英伟达：全自动驾驶太难实现了，无人递送将先行一步

经过一系列的起伏，汽车行业对全自动驾驶的期待开始慢慢回落。除了埃隆·马斯克这样的奇人之外，几乎没有人提到跑步来实现全自动驾驶。然而，这并不意味着汽车制造商和供应商放弃了他们的梦想。那么，在“捷径”关闭后，你准备如何披荆斩棘，进军自动驾驶时代？英伟达汽车事业部高级总监丹尼·夏皮罗(Danny Shapiro)在接受《汽车新闻》采访时详细谈了自己的观点。问:在过去的几年里，为什么自动驾驶最初的大胆计划有了重大改变？夏皮罗:整个行业都意识到全自动驾驶并不像我们三四年前想的那么简单。这意味着我们需要更多的计算能力，更多的传感器和更成熟的软件。问:各种层出不穷的问题是否也让很多技术人员对自动驾驶望而却步？夏皮罗:事实上，现在的主要观点是:“我们仍然可以将自动驾驶技术的基础版本推向市场，但这不足以摆脱这个闭环中的人的元素。问:之后我们会看到什么样的产品？夏皮罗:现在的焦点是L2+。这个级别的系统已经很稳定了，不仅可以防止很多事故的发生，还可以在驾驶员睡着或者身体不适的时候救人一命。也就是说，虽然不是全自动驾驶，但是L2+还是可以在驾驶员出现失误的时候防止一些事故的发生。问:是否意味着2030年前我们无法实现全自动驾驶？夏皮罗:如果你说的是全自动驾驶的终极版，恐怕在2030年之前真的不可能。但是针对特殊情况的部署也不远了，技术进步的速度很快，比如有地理围栏或者固定线路的自动驾驶出租车或者通勤车。至于高速公路上的自动驾驶和点对点的货物运输，我认为后者会占主导地位。问:能否给出更详细的解释？夏皮罗:我说的是各种形式的无人送货。英伟达参与了几乎所有类型的实验项目:卡车、乘用车、班车，这些项目都在突飞猛进。未来，人们会意识到全自动载人驾驶太难实现，所以我们不得不投入更多的精力在无人送货上。问:自动驾驶汽车并非“无懈可击”。去年发生了一起致命事故，其他小磕碰也经常发生。这些事故是不是一种无形的压力，让你在安全上投入更多的精力？夏皮罗:我们从未在安全问题上松懈。在我看来，英伟达和整个行业一开始都低估了自动驾驶的复杂性。毕竟，这是一项史无前例的事业。我们一直在寻找解决这些挑战的方法，但是在寻找的过程中，我们发现很多挑战比我们想象的要困难得多。问:英伟达做了什么来弥补这些差距？夏皮罗:现实告诉我们，应该在车上安装更多的高清传感器。同时，安全也需要传感器、算法和系统的多样性和冗余性。此外，自动驾驶对计算能力的要求更高，因为我们需要同时运行多个算法，有时甚至需要十几个神经网络同时处理和分析数据。比如第一个神经网络要负责处理道路标线，第二个要照顾行人，第三个要识别路标，第四个要注意周围的车辆。简而言之，自动驾驶软件的复杂程度是前所未有的，而且还在不断增长。问:打造安全可靠的自动驾驶汽车是英伟达面临的最大挑战吗？夏皮罗:不合适。要知道，英伟达还是想彻底解决癌症问题的。哪个比自动驾驶难？我们不知道，而且不管哪一个做得好，都可以挽救很多生命。当然这也是NVIDIA参与进来的原因。与其他公司合作解决世界上尚未解决的问题是我们的使命。对于自动驾驶来说，AI计算是它的“基本功”，但实时解决各种麻烦，尤其是分析预测人类行为，太难了。问:英伟达正在采取什么措施来帮助解决这些不可预测性？夏皮罗:如果人类不再是直接的道路参与者(即不参与决策)，那么自动驾驶将会更容易实现。所以我认为，那些可以抹去人类随机性的地方，首先会迎来一个部署……无人驾驶，如一些特殊道路、固定路线和地理围栏区域。当然，未来可能会在一些城市出现载人车辆禁行区，或者出台载人车辆与无人车辆分离的政策。总之，有很多方法可以简化问题，但自动驾驶汽车仍然是世界上最复杂的问题。问:从自动驾驶事故中，你还学到了什么？夏皮罗:在我看来，这些事故在新闻媒体眼里都是好故事。这些事故能把读者引向人机的较量。你想想，有人开车上路，每年死多少人？世界不是照常运转吗？为什么人们不关心普通的交通事故，却非要抓着自动驾驶汽车不放？问:英伟达做了什么来克服“对未知的恐惧”？夏皮罗:认知和教育非常重要，这也是我们加入PAVE联盟(推广先进汽车技术和自动驾驶汽车)的原因。这个在美国创立的合作项目，吸收了奔驰、英伟达等一系列公司，在今年年初的CES上才初步成型。自动驾驶汽车的教育很重要，因为现在大部分人连有人驾驶的汽车都不了解，对未来自动驾驶汽车的能力更加迷茫。大多数人都没有体验过自动驾驶汽车。他们一听到AI，甚至把它当成了终结者。这就是所谓的“对未知的恐惧”。不过我还是相信，只要大家能体验到，就会立刻改变对自动驾驶汽车的看法。问:英伟达在自动驾驶路测中还发现了哪些解决方案限制？夏皮罗:在道路测试中，英伟达仍然为车辆配备了安全驾驶员和安全工程师。如果车辆状况不佳，他们必须及时接管方向盘。其实这样有利也有弊，因为他们总是过早介入。毕竟没有人愿意冒险。所以这样的测试是不够“纯粹”的，你无法触及系统的极限。问:有其他选择吗？夏皮罗:我们在这里也可以转向“模拟”，英伟达是“模拟”技术的重度使用者。Nvidia一直在与其他制造商合作开发Drive Constellation系统，包括软件和硬件测试。在“模拟”的帮助下，我们可以创造各种危险的情况，在云端测试这样的场景不会伤害到人。另外，我们真的可以确定自动驾驶汽车在这样的情况下能否胜任。如果没有，从源头上找出问题所在，及时纠正。借助“仿真”技术，我们还可以在车辆上路前完成检测算法、路径规划、定位等测试，从而构建完整的堆栈，这一点非常重要。经过一系列的起伏，汽车行业对全自动驾驶的期待开始慢慢回落。除了埃隆·马斯克这样的奇人之外，几乎没有人提到跑步来实现全自动驾驶。然而，这并不意味着汽车制造商和供应商放弃了他们的梦想。那么，在“捷径”关闭后，你准备如何披荆斩棘，进军自动驾驶时代？英伟达汽车事业部高级总监丹尼·夏皮罗(Danny Shapiro)在接受《汽车新闻》采访时详细谈了自己的观点。问:在过去的几年里，为什么自动驾驶最初的大胆计划有了重大改变？夏皮罗:整个行业都意识到全自动驾驶并不像我们三四年前想的那么简单。这意味着我们需要更多的计算能力，更多的传感器和更成熟的软件。问:各种层出不穷的问题是否也让很多技术人员对自动驾驶望而却步？夏皮罗:事实上，现在的主要观点是:“我们仍然可以将自动驾驶技术的基础版本推向市场，但这不足以摆脱这个闭环中的人的元素。问:之后我们会看到什么样的产品？夏皮罗:现在的焦点是L2+。这个级别的系统已经很稳定了，不仅可以防止很多事故的发生，还可以在驾驶员睡着或者身体不适的时候救人一命。也就是说，虽然不是全自动驾驶，但是L2+还是可以在驾驶员出现失误的时候防止一些事故的发生。问:是否意味着2030年前我们无法实现全自动驾驶？夏皮罗:如果你说的是全自动驾驶的终极版，恐怕在2030年之前真的不可能。但是，针对特殊情况的部署并不遥远，技术进步的速度是v……y快，比如有地理围栏或者固定线路的自动驾驶出租车或者通勤车。至于高速公路上的自动驾驶和点对点的货物运输，我认为后者会占主导地位。问:能否给出更详细的解释？夏皮罗:我说的是各种形式的无人送货。英伟达参与了几乎所有类型的实验项目:卡车、乘用车、班车，这些项目都在突飞猛进。未来，人们会意识到全自动载人驾驶太难实现，所以我们不得不投入更多的精力在无人送货上。问:自动驾驶汽车并非“无懈可击”。去年发生了一起致命事故，其他小磕碰也经常发生。这些事故是不是一种无形的压力，让你在安全上投入更多的精力？夏皮罗:我们从未在安全问题上松懈。在我看来，英伟达和整个行业一开始都低估了自动驾驶的复杂性。毕竟，这是一项史无前例的事业。我们一直在寻找解决这些挑战的方法，但是在寻找的过程中，我们发现很多挑战比我们想象的要困难得多。问:英伟达做了什么来弥补这些差距？夏皮罗:现实告诉我们，应该在车上安装更多的高清传感器。同时，安全也需要传感器、算法和系统的多样性和冗余性。此外，自动驾驶对计算能力的要求更高，因为我们需要同时运行多个算法，有时甚至需要十几个神经网络同时处理和分析数据。比如第一个神经网络要负责处理道路标线，第二个要照顾行人，第三个要识别路标，第四个要注意周围的车辆。简而言之，自动驾驶软件的复杂程度是前所未有的，而且还在不断增长。问:打造安全可靠的自动驾驶汽车是英伟达面临的最大挑战吗？夏皮罗:不合适。要知道，英伟达还是想彻底解决癌症问题的。哪个比自动驾驶难？我们不知道，而且不管哪一个做得好，都可以挽救很多生命。当然这也是NVIDIA参与进来的原因。与其他公司合作解决世界上尚未解决的问题是我们的使命。对于自动驾驶来说，AI计算是它的“基本功”，但实时解决各种麻烦，尤其是分析预测人类行为，太难了。问:英伟达正在采取什么措施来帮助解决这些不可预测性？夏皮罗:如果人类不再是直接的道路参与者(即不参与决策)，那么自动驾驶将会更容易实现。所以我认为，那些可以抹去人类随机性的地方，首先会迎来自动驾驶的部署，比如一些特殊道路、固定路线、地理围栏区域。当然，未来可能会在一些城市出现载人车辆禁行区，或者出台载人车辆与无人车辆分离的政策。总之，有很多方法可以简化问题，但自动驾驶汽车仍然是世界上最复杂的问题。问:从自动驾驶事故中，你还学到了什么？夏皮罗:在我看来，这些事故在新闻媒体眼里都是好故事。这些事故能把读者引向人机的较量。你想想，有人开车上路，每年死多少人？世界不是照常运转吗？为什么人们不关心普通的交通事故，却非要抓着自动驾驶汽车不放？问:英伟达做了什么来克服“对未知的恐惧”？夏皮罗:认知和教育非常重要，这也是我们加入PAVE联盟(推广先进汽车技术和自动驾驶汽车)的原因。这个在美国创立的合作项目，吸收了奔驰、英伟达等一系列公司，在今年年初的CES上才初步成型。自动驾驶汽车的教育很重要，因为现在大部分人连有人驾驶的汽车都不了解，对未来自动驾驶汽车的能力更加迷茫。大多数人都没有体验过自动驾驶汽车。他们一听到AI，甚至把它当成了终结者。这就是所谓的“对未知的恐惧”。不过我还是相信，只要大家能体验到，就会立刻改变对自动驾驶汽车的看法。问:英伟达在自动驾驶路测中还发现了哪些解决方案限制？夏皮罗:在路试中，英伟达仍然为车辆配备了安全驱动程序……和安全工程师。如果车辆状况不佳，他们必须及时接管方向盘。其实这样有利也有弊，因为他们总是过早介入。毕竟没有人愿意冒险。所以这样的测试是不够“纯粹”的，你无法触及系统的极限。问:有其他选择吗？夏皮罗:我们在这里也可以转向“模拟”，英伟达是“模拟”技术的重度使用者。Nvidia一直在与其他制造商合作开发Drive Constellation系统，包括软件和硬件测试。在“模拟”的帮助下，我们可以创造各种危险的情况，在云端测试这样的场景不会伤害到人。另外，我们真的可以确定自动驾驶汽车在这样的情况下能否胜任。如果没有，从源头上找出问题所在，及时纠正。借助“仿真”技术，我们还可以在车辆上路前完成检测算法、路径规划、定位等测试，从而构建完整的堆栈，这一点非常重要。

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