NVIDIA GTC 2019落幕，NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在近3小時的主題演講中，不但宣布正式推出Drive Constellation自駕車仿真平臺，更揭露與日本汽車大廠豐田汽車發(fā)展深度合作關(guān)系，為縮短自駕車開發(fā)時程加磚添瓦。

DIGITIMES Research分析師林芬卉針對自駕車開發(fā)與AI平臺進展做深度解析，她表示多數(shù)車廠及一階供貨商(Tier 1)以2020年為實現(xiàn)自駕技術(shù)的目標(biāo)時程，為讓自駕系統(tǒng)能因應(yīng)復(fù)雜的路況行駛，人工智能(AI)平臺大廠提供的深度學(xué)習(xí)方法論及技術(shù)支持等，讓車廠及相關(guān)業(yè)者能縮減自駕車技術(shù)開發(fā)時程，而在軟件定義車的時代，AI業(yè)者所扮演角色也愈加重要。

林芬卉舉NVIDIA為例，NVIDIA為自駕車平臺的領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，合作伙伴超過370家，從該公司汽車事業(yè)部運營表現(xiàn)來看，營收呈穩(wěn)定成長，產(chǎn)品多以自駕相關(guān)嵌入式裝置、車用計算機平臺及仿真平臺等為主，其合作車廠與Tier 1業(yè)者等多以2020年(含)以后為導(dǎo)入商用化目標(biāo)時程，自駕功能將達Level 4等級。

NVIDIA藉由GPU運算優(yōu)勢發(fā)展自駕車用AI平臺，智能車若要達到高度自動駕駛層級，需歷經(jīng)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)過程，包括建立大量數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練模型、仿真情境訓(xùn)練、路測等；若要完成自駕車訓(xùn)練，需建立多種不同功能的DNN模型及參數(shù)、在千萬個以上情境作仿真訓(xùn)練、反復(fù)驗證訓(xùn)練出來的模型是否無誤，此亦需龐大的服務(wù)器運算、儲存空間等資源。

傳統(tǒng)車廠多以硬件設(shè)計為主，較少涉及AI軟件部分，因此多與AI大廠合作，由其提供深度學(xué)習(xí)方法論及技術(shù)支持等，讓車廠能縮短自駕技術(shù)開發(fā)時程。

林芬卉最后總結(jié)：「在邁向智能車時代，需結(jié)合AI技術(shù)，并由超級計算機操控自駕系統(tǒng)，即進入軟件定義車的時代，而在汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)系中，AI業(yè)者所扮演角色愈趨重要。」