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在一年一度的Nvidia GTC china技术大会上，创始人黄仁勋在主题演讲中首次展示了一系列产品和服务。除了发布Drive AGX Orin（为自动驾驶汽车和机器人提供的软件定义解决方案的最新版本）之外，Nvidia还宣布开源用于自主决策和视觉感知的AI模型套件。更重要的是，他们还宣布与滴滴合作，共同为自动驾驶汽车项目开辟新的道路。
新的自动驾驶平台AGX Orin
英伟达的Drive AGX Orin（将于2022年投入生产）将与两个现有的AGX Drive平台（AGX Drive Xavier和AGX Drive Pegasus）一起使用。黄仁勋表示：与设计用于处理高度自动化和全自动驾驶的Xavier和为轻度先进的高级驾驶员辅助系统提供动力的Pegasus不同，Orin是从头开始设计的，可以同时运行大量应用程序和模型，同时实现安全标准，例如ISO 26262 ASIL-D。（ASIL是汽车安全完整性等级风险分类方案，通过对潜在危害进行分析，并考虑到这些危害的总体严重性，暴露程度和可控性而建立的。）
Orin的硅片核心是一个全新的片上系统，总共包含170亿个晶体管，，这是四年来数十亿美元研发的成果。它集成了Nvidia的下一代图形芯片架构和Hercules内核，后者基于Arm的DynamIQ技术，与上一代产品相比，功耗和面积效率提高了10％。它们得到了AI和机器学习加速器内核的补充，它们每秒最多可提供总计200万亿次操作（TOPS），而Pegasus和Xavier分别具有320 TOPS和30 TOPS。此外，Orin可以处理200Gbps以上的数据，而仅消耗60瓦至70瓦的功率（200 TOPS）。
与Pegasus一样，Orin可以从2级（根据汽车工程师协会的意见，能够控制转向或速度但不能同时控制两者的汽车）扩展到5级（完全能够在无监督的情况下自动驾驶的汽车）自动化。与Xavier一样，Orin可以通过CUDA中的API和库，Nvidia的并行计算平台和应用程序编程接口模型以及该公司的TensorRT平台进行编程，以实现高性能的机器学习推理。
黄仁勋说，开始向制造商发货时，基于单一架构的Orin将具有多种配置。制造安全的自动驾驶汽车也许是社会上最大的计算挑战。
开源自动驾驶AI算法
与AGX Drive Orin一起，Nvidia宣布将提供对Drive核心（全栈自动驾驶汽车和驾驶员辅助解决方案）中几个模型的开源访问。具体来说，它计划提供与Drive AGX一起提供的AI系统，这些系统针对诸如交通信号灯和标志识别，车辆和行人的目标发现，路径感知以及凝视检测和手势识别等任务量身定制。（参考ATYUN之前报道：英伟达推出LaneNet DNN模型，可以高精度检测道路标识和地标）
黄指出，许多相关模型已经共同开发了多年，并且已被汽车制造商，卡车制造商，自动驾驶出租车公司，软件公司和大学广泛使用。自动驾驶汽车是一种软件定义的汽车，需要在全球范围内使用各种数据集进行操作。通过向开发人员提供对我们模型和高级学习工具的访问权限，以针对多个数据集进行优化，我们可以在公司和国家之间实现共享学习，同时保持数据所有权和隐私权。最终，我们正在加速全球自动驾驶汽车的现实。”
可以使用Nvidia新发布的工具套件对每个模型进行自定义和增强，这些工具可以使用多种机器学习开发技术进行培训。黄强调的一些技术是主动学习，它可以通过使用AI自动进行数据选择来提高准确性并降低数据收集成本。联合学习，它可以在保持数据隐私的同时，在全国范围内以及与其他方一起使用数据集；以及转移学习，它利用预训练和微调为特定的应用程序和功能开发模型。
与滴滴合作
最后，Nvidia透露滴滴将在数据中心使用Nvidia图形卡来训练支持其自治系统的机器学习算法。滴滴的汽车利用Nvidia的Drive平台融合来自多个传感器（包括摄像头，激光雷达和雷达）的数据，以确保他们始终了解周围环境，并表示将建立AI基础架构并启动虚拟GPU云服务器，以进行计算、渲染、和模拟。此外，滴滴表示，其云技术部门滴滴云（Didi Cloud）将采用新的虚拟图形卡许可模型，以提供Nvidia驱动的云计算服务，这些服务针对交通，人工智能，图形渲染，视频游戏和教育工作负载。
Nvidia自动驾驶汽车副总裁Rishi Dhall表示：“开发安全的自动驾驶汽车需要在云和汽车中实现端到端的AI。Nvidia AI将使滴滴能够开发更安全、更高效的运输系统，并提供广泛的云服务。”
