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雷锋网按：本周三（5 月 10 日），英伟达又获得一位超重量级合作伙伴加盟。
在这一次的 GTC 大会上，英伟达宣布，未来丰田将使用 Drive PX AI 自动驾驶平台。
林利集团资深分析师 Mike Demler 认为，丰田倒向英伟达这一举动对自动驾驶行业的走向影响巨大。在英伟达与英特尔-Mobileye 旷日持久的“战争”中，GPU 巨头现在势头更猛。
IHS Automotive 信息娱乐和 ADAS 部门首席研究员 Egil Juliussen 表示，丰田已经成了英伟达 Drive PX 平台吸纳的第四个汽车厂，另外三家厂商分别是奥迪、戴姆勒和大众集团。其中，大众集团和丰田汽车过去一直稳居世界汽车销量前两名（不过今年第一季度被雷诺-日产联盟超越）。
除了四大汽车厂商外，英伟达的合作名单上还有沃尔沃、特斯拉和蔚来汽车。此外，像博世和采埃孚这样的一级供应商也已经搭上了英伟达的大船。
因此，Juliussen 相信这样实力强大的阵容将帮助英伟达吸引更多的汽车合作伙伴。
当然，如今在 Level 4 和 Level 5 级别的自动驾驶汽车开发上，业界还处于起步阶段。现在就判定哪个平台将成为最后的胜利者还为时尚早。
Juliussen 就认为在这场“马拉松”中，可能还会半路杀出其他黑马。不过，从现在的情况来看，英伟达确实处在领跑的位置。
一年前，丰田研究所 CEO Gill Pratt 曾在 GTC 大会上做了主题演讲，在演讲中 Pratt 强调了模拟在自动驾驶中的关键作用，他表示借助英伟达的 Drive PX 平台和新开发的模拟程序，丰田研究所的研究人员正试图解决数万亿英里才会出现一次的极端情况（Corner case）。
Pratt 认为，如果不通过模拟来增强对大量测试数据的学习效果，业界很难找到这类极端情况的解决方案。
一年之后，也就是今年的 5 月 10 日，英伟达在 GTC 上宣布：“丰田和英伟达的工程师团队已经在公司的 AI 平台上开发了极其复杂的软件。”两家公司的目标是“全面增强丰田汽车处理传感器采集的海量数据的能力，同时帮助车辆处理广泛的自动驾驶情况。”
VSI（Vision Systems Intelligence）公司创始人 Phil Magney 表示，英伟达合作伙伴名单上的公司中，有些还在做测试项目，但有些已经敲定了量产计划。“丰田就是已经板上钉钉的公司，它和英伟达签了量产协议。”
同时，Magney 补充称：“在我看来，丰田眼中的安全和自动化同样重要。”
Magney 认为，丰田利用 AI 来提升车辆安全的想法非常精明，因为“AI 可以推断出潜在的危险场景。”他解释。“汽车就像有了眼睛和大脑，可以时刻准备从无数的场景和极端情况中嗅探出危险的气息。”
“未来几十年里，安全性依然是汽车的重要卖点之一（在自动驾驶汽车全面霸占道路前），因此车辆将加入大量自动化功能和辅助驾驶技术，以便大幅提升安全性。”他说。
不想被英伟达压过风头的英特尔本周三（5 月 10 日）也发布了一份声明，英特尔副总裁兼自动驾驶部门主管 Katy Winter 重申了英特尔作为一家数据公司的决心。
“英特尔是市场上唯一一家能帮汽车厂商和一级供应商解决数据处理问题的公司，我们有一套完整的解决方案。英特尔的解决方案不但能处理车辆采集的异构数据，还能解决网络和云端的数据问题。”Winter 说道。
面对英伟达咄咄逼人的气势，一直对自家自动驾驶体系守口如瓶的英特尔也沉不住气了。Winter 表示：“我们的 CPU，FPGA，AI 平台和软件解决方案已经可以解决合作伙伴们的特殊需求了。”
眼下，进入英特尔合作伙伴名单的公司包括 Mobileye、百度、宝马和德尔福。同时，Winter 表示还有许多她暂时不能提及的合作伙伴。“如果你们仔细观察目前奔驰在路上的自动驾驶测试车，就会发现它们中很多都是‘Intel Inside’。”她说。
在被问到为何更多厂商选择英伟达时，许多业内分析师指出，汽车厂商和开发者被英特尔收购 Mobileye 吓到了，他们不喜欢英特尔这样的闭环自动驾驶生态。
林利集团的 Demler 表示：“汽车厂商和一级供应商纷纷选择 Drive PX 平台，是因为它能提供更好的研发平台，这是 Mobileye 的封闭系统无法提供的。”
由于英特尔对 Mobileye 的收购几个月后才能完成，因此 Demler 认为“这段时间里，市场上根本没有像英伟达这样能提供完整平台的公司。同时，未来英特尔是否会开发自家平台来与对手竞争也是未知数。”
*英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 2017 做主题演讲
在谈到英特尔、Mobileye 与宝马合作开发的平台时，Magney 认为两者路径类似，但体系却有所不同。
Magney 表示：“在处理器公司的主导下，大家都在追逐自动驾驶堆栈。同时，与往常的节点式发展不同，大型芯片公司都在试图建立包括软硬件和开发工具在内的生态系统。它们都推出了自家的平台，即一套完整的解决方案。”
Magney 认为，“英伟达能走在业界前列，获得更多厂商支持，是因为它能尽快让 AI 大众化。”
虽然深度学习和 AI 受到整个科技界热捧，但对于自动驾驶来说，它并非万能良药。因为科学家们无法解释深度学习的工作原理，这样一来安全测试工程师们就无法验证自动驾驶车辆的安全性。据雷锋网了解，目前业内已经有部分人质疑 AI 在自动驾驶汽车上的应用了。
Magney 注意到，英伟达对这个问题有自己的理解。英伟达认为，虽然我们无法精确指出推理模型行为的来源，但通过对各个层级的检查，我们就能找到激活神经网络的因素。同时，我们降低推理模型的权重并通过模拟来检验测试成果。
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