行業(yè)專家齊聚華盛頓，探討 AI 的最新進展，強調(diào)汽車安全準則和監(jiān)管的必要性。

自動駕駛行業(yè)的發(fā)展既依賴于技術的快速進步，同時也離不開標準化的指導方針，以確保自動駕駛汽車的安全性及其與人類駕駛車輛之間的交互。

在華盛頓舉行的 NVIDIA AI Summit 大會上，行業(yè)專家從監(jiān)管和技術角度分享了對自動駕駛汽車安全形勢的觀點。

NVIDIA 汽車事業(yè)部副總裁 Danny Shapiro 與美國國家公路交通安全管理局前局長 Mark Rosekind 和 NVIDIA 自動駕駛汽車研究總監(jiān) Marco Pavone 進行了一場廣泛的對話。

Shapiro 在討論中首先談到了各國道路上發(fā)生的大量交通事故和傷亡事件，開啟了整場討論。人為失誤仍然是一個嚴重的問題，也是造成這些事故的主要原因。

Shapiro 指出：“提高道路安全至關重要”，并指出 NVIDIA 與汽車行業(yè)合作已有 20 多年，包括高級駕駛輔助系統(tǒng)和全自動駕駛技術的開發(fā)。

NVIDIA 的自動駕駛汽車開發(fā)方法以整合三臺計算機為核心：其中一臺用于訓練 AI，一臺用于模擬，以測試和驗證 AI，還有一臺安裝在車輛內(nèi)，用于實時處理傳感器數(shù)據(jù)，以便作出安全的駕駛決策。這三套系統(tǒng)形成了一個開發(fā)閉環(huán)，能夠不斷提高自動駕駛汽車軟件的性能與安全性。

權威汽車安全專家 Rosekind 談到了美國各地法規(guī)不統(tǒng)一的問題。他表示，聯(lián)邦政府關注的是車輛，而各州關注的是駕駛員，比如駕駛員培訓、保險、駕照頒發(fā)等。

Pavone 談到，由于生成式 AI 和神經(jīng)渲染等相關新技術層出不窮，新工具的出現(xiàn)使研究人員和開發(fā)者能夠重新思考如何開發(fā)自動駕駛汽車。

這些技術正在推動仿真領域的最新發(fā)展，例如通過生成復雜的場景，以及對車輛進行安全壓力測試等。Pavone 表示，這些技術正在利用視覺語言模型等基礎模型，幫助開發(fā)者構建更強大的自動駕駛軟件。

非營利研究機構 MITRE 在大會上發(fā)布了一則聲明，這也成為了本次專題討論會上的一個相關且及時的話題。

MITRE 宣布將與密歇根大學的 Mcity 合作，共同開發(fā)虛擬和物理自動駕駛汽車驗證平臺，推動汽車行業(yè)的部署。

MITRE 將使用 Mcity 的仿真工具及其測試設施的數(shù)字孿生。Mcity 測試設施是其數(shù)字試驗場中的一個真實自動駕駛汽車測試環(huán)境。該聯(lián)合平臺將利用NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX API（應用編程接口）提供基于物理學的傳感器仿真。

通過將這些仿真功能與 MITRE 數(shù)字試驗場報告框架相結(jié)合，開發(fā)者將能夠在模擬世界中進行詳盡的測試，并在落地之前對自動駕駛汽車進行安全的驗證。

Rosekind 表示：MITRE 的聲明“提供了一個機會，讓一個在許多其他領域（尤其是航空領域）從事過這項工作的可信賴的來源機構，來創(chuàng)建一個獨立、中立的環(huán)境以測試安全保障”。

Pavone 補充道：“這項工作最令人興奮的一點是仿真將發(fā)揮關鍵作用。仿真能夠以可重復且多變的方式測試非常危險的情況，因此你可以大規(guī)模地對不同的情景進行仿真。”

Shapiro 說道：“這就是仿真的魅力所在。它是可重復且可控的。我們可以在仿真中控制天氣，改變一天中的時間，控制所有場景并引入危險。仿真在被創(chuàng)建后可以反復運行。隨著軟件的發(fā)展，我們可以解決出現(xiàn)的問題并根據(jù)需要進行微調(diào)?！?/p>

該專題討論會在最后提醒道，自動駕駛的主要目標是減少道路上的人員傷亡，這也是企業(yè)和監(jiān)管機構的共同目標。