 曝出的一个名为“旁路分析利用”的严重 bug 让英特尔陷入了不利境地，而之后的公关行为中的疑似“甩锅”的行为则更是让网友恼怒。当年的芯片巨人如今却要忙着满地打补丁，这让人不禁想问：英特尔这几年是怎么了？
英特尔是世界上最大的半导体公司，在 1990 年代时，英特尔做了相当大的投资在新的微处理器设计上与培养快速崛起的 PC 工业。在这段期间英特尔成为 PC 微处理器的供应领导者，而且市场定位具有相当大的攻势与有时令人争议的营销策略，就像是微软公司一样支配着 PC 工业的发展方向。而 Millward Brown Optimor 发表的 2007 年在世界上最强大的品牌排名显示出英特尔的品牌价值由第 15 名掉落了 10 个名次到第 25 名。而主要竞争对手有 AMD、英伟达及三星。
尤其在近几年人工智能崛起的浪潮中，英特尔虽然也推出了深度学习框架 BigDL、智能芯片 Nervana 等人工智能产品，但是纵观英特尔的整个态度，似乎有些不冷不热，总感觉不太着急似的。
2017 年 3 月 13 日英特尔以 153 亿美元收购以色列自驾技术公司 Mobileye，就在所有人都认为英特尔终于要开始布局自动驾驶的时候，英特尔却沉默了，从被收购以来，Mobileye 也鲜有新产品发出，有种被英特尔这种不紧不慢的性格传染了的感觉。此时的英伟达正在疯狂占领市场，扩大自己的合作圈子，仅 2017 年就拿下了将近 300 个自动驾驶合作伙伴，如今，英伟达又拿下了全球第一大汽车制造商：大众汽车，单看自动驾驶领域，英特尔和英伟达的距离好像越来越远了。
更多干货内容，可关注AI前线，ID：ai-front，后台回复「AI」、「TF」、「大数据」可获得《AI前线》系列PDF迷你书和技能图谱。