在自動駕駛領域，復雜環(huán)境中的安全決策、不斷增長的算力需求和驗證流程優(yōu)化等等環(huán)環(huán)相扣，如何在當前快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境下解決這些挑戰(zhàn)，對于智駕方案的高效規(guī)?；涞貋碚f非常重要。
NVIDIA（英偉達）近期發(fā)布了《自動駕駛安全報告》，在其中全面解析了硬件與軟件生態(tài)深度融合的優(yōu)勢，并介紹了實現安全自動駕駛的核心方法與技術框架，值得智駕行業(yè)的工程師、開發(fā)者、項目經理或高管等來參考學習，掃描二維碼獲取報告資源：
報告核心內容概覽
《NVIDIA 自動駕駛安全報告》系統地介紹了其在自動駕駛技術開發(fā)中的全棧能力：
● 從硬件到軟件，覆蓋從數據采集到道路測試的完整技術路徑。
● 通過對 AI 與加速計算的深度結合，提供端到端解決方案。
● 在確保車輛安全性和可靠性方面，提出清晰且可操作的技術框架。
安全自動駕駛的四大技術支柱
安全報告特別強調了構建安全自動駕駛技術的四大核心支柱，每一項都與實際研發(fā)工作息息相關：
AI 設計與實施平臺：NVIDIADRIVE 平臺作為全球首個可擴展 AI 駕駛平臺，通過統一的硬件與軟件架構，為從 L2 級到 L5 級的自動駕駛系統開發(fā)提供強大支持。
面向深度學習的開發(fā)基礎設施：依托 NVIDIADGX 系統等 AI 基礎設施，開發(fā)者能夠訓練復雜的深度神經網絡并進行高精度的驗證，支持自動駕駛模型在多樣化場景下的性能提升。
用于自動駕駛汽車開發(fā)的物理精準傳感器仿真：NVIDIA Omniverse Cloud 提供高保真仿真環(huán)境，讓工程師能夠在虛擬環(huán)境中測試車輛在各種極端情況下的表現，降低開發(fā)成本和風險。
卓越的全方位安全和網絡安全計劃：從 ISO 26262 功能安全標準到 SOTIF 預期功能安全， NVIDIA 建立了多層次的安全體系，覆蓋從硬件設計到生命周期管理的各個環(huán)節(jié)。
這些相互配合的硬件與軟件架構，貫穿 NVIDIA 自動駕駛汽車的研究、設計和部署基礎設施的整個過程，以實現安全的自動駕駛。
安全架構設計的關鍵要點
在安全架構部分，報告深入分析了如何通過多樣化和冗余的系統設計，確保自動駕駛系統在復雜環(huán)境中的可靠性。例如：
● 硬件層面：DRIVE AGX 平臺通過模塊化設計和高性能計算能力，支持從 L2 級到 L5 級自動駕駛的廣泛應用。
● 軟件層面：集成并融合深度學習模型和傳統算法，提供的實時感知與決策能力，可實現最高級別的安全性。
● 驗證流程：基于仿真測試、數據中心驗證和道路測試的多層驗證機制，最大限度地降低了技術風險。
比如在報告中提到，最新的 DriveOS 是首個獲得汽車功能安全領域的最高標準 ASIL-D 認證的軟件定義可編程 AI 系統，為車規(guī)級的 SDK 進一步提升安全性可靠性。
如果你是系統架構設計工程師，這部分內容對于如何平衡性能、成本與安全來說，十分具有參考價值。
下載報告
通過硬件與軟件協同、AI 與仿真結合的方式，NVIDIA 正在為行業(yè)提供值得借鑒且易于復現的全棧解決方案，以提升自動駕駛的整體安全性，掃描二維碼獲取 NVIDIA 報告資源：
《 NVIDIA 自動駕駛安全報告》
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