（文/程文智）NVIDIA舉辦的GTC大會已經進入了第14個年頭，如今它已成為全球最重要的AI大會之一。在這場為期4天的活動中，NVIDIA及其合作伙伴介紹了如何提供訓練和部署尖端AI服務所需的各種技術，發布了一系列面向元宇宙、汽車、量子計算等領域的新進展。

這包括NVIDIA托管在微軟Azure上的兩款云產品：NVIDIA Omniverse Cloud平臺即服務（Platform-as-a-service，簡稱 PaaS）與 NVIDIA DGX Cloud AI 超級計算服務。企業能夠通過前者即時訪問設計、開發、部署和管理工業元宇宙應用所需的全棧環境，并通過后者即時訪問基礎設施和軟件以訓練用于生成式 AI 等開創性應用的高級模型。

以汽車行業為例，目前已經有一些汽車制造商開始利用NVIDIA Omniverse平臺和AI技術，來推動其產品生命周期的數字化進程，包括概念產出、風格設定、外觀設計與工程制造、軟件開發與電子元器件、智能工廠、自動駕駛開發以及零售等各個階段。

AI與Omniverse幫助汽車制造商實現全工作流轉換

據NVIDIA介紹，客戶可以通過Omniverse Cloud連接并使用NVIDIA合作伙伴生態系統的相關產品。Omniverse Cloud 由NVIDIA OVX計算系統驅動，可賦能企業開發人員自定義平臺即服務中提供的基礎應用：

• Omniverse USD Composer（原 Omniverse Create）：可用于組裝基于通用場景描述（USD）框架的應用、整合工業虛擬世界、創建數字孿生。
• Omniverse USD-GDN Publisher：可將產品適配器等交互式 USD 應用部署至 NVIDIA Graphics Delivery Network，以通過流式傳輸在任何地點的任何設備提供先進的 3D 體驗。
• NVIDIA Isaac Sim：可用于 AI 機器人訓練和仿真。
• NVIDIA DRIVE Sim：可用于自動駕駛汽車測試和驗證。
• Omniverse Replicator：可生成 3D 合成數據，用于提升計算機視覺 AI 網絡訓練速度和精度。

其實Omniverse Cloud 是基于寶馬集團、吉利路特斯、捷豹路虎等早期 Omniverse Enterprise 客戶的成功經驗所構建而成。因此寶馬集團成為了首家采用Omniverse構建全數字化智能工廠的汽車制造商，寶馬集團董事會成員Milan Nedeljkovi?在GTC主題分享中展示了寶馬公司德布勒森電動汽車工廠的虛擬規劃過程，他表示，因為寶馬公司的工廠和工廠規劃人員遍布世界各地，規劃流程十分復雜，加上他們使用了眾多的軟件工具和流程來連接不同地區和時區的人員，而且數據會在各種系統和工具中單獨管理，此時，如果想要將許多工具、數據集和遍布全球的專家串聯起來，難度非常大。

而通過基于 USD的開發平臺 Omniverse，及開發的自定義Omniverse應用（例如一個名為 Factory Explorer 的新應用），寶馬能夠連接來自 Siemens Process Simulate、Autodesk Revit、Bentley Systems MicroStation 等領先工業計算機輔助設計（CAD）和工程工具的現有軟件和數據庫，以及全球專家團隊聯系在一起，使其處于統一視圖中。

“Omniverse是云原生，同時不限平臺，可讓團隊隨時隨地在我們的虛擬工廠中開展協作。” Milan Nedeljkovi?在分享中表示。

除了寶馬集團，吉利路特斯也正在利用Omniverse構建工廠的數字孿生，以優化制造流程；梅賽德斯-奔馳在其全球各地的工廠使用Omniverse來設計、規劃和優化其制造和裝配設施，該公司開發了自身生產環境的全保真數字孿生，讓遍布全球各地的團隊能夠以全新方式展開實時協作，加速決策制定；捷豹路虎則使用Omniverse生成合成數據以訓練AI模型，并基于真實駕駛場景來驗證自動駕駛感知和控制算法，此外，汽車制造商可將Omniverse 與其先進的車輛動力學模型、虛擬電子控制單元（ECU）以及虛擬汽車網絡和云基礎設施進行整合，以賦能其團隊實現軟件概念快速迭代。

AI與Omniverse加速自動駕駛測試
NVIDIA DRIVE Sim平臺，這是一個基于Omniverse而構建的物理精準的仿真平臺，能夠運行大規模、精確的多傳感器模擬，能快速、高效地進行自動駕駛汽車的大規模測試與驗證。DRIVE Sim可以提供時間準確的仿真，且支持整條開發工具鏈，因此工程師可在該平臺運行相關部件或整個系統的仿真。

工程師通過DRIVE Sim，可反復進行常規駕駛場景的仿真，并實現一些在現實世界中進行測試可能風險過大的罕見和危險情況的仿真。另外，DRIVE Sim中的神經重建引擎（NRE）可以將真實世界的駕駛記錄帶入仿真中，生成可交互的仿真場景。

汽車制造商可以使用Omniverse平臺創建一個虛擬的汽車模型，包括車身、發動機、底盤、輪胎等部件，借助硬件的閉環支持，可以在虛擬汽車內評估在量產車上運行的完整軟件堆棧。軟件工程師可以在實際汽車出現之前，與硬件工程師協同工作以完善設計。使用全HIL平臺來測試全封閉式的自動駕駛軟件堆棧，能夠仿真車輛行駛過程中的主要參數。同時通過VR增強的車艙仿真，可以完成艙內硬件閉環顯示。

設計師完成基本設計后，將拓展到DRIVE Sim，創建一個虛擬的測試場景，仿真各種路況和天氣條件，從而測試自動駕駛汽車的性能和安全性。通過這種虛擬測試，制造商可以更加全面地了解自動駕駛汽車的性能和安全性，從而提高產品質量和可靠性。

也就是說，采用DRIVE Sim能在很大程度上加快自動駕駛汽車開發流程，降低成本，并解決現實世界測試中存在的數據采集和場景多樣性等問題，并提高產品質量。未來，隨著汽車行業的不斷發展，DRIVE Sim平臺將繼續發揮重要作用，為汽車行業帶來更多創新。

NVIDIA DRIVE為汽車行業帶來更多創新
隨著科技的不斷發展，自動駕駛汽車已經成為汽車行業的一個熱門話題。自動駕駛汽車可以提高駕駛的安全性和舒適性，減少交通事故和擁堵，為人們帶來更加便利的出行體驗。而NVIDIA DRIVE平臺則是未來自動駕駛汽車的核心技術之一，其強大的計算能力和完整的軟件套件使其得到了眾多汽車制造商的青睞。

據了解，目前NVIDIA DRIVE已經與捷豹路虎、沃爾沃、奔馳、蔚來、智己等整車制造商達成了自動化駕駛方面的合作。而且上汽飛凡、廣汽埃安、小鵬、德賽西威、智己、華人運通、蔚來、百度Apollo等合作伙伴在近期的上海車展上展示了基于NVIDIA DRIVE打造的軟件定義汽車與智能出行解決方案。

此外，比亞迪也宣布了將會在其新一代王朝和海洋系列車型中搭載NVIDIA DRIVE Orin中央計算平臺；富士康將作為一級制造商，面向全球汽車市場生產基于NVIDIA DRIVE Orin的ECU。據悉，富士康生產的電動汽車將采用DRIVE Orin ECU和DRIVE Hyperion傳感器架構，以實現高度自動化的駕駛功能。

車規級NVIDIA DRIVE Orin系統級芯片可實現254TOPS的性能，用于處理自動駕駛汽車中同時運行的大量應用和深度神經網絡。同時，它達到了ISO 26262 ASIL-D等系統安全標準。

其實NVIDIA在去年秋季GTC大會上還推出了另一個算力更高的中央計算平臺NVIDIA DRIVE Thor，它是軟件定義汽車的計算堆棧，用于提供一個安全、可移動的下一代自動駕駛平臺。Thor是汽車計算性能的一個重大飛躍，與Orin相比，NVIDIA將Thor計算能力提升了8倍以上，達到了2000TOPS。

與Orin平臺一樣，NVIDIA DRIVE Thor平臺也通過了ASIL-D和ISO 26262安全認證。如今，主動安全、自動停車、駕駛員監控、攝像頭后視鏡、信息娛樂系統等都在單獨的處理器上運行。將來，所有這些功能都將在一個中央處理器上運行。

據悉，Thor可被配置為多種模式，可以將其2000TOPS和2000TFLOPS，全部用于自動駕駛工作流，也可以將其配置為將一部分用于駕駛艙AI和信息娛樂，一部分用于輔助駕駛。Thor允許并發的、對時間敏感的多進程無中斷運行。

由于Thor支持FP8，動態范圍比INT8寬得多，使其對訓練后量化參數的依賴性更小。其架構包括轉化器引擎（Transformer Engine），能在每層中智能管理和動態選擇FB8位和16位計算，與前幾代相比AI推理速度快30倍。

其實，NVIDIA DRIVE平臺的優勢不僅在于其強大的計算能力，還在于其完整的軟件配套。NVIDIA DRIVE平臺可以支持多種傳感器和算法，包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、深度學習算法等，可以適應不同的自動駕駛場景和需求。此外，NVIDIA還在與全球各大汽車制造商和供應商合作，共同推動自動駕駛汽車的發展。

未來，NVIDIA還將繼續投入大量資源和精力，推動自動駕駛技術的發展，為汽車行業帶來更多創新。