英伟达在自动驾驶应用布局谨慎而全面，由通用的模块渐渐为L2专门定制出专属模块，同时基于云的仿真平台也在拓展了虚拟测试的边界。

北京时间3月19日凌晨5点，英伟达GTC 2019大会（GPU技术大会）在美国硅谷举行。发布会上，CEO黄仁勋用2个多小时的时间，向外界公布了英伟达最新的产品进展，包括基于RTX显卡和平台打造的支持实时光线追踪的游戏进展、实时设计协作软件Omniverse、Tensor Core支持混合精度、用于数据科学的超算DGX POD等。

发布Jeston Nano计算模块，追逐树莓派市场

在机器人领域，英伟达发布了一款小巧便宜的基于Tegra X1的Jetson计算模块——Jeston Nano，模块本身只不过是SoC，RAM，NAND和VRM组合。它不同之前发布的嵌入式高性能利器AVG Xavier，也不同于更早发布的Jetson TX2开发套件。此次发布的Jetson Nano采用VIDIA Maxwell^TMGPU架构，具备128 CUDA核，CPU是4核ARM A57。内存为4GB 64位 LPDDR4。

Nano GPU计算能力虽然只有472GFlops（FP16），但Nano模组功耗只有5W，远远低于GTX1080。Nano的编解码能力，Encoder支持 4K ＠ 30FPS、1080P ＠ 4路 30fps，720p甚至达到8路 ＊ 30帧／s。该开发套件只售99美元，尺寸只有100mm＊80mm＊29mm大小。

超低性价比的Jetson Nano确实让广大开发者感到惊喜，不过NVIDIA正在追逐Raspberry Pi市场也让人感觉意外。

曾经数字货币得势之时，英伟达的显卡买到断货，股票也是飞涨。而近一段时间，数字货币市场颓势尽显，这份市场也被断送，必须要拓展出新的市场。近日，英伟达也完成了史上最大手笔收购，69亿美元现金拿下以色列芯片公司Mellanox，该公司提供智能互联解决方案。

尽管目前树莓派市场并没有特别大，但是螃蟹腿也是肉，用较短的开发周期低价占领市场，同时NVIDIA也将其Isaac机器人软件作为自己的SDK发布。

除此之外，在GTC2019大会上，重新推出所有NVIDIA的各种自动驾驶汽车技术和产品。

自动驾驶平台更新，发布云模拟平台

NVIDIA针对自动驾驶的平台NVIDIA DRIVE？平台包括车载计算机（DRIVE AGX）和完整参考架构（DRIVE Hyperion^TM），以及数据中心托管模拟平台（DRIVE Constellation^TM）和深度神经网络（DNN）培训平台（DGX^TM） 。这些平台还包括丰富的软件开发工具包（SDK），以加速自动驾驶汽车（AV）的开发。

NVIDIA DRIVE^TMAGX开发人员套件提供开发量产级自动驾驶汽车（AV）所需的硬件，软件和示例应用程序。DRIVE AGX Xavier^TM开发套件（SKU 2000）：包括两个Xavier片上系统（SoC），用于开发SAE Level 2／3自动驾驶应用。DRIVE AGX Pegasus^TM开发人员套件（SKU 2200）：包括两个Xavier SoC和两个NVIDIA Turing^TMGPU，用于开发robotaxi应用程序。

而在今天的GPU技术大会上，黄宣布推出NVIDIA DRIVE AP2X － 一个完整的Level 2＋自动驾驶解决方案，包括DRIVE AutoPilot软件，DRIVE AGX和DRIVE验证工具。

DRIVE AP2X融合了DRIVE AV自动驾驶软件和DRIVE IX智能驾驶舱体验。每个都采用高性能，高能效的NVIDIA Xavier片上系统（SoC），采用DriveWorks加速库和DRIVE OS（一种实时操作系统）。

同时，它增加了各种新的自动驾驶功能，包括更深入的神经网络，面部识别功能和其他传感器集成选项。为了增强映射和本地化，DRIVE AP2X软件将包括MapNet，一种识别车道和地标的DNN。为了实现强大而舒适的车道保持，一套三种不同的路径规划DNN将提供更高的准确性和安全性。

ClearSightNet允许车辆检测到摄像机失明，就像太阳直接照射到传感器中，或者当泥或雪限制其视野时。这允许汽车采取行动来弥补任何传感器障碍物。

对于驾驶员监控，新的DNN可实现面部识别。生态系统合作伙伴和制造商可以使面部识别能够打开或启动汽车，以及进行座位和其他客舱调整。

DRIVE AP2X软件还具有新的可视化功能。为了建立对自动驾驶能力的信任，置信度视图为车辆乘员提供了车辆环绕摄像机感知，当前速度，速度限制和驾驶员监控的可视化，所有这些都在一个屏幕上。

NVIDIA DRIVE Hyperion^TM是NVIDIA Level 2＋自治解决方案的参考架构，包括完整的传感器套件和AI计算平台，以及用于自动驾驶，驾驶员监控和可视化的完整软件堆栈。DRIVE Hyperion套件可以集成到测试车辆中，使AV开发人员能够开发，评估和验证AV技术。

借助NVIDIA DRIVE Hyperion，软件配置用于数据采集（各种传感器），数据记录（使用存储设备），可视化（使用车内显示），车辆界面（使用线控驱动器接口）和软件更新（使用调制解调器）。这允许开发人员使用NVIDIA DRIVE^TM应用程序和DRIVE软件进行体验，评估和开发。

GTC2019上也推出了NVIDIA DRIVE Constellation^TM，这是一个基于云的虚拟现实仿真平台，旨在支持自动驾驶汽车的开发和验证。该平台是一个数据中心解决方案，由两个并排服务器组成：

第一台服务器； DRIVE Constellation Simulator使用运行DRIVE Sim软件的NVIDIA GPU来模拟虚拟世界。模拟器从虚拟世界中驾驶的虚拟汽车生成传感器输出。

第二台服务器； DRIVE Constellation Vehicle，包含运行完整AV软件堆栈的DRIVE AGX Pegasus AI车载计算机，用于处理模拟的传感器数据。

DRIVE Constellation Vehicle的驾驶决策反馈到DRIVE Constellation Simulator，实现了精确的硬件在环测试。

DRIVE Constellation 用户可以通过云远程访问任何平台。开发人员可以提交一个特定的模拟场景 － 例如，在潮湿的道路上雾蒙蒙的夜晚，一辆自动驾驶汽车对另一辆汽车在交通繁忙时切入车道作出反应。

为了确定AV的性能，开发人员可以设置特定的评估程序，例如碰撞时间，跟随距离和乘客舒适度，在运行时查看测试，并可视化结果。

具有特定变化的相同测试可突出极端和危险条件 － 如密集交通，恶劣天气和低能见度 － 可以并行运行。这种大规模的验证功能就像运行大量的测试车辆虚拟车队，在很短的时间内完成数月或数年的测试。

DRIVE Constellation是一个开放式平台，意味着它提供了一个编程接口，允许DRIVE Sim生态系统合作伙伴集成他们的环境模型，车辆模型，传感器模型和交通场景。通过整合各种合作伙伴，该平台可以生成全面，多样化和复杂的测试环境。

NVIDIA还详细介绍了DRIVE规划和控制软件层，作为其DRIVE AV软件套件的一部分。该层由路线规划器，车道规划器和行为规划器组成，它们协同工作以实现安全舒适的驾驶体验。驱动器规划和控制软件的主要组件是NVIDIA安全力场（SFF）。

总结

英伟达在自动驾驶应用布局谨慎而全面，由通用的模块渐渐为L2专门定制出专属模块，同时云仿真也在一定程度上拓展了虚拟测试的边界。