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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/drive-av-software-mercedes-benz-cla/
原文作者：Jessica Soares
NVIDIA正在通过其增强的L2级点对点驾驶辅助功能，为AI定义的驾驶新时代赋能，预计将于今年底在美国道路上推出，首发车型为梅赛德斯-奔驰——NVIDIA在推进安全、智能出行领域长期以来的合作伙伴。
全新梅赛德斯-奔驰CLA是该品牌首款采用MB.OS平台的车型，它引入了由NVIDIA全栈DRIVE AV软件、AI基础设施和加速计算驱动的先进驾驶辅助功能。
这种设计可能会支持未来的升级和新功能的空中更新（over-the-air updates），包括MB.DRIVE ASSIST PRO的计划增强功能，这些功能可能在出厂时或通过梅赛德斯-奔驰商店提供。
CLA最近获得了欧洲新车安全评鉴协会（EuroNCAP）的五星安全评级。MB.DRIVE主动安全功能在事故缓解和避免方面的表现，为获得这一最高安全评分做出了贡献。
NVIDIA汽车业务副总裁Ali Kani表示：“随着汽车行业拥抱物理AI，NVIDIA正在成为使每辆汽车都可通过数据和软件实现可编程、可更新和持续改进的智能骨干。以梅赛德斯-奔驰及其出色的全新CLA为起点，我们正在庆祝安全、设计、工程和AI驱动驾驶方面取得的惊人成就，这将使每辆汽车都成为一个有生命、会学习的机器。”
NVIDIA DRIVE AV — 面向智能安全与性能的双栈架构
NVIDIA DRIVE AV采用端到端AI栈处理核心驾驶任务，同时辅以一个平行的经典安全栈——该安全栈基于NVIDIA Halos安全系统构建，增加了冗余和安全保护机制。因此，车辆可以从海量的真实和合成驾驶数据中学习，以协助驾驶员安全地在复杂环境和场景中做出类人决策。
对于消费者而言，这意味着更大的信心和舒适度，因为车辆内置了冗余和故障保护检查，旨在帮助保障旅途的安全和保障。Halos确保车辆始终在既定的安全参数内运行。
这种统一的架构支持先进的L2级自动驾驶功能，功能得到扩展，包括在复杂城市环境中实现点对点城市导航、具有前瞻性碰撞避免的高级主动安全功能，以及在狭窄空间内的自动泊车。此外，它还支持系统与驾驶员之间的协同转向。
端到端AI模型实现类人城市驾驶
NVIDIA深度学习模型为新一代AI辅助城市驾驶系统提供动力。这些模型能够整体理解交通情况，使车辆能够：
- 在拥挤或不熟悉的区域，通过车道选择、转弯和路线跟随进行智能导航。
- 理解弱势道路使用者（行人、骑自行车者、滑板车骑手）并采取主动响应——例如避让、微调或停车——以防止碰撞。
- 在行程中协助驾驶员，安全地从任何地址导航到任何地址——例如，从家到工作单位。
通过物理AI和数字工厂加速制造
NVIDIA和梅赛德斯-奔驰还通过使用NVIDIA Omniverse库的“数字优先”方法，正在改变车辆制造。
利用工厂和装配线的数字孪生，工程师可以在虚拟环境中设计、规划和优化操作，从而减少停机时间并加速迭代。Omniverse和NVIDIA Cosmos平台允许开发人员在模拟环境中测试和验证智能驾驶软件，然后再部署到现实世界中。
云到车开发：NVIDIA的三电脑架构
所有NVIDIA驱动的智能驾驶系统共享一个云到车开发管道，该管道将现实世界数据转化为数十亿英里的模拟里程，从而加速改进：
- 训练基础设施：NVIDIA DGX系统利用大规模GPU计算能力，对来自全球多样化数据集的DRIVE AV基础模型进行训练。这些模型捕获了人类在数百万真实世界场景中的驾驶行为。
- 仿真与验证：NVIDIA Omniverse和Cosmos仿真环境支持物理精确的测试和场景生成。开发人员可以在部署前在数千个边缘案例（edge cases）中验证新功能，将真实里程数据转化为数十亿的虚拟里程。
- 车载计算与Hyperion架构：NVIDIA DRIVE AGX加速计算实时处理感知、传感器融合和决策制定，同时处理复杂的城市和高速公路场景。DRIVE Hyperion提供计算和传感器架构，增加传感器冗余和多样性，以实现安全、高度先进的自动驾驶体验。
这种闭环方法确保了驾驶算法的快速迭代，通过大规模训练实现了卓越的准确性，使得在现实世界中罕见或危险的边缘案例中进行安全验证成为可能，并支持跨多个车辆平台的可扩展部署。
AI定义的交通运输时代已经到来
除了梅赛德斯-奔驰，NVIDIA还与全球众多汽车制造商合作，为其各种车型提供全栈软件、AI基础设施和先进的计算技术。这种方法使汽车和卡车制造商能够在规模化集成智能驾驶能力和安全创新的同时，简化开发、部署和未来升级。
欲了解更多信息，请观看CES 期间的 NVIDIA 直播。
有关软件产品信息，请参阅声明。
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