英伟达“软化”，自动驾驶“打破圈子”
发布会当天，“皮衣男”赶在关门前来到自动驾驶汽车的展台，花了半个小时逐一听取了几家自动驾驶初创企业的想法。当晚，黄师父向在场的工程师释放了一种彼此接近欣赏的善意。
这种感觉很好理解——
你知道，在这个GTC？中国完了，很多观众感慨:“很硬核，不够性感。”毕竟，远道而来的大家都没等到演讲的后半段，直到黄仁勋掏出一张200？TOPS的新自动驾驶产品“Orin”，具有深度学习和计算能力。取而代之的是各种“空谈”的软件技术升级。
面对略显失望的脸，老黄也很无奈:“我那么努力，你都看不到。这就好比你老婆一整天都在做家务，你却说她什么都没做。”
人话难，但这确实是NVIDIA接下来业务发展必须面对的问题。不同于“有形”的硬件发布，软件迭代周期短，前期人力成本高，对落地结果难以形成清晰的概念...这些都让这家人工智能计算公司的技术发布开始逐渐拉大与大众预期的差距。
而就在车云菌几乎被观众情绪牵着鼻子走的时候，我们在英伟达官方微信官方账号上发现了一系列的菌。开车？实验室制作的视频。视频内容直接从工程技术的角度展示英伟达。开车？AV软件团队如何完成自动驾驶的日常任务，比如从路径感知到路口处理等一系列挑战。
然后，从自动驾驶开始，车云菌试图回答:英伟达停止扔核弹的时候，他们做了什么？
“实时”自动驾驶仪
严格来说，目前还没有一家公司成功造出全自动汽车，大部分玩家在通往这个目标的路上还在互相打游戏。
近年来，英伟达正式加入战局。公司软件开发人员的数量已经远远超过硬件工程师的数量。
他们首先打算解决自动驾驶汽车的三个问题:
知道自己在哪里:不仅知道车辆的具体位置，还知道它在主干道的哪条车道，定位到厘米级；
知道你周围的事情:像人脑一样判断，前面的卡车在减速，一辆SUV从左后方驶来，右边人行道上有小孩，下一个路口是绿灯，不能左转...
做出正确的驾驶决策:判断从左侧超车可以安全通过路口，然后控制车辆完成相应的动作。
现在这些工作已经被团队一一摆上了桌面。不同于常规的“肌肉秀”视频演示，NVIDIA Lab将自动驾驶最难的感知工作分解成小任务，告诉大家我们如何以及为什么可以做到。
任务的分解也很有趣。团队成功攻克了以下难题:建立感知路径，通过传感器融合实现周围感知功能，构建像素级感知能力，通过特征跟踪保障安全，自主识别停车位，障碍物分类，识别车道线并自动补偿，测量车辆与障碍物的距离，实现准确可靠的目标跟踪，预测目标未来的运动轨迹，不使用地图识别路口。
/自动驾驶汽车/驾驶实验室/
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