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| 本文作者： 李賡 | 編輯：李帥飛 | 2018-01-08 16:47 | 專題：CES 2018 國際消費電子展 |
本文由雷鋒網記者李賡在 CES 2018 現場完成。
雷鋒網按：我們不生產流水賬，我們只想帶你看科技與未來。
依舊是全球科技風向標的CES，依舊是那個充滿綠色三角形的背景，前面站的依舊是一襲皮衣、皮膚黝黑、激情滿滿、“妄圖”用技術在科技界掀起新波瀾的男人。
沒錯，我說的就是在CES 2018剛剛結束 NVIDIA發布會。
在本次發布會正式召開之前，英偉達官方實際也透露了一絲信息：黃教主將在主題演講中展示NVIDIA最新的自動駕駛技術。但估計誰也沒有想到，英偉達最終放出了一套“終極組合拳”，目標更是直指一個宏偉的目標：自動駕駛領域的絕對霸主。
首先必須說明的是，此“DRIVE XAVIER”并非英偉達在2016年9月曾經發布過的那款“Xavier”處理器（兩者從架構到各種參數都相差巨大）。唯一不變的是，兩者都是定位于自動駕駛場景中的SoC平臺。（小猜想：可能英偉達覺得原來的Xavier不太行，來了波回爐。）
那么究竟DRIVE XAVIER有多強呢，我們來簡單過一下參數：
SoC整體大小為350 平方毫米，采用12nm FFN制程，整體功耗僅為30W；
CPU部分采用定制架構8核規格，10路超標量，支持雙執行模式；
GPU采用最新Volta架構，含有512個CUDA 核心，浮點運算能力高達1.3TFlops，人工智能需求處理能力高達20 Tensor Core TOPS；
自帶ISP，處理能力高達1.5GPIX/s，原生支持全幅HDR處理；
自帶DLA（深度學習加速器），提供5T FLOPS FP16運算能力，10 TOPS INT8運算能力；
自帶PVA，處理高達1.6 TOPS，能夠對光流和圖像處理進行加速；
自帶視頻編碼解碼處理器，編碼解碼速度性能分別達到1.2、1.8GPIX/s。
附加參數：此芯片開發耗時約為8000攻城獅·年（1個攻城獅耗時8000年，8000個攻城獅耗時1年）。
這么多的專業參數究竟意味著什么呢？這款DRIVE XAVIER產品的出現又意味著什么呢？在雷鋒網看來，關鍵點可以總結為3點：
英偉達要開始開辟一條全新的產品線——自動駕駛SoC平臺了，DRIVE XAVIER很可能只是個開始；
隨著人工智能技術的發展，英偉達并沒有“固守”通用處理器，也將逐漸在自己的產品中加入效率更高、性能更好的專用處理器；
英偉達對于自動駕駛市場“志在必得”。
如果說以上這些參數已經十分驚人了，黃仁勛在PPT上標題寫著的字則更讓人倒吸一口冷氣——這款芯片將在2018年Q1開始流片。這也意味著，我們很可能將在2018年內看到有自動駕駛汽車使用上這款產品。
黃仁勛在發布會現場也展示了“DRIVE XAVIER”平臺的實際樣貌，他還將其與英偉達目前主打的自動駕駛平臺DRIVE PX2進行了對比，DRIVE XAVIER明顯尺寸更小，同時散熱設計更簡單。在現場的功能展示中，DRIVE XAVIER讓英偉達的BB8自動駕駛試驗車穩定運行了數分鐘，并且應對了各種各樣的路面情況。?
去年10月，英偉達發布了DRIVE PX Pegasus自動駕駛平臺，它的最大特點就是在搭載了兩顆Xavier芯片的同時，還搭載了兩顆Volta架構的GPU。進而擁有了高達320 TOPS的深度學習處理能力，這個數值是上一代DRIVE PX平臺的數倍。
在現場，老黃還特別將DRIVE PX Pegasus拿去跟HPC做了一個對比，因為上一代使用GP100核心的HPC整體深度學習處理能力就是300 TOPS，在這一點上，Pegasus已經超過了上一代的人工智能服務器。
因為英偉達在自動駕駛方面的強大實力，其實際上從來不缺少合作者，而在這次的發布會上，英偉達也宣布了幾項最新的合作：
百度和采埃孚的合作項目，選擇使用最新的DRIVE XAVIER平臺；
英偉達和AURORA聯合打造自動駕駛車輛計算平臺；
Uber和特斯拉聯手打造全自動駕駛的Uber；
大眾集團選擇英偉達作為未來AI能力發展的合作伙伴。
黃仁勛在發布會現場還“嘚瑟”了一把：他表示目前英偉達在NVIDIA DRIVE產品的發展方面已經擁有了超過320個合作伙伴，涵蓋消費級汽車、卡車、交通服務、供應商、地圖、傳感器、創業公司、學術機構等方方面面。
招式四：全新的NVIDIA DRIVE安全功能架構
為了保證NVIDIA DRIVE的的自動駕駛功能安全性，英偉達公布了一套名為“AutoSim（駕駛模擬）”的系統。這個系統能夠完成以下幾點任務：
利用DGX服務器，構建一個各種參數可調，完全虛擬的自動駕駛環境，輸出特定角度的圖像數據記錄；
利用這些模擬生成的圖像數據反過來訓練車載自動駕駛平臺；
可以隨時將人為操作加入場景當中，進而訓練車載自動駕駛平臺應對突發情況的能力。
同時也因為DGX服務器、DRIVE PX系列平臺同樣使用了英偉達的GPU架構，并且支持CUDA等底層技術，所以整個學習過程的數據同樣可以反饋到環境模擬的算法當中。
招式五：打造車內人工智能應用平臺NVIDIA DRIVE IX
除了英偉達此前曾經提過的駕駛員注意力監控之外，此次還加入了4個應用場景：
通過人臉識別，自動開啟車尾箱；
監控駕駛員，防止分心駕駛；
監控駕駛員，防止疲勞駕駛；
街道監控，預防車輛?？繝顟B下開門時撞上單車、電動車等。
這些功能看起來并不大，但可以說是人工智能技術在汽車這個應用場景內的全面延伸，對于車輛使用的便利性、駕駛者和路人的安全性均有所幫助?？梢韵胂?，隨著自動駕駛車輛各種傳感器的加入，DRIVE IX很可能還會誕生更多的“小創新”。
即便你坐過自動駕駛車輛，你或許也不會知道它究竟在“想”什么，又做出了怎樣的“判斷”。在這次發布會上，英偉達給出的解決方案是——讓車輛的思想以AR顯示的方式出現在車輛的各個顯示界面中（擋風玻璃、倒后鏡、后視鏡、儀表盤等等）。
英偉達現場也利用自家的Holodeck技術進行了一個具體的展示，可以看到自動駕駛車輛在行駛的過程中會在儀表盤和后視鏡上顯示一些有可能發生危險的臨近車輛。
目前這項技術看起來有點粗糙，黃仁勛也在現場表示：希望下次你們看到這項技術的時候，我們能夠優化的更好。
在之前的某些重要節點上，英偉達也曾公開過自己的DRIVE系列產品技術架構，其中基本集中在實現自動駕駛技術實現上，但在本次發布會上，英偉達實際上勾勒出了一個全新的DRIVE系列產品發展架構。
這個架構一共分為4層：
DRIVE IX：車輛使用中的各種附加“小”技術。例如尾門自動開啟，駕駛員狀態監控、后方單車檢測等等；
DRIVE AR：利用虛擬現實進行自動駕駛訓練的技術。上文提到AutoSim自動駕駛模擬系統就是其一；
DRIVE AV：實現自動駕駛技術的核心技術。包括各種自動駕駛傳感器的數據處理，根據攝像頭識別車道、標示、紅綠燈等等，駕駛情況的預測，行車路線規劃等等。
DRIVE XAVIER：實現以上功能的基礎平臺（注意此處并沒有其他硬件型號）。
值得一提的是，黃仁勛在這一頁PPT上的標題是“未來汽車將由軟件定義”。作為半導體硬件芯片商的英偉達，說出這樣一句話非常值得細細品味。
其實在今天的發布會上，黃仁勛其實首先用1/4~1/3的時間又把NVIDIA在游戲、人工智能方面的布局說了一遍，但內容基本都是以前提過的，所以我們選擇了完全跳過。當然，另外一個這樣做的原因在于——黃仁勛和英偉達終于要對垂直細分的人工智能領域“動手”了。
從2012年前后發現自家GPU性能適用于人工智能場景之后，英偉達實際上就在通過一系列手段支持人工智能技術的發展。而其最主要的做法，依舊是打造性能、架構越來越高效的GPU，也可以叫做“通用人工智能處理器”，然后再打造出針對各種人工智能語言、應用場景的軟件解決方案。
這種方法在GPU性能尚可以高速發展的前幾年，或許并沒有太多可以質疑的地方。但隨著越來越多的公司進入人工智能領域，也有越來越多的玩家開始嘗試越過通用人工智能處理器，進而直接打造更高效、更強性能的人工智能專用處理器。這種趨勢實際上在半導體行業已經上演了無數次。
這也不由得讓人們對英偉達產生一點擔憂——這個人工智能先行者究竟會不會走出“只打造通用人工智能處理器”的軌跡？如果會走出，那么應用場景又會是哪一個呢？
從今天發布會的內容來看，很明顯黃仁勛和他的英偉達已經給出了答案：自動駕駛。
這個選擇的理由也不難猜測，自動駕駛市場龐大，且英偉達目前在各項技術方面已經頗有建樹。英偉達花數年種下的“種子”，終于要到“收果子”的一天了。這對于英偉達肯定是個好消息，但對于自動駕駛行業來說，或許是時候開始考慮如何適應即將發生的改變了。
PS：當黃仁勛在發布會現場拿出DRIVE XAVIER的時候，他真的笑得像個孩子。
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