在一次重要的開幕會議上，英偉達的老闆黃仁勳概述了自動駕駛汽車的未來，並提出了一個令人難以置信的技術承諾：讓未來的汽車永遠不會出錯、刀槍不入。如何 ？透過魔法？幾乎 ！
數學力場
這項技術被稱為Nvidia 安全力場，同樣，它已整合到 Drive AV 軟體套件中。顯然，這裡沒有值得超級英雄的盾牌，而是一系列措施：
“專為自動駕駛汽車設計的強大的駕駛政策和演算法層，可保護車輛免受不可預測的交通風險”Nvidia 自動駕駛汽車項目負責人 Danny Shapiro 解釋道。
安全力場（SFF）功能實際上是利用自動駕駛汽車中嵌入的多個感測器產生的數據，首先預測可能的風險，然後採取必要的決策和行動來避免這些風險。丹尼夏皮羅認為，從原理上講，自動駕駛汽車是基於三個基本支柱：環境感知層、環境映射層，以及最後最重要的預測和控制層。
對於 SFF，最後一個因素特別考慮了煞車時的限製或間隙情況下方向盤劇烈移動的限制。這些標準顯然無害，但可以更好地識別可能的車輛行為問題。這是否意味著如果人工智慧「駕駛」卡車或小型城市汽車，控制裝置會有所不同？然而，正面的答案似乎是顯而易見的，當被問及這一點時，丹尼·夏皮羅更願意告訴我們，目前尚未就此方向發布任何公告。
將人類從方程式中剔除
不管怎樣，英偉達的方法讚揚了推理——人工智慧統計預測未來的能力。以至於她能夠從道路詞彙中刪除「事故」這個詞。這應該會讓唐納德·川普感到高興，據他稱山丘據報道，最近表示他對自動駕駛汽車完全缺乏信心。
“安全力場經過數學設計，配備它的自動駕駛汽車就像相互排斥的磁鐵一樣，可以避免危險情況，也不會導致危險情況，”Nvidia 自動駕駛軟體副總裁 David Nister 自信地闡述了這一點。
這個承諾是其他人做出的，例如高通，在 CES 期間，其汽車使用 C-V2X 協定和 5G 相互通訊以避免碰撞。但在這種情況下，英偉達的自動駕駛汽車更強大，因為它們單獨實現了相同的目標。
“通過消除人為錯誤，我們可以避免絕大多數碰撞並減少碰撞的影響””，大衛·尼斯特繼續說道。
模擬體驗
但在人類不再掌舵之前，英偉達將靠著兩大優勢。一方面是其演算法方法。 Nvidia 並沒有嘗試根據少量統計範例來預測複雜的現實場景，而是從數學驗證規則開始，以避免任何碰撞。
說到規則，SFF 將如何處理常見的道德問題？
「這些要求你在老太太還是孩子、公車還是自行車之間做出選擇的例子不是實際案例，不是現實案例。我們必須採取適當的工具來避免任何風險，而不是從不可能的情況中尋找線索”，他脫口而出回應。
用於檢查從感測器接收的資料精確度的工具，並根據經過驗證的實體模型考慮可能的反應。
因為SFF演算法已經在虛擬實境和駕駛模擬的火海中鍛造和驗證。透過在 GTC 2018 上推出的 Constellation 技術，Nvidia 繼續追求始終保持警惕的可靠演算法。透過模擬極其不同的情況，有時甚至太危險而無法在現實世界中重現，Nvidia 能夠驗證其程式的有效性。
此外，聖克拉拉公司剛在 GTC 2019 開幕大會上宣布，Constellation 可供有興趣的合作夥伴使用。豐田是全球最大的汽車製造商之一，也是最早嘗試將整個 Nvidia 汽車技術鏈整合到其生產中的公司之一。
因此，包括 Nvidia Safety Force Field 在內，任何有需要的人都可以存取其開源演算法。美麗的慷慨。英偉達對其工作成果充滿信心，也深知如果沒有高效能板載運算單元，其演算法就毫無意義…
