L'IA défie Tesla ! Huang Renxun coopère avec Toyota pour "créer l'industrie des véhicules autonomes" : la valeur de la conduite autonome atteindra des billions de dollars.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé aujourd’hui au Consumer Electronics Show (CES) qu’il travaillera avec Toyota pour développer une technologie de conduite autonome basée sur la technologie Nvidia, qui devrait concurrencer directement TSL, et l’industrie automobile mondiale devrait être touchée par l’IA de l’informatique visuelle. (Synopsis : Jen-Hsun Huang a annoncé RTX5090 carte graphique « deux fois plus performante que la 4090 », équipée de la technologie d’IA DLSS 4 ; La grosse pompe de Huida a d’abord ramené Apple à la capitalisation boursière) (Supplément de contexte : Huida lancera-t-il la plate-forme de calcul de robots humanoïdes « Jetson Thor » l’IA physique ChatGPT l’année prochaine ? Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé aujourd’hui au Consumer Electronics Show (CES) aux États-Unis qu’il coopérera avec Toyota Motor Company, qui vend 100 millions d’unités par an, pour développer conjointement la conduite autonome. Huang a déclaré que la conduite autonome dépend de trois types d’ordinateurs intégrés dans le véhicule, y compris l’ordinateur AIPuissance de calcul, qui fournit un grand nombre de puissance de calcul, un ordinateur de simulation qui peut détecter et juger l’environnement, et un système de génération de données, qui peut être un ou deux appareils dans différentes analyses de rentabilisation. Aujourd’hui, nous pouvons annoncer que Toyota travaillera avec Nvidia pour développer la prochaine génération de véhicules autonomes, avec un milliard de voitures sur la route parcourant plus d’un billion de miles par an, et ce seront tous des véhicules autonomes à l’avenir. Il s’agira d’une très grande industrie, d’une valeur de plus d’un billion de dollars, qui pourrait croître à un rythme de 5 milliards de dollars par an. Selon le contenu de la diapositive, la plate-forme de conduite autonome développée par Nvidia s’appelle « AGX », et l’ordinateur de conduite autonome est équipé de Nvidia Drive OS, qui est défini comme un véhicule de conduite autonome de sécurité complet et complet, en plus de la puce de puissance de calcul de base « Saul », il est également équipé d’un grand nombre de caméras, de radars et de capteurs à ultrasons. Les informations de conduite détectées seront automatiquement converties en jugements de conduite appropriés et en commandes de sortie dans la plate-forme. Huang Jenxun a déclaré que le prototype de véhicule de l’ordinateur de plate-forme a également passé la norme la plus élevée de voiture de sécurité ASIL, avec 70 000 lignes de code de programme, 15 000 ans d’investissement d’ingénieurs et 2 millions de tests pratiques, dont on peut dire qu’ils ont subi de nombreux tests avant d’être rendus publics. Huang Jenxun montre également le nouveau système « Omnimap » combiné avec Omniverse et Nvidia Cosmos, qui montre en fait l’effet visuel sur la plate-forme AGX, grâce à l’accumulation d’un grand nombre de calculs à distance d’ordinateurs DGX, chaque AGX est comme un superordinateur représentant le monde virtuel d’Omniverse à l’intérieur. Dans une variété d’environnements, les données accumulées par AGX peuvent être utilisées par DGX pour calculer des réseaux neuronaux et des images afin d’obtenir une représentation Omnimap plus réaliste et plus précise. En arrière-plan, DGX peut simuler les changements possibles de différentes scènes dans différents environnements temporels, de sorte que la scène ait des changements infinis, afin de rendre la conduite automatique d’AGX plus mature, sous l’informatique informatique, certaines données de conduite avec seulement des centaines de fois seront en mesure d’obtenir des milliards de kilomètres effectifs dans Omniverse, ajoutant des normes plus élevées pour la sécurité et la conduite automatique. Nous sommes très enthousiastes à l’idée de pouvoir produire une myriade de données en arrière-plan pour entraîner l’IA sur la base de principes physiques et qui sont très précises et raisonnables, car tout comme l’industrie informatique a évolué dans le passé, nous verrons les mêmes progrès rapides dans la conduite autonome au cours des prochaines années, et ils s’accéléreront considérablement ces dernières années. Bien que TSL ne soit mentionné qu’au début, en fait, Nvidia a coopéré avec des constructeurs automobiles traditionnels tels que Toyota pour se développer, et il est déjà ouvertement en concurrence avec TSL. La plus grande différence avec la conduite autonome de TSL d’aujourd’hui est que la plate-forme de véhicule annoncée par Nvidia est une version grand public, et d’après l’apparence, la voiture d’essai ne semble pas être un véhicule de conduite autonome nouvellement construit, mais seuls un ordinateur et des capteurs sont installés sur les voitures traditionnelles. Cela signifie que la mise à niveau des voitures traditionnelles vers la conduite automatique Nvidia peut avoir un seuil élevé, à l’avenir, ces constructeurs automobiles ne devraient pas avoir la qualification de chaque véhicule pour obtenir le système de conduite automatique, en fonction de l’adaptabilité de l’AGX de Nvidia et de divers constructeurs automobiles, la plus grande probabilité est que l’usine automobile lancera un nouveau modèle de conduite automatique. Par rapport à TSL, qui a été conçu à l’origine pour produire des véhicules pour la conduite autonome, même si le véhicule actuel n’est pas entièrement autonome, on peut dire que la probabilité d’une mise à niveau indolore est plus élevée que celle de Nvidia AGX et des constructeurs automobiles traditionnels. D’autre part, dans la logique de la solution du schéma de conduite automatique, TSL a été entièrement changé en mode visuel pur, sans s’appuyer sur aucun capteur radar pour piloter entièrement automatique, tandis que Nvidia AGX est une IA d’image visuelle plus lidar et d’autres solutions hybrides à réaliser, ce qui rend les deux dans la vitesse de développement de la conduite automatique et les caractéristiques du système seront intrinsèquement différentes, bien que TSL ait un avantage de premier arrivé, dans Nvidia un grand nombre de Puissance de Dans le cadre de la concurrence d’investissement de Calcul, il peut y avoir une situation de victoire et de défaite. Rapports connexes BTC dépasse les 102 000 $ ! Trump va assouplir la politique tarifaire, Huida, TSMC ADR atteint un nouveau sommet xAI de Musk a bouclé un financement de série C de 6 milliards de dollars, Huida, BlackRock, a16z... Un certain nombre de leaders de l’industrie ont participé à l’investissement que Huida a l’intention d’établir à l’étranger à Taïwan ! Jiang Wan’an : Allez-y à fond pour vous installer à North City 〈L’IA combat TSL ! Jensen Huang a collaboré avec Toyota pour « construire l’industrie des véhicules autonomes » : la valeur de sortie de la conduite autonome atteindra des milliers de milliards de dollars » Cet article a été publié pour la première fois dans « Dynamic Trend - The Most Influential Bloc Chain News Media » de BlockTempo.
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L'IA défie Tesla ! Huang Renxun coopère avec Toyota pour "créer l'industrie des véhicules autonomes" : la valeur de la conduite autonome atteindra des billions de dollars.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé aujourd’hui au Consumer Electronics Show (CES) qu’il travaillera avec Toyota pour développer une technologie de conduite autonome basée sur la technologie Nvidia, qui devrait concurrencer directement TSL, et l’industrie automobile mondiale devrait être touchée par l’IA de l’informatique visuelle. (Synopsis : Jen-Hsun Huang a annoncé RTX5090 carte graphique « deux fois plus performante que la 4090 », équipée de la technologie d’IA DLSS 4 ; La grosse pompe de Huida a d’abord ramené Apple à la capitalisation boursière) (Supplément de contexte : Huida lancera-t-il la plate-forme de calcul de robots humanoïdes « Jetson Thor » l’IA physique ChatGPT l’année prochaine ? Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé aujourd’hui au Consumer Electronics Show (CES) aux États-Unis qu’il coopérera avec Toyota Motor Company, qui vend 100 millions d’unités par an, pour développer conjointement la conduite autonome. Huang a déclaré que la conduite autonome dépend de trois types d’ordinateurs intégrés dans le véhicule, y compris l’ordinateur AIPuissance de calcul, qui fournit un grand nombre de puissance de calcul, un ordinateur de simulation qui peut détecter et juger l’environnement, et un système de génération de données, qui peut être un ou deux appareils dans différentes analyses de rentabilisation. Aujourd’hui, nous pouvons annoncer que Toyota travaillera avec Nvidia pour développer la prochaine génération de véhicules autonomes, avec un milliard de voitures sur la route parcourant plus d’un billion de miles par an, et ce seront tous des véhicules autonomes à l’avenir. Il s’agira d’une très grande industrie, d’une valeur de plus d’un billion de dollars, qui pourrait croître à un rythme de 5 milliards de dollars par an. Selon le contenu de la diapositive, la plate-forme de conduite autonome développée par Nvidia s’appelle « AGX », et l’ordinateur de conduite autonome est équipé de Nvidia Drive OS, qui est défini comme un véhicule de conduite autonome de sécurité complet et complet, en plus de la puce de puissance de calcul de base « Saul », il est également équipé d’un grand nombre de caméras, de radars et de capteurs à ultrasons. Les informations de conduite détectées seront automatiquement converties en jugements de conduite appropriés et en commandes de sortie dans la plate-forme. Huang Jenxun a déclaré que le prototype de véhicule de l’ordinateur de plate-forme a également passé la norme la plus élevée de voiture de sécurité ASIL, avec 70 000 lignes de code de programme, 15 000 ans d’investissement d’ingénieurs et 2 millions de tests pratiques, dont on peut dire qu’ils ont subi de nombreux tests avant d’être rendus publics. Huang Jenxun montre également le nouveau système « Omnimap » combiné avec Omniverse et Nvidia Cosmos, qui montre en fait l’effet visuel sur la plate-forme AGX, grâce à l’accumulation d’un grand nombre de calculs à distance d’ordinateurs DGX, chaque AGX est comme un superordinateur représentant le monde virtuel d’Omniverse à l’intérieur. Dans une variété d’environnements, les données accumulées par AGX peuvent être utilisées par DGX pour calculer des réseaux neuronaux et des images afin d’obtenir une représentation Omnimap plus réaliste et plus précise. En arrière-plan, DGX peut simuler les changements possibles de différentes scènes dans différents environnements temporels, de sorte que la scène ait des changements infinis, afin de rendre la conduite automatique d’AGX plus mature, sous l’informatique informatique, certaines données de conduite avec seulement des centaines de fois seront en mesure d’obtenir des milliards de kilomètres effectifs dans Omniverse, ajoutant des normes plus élevées pour la sécurité et la conduite automatique. Nous sommes très enthousiastes à l’idée de pouvoir produire une myriade de données en arrière-plan pour entraîner l’IA sur la base de principes physiques et qui sont très précises et raisonnables, car tout comme l’industrie informatique a évolué dans le passé, nous verrons les mêmes progrès rapides dans la conduite autonome au cours des prochaines années, et ils s’accéléreront considérablement ces dernières années. Bien que TSL ne soit mentionné qu’au début, en fait, Nvidia a coopéré avec des constructeurs automobiles traditionnels tels que Toyota pour se développer, et il est déjà ouvertement en concurrence avec TSL. La plus grande différence avec la conduite autonome de TSL d’aujourd’hui est que la plate-forme de véhicule annoncée par Nvidia est une version grand public, et d’après l’apparence, la voiture d’essai ne semble pas être un véhicule de conduite autonome nouvellement construit, mais seuls un ordinateur et des capteurs sont installés sur les voitures traditionnelles. Cela signifie que la mise à niveau des voitures traditionnelles vers la conduite automatique Nvidia peut avoir un seuil élevé, à l’avenir, ces constructeurs automobiles ne devraient pas avoir la qualification de chaque véhicule pour obtenir le système de conduite automatique, en fonction de l’adaptabilité de l’AGX de Nvidia et de divers constructeurs automobiles, la plus grande probabilité est que l’usine automobile lancera un nouveau modèle de conduite automatique. Par rapport à TSL, qui a été conçu à l’origine pour produire des véhicules pour la conduite autonome, même si le véhicule actuel n’est pas entièrement autonome, on peut dire que la probabilité d’une mise à niveau indolore est plus élevée que celle de Nvidia AGX et des constructeurs automobiles traditionnels. D’autre part, dans la logique de la solution du schéma de conduite automatique, TSL a été entièrement changé en mode visuel pur, sans s’appuyer sur aucun capteur radar pour piloter entièrement automatique, tandis que Nvidia AGX est une IA d’image visuelle plus lidar et d’autres solutions hybrides à réaliser, ce qui rend les deux dans la vitesse de développement de la conduite automatique et les caractéristiques du système seront intrinsèquement différentes, bien que TSL ait un avantage de premier arrivé, dans Nvidia un grand nombre de Puissance de Dans le cadre de la concurrence d’investissement de Calcul, il peut y avoir une situation de victoire et de défaite. Rapports connexes BTC dépasse les 102 000 $ ! Trump va assouplir la politique tarifaire, Huida, TSMC ADR atteint un nouveau sommet xAI de Musk a bouclé un financement de série C de 6 milliards de dollars, Huida, BlackRock, a16z... Un certain nombre de leaders de l’industrie ont participé à l’investissement que Huida a l’intention d’établir à l’étranger à Taïwan ! Jiang Wan’an : Allez-y à fond pour vous installer à North City 〈L’IA combat TSL ! Jensen Huang a collaboré avec Toyota pour « construire l’industrie des véhicules autonomes » : la valeur de sortie de la conduite autonome atteindra des milliers de milliards de dollars » Cet article a été publié pour la première fois dans « Dynamic Trend - The Most Influential Bloc Chain News Media » de BlockTempo.