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NVIDIA 自动驾驶技术见解

news 来源：原创 2025/7/17 1:25:41

前言

参与 NVIDIA自动驾驶开发者实验室活动，以及解读了 NVIDIA 安全报告自动驾驶白皮书，本文是我的一些思考和见解。自动驾驶技术的目标是为了改善道理安全、减少交通堵塞，重塑更安全、高效、包容的交通生态。在这一领域，NVIDIA 凭借其在 AI 与加速计算的深厚积累，构建了从芯片到软件、从仿真到落地的全栈技术体系，成为全球车企和开发者的核心合作伙伴。可概括为三点：

端到端 AI 驱动：通过统一模型覆盖感知、规划到控制的完整驾驶流程，减少传统模块化设计的复杂性与延迟。
物理精准仿真：借助 Omniverse 平台生成极端场景的合成数据，覆盖暴雨、夜间、复杂交通等高风险场景，降低实车测试风险。
冗余安全架构：基于 DRIVE AGX Orin/Thor 芯片的硬件冗余设计，结合 ISO 26262/21448 等国际安全标准，实现系统级故障容错。

安全性上，NVIDIA 的自动驾驶技术以“零事故”为愿景，通过四大安全支柱构建防护闭环，从数据标注到道路测试的全链路均以安全为第一优先级。

见解

1. 安全模型：从仿真到落地的三重验证

NVIDIA 提出“AI 训练-仿真-车载部署”的铁人三项开发模型，确保自动驾驶系统在虚拟与现实中均表现可靠：

AI 训练：依托 DGX 超算集群，在 PB 级多样化数据上训练深度神经网络（DNN），覆盖全球不同地区的道路场景。
仿真验证：通过 Omniverse 平台生成高保真虚拟环境，模拟极端天气、传感器失效等罕见场景，验证算法鲁棒性。
车载部署：DRIVE AGX 车载计算机实时处理传感器数据，结合冗余硬件与动态安全策略，确保车辆在故障时进入“最小风险状态”。

自动驾驶汽车软件开发传统上基于模块化方法，具有用于物体检测与跟踪、轨迹预测以及路线规划和控制的独立组

件。

如今，自动驾驶汽车技术已迈入新时代以大型、统一的 AI 模型为特色，可控制车辆堆栈从感知、规 ——AV 2.0。AV 2.0

划到控制的多个环节。

与专注于使用多个深度神经网络改进车辆感知能力的 AV

1.0 到端驾驶相比，AV 2.0 ”的方法来推动在动态、真实环境中的决策。则需要全面的车载智能，借助一种称为“端

端到端自动驾驶系统采用统一的模型接收传感器输入并生成车辆轨迹。这有助于避免过度复杂的流水线，并提供一种

更全面的数据驱动方法以应对真实世界的场景

2. 四大安全支柱：技术驱动的防护闭环

支柱1：AI 设计与实施平台

硬件：DRIVE AGX Orin/Thor SoC 提供 254-1000 TOPS 算力，支持 L2-L5 全级别自动驾驶，通过冗余设计（如双芯片备份）实现故障容错。
软件：DriveOS 操作系统与 CUDA/TensorRT 加速库，支持 20+ DNN 模型并行运行，融合摄像头、雷达、激光雷达多传感器数据。
优势：统一架构可扩展升级，车企可基于同一平台开发从辅助驾驶到完全自动驾驶的全系列产品。

参数：

NVIDIA DRIVE AGX Orin™ SoC（片上系统）可提供高达

254 TOPS 计算机。它是理想的解决方案，为自动驾驶功能、置信视（每秒万亿次运算）的性能，是智能车辆的中央

图、数字集群以及 AI 驾驶舱提供动力支持。借助可扩展的

DRIVE AGX Orin 建、扩展和利用一次开发投资，便可从产品系列，开发者只需在整个车队中构 L2+ 级系统一路升

级至 L5 级全自动驾驶汽车系统

DRIVE AGX Thor 计算机，将功能丰富的驾驶舱功能与高度自动化及自动 ™ SoC 是我们的下一代集中式车载

驾驶功能整合在一个安全可靠的系统上。这款自动驾驶处理器采用了我们最新的 CPU 和 GPU 技术，包括

NVIDIA Blackwell GPU 能。DRIVE AGX Thor 支持架构，用于转换器和生成式 8 位浮点数 (FP8)，可提供前所 AI 功

未有的 1,000 INT8 TOPS/1,000 FP8 TFLOPS/500 FP16

TFLOPS 性能，同时降低整体系统成本

支柱2：深度学习基础设施

数据工厂：标注 PB 级真实道路数据，结合 Omniverse Replicator 生成合成数据，填补罕见场景（如行人突然闯入）的数据空白。
训练优化：DGX 超算集群支持分布式训练，模型迭代效率提升 10 倍以上，确保 DNN 适应全球多样化路况。

支柱3：物理精准传感器仿真

仿真工具：Omniverse Cloud Sensor RTX 提供毫米波雷达、激光雷达的高精度建模，支持雨雪、雾霾等复杂天气的传感器性能测试。
价值：减少 80% 的实车测试成本，加速算法验证周期。

支柱4：全方位安全与网络安全

功能安全（ISO 26262）：硬件/软件全链路通过 ASIL D 级认证，确保单点故障不影响系统安全运行。
预期功能安全（SOTIF）：通过仿真与道路测试验证算法在无故障场景下的可靠性（如感知误判率低于 0.001%）。
网络安全（ISO/SAE 21434）：多层加密、渗透测试、零日攻击监控，防止恶意入侵导致车辆失控。

安全支柱关系图

AI 平台（硬件+软件）
↓
深度学习（数据+训练）
↓
传感器仿真（场景覆盖）
↓
安全合规（功能+网络）

3. 安全架构：从芯片到系统的全栈防护

硬件层：DRIVE AGX 芯片集成 CPU/GPU/ASIC 模块，通过物理隔离与冗余设计（如双电源、双通信通道）抵御硬件故障。
软件层：DriveOS 提供实时任务调度与内存保护，DriveWorks 中间件实现传感器融合与轨迹规划，DNN 模型通过多帧跟踪与多传感器校验提升感知可靠性。
验证层：采用 V 模型开发流程，结合故障树分析（FTA）与失效模式分析（FMEA），确保系统设计无缺陷。

最后

NVIDIA研发出了AV2.0大模型配置全面车载，可实现端到端自动驾驶，通过统一模型接受传感器输入的数据可生成车辆轨迹，提供一种更加全面的数据去驱动方法以模拟真实世界的场景。

前言

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