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雷锋网新智驾按：在大多数行业专家看来，自动驾驶测试车不在路上跑上数十亿公里，所谓的安全部署完全是空谈。
不过，一万年太久，我们要只争朝夕。既然在路上累积测试里程没那么容易，各家公司干脆将目光转向了自动驾驶模拟器——这已经成为自动驾驶累积里程数的必要工具。
在今年召开的英伟达 GTC 大会上，英伟达又将这项工作向前推进了一大步。
英伟达旗下的 Drive Constellation 自动驾驶模拟云平台正式落地，而这个开放平台的第一个商业用户是丰田高级开发研究院（Toyota Research Institute-Advanced Development，TRI-AD） 。未来，丰田将把多款英伟达新产品整合进自家自动驾驶技术的训练和研发计划中。
“不久之后，自动驾驶汽车就将在多个行业迎来自己的好时光，任何会移动的东西都会自动驾驶化。”黄仁勋说。“要想大规模生产这些车辆就得在合作中打通系统的每一个环节，而我们与丰田研究所的合作就是业内最好的范例。”
其实在去年的 GTC 大会上，Drive Constellation 就已经初次崭露头角，但开放给客户使用还是第一次。也许几周前 Uber 开源自家自动驾驶可视化系统的举动也是刺激英伟达加快脚步的原因之一。
对英伟达来说，能得到丰田研究所这样重量级客户的青睐也算是实现了公司里程碑。
当然，这也是你情我愿的事，毕竟现在的英伟达已经不是多年前那个为游戏做显卡的小公司了，借助对自动驾驶行业的持续投入，它已经成了这个行业举足轻重的角色，为业内 70 多家公司提供算力和人工智能支持。
“模拟的好处在于，它积累的测试里程并非风平浪静的普通道路，我们能控制不同的情景，对测试车进行针对性训练。”英伟达汽车业务高级主管 Danny Shapiro 解释。“这样积累的每一英里才价值连城。无论是闪烁的强光、伸手不见五指的黑夜、风霜雨雪、路怒司机还是在路上乱闯的行人，模拟器总能让自动驾驶系统学到点什么。”
同时，由于它的去中心化特性，开发者能将自己的自动驾驶策略、车辆型号、传感器配置和各种交通情况整合进测试参数中去，按实际情况进行个性化测试。
Shapiro 指出，只要不断电，模拟机就能 24 小时模拟各种测试场景。假设车辆速度为每小时 60 英里，那么一天内 Drive Constellation 平台上 1000 台测试车就能累积 120 万英里的模拟测试里程。
作为已经年满 10 岁的自动驾驶先驱 Waymo 在自家的测试和验证中一直就非常仰仗模拟器。除了 1000 万英里的公路测试里程， Waymo 还累积了 70 亿英里的模拟测试里程。
英伟达的 Drive Constellation 平台由两台服务器进行支撑，因此能完成所谓的“硬件在环”测试。也就是说，一台服务器来模拟虚拟车辆的传感器输出，而另一台则负责运行英伟达的 Drive AGX 超级计算机，将模拟传感器采集的数据“碾碎并消化掉”，每 30 秒就完成一次数字反馈的闭环。
此外，平台能生成逼真的图片数据流以模拟各种测试环境及天气状况，它甚至还能让自动驾驶系统经受不同道路状况和地形的考验。
除了能让自动驾驶公司快速累积测试里程，模拟平台未来还有可能成为各家公司的省钱利器，毕竟养着一个有数百台测试车的车队在路上烧油可是相当烧钱的。
“模拟器对我们来说太重要了。”英伟达 CEO 黄仁勋在演讲中说道。“未来，我们完全可以用大量模拟系统替代庞大的测试车队。借助模拟平台强大的可编程性，我们能创造并再现那些在道路上难得一见的场景。”
“我们相信，用于软件验证和测试的大规模模拟工具对自动驾驶系统至关重要。”丰田高级开发研究院 CEO James Kuffner 博士说道。“我们的愿景是帮自动驾驶汽车将伤亡率降到零，同时带来更为顺畅的交通，让每个人都能享受出行，而丰田研究所与英伟达的技术合作是实现该预案经的重要途径。”
除了拉上丰田研究所，英伟达强大的辐射能力还变相“招安”了多家数字模拟公司。
举例来说，Cognata 今天就宣布，其路况设定及交通模型将与 Drive Constellation 打通，而 IPG Automotive 则表示它正与英伟达合作，欲基于后者的模拟解决方案共同打造高保真车辆、动力系统、悬挂和控制系统模型。此外，测试、认证、检验和训练服务提供商 TÜV SÜD 也加入 Drive Constellation， TÜV SÜD 正在利用该平台编制新的自动驾驶验证标准。
除了 Drive Constellation 平台的商业化落地，英伟达还在 GTC 上放出了多个与汽车紧密相关的大新闻。
就拿丰田高级开发研究院来说，它不但用上了 Drive Constellation 平台，还成为首个全面启用英伟达自动驾驶解决方案的公司。未来，从训练到模拟，再到车载计算机，英伟达的产品都是丰田高级开发研究院的首选。
除此之外，英伟达还有了对标 Mobileye RSS 标准（责任敏感安全，2017 年正式提出）的新模型——“安全力场”（Safety Force Field，简称 SFF ），它将协助自动驾驶汽车设定自己的驾驶策略，保证车辆始终待在安全区内，不会“作大死”将自己置于危险情况下。
不久之后，英伟达还会发布有关 SFF 的白皮书，英伟达表示非常欢迎其他厂商将该模型用在自家自动驾驶系统中去。
具体来说，SFF 会对传感器采集的数据、转向与刹车的因素执行逐帧物理计算。通过对横向及纵向控制的分析，系统就能决定怎样操作才更加安全。由于系统独立于自动驾驶控制堆栈，因此它能提供充足的冗余，保证偶尔出现的问题不会同时影响两套系统。
在两位老对手看来，自家的安全模型都能显著提升道路安全，他们还是赢得用户信任并为自动驾驶未来保驾护航的超级护卫舰。
对于“安全力场”，Shapiro 表示：“从本质上来说，它是个防御性的驾驶策略，能防止自动驾驶车辆发生碰撞事故。我们能在模拟器中对其进行验证，防止车辆遇见特殊情况时手忙脚乱。”
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