Nvidia ставит под сомнение лидеров автопилотов – Tesla и Waymo.

Новый подход к автопилоту от NVIDIA

Каждые полгода глава автомобильного подразделения компании – Синьчжоу У (Xinzhou Wu) – приглашает генерального директора Дженсена Хуангa (Jensen Huang) на тест‑пилот, но только если первый полностью доверяет системе. В последней поездке они использовали Mercedes CLA, чтобы проехать из Вудсайда в центр Сан‑Франциско. Управлял автомобилем «MB.Drive Assist Pro» – система помощи водителю, разработанная совместно с NVIDIA и аналогичная Tesla Full Self‑Driving. Видео длительностью 22 минут показывает автомобиль, преодолевающий строительные площадки, улицы с плотной парковкой и узкие участки, огороженные оранжевыми конусами. В ходе теста система не отключалась.

Почему NVIDIA инвестирует в автономное вождение

* Партнёрские отношения – уже работает с Mercedes, Jaguar Land Rover и Lucid.
* На CES 2024 года компания представила «Alpamayo» — набор ИИ‑моделей, симуляторов и данных для создания автопилотов четвертого уровня (человек не участвует в управлении при заданных условиях).

НVIDIA использует сквозные модели, которые сразу принимают решения на основе внешних сигналов. Вместе с этим компания поддерживает традиционные схемы проверки, чтобы можно было наблюдать и контролировать процесс принятия решений. В итоге системы сочетают «человеческую» манеру вождения (с плавностью реакций) и проверяемую роботовку.

> *«Сквозные модели лучше реагируют на лежачих полицейских или перестроения, не создавая ощущения робота за рулём», – отмечает У.*
> «Именно поэтому сейчас наступил момент ChatGPT» (подразумевается, что автопилот может сделать настоящий прорыв).

Технологии и безопасность

* Разнообразие сенсоров – в отличие от Tesla, NVIDIA не ограничивается только камерами. В её системе Drive Hyperion можно использовать камеры и радары, а при более дорогих моделях (от $40 000 до $50 000) добавляется полный набор датчиков.
* Обучение на виртуальных сценах – вместо того чтобы полагаться исключительно на реальные поездки, NVIDIA генерирует виртуальные сцены из реальных записей. Это позволяет тестировать автопилот в экстремальных ситуациях, которые редко встречаются в реальности.
* Партнёрская поддержка – компания получает видеозаписи с радаров и камер от своих партнёров для создания более точных моделей.

Идея заключается в создании единой архитектуры, где визуальное восприятие, понимание языка и физические действия объединяются под одной крышей. Это сравнивают с обучением человека вождению: сначала вы учитесь видеть дорогу, затем понимать правила и, наконец, управлять машиной.

Вывод
NVIDIA стремится стать ключевым игроком в сфере автономного вождения, предлагая гибкие решения, которые сочетают продвинутый ИИ с надёжной системой проверки. Их подход позволяет не только «плавно» реагировать на дорожные события, но и обеспечивать высокий уровень безопасности благодаря широкому спектру сенсоров и виртуальному тестированию.