Nvidia podważa liderów autopilota – Teslę i Waymo.

Nowy podejście do autopilota od NVIDIA

Co roku po pół roku szef działu motoryzacyjnego firmy – Xinzhou Wu – zaprasza dyrektora generalnego Jensen Huang na test-pilot, ale tylko jeśli pierwszy w pełni ufa systemowi. W ostatniej podróży użyli Mercedes CLA, aby przejechać z Woodside do centrum San Francisco. Kierował pojazdem „MB.Drive Assist Pro” – system pomocy kierowcy opracowany wspólnie z NVIDIA i podobny do Tesla Full Self‑Driving. 22‑minutowy film pokazuje samochód pokonujący plac budowy, ulice z gęstym parkingiem i wąskie odcinki otoczone pomarańczowymi stożkami. W trakcie testu system nie wyłączał się.

Dlaczego NVIDIA inwestuje w autonomiczne prowadzenie
* Partnerstwa – już współpracuje z Mercedesem, Jaguar Land Rover i Lucid.
* Na CES 2024 firma zaprezentowała „Alpamayo” – zestaw modeli AI, symulatorów i danych do tworzenia autopilotów czwartego poziomu (ludzki nie uczestniczy w prowadzeniu przy określonych warunkach).

NVIDIA używa modeli end-to-end, które natychmiast podejmują decyzje na podstawie sygnałów zewnętrznych. Jednocześnie firma wspiera tradycyjne schematy weryfikacji, aby można było obserwować i kontrolować proces podejmowania decyzji. W rezultacie systemy łączą „ludzki” styl prowadzenia (z płynnością reakcji) i sprawdzalną robotykę.

> *„Modele end-to-end lepiej reagują na stojących policjantów lub zmiany pasa, nie wywołując wrażenia robota za kierownicą”, – zauważa Wu.*
> „Dlatego właśnie nadszedł moment ChatGPT” (wskazuje się, że autopilot może zrobić prawdziwy przełom).

Technologie i bezpieczeństwo
* Różnorodność sensorów – w przeciwieństwie do Tesli NVIDIA nie ogranicza się tylko do kamer. W jej systemie Drive Hyperion można używać kamer i radarów, a przy droższych modelach (od 40 000 do 50 000 USD) dodawany jest pełny zestaw czujników.
* Nauka na scenach wirtualnych – zamiast polegać wyłącznie na rzeczywistych przejazdach, NVIDIA generuje sceny wirtualne z realnych nagrań. Pozwala to testować autopilota w ekstremalnych sytuacjach rzadko spotykanych w rzeczywistości.
* Wsparcie partnerów – firma otrzymuje nagrania radarowe i kamerowe od swoich partnerów do tworzenia dokładniejszych modeli.

Idea polega na stworzeniu jednolitej architektury, gdzie percepcja wizualna, rozumienie języka i działania fizyczne łączą się pod jednym dachem. Porównują to z nauką człowieka jazdy: najpierw uczysz się widzieć drogę, potem rozumieć zasady i w końcu prowadzić samochód.

Wnioski

NVIDIA dąży do zostania kluczowym graczem w dziedzinie autonomicznego prowadzenia, oferując elastyczne rozwiązania łączące zaawansowanego AI z niezawodnym systemem weryfikacji. Jej podejście pozwala nie tylko „płynnie” reagować na zdarzenia drogowe, ale także zapewniać wysoki poziom bezpieczeństwa dzięki szerokiemu zakresowi sensorów i wirtualnemu testowaniu.