AI противостоит Tesla! Хуан Женсюн сотрудничает с Toyota для «создания отрасли AV»: объем производства автономного вождения достигнет нескольких триллионов долларов США
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил сегодня на выставке Consumer Electronics Show (CES), что компания будет работать с Toyota над разработкой технологии автономного вождения на основе технологии Nvidia, которая, как ожидается, будет конкурировать с TSL, а мировая автомобильная промышленность, как ожидается, будет затронута визуальным вычислительным искусственным интеллектом. (Синопсис: Хуан Дженсюнь анонсировал RTX5090 видеокарту «в два раза производительнее 4090», оснащенную технологией искусственного интеллекта DLSS 4; Huida большой памп вытеснил Apple обратно на Рыночную капитализацию первым) (Справочное дополнение: Huida запускает вычислительную платформу гуманоидных роботов «Jetson Thor» в следующем году, момент физического ИИ ChatGPT? Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг объявил сегодня на выставке Consumer Electronics Show (CES) в США, что будет сотрудничать с Toyota Motor Company, которая продает 100 миллионов единиц в год, для совместной разработки автономного вождения, Хуанг сказал, что успех TSL и Waymo в США подтверждает возможность визуального ИИ в области автономного вождения, и показывает, что индустрия AV (автономных транспортных средств) достигнет триллионов долларов. Хуан сказал, что автономное вождение зависит от трех типов компьютеров, встроенных в автомобиль, включая компьютеры с искусственным интеллектом, аналоговые компьютеры, которые могут обнаруживать и оценивать окружающую среду, и системы генерации данных, которые могут представлять собой одно или два устройства в разных бизнес-сценариях. Сегодня мы можем объявить, что Toyota будет работать с Nvidia над разработкой следующего поколения автономных транспортных средств, с одним миллиардом автомобилей на дорогах, проезжающих более триллиона миль в год, и все они будут автономными транспортными средствами в будущем. Это будет очень большая индустрия, стоимостью более триллиона долларов, и она может расти со скоростью 5 миллиардов долларов в год. Автомобильная платформа нового поколения Согласно содержанию слайда, платформа автономного вождения, разработанная Nvidia, называется «AGX», а компьютер автономного вождения оснащен ОС Nvidia Drive, которая определяется как полнофункциональное, полнофункциональное безопасное транспортное средство автономного вождения, помимо основного чипа вычислительной мощности «Sol», он также оснащен большим количеством камер, радаром и ультразвуковыми датчиками. Обнаруженная информация о вождении будет автоматически преобразована в соответствующие суждения о вождении и выходные команды на платформе. Хуан Чжэньсюнь сказал, что прототип компьютера-платформы также прошел высочайший стандарт безопасности ASIL, с 70 000 строк программного кода, 15 000 лет инженерных часов и 2 миллионами практических тестов, которые, можно сказать, прошли множество тестов, прежде чем были обнародованы. Хуан Дженсюнь теперь также показывает новую систему «Omnimap» в сочетании с Omniverse и Nvidia Cosmos, которая фактически показывает визуальный эффект на платформе AGX, за счет накопления большого количества удаленных вычислений компьютеров DGX, каждый AGX похож на суперкомпьютер, изображающий виртуальный мир Omniverse внутри. В различных средах данные, накопленные AGX, могут быть использованы DGX для вычисления нейронных сетей и изображений для достижения более реалистичного и точного изображения Omnimap. В фоновом режиме DGX может моделировать возможные изменения различных сцен в разных временных условиях, так что сцена имеет бесконечные изменения, чтобы сделать автоматическое вождение AGX более зрелым, при компьютерных вычислениях некоторые данные о вождении только с сотнями раз смогут получить миллиарды эффективных миль в Omniverse, добавляя более высокие стандарты безопасности и автоматического вождения. Мы очень рады тому факту, что мы можем производить огромное количество данных в фоновом режиме для обучения ИИ на основе физических принципов, которые являются очень точными и разумными, потому что, как и компьютерная индустрия развивалась в прошлом, мы увидим такой же быстрый прогресс в автономном вождении в ближайшие несколько лет, и он значительно ускорится в последние годы. Несмотря на то, что TSL упоминается только в начале, на самом деле Nvidia сотрудничала с традиционными автопроизводителями, такими как Toyota, и уже открыто конкурирует с TSL. Самое большое отличие от сегодняшнего автономного вождения TSL заключается в том, что анонсированная Nvidia автомобильная платформа является общедоступной версией, и, судя по внешнему виду, тестовый автомобиль не кажется недавно построенным автономным транспортным средством, а только компьютером и датчиками, установленными на традиционных автомобилях. Это означает, что обновление традиционных автомобилей до автоматического вождения Nvidia может иметь высокий порог, в будущем эти производители автомобилей не должны иметь квалификацию каждого транспортного средства для получения системы автоматического вождения, в зависимости от адаптивности Nvidia AGX и различных производителей автомобилей, самая большая вероятность заключается в том, что автомобильный завод запустит новую модель для автоматического вождения. По сравнению с TSL, которая изначально разрабатывалась для производства автомобилей для автономного вождения, даже если нынешнее транспортное средство не является полностью автономным, можно сказать, что вероятность безболезненного апгрейда выше, чем у Nvidia AGX и традиционных автопроизводителей. С другой стороны, в логике решения схемы автономного вождения TSL был полностью изменен на чисто визуальный режим, не полагаясь на какие-либо радарные датчики для полного автопилота, в то время как Nvidia AGX - это визуальный образ ИИ плюс лидар и другие гибридные решения для достижения, что делает их в скорости развития автоматического вождения и характеристиках системы по своей сути разными, хотя TSL имеет преимущество первопроходца, в Nvidia большое количество вычислительных Мощность может иметь свои победы и поражения в конкурентной борьбе. Материалы по теме: BTC преодолел отметку в $102 000! Трамп ослабит тарифную политику, Huida, TSMC ADR достигли нового максимума xAI Маска завершила финансирование серии C на сумму 6 миллиардов долларов, Huida, BlackRock, a16z... Ряд лидеров отрасли приняли участие в инвестициях Huida намерена создать зарубежную штаб-квартиру на Тайване! Цзян Ваньань: Приложите все усилия, чтобы поселиться в Северном городе 〈ИИ сражается с TSL! Дженсен Хуанг сотрудничал с Toyota, чтобы «построить AV-индустрию»: выходная стоимость автономного вождения достигнет триллионов долларов» Эта статья была впервые опубликована в BlockTempo "Dynamic Trend - The Most Influence Block Chain News Media".
Посмотреть Оригинал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI противостоит Tesla! Хуан Женсюн сотрудничает с Toyota для «создания отрасли AV»: объем производства автономного вождения достигнет нескольких триллионов долларов США
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил сегодня на выставке Consumer Electronics Show (CES), что компания будет работать с Toyota над разработкой технологии автономного вождения на основе технологии Nvidia, которая, как ожидается, будет конкурировать с TSL, а мировая автомобильная промышленность, как ожидается, будет затронута визуальным вычислительным искусственным интеллектом. (Синопсис: Хуан Дженсюнь анонсировал RTX5090 видеокарту «в два раза производительнее 4090», оснащенную технологией искусственного интеллекта DLSS 4; Huida большой памп вытеснил Apple обратно на Рыночную капитализацию первым) (Справочное дополнение: Huida запускает вычислительную платформу гуманоидных роботов «Jetson Thor» в следующем году, момент физического ИИ ChatGPT? Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг объявил сегодня на выставке Consumer Electronics Show (CES) в США, что будет сотрудничать с Toyota Motor Company, которая продает 100 миллионов единиц в год, для совместной разработки автономного вождения, Хуанг сказал, что успех TSL и Waymo в США подтверждает возможность визуального ИИ в области автономного вождения, и показывает, что индустрия AV (автономных транспортных средств) достигнет триллионов долларов. Хуан сказал, что автономное вождение зависит от трех типов компьютеров, встроенных в автомобиль, включая компьютеры с искусственным интеллектом, аналоговые компьютеры, которые могут обнаруживать и оценивать окружающую среду, и системы генерации данных, которые могут представлять собой одно или два устройства в разных бизнес-сценариях. Сегодня мы можем объявить, что Toyota будет работать с Nvidia над разработкой следующего поколения автономных транспортных средств, с одним миллиардом автомобилей на дорогах, проезжающих более триллиона миль в год, и все они будут автономными транспортными средствами в будущем. Это будет очень большая индустрия, стоимостью более триллиона долларов, и она может расти со скоростью 5 миллиардов долларов в год. Автомобильная платформа нового поколения Согласно содержанию слайда, платформа автономного вождения, разработанная Nvidia, называется «AGX», а компьютер автономного вождения оснащен ОС Nvidia Drive, которая определяется как полнофункциональное, полнофункциональное безопасное транспортное средство автономного вождения, помимо основного чипа вычислительной мощности «Sol», он также оснащен большим количеством камер, радаром и ультразвуковыми датчиками. Обнаруженная информация о вождении будет автоматически преобразована в соответствующие суждения о вождении и выходные команды на платформе. Хуан Чжэньсюнь сказал, что прототип компьютера-платформы также прошел высочайший стандарт безопасности ASIL, с 70 000 строк программного кода, 15 000 лет инженерных часов и 2 миллионами практических тестов, которые, можно сказать, прошли множество тестов, прежде чем были обнародованы. Хуан Дженсюнь теперь также показывает новую систему «Omnimap» в сочетании с Omniverse и Nvidia Cosmos, которая фактически показывает визуальный эффект на платформе AGX, за счет накопления большого количества удаленных вычислений компьютеров DGX, каждый AGX похож на суперкомпьютер, изображающий виртуальный мир Omniverse внутри. В различных средах данные, накопленные AGX, могут быть использованы DGX для вычисления нейронных сетей и изображений для достижения более реалистичного и точного изображения Omnimap. В фоновом режиме DGX может моделировать возможные изменения различных сцен в разных временных условиях, так что сцена имеет бесконечные изменения, чтобы сделать автоматическое вождение AGX более зрелым, при компьютерных вычислениях некоторые данные о вождении только с сотнями раз смогут получить миллиарды эффективных миль в Omniverse, добавляя более высокие стандарты безопасности и автоматического вождения. Мы очень рады тому факту, что мы можем производить огромное количество данных в фоновом режиме для обучения ИИ на основе физических принципов, которые являются очень точными и разумными, потому что, как и компьютерная индустрия развивалась в прошлом, мы увидим такой же быстрый прогресс в автономном вождении в ближайшие несколько лет, и он значительно ускорится в последние годы. Несмотря на то, что TSL упоминается только в начале, на самом деле Nvidia сотрудничала с традиционными автопроизводителями, такими как Toyota, и уже открыто конкурирует с TSL. Самое большое отличие от сегодняшнего автономного вождения TSL заключается в том, что анонсированная Nvidia автомобильная платформа является общедоступной версией, и, судя по внешнему виду, тестовый автомобиль не кажется недавно построенным автономным транспортным средством, а только компьютером и датчиками, установленными на традиционных автомобилях. Это означает, что обновление традиционных автомобилей до автоматического вождения Nvidia может иметь высокий порог, в будущем эти производители автомобилей не должны иметь квалификацию каждого транспортного средства для получения системы автоматического вождения, в зависимости от адаптивности Nvidia AGX и различных производителей автомобилей, самая большая вероятность заключается в том, что автомобильный завод запустит новую модель для автоматического вождения. По сравнению с TSL, которая изначально разрабатывалась для производства автомобилей для автономного вождения, даже если нынешнее транспортное средство не является полностью автономным, можно сказать, что вероятность безболезненного апгрейда выше, чем у Nvidia AGX и традиционных автопроизводителей. С другой стороны, в логике решения схемы автономного вождения TSL был полностью изменен на чисто визуальный режим, не полагаясь на какие-либо радарные датчики для полного автопилота, в то время как Nvidia AGX - это визуальный образ ИИ плюс лидар и другие гибридные решения для достижения, что делает их в скорости развития автоматического вождения и характеристиках системы по своей сути разными, хотя TSL имеет преимущество первопроходца, в Nvidia большое количество вычислительных Мощность может иметь свои победы и поражения в конкурентной борьбе. Материалы по теме: BTC преодолел отметку в $102 000! Трамп ослабит тарифную политику, Huida, TSMC ADR достигли нового максимума xAI Маска завершила финансирование серии C на сумму 6 миллиардов долларов, Huida, BlackRock, a16z... Ряд лидеров отрасли приняли участие в инвестициях Huida намерена создать зарубежную штаб-квартиру на Тайване! Цзян Ваньань: Приложите все усилия, чтобы поселиться в Северном городе 〈ИИ сражается с TSL! Дженсен Хуанг сотрудничал с Toyota, чтобы «построить AV-индустрию»: выходная стоимость автономного вождения достигнет триллионов долларов» Эта статья была впервые опубликована в BlockTempo "Dynamic Trend - The Most Influence Block Chain News Media".