英伟达全球副总裁兼中国区总裁 张建中
(文/3sNews高级编辑 陈启临)如果大家对英伟达(Nvidia)的了解还停留在他们的GPU芯片和图形渲染解决方案上，那么不妨通过此文更进一步地了解他们。至少从现在来看，英伟达会持续深入地渗透到车联网领域中，并且可能会在与汽车信息服务相关的地图数据渲染和优化，以及明确会在人工智能和无人驾驶领域，产生更大的行业影响力。
在刚刚过去的MIIC上，英伟达全球副总裁兼中国区总裁张建中表示，“信息娱乐化+无人驾驶”(Infortainment & Self-Drive)将构成人与汽车之间的互动体系。
做好自己擅长的：信息娱乐化
从信息娱乐化(Infortainment)的角度来看，英伟达是从图形渲染的角度来解决用户体验的一些问题。例如对于汽车未来普遍标配的电子仪表盘，擅长于图形技术的英伟达会给用户最佳的视觉体验，例如配给一款粗放型SUV汽车的是一款全金属风格的表盘，复古型汽车则配备木纹花样的表盘等等，这一点，英伟达对用户体验表现得非常自信。
另外，针对汽车中控台的另外一个关键服务——地图导航，英伟达基于自身优势，致力于将传统的二维地图数据转化为三维化的视觉效果，并进一步对三维地图进行渲染和优化，给驾驶者适当的地图浏览体验。
张建中表示，可以展望未来整车中至少有10块屏幕，除了仪表盘、中控屏之外，汽车的后视镜、后座显示屏、以及窗户，未来都有可能成为和用户互动的智能电子屏幕，那么对英伟达的价值而言，他们可以做的事情，就是随着技术和需求的进步，给用户在视觉角度上的互动体验。
基于图形技术的无人驾驶
当然，如果你说英伟达就是靠着那点看家本事进入汽车领域讨好用户的话，那么事实的确如此，正如张建中也坦言，如果把未来汽车看做一整部计算机系统，仅作渲染其实非常简单。因而，英伟达开始研究无人驾驶技术(Self-Drive)，并且也是基于图形技术来帮助实现这一点。
对于一辆汽车来说，如何增加它的智能，让它能够实现或者完成一些以前做不了的事情?比如汽车行业或互联网公司都试图让汽车实现无人驾驶，或者汽车周围物体进行感知。张建中提到，这就得让汽车做到深度学习，从而实现其人工智能的一面。
这得回到图形技术和深度学习之间的关系说起。具体而言大多数图像识别公司都在做同样一件事情，便是给尽可能多的图形数据，比如人、动物、树木、路标等图片建模，然后让计算机看懂并通过持续不断地“看图”认识到这就是一个人，或者那就是一棵树。
英伟达公司在做的事情，一方面是跟很多图像识别公司和图商公司合作，共同研发可以推进智能驾驶或无人驾驶的产品，另一方面，他们仍然要在传统图形芯片技术上，用更强大的GPU本地计算能力和云端计算能力，支撑他们和其他公司的合作。
张建中介绍，在英伟达和DARPA(美国国防部先进研究项目局)的合作案例中，一辆汽车要完成从几百张到上百万张图形识别的训练，这里便需要GPU的支持，它帮助识别准确度从50%左右提升到90%左右。“只有准确度高了之后，才能训练，不然训练的图片每次都不认识物体是什么的话，学习结果是很差的。”张建中补充道。一段来自英伟达的演示视频显示，实验汽车已经能够识别道路路面标识，或者道路边上的警示牌，以及周围行驶中的汽车，还有路人，汽车能通过识别给出自动化的反馈，比如遇到前方车辆时能自动减速等等。
另一个案例显示，一辆玩具汽车在识别和学习5万张左右的障碍物图形后，已经能够顺利躲避一些常见的障碍物，比如墙体、石头、树根、草丛等等;在识别了超过22万张图片以后，这辆玩具车躲避障碍物简直如鱼得水。
准备充足，挑战犹在
尽管英伟达已经与合作伙伴做了很多努力，但张建中要说的，是面向未来的汽车人工智能和无人驾驶，仍存在着很多挑战。
“每个地方的训练结果可能都不一样，对于每个应用场景，识别精度也不一样，特别是面向真正的汽车无人驾驶，精度是非常高的。所以一定要有足够多的数据、足够多的时间、甚至要在不同国家、不同地区训练，否则任何误判所造成的损失，将是巨大的。”张建中说。
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