Hace cinco años, en un concurso de blogs sobre “cuál será el desarrollo tecnológico más importante en los próximos 10 años que tendrá el mayor impacto en la reducción de los riesgos del cambio climático”, concluí que la respuesta era la robotaxis. Si la verdadera robotaxis, ampliamente disponible y desplegada en ciudades de todo el mundo, llega a buen término, la reducción potencial de las emisiones es inmensa. Esto es asumiendo que funcionan con energía eléctrica, pero eso parece más sensato por varias razones, especialmente a mediados de la década.
Naturalmente, muchos de nosotros pensamos que Tesla está bastante por delante en el desarrollo de hardware y firmware robotaxi de aplicación amplia y rentable. Sin embargo, ciertamente no es el único nombre en la ciudad, y también hay muchos que piensan que el enfoque de Tesla no puede conducir a una verdadera robotaxis. Otra empresa de tecnología que debe tener en la mesa de posibilidades es NVIDIA. Además de ser un gigante tecnológico en otros ámbitos, una de las ventajas que tiene NVIDIA es que proporciona hardware, y cada vez más servicios de software, para un grupo de fabricantes de automóviles. Además, a medida que la industria ha evolucionado, NVIDIA se ha preocupado más seriamente por proporcionar asociaciones tecnológicas sólidas e integradas con estos fabricantes de automóviles, no solo como proveedores, sino como un equipo que trabaja con los equipos de auto-conducción o de asistencia al conductor de los fabricantes de automóviles.
Con todo eso en mente, NVIDIA ha lanzado una serie de 6 noticias en los últimos dos meses relacionadas con la conducción autónoma. En este artículo, voy a analizar 3 de los que se relacionan con las soluciones NVIDIA DRIVE del gigante tecnológico. Vamos a ponernos al día y comprobarlos.
AutoX Robotaxis en servicio Ahora
Probablemente la historia más importante del lote es que AutoX, una startup de vehículos autónomos de China, ha lanzado su plataforma robotaxi de quinta generación y la plataforma utiliza NVIDIA DRIVE. Las “GPU de grado automotriz del sistema para alcanzar hasta 2200 billones de operaciones por segundo (TOPS) de rendimiento de cómputo de IA”.
AutoX robotaxi, cortesía de AutoX y NVIDIA.
Cubrimos el lanzamiento de los robotaxis AutoX en enero, cuando se lanzaron al público en Shenzhen, la quinta ciudad más grande de China (con una población de más de 12 millones). Es un testimonio sólido de NVIDIA que una empresa con robotaxis en la carretera se haya actualizado a la nueva plataforma NVIDIA DRIVE. “La seguridad es clave” dicho Jianxiong Xiao, fundador y director ejecutivo de AutoX. “Necesitamos un mayor rendimiento de procesamiento para operaciones robotaxi seguras y escalables. Con NVIDIA DRIVE, ahora tenemos energía para más redundancia en un factor de forma que es de grado automotriz y más compacto ”.
Aún más impresionante es que este servicio esté implementado en las calles altamente complejas y de alto tráfico de Shenzhen. NVIDIA señala: “La navegación segura por calles tan caóticas requiere sensores que puedan detectar obstáculos y otros usuarios de la carretera con los niveles más altos de precisión. El sistema Gen5 se basa en 28 sensores de cámara de grado automotriz que generan más de 200 millones de píxeles por cuadro en 360 grados alrededor del automóvil. (A modo de comparación, un solo cuadro de video de alta definición contiene aproximadamente 2 millones de píxeles). ”Alucinante. “Además de las cámaras, el sistema robotaxi incluye seis sensores lidar de alta resolución que producen 15 millones de puntos por segundo y un radar 4D envolvente”.
Ahora, los fanáticos de Tesla señalarán rápidamente que Tesla abandonó recientemente el radar porque básicamente se interpuso en el camino, y que Tesla está trabajando para resolver desafíos generales de inteligencia artificial. No obstante, no perdamos el hecho de que NVIDIA DRIVE se está utilizando en robotaxis que están en servicio en este momento en uno de los más grandes y más tráfico pesado ciudades de la Tierra.
“En el centro del sistema Gen5 hay dos GPU de arquitectura NVIDIA Ampere que entregan 900 TOPS cada una para una verdadera nivel 4 autónomo, plataforma de producción. Con este nivel sin precedentes de cómputo de IA en el núcleo, Gen5 tiene suficiente rendimiento para impulsar DNN autónomos ultracomplejos mientras mantiene el margen de cómputo para actualizaciones más avanzadas.
“Esta capacidad hace posible que los vehículos reaccionen a situaciones de alto tráfico, como docenas de motocicletas y scooters que se interponen o viajan en sentido contrario al mismo tiempo, en tiempo real y mejorando continuamente, aprendiendo a manejar nuevos escenarios a medida que avanzan. surgen “.
Vea, otros sistemas también pueden aprender.
AutoX recién está comenzando, con planes para implementar robotaxis en ciudades de todo el mundo y con grandes socios automotrices como Honda y Stellantis. Y NVIDIA también está comenzando.
NVIDIA adquiere DeepMap
Para mejorar aún más sus soluciones de mapeo para los sistemas de conducción autónomos antes mencionados, NVIDIA anunció en junio que estaba adquiriendo DeepMap. Claramente, hay una implicación de aprendizaje profundo en ese nombre: todo es IA todo el tiempo en estos días. El resumen destaca de eso anuncio: “Se esperaba que DeepMap ampliara los productos de mapeo de NVIDIA, escale las operaciones de mapas en todo el mundo y amplíe la experiencia de conducción autónoma de NVIDIA.“
“Un mapa DeepMap en San José, California, que muestra características altamente detalladas de la carretera y el entorno de la manzana circundante, incluida una capa semántica confiable de información con atributos clave como límites navegables, límites de carriles, cruces peatonales, señales de tráfico y señales de tráfico, líneas de rendimiento explícitas e implícitas y conectividad de carriles “. Imagen cortesía de DeepMap y NVIDIA.
“NVIDIA es una empresa asombrosa que cambia el mundo y comparte nuestra visión de acelerar la autonomía segura”, dijo James Wu, cofundador y director ejecutivo de DeepMap. “Unir fuerzas con NVIDIA permitirá que nuestra tecnología se amplíe más rápidamente y beneficie a más personas antes. Esperamos continuar nuestro viaje como parte del equipo de NVIDIA “. Los cofundadores de DeepMap, James Wu y Mark Wheeler, trabajaron anteriormente en Google, Apple y Baidu, por lo que volver a ser un gigante tecnológico debe sentirse un poco como volver a casa después de que DeepMap despegue y sea adquirido por NVIDIA.
¿Qué tiene de especial DeepMap? Bueno, no tenemos una idea de la codificación (y verla no me ayudaría mucho de todos modos), pero la clave parece ser la recopilación de datos de colaboración colectiva de una amplia flota de vehículos, que “Permite que DeepMap cree un mapa de alta definición que se actualiza continuamente a medida que se conduce el automóvil.”Naturalmente, la codificación también debe ser buena. Al integrarse en NVIDIA DRIVE, sin duda recopilará muchos más datos y se beneficiará de una implementación de rápido crecimiento.
La adquisición aún no se ha cerrado, pasando por todos los trámites y abogados necesarios, se espera que cierre este trimestre.
DiDi se hace público, también se beneficia de NVIDIA DRIVE
Robotaxis DiDi, cortesía de DiDi y NVIDIA.
La gigantesca empresa china de transporte compartido DiDi se hizo pública hace aproximadamente un mes, recaudando la enorme cantidad de 4.400 millones de dólares. No está nada mal, pero tenga en cuenta que DiDi tiene casi 500 millones de usuarios activos en 71 países y 10,000 ciudades. NVIDIA se tomó el momento para señalar que DiDi “es desarrollando su próxima plataforma robotaxi en NVIDIA DRIVE AGX Pegasus. “
La pregunta es, ¿quién no está usando UNIDAD NVIDIA?
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