Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг оголосив сьогодні на виставці Consumer Electronics Show (CES), що співпрацюватиме з Toyota над розробкою технології автономного водіння на основі технології Nvidia, яка, як очікується, буде конкурувати з TSL, і очікується, що на світову автомобільну промисловість вплине штучний інтелект візуальних обчислень. (Синопсис: Джен-Сун Хуанг анонсував RTX5090 відеокарту «вдвічі продуктивнішу», ніж відеокарта, оснащена технологією штучного інтелекту DLSS 4; Huida великий памп спочатку витіснив Apple назад до Ринкова капіталізація) (Довідкове доповнення: Huida запускає гуманоїдну платформу обчислень роботів «Jetson Thor» наступного року, момент фізичного штучного інтелекту ChatGPT? Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг оголосив сьогодні на виставці Consumer Electronics Show (CES) в США, що буде співпрацювати з Toyota Motor Company, яка продає 100 мільйонів одиниць на рік, для спільної розробки автономного водіння, Хуанг заявив, що успіх TSL і Waymo в США підтверджує можливості візуального ІІ в області автономного водіння, і показує, що індустрія AV (автономних транспортних засобів) досягне трильйонів доларів. Хуанг сказав, що автономне водіння залежить від трьох типів комп'ютерів, вбудованих у транспортний засіб, включаючи AIОбчислювальна потужність AIОбчислювальна потужність комп'ютерів, аналогові комп'ютери, які можуть виявляти та оцінювати навколишнє середовище, а також системи генерації даних, які можуть бути одним або двома пристроями в різних бізнес-кейсах: Я дуже, дуже щасливий. Сьогодні ми можемо оголосити, що Toyota працюватиме з Nvidia над розробкою наступного покоління автономних транспортних засобів, з одним мільярдом автомобілів на дорогах, які проїжджатимуть понад трильйон миль на рік, і всі вони будуть автономними транспортними засобами в майбутньому. Це буде дуже велика індустрія, яка коштуватиме понад трильйон доларів, і може зростати зі швидкістю 5 мільярдів доларів на рік. Автомобільна платформа нового покоління Згідно зі змістом слайда, платформа автономного водіння, розроблена Nvidia, називається «AGX», а комп'ютер автономного водіння оснащений ОС Nvidia Drive, яка визначається як повнофункціональний, повнофункціональний безпечний автономний автомобіль, крім основного обчислювального потужного чіпа «Saul», він також оснащений великою кількістю камер, радарів та ультразвукових датчиків. Виявлена інформація про водіння буде автоматично перетворена на відповідні судження про водіння та вихідні команди на платформі. Хуан Цзеньсюнь сказав, що прототип комп'ютера платформи також пройшов найвищий стандарт автомобіля безпеки ASIL, з 70 000 рядків програмного коду, 15 000 років інженерних годин і 2 мільйонами практичних випробувань, які, можна сказати, пройшли багато випробувань, перш ніж бути оприлюдненими. Хуан Цзеньсюнь тепер також показує нову систему «Omnimap» у поєднанні з Omniverse та Nvidia Cosmos, яка фактично показує візуальний ефект на платформі AGX, через накопичення великої кількості віддалених обчислень комп'ютерів DGX, кожен AGX схожий на суперкомп'ютер, що зображує віртуальний світ Omniverse всередині. У різних середовищах дані, накопичені AGX, можуть бути використані DGX для обчислення нейронних мереж і зображень для досягнення більш реалістичного і точного зображення Omnimap. У фоновому режимі DGX може імітувати можливі зміни різних сцен у різних часових середовищах, так що сцена має нескінченні зміни, щоб зробити автоматичне водіння AGX більш зрілим, за допомогою комп'ютерних обчислень деякі дані водіння лише сотні разів зможуть отримати мільярди ефективних пробігів у Omniverse, додаючи вищі стандарти безпеки та автоматичного водіння. Ми дуже раді тому факту, що ми можемо виробляти безліч даних у фоновому режимі для навчання ШІ на основі фізичних принципів, які є дуже точними та обґрунтованими, тому що так само, як комп'ютерна індустрія розвивалася в минулому, ми побачимо такий самий швидкий прогрес автономного водіння в найближчі кілька років, і він значно прискориться в останні роки. Конкуренція з TSL Хоча TSL згадується лише на початку, насправді Nvidia співпрацювала з традиційними виробниками автомобілів, такими як Toyota, для розробки, і вона вже відкрито конкурує з TSL. Найбільша відмінність від сьогоднішнього автономного водіння TSL полягає в тому, що анонсована платформа автомобіля Nvidia є загальнодоступною версією, і судячи із зовнішнього вигляду, тестовий автомобіль не здається нещодавно побудованим автономним автомобілем, а лише комп'ютер і датчики встановлюються на традиційні автомобілі. Це означає, що оновлення традиційних автомобілів до автоматичного водіння Nvidia може мати високий поріг, у майбутньому ці виробники автомобілів не повинні мати кваліфікацію кожного транспортного засобу для отримання системи автоматичного водіння, залежно від адаптивності Nvidia AGX та різних виробників автомобілів, найбільша ймовірність полягає в тому, що автомобільний завод випустить нову модель для автоматичного водіння. У порівнянні з TSL, яка спочатку була розроблена для виробництва транспортних засобів для автономного водіння, навіть якщо поточний транспортний засіб не є повністю автономним, можна сказати, що ймовірність безболісної модернізації вища, ніж у Nvidia AGX та традиційних виробників автомобілів. З іншого боку, у логіці рішення схеми автоматичного водіння TSL був повністю змінений на чисто візуальний режим, не покладаючись на будь-які радарні датчики для повного керування, тоді як Nvidia AGX є гібридним рішенням, таким як візуальне зображення AI плюс лідар для досягнення, що робить їх двома в швидкості розробки автоматичного водіння та характеристиками системи за своєю суттю відрізнятимуться, хоча TSL має перевагу першопрохідця, у Nvidia велика кількість Обчислювальна Потужність може мати свою перемогу або поразку в конкурентній боротьбі. Пов'язані звіти: BTC перевищив $102 000! Трамп пом'якшить тарифну політику, Huida, TSMC ADR досягли нового максимуму xAI Маска завершив фінансування серії C на суму 6 мільярдів доларів, Huida, BlackRock, a16z... Ряд лідерів галузі взяли участь в інвестиціях Huida має намір створити закордонну штаб-квартиру на Тайвані! Цзян Ваньань: Зробіть усе можливе, щоб оселитися в Північному місті 〈AI бореться з TSL! Дженсен Хуанг співпрацював з Toyota, щоб «побудувати аудіовізуальну індустрію»: вартість автономного водіння досягне трильйонів доларів» Ця стаття була вперше опублікована в журналі BlockTempo «Динамічний тренд - найвпливовіший блок ланцюгових новинних медіа».
Переглянути оригінал
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 вітається з Tesla! Хуан Женьсюн співпрацює з Toyota, щоб "створити галузь AV": автоматизоване водіння буде вартувати кілька трильйонів доларів.
Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг оголосив сьогодні на виставці Consumer Electronics Show (CES), що співпрацюватиме з Toyota над розробкою технології автономного водіння на основі технології Nvidia, яка, як очікується, буде конкурувати з TSL, і очікується, що на світову автомобільну промисловість вплине штучний інтелект візуальних обчислень. (Синопсис: Джен-Сун Хуанг анонсував RTX5090 відеокарту «вдвічі продуктивнішу», ніж відеокарта, оснащена технологією штучного інтелекту DLSS 4; Huida великий памп спочатку витіснив Apple назад до Ринкова капіталізація) (Довідкове доповнення: Huida запускає гуманоїдну платформу обчислень роботів «Jetson Thor» наступного року, момент фізичного штучного інтелекту ChatGPT? Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг оголосив сьогодні на виставці Consumer Electronics Show (CES) в США, що буде співпрацювати з Toyota Motor Company, яка продає 100 мільйонів одиниць на рік, для спільної розробки автономного водіння, Хуанг заявив, що успіх TSL і Waymo в США підтверджує можливості візуального ІІ в області автономного водіння, і показує, що індустрія AV (автономних транспортних засобів) досягне трильйонів доларів. Хуанг сказав, що автономне водіння залежить від трьох типів комп'ютерів, вбудованих у транспортний засіб, включаючи AIОбчислювальна потужність AIОбчислювальна потужність комп'ютерів, аналогові комп'ютери, які можуть виявляти та оцінювати навколишнє середовище, а також системи генерації даних, які можуть бути одним або двома пристроями в різних бізнес-кейсах: Я дуже, дуже щасливий. Сьогодні ми можемо оголосити, що Toyota працюватиме з Nvidia над розробкою наступного покоління автономних транспортних засобів, з одним мільярдом автомобілів на дорогах, які проїжджатимуть понад трильйон миль на рік, і всі вони будуть автономними транспортними засобами в майбутньому. Це буде дуже велика індустрія, яка коштуватиме понад трильйон доларів, і може зростати зі швидкістю 5 мільярдів доларів на рік. Автомобільна платформа нового покоління Згідно зі змістом слайда, платформа автономного водіння, розроблена Nvidia, називається «AGX», а комп'ютер автономного водіння оснащений ОС Nvidia Drive, яка визначається як повнофункціональний, повнофункціональний безпечний автономний автомобіль, крім основного обчислювального потужного чіпа «Saul», він також оснащений великою кількістю камер, радарів та ультразвукових датчиків. Виявлена інформація про водіння буде автоматично перетворена на відповідні судження про водіння та вихідні команди на платформі. Хуан Цзеньсюнь сказав, що прототип комп'ютера платформи також пройшов найвищий стандарт автомобіля безпеки ASIL, з 70 000 рядків програмного коду, 15 000 років інженерних годин і 2 мільйонами практичних випробувань, які, можна сказати, пройшли багато випробувань, перш ніж бути оприлюдненими. Хуан Цзеньсюнь тепер також показує нову систему «Omnimap» у поєднанні з Omniverse та Nvidia Cosmos, яка фактично показує візуальний ефект на платформі AGX, через накопичення великої кількості віддалених обчислень комп'ютерів DGX, кожен AGX схожий на суперкомп'ютер, що зображує віртуальний світ Omniverse всередині. У різних середовищах дані, накопичені AGX, можуть бути використані DGX для обчислення нейронних мереж і зображень для досягнення більш реалістичного і точного зображення Omnimap. У фоновому режимі DGX може імітувати можливі зміни різних сцен у різних часових середовищах, так що сцена має нескінченні зміни, щоб зробити автоматичне водіння AGX більш зрілим, за допомогою комп'ютерних обчислень деякі дані водіння лише сотні разів зможуть отримати мільярди ефективних пробігів у Omniverse, додаючи вищі стандарти безпеки та автоматичного водіння. Ми дуже раді тому факту, що ми можемо виробляти безліч даних у фоновому режимі для навчання ШІ на основі фізичних принципів, які є дуже точними та обґрунтованими, тому що так само, як комп'ютерна індустрія розвивалася в минулому, ми побачимо такий самий швидкий прогрес автономного водіння в найближчі кілька років, і він значно прискориться в останні роки. Конкуренція з TSL Хоча TSL згадується лише на початку, насправді Nvidia співпрацювала з традиційними виробниками автомобілів, такими як Toyota, для розробки, і вона вже відкрито конкурує з TSL. Найбільша відмінність від сьогоднішнього автономного водіння TSL полягає в тому, що анонсована платформа автомобіля Nvidia є загальнодоступною версією, і судячи із зовнішнього вигляду, тестовий автомобіль не здається нещодавно побудованим автономним автомобілем, а лише комп'ютер і датчики встановлюються на традиційні автомобілі. Це означає, що оновлення традиційних автомобілів до автоматичного водіння Nvidia може мати високий поріг, у майбутньому ці виробники автомобілів не повинні мати кваліфікацію кожного транспортного засобу для отримання системи автоматичного водіння, залежно від адаптивності Nvidia AGX та різних виробників автомобілів, найбільша ймовірність полягає в тому, що автомобільний завод випустить нову модель для автоматичного водіння. У порівнянні з TSL, яка спочатку була розроблена для виробництва транспортних засобів для автономного водіння, навіть якщо поточний транспортний засіб не є повністю автономним, можна сказати, що ймовірність безболісної модернізації вища, ніж у Nvidia AGX та традиційних виробників автомобілів. З іншого боку, у логіці рішення схеми автоматичного водіння TSL був повністю змінений на чисто візуальний режим, не покладаючись на будь-які радарні датчики для повного керування, тоді як Nvidia AGX є гібридним рішенням, таким як візуальне зображення AI плюс лідар для досягнення, що робить їх двома в швидкості розробки автоматичного водіння та характеристиками системи за своєю суттю відрізнятимуться, хоча TSL має перевагу першопрохідця, у Nvidia велика кількість Обчислювальна Потужність може мати свою перемогу або поразку в конкурентній боротьбі. Пов'язані звіти: BTC перевищив $102 000! Трамп пом'якшить тарифну політику, Huida, TSMC ADR досягли нового максимуму xAI Маска завершив фінансування серії C на суму 6 мільярдів доларів, Huida, BlackRock, a16z... Ряд лідерів галузі взяли участь в інвестиціях Huida має намір створити закордонну штаб-квартиру на Тайвані! Цзян Ваньань: Зробіть усе можливе, щоб оселитися в Північному місті 〈AI бореться з TSL! Дженсен Хуанг співпрацював з Toyota, щоб «побудувати аудіовізуальну індустрію»: вартість автономного водіння досягне трильйонів доларів» Ця стаття була вперше опублікована в журналі BlockTempo «Динамічний тренд - найвпливовіший блок ланцюгових новинних медіа».