NVIDIA（辉达）宣布Volvo将使用NVIDIA DRIVE PX 2深度学习运算引擎来驱动Volvo百辆自动驾驶车运行计划中的XC9 运动休旅车，并于明年瑞典车厂的Drive Me 自动驾驶员计划中正式上路。

拥有人工智慧和超级电脑能力的车载电脑NVIDIA DRIVE PX 2揭示Volvo 自动驾驶车

Volvo 2020年的愿景主旨为创造更安全的交通工具，对自动驾驶车技术成为重要的贡献者。这项作业的成果已为汽车业界自动驾驶车与半自动驾驶领域中带来引领世界的进步并树立全新安全标准。

Volvo公司自动驾驶车计划总监Marcus Roth Off表示:「在我们的愿景中,2020年Volvo新款车上路后将不再有人因车驾伤亡。而NVIDIA高效能且灵敏的车用平台不仅让我们向愿景更迈进一步,它更可完美地用于我们的自动驾驶车计划与Drive Me 计划。」

Volvo的Drive Me自动驾驶员计划将于豪华车款搭载NVIDIA DRIVE PX 2 引擎，以使用深度学习为复杂的驾驶操作作为导航。这些车将以自动操作模式在Volvo 的家乡Gothenburg 的路间奔驰，并于他处以半自动驾驶的形式上路。

NVIDIA 副总裁暨汽车部门总经理Rob Csongor表示：「Volvo的Drive Me计划对我们的DRIVE PX 2引擎与深度学习是一项理想应用。我们以上千位NVIDIA工程师投入多年的成果协助Volvo 达成他们安全愿景，并将自驾车从Gothenburg 拓展至全世界。」

人工智慧应用的物件辨识力

NVIDIA DRIVE PX 2 引擎使车子能运用人工智慧应用之一的深度学习来辨识环境中的物件，预测潜在威胁并维持安全导航。在相当于150台MacBook Pro的运算能力的每秒8兆次浮点运算下，来自多个感测器的资料均能即时传输，提供360 度侦测，包括道路、交通工具、行人、交通号志与更多路况，实现更完善的自动驾驶员功能。

近来深度学习的突破大幅加强了电脑感知外界的能力，借力于海量资料和处理能力，它们能写出可辨识复杂物件的软体，其程度远远超越人类能编写出的演算法。

许多深度学习作业皆由NVIDIA超级运算GPU趋动，例如微软（Microsoft）和Google均使用GPU来创造影像辨识系统，且该系统在ImageNet大规模视觉辨识挑战中胜过受过训练的人类，另外微软研究员们近期亦训练了一个于IQ 测验中击败人类的深度学习网路。

地图定位与路径规划

针对地图定位与路径规划，系统能够藉由已知的高解析度地图比较即时路况，使其规划安全路线并精准地沿该路线前进与适应多变的状况。 DRIVE PX 2 亦将展现其他重要功能，例如将输入的摄影成像拼接，为车子建立完整的环景视野。

由于自驾车需要极大的运算资源来分析源自多个感测器的资料，大部份早期原型都内建一卡车的电脑。相较之下，DRIVE PX 2 拥有相同的功能，却不过如平板一般大小而已。 （编辑部陈复霞整理）