“移动即服务”时代：一键召唤无人驾驶汽车
想象一下用智能手机一键召唤无人驾驶汽车：基于drive pegasus ai超级计算机的全自动驾驶汽车将开启新的“移动即服务”时代。戴姆勒、博世和nvidia今日宣布展开合作，致力于推动l4和l5自动驾驶的发展。
只要在智能手机上按一下按键就能出发了。戴姆勒、博世和nvidia已联手合作，致力于让全自动无人驾驶车辆能够行驶于城市街道中。该合作将不仅仅是对驾驶方式的变革。
虽然全球十亿辆汽车每年行驶总里程达10万亿英里，但这些车辆大部分时间都处于闲置状态，且停车时占用着宝贵的地面空间。在行驶途中，它们也经常被困在拥堵的道路上。移动性服务将解决这些困扰城市地区的问题，释放潜力并彻底改变我们的出行方式。
在全球范围内，我们看到优步、lyft、滴滴和ola等公司在迅速采用新的移动服务。但有限的可用司机人数可能会限制其持续增长。
而无人驾驶汽车能够成为解决之道——它们配备大量传感器，由极其节能的超级计算机提供支持，并运行能够用作虚拟驾驶员的ai软件。
戴姆勒、博世和nvidia今日宣布展开合作，致力于推动汽车业内人士所称的l4和l5自动驾驶的发展——即能够自主驾驶的汽车。
基于自动驾驶汽车的移动性服务有很多优势。这些融入了ai的汽车将改善交通流量，增强安全性，并提供更好的移动服务。此外，分析师预测，乘坐随叫随到的无人驾驶汽车的费用将仅为每英里17美分。上班族将能够在车行途中展开工作，挽回每年价值约990亿美元的生产力损失。
在提高运输便利性的同时也能降低成本，这种能力本身就蕴藏着巨大的机遇。毕马威表示，至2030年，无人驾驶汽车和服务将发展为价值1万亿美元的产业。
为把握机遇，知名汽车品牌需要将最新技术融入其当前工作中。我们的av计算平台nvidia drive将帮助他们将这些技术突破与其自身架构相结合——包括深度学习、传感器融合、图像识别、云计算等。
我们与戴姆勒和博世的合作将充分发挥各自优势。nvidia在ai和自动驾驶平台方面处于领先地位。博世是全球最大的一级汽车供应商，拥有硬件和系统方面的专业知识。梅赛德斯 - 奔驰的母公司戴姆勒带来了整车领域的专业知识，且其全球化品牌称得上安全与质量的代名词。
实现道路智能
我们共同应对巨大挑战。面对行人、自行车骑行者、交通信号灯和其他车辆，即使是优秀的人类驾驶员，在行驶于拥挤不堪的城市街道时也会备感压力。
在这种混乱、非结构化的环境中，对计算能力的需求与日剧增。博世表示，仅一台摄像头每公里就能生成100千兆字节的数据。
现在想象一下全自动车辆或自动驾驶出租车，其车身周围有一套配备高分辨率摄像头、激光雷达和雷达的传感器，它们能够远距离感知物体。与此同时，它们还将与各种专门用于在各类条件下观察颜色、测量距离、以及检测运动的传感器相结合。这些系统所造就的多样性水平以提高安全性，并提供冗余以在发生故障时提供备份。然而，这些大量的信息需要在几乎瞬间内被多层神经网络破译、处理并投入使用。
nvidia drive可提供高性能，以同时运行各种深度神经网络，进而保证车辆在城市环境中安全行驶。
要想同时运行数十种复杂算法，需要极高的计算性能，才能在几毫秒内即作出执行，以便汽车能够安全舒适地行驶。
戴姆勒和博世选择drive pegasus
nvidia drive pegasus是专为自动驾驶汽车设计的ai超级计算机，可提供320 tops（每秒数万亿次操作）的性能，以处理这些多样化和冗余的算法。它只有车牌大小，性能却相当于六台同时运转的桌面工作站。
这是有史以来最节能的超级计算机——执行一万亿次操作仅消耗一瓦。通过最大限度地减少能源消耗，我们就得以扩展操作范围。
pegasus的架构设计旨在确保安全性和高性能。这种车规级的、功能安全的生产解决方案使用两个nvidia xavier系统级芯片和两个专为ai和视觉处理而设计的下一代gpu。这款联合设计的硬件及软件平台在历史上首次达到了asil-d iso 26262标准的要求，这是业界最高水平的汽车功能安全性。即使检测到故障，系统仍能运行。
从车到云端
nvidia av解决方案超越了传统汽车的功能。采用面向数据中心的nvidia dgx ai超级计算机训练深度神经网络，使车辆能够提供超人的感知水平。全新dgx-2具有2 petaflops的性能，其进行深度学习训练所需的时间、空间、能源和成本远远低于cpu服务器。
在基于gpu的强大服务器上完成训练之后，nvidia drive constellation av模拟器就可用于对最终放置在车辆内部的完整软件“堆栈”进行测试和验证。这种高性能的软件堆栈涵盖了自动驾驶汽车行驶的各个方面，从对象检测、深度学习和计算机视觉，到地图本地化和路径规划，一切都在drive pegasus上运行。
在未来几年，drive pegasus将在助力汽车制造商满足激增的需求方面发挥关键作用。市场调研公司ihs markit表示，至2040年，“移动即服务”行业将采购超过1000万辆汽车，远高于2017年的30万辆。
“与博世和戴姆勒的合作表明，nvidia drive pegasus架构满足了汽车制造商在应对自动驾驶挑战时的关键需求，”ihs markit人工智能高级研究总监luca de ambroggi指出，“nvidia将ai硬件、软件、集成平台以及仿真和验证工具相结合，为av开发创造了更多价值。“
蓬勃发展的“移动即服务”生态系统
nvidia drive生态系统在自动驾驶的所有领域持续扩展，从自动驾驶出租车、货车、到运载车辆，目前已有超过370家公司采用了drive平台。如今，我们与戴姆勒和博世的合作将创造出创新的无人驾驶车辆和服务，不仅仅将优化城市街道，更将为我们的生活带来变革。
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电机上为何要安装编码器？
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plc控制系统梯形图功能讲解
AI应用渗透率依然偏低 企业智能变革势在必行
什么是可变电阻器 可变电阻器的种类
SMT焊接中冷焊/假焊/空焊/虚焊的区别
C语言程序时经常使用库函数之前的预处理是什么？
只要在智能手机上按一下按键就能出发了。戴姆勒、博世和nvidia已联手合作，致力于让全自动无人驾驶车辆能够行驶于城市街道中。该合作将不仅仅是对驾驶方式的变革。
虽然全球十亿辆汽车每年行驶总里程达10万亿英里，但这些车辆大部分时间都处于闲置状态，且停车时占用着宝贵的地面空间。在行驶途中，它们也经常被困在拥堵的道路上。移动性服务将解决这些困扰城市地区的问题，释放潜力并彻底改变我们的出行方式。
在全球范围内，我们看到优步、lyft、滴滴和ola等公司在迅速采用新的移动服务。但有限的可用司机人数可能会限制其持续增长。
而无人驾驶汽车能够成为解决之道——它们配备大量传感器，由极其节能的超级计算机提供支持，并运行能够用作虚拟驾驶员的ai软件。
戴姆勒、博世和nvidia今日宣布展开合作，致力于推动汽车业内人士所称的l4和l5自动驾驶的发展——即能够自主驾驶的汽车。
基于自动驾驶汽车的移动性服务有很多优势。这些融入了ai的汽车将改善交通流量，增强安全性，并提供更好的移动服务。此外，分析师预测，乘坐随叫随到的无人驾驶汽车的费用将仅为每英里17美分。上班族将能够在车行途中展开工作，挽回每年价值约990亿美元的生产力损失。
在提高运输便利性的同时也能降低成本，这种能力本身就蕴藏着巨大的机遇。毕马威表示，至2030年，无人驾驶汽车和服务将发展为价值1万亿美元的产业。
为把握机遇，知名汽车品牌需要将最新技术融入其当前工作中。我们的av计算平台nvidia drive将帮助他们将这些技术突破与其自身架构相结合——包括深度学习、传感器融合、图像识别、云计算等。
我们与戴姆勒和博世的合作将充分发挥各自优势。nvidia在ai和自动驾驶平台方面处于领先地位。博世是全球最大的一级汽车供应商，拥有硬件和系统方面的专业知识。梅赛德斯 - 奔驰的母公司戴姆勒带来了整车领域的专业知识，且其全球化品牌称得上安全与质量的代名词。
实现道路智能
我们共同应对巨大挑战。面对行人、自行车骑行者、交通信号灯和其他车辆，即使是优秀的人类驾驶员，在行驶于拥挤不堪的城市街道时也会备感压力。
在这种混乱、非结构化的环境中，对计算能力的需求与日剧增。博世表示，仅一台摄像头每公里就能生成100千兆字节的数据。
现在想象一下全自动车辆或自动驾驶出租车，其车身周围有一套配备高分辨率摄像头、激光雷达和雷达的传感器，它们能够远距离感知物体。与此同时，它们还将与各种专门用于在各类条件下观察颜色、测量距离、以及检测运动的传感器相结合。这些系统所造就的多样性水平以提高安全性，并提供冗余以在发生故障时提供备份。然而，这些大量的信息需要在几乎瞬间内被多层神经网络破译、处理并投入使用。
nvidia drive可提供高性能，以同时运行各种深度神经网络，进而保证车辆在城市环境中安全行驶。
要想同时运行数十种复杂算法，需要极高的计算性能，才能在几毫秒内即作出执行，以便汽车能够安全舒适地行驶。
戴姆勒和博世选择drive pegasus
nvidia drive pegasus是专为自动驾驶汽车设计的ai超级计算机，可提供320 tops（每秒数万亿次操作）的性能，以处理这些多样化和冗余的算法。它只有车牌大小，性能却相当于六台同时运转的桌面工作站。
这是有史以来最节能的超级计算机——执行一万亿次操作仅消耗一瓦。通过最大限度地减少能源消耗，我们就得以扩展操作范围。
pegasus的架构设计旨在确保安全性和高性能。这种车规级的、功能安全的生产解决方案使用两个nvidia xavier系统级芯片和两个专为ai和视觉处理而设计的下一代gpu。这款联合设计的硬件及软件平台在历史上首次达到了asil-d iso 26262标准的要求，这是业界最高水平的汽车功能安全性。即使检测到故障，系统仍能运行。
从车到云端
nvidia av解决方案超越了传统汽车的功能。采用面向数据中心的nvidia dgx ai超级计算机训练深度神经网络，使车辆能够提供超人的感知水平。全新dgx-2具有2 petaflops的性能，其进行深度学习训练所需的时间、空间、能源和成本远远低于cpu服务器。
在基于gpu的强大服务器上完成训练之后，nvidia drive constellation av模拟器就可用于对最终放置在车辆内部的完整软件“堆栈”进行测试和验证。这种高性能的软件堆栈涵盖了自动驾驶汽车行驶的各个方面，从对象检测、深度学习和计算机视觉，到地图本地化和路径规划，一切都在drive pegasus上运行。
在未来几年，drive pegasus将在助力汽车制造商满足激增的需求方面发挥关键作用。市场调研公司ihs markit表示，至2040年，“移动即服务”行业将采购超过1000万辆汽车，远高于2017年的30万辆。
“与博世和戴姆勒的合作表明，nvidia drive pegasus架构满足了汽车制造商在应对自动驾驶挑战时的关键需求，”ihs markit人工智能高级研究总监luca de ambroggi指出，“nvidia将ai硬件、软件、集成平台以及仿真和验证工具相结合，为av开发创造了更多价值。“
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