NVIDIA 自动驾驶技术见解

前言

参与 NVIDIA自动驾驶开发者实验室 活动，以及解读了  NVIDIA 安全报告 自动驾驶 白皮书，本文是我的一些思考和见解。自动驾驶技术的目标是为了改善道理安全、减少交通堵塞，重塑更安全、高效、包容的交通生态。在这一领域，NVIDIA 凭借其在 AI 与加速计算的深厚积累，构建了从芯片到软件、从仿真到落地的全栈技术体系，成为全球车企和开发者的核心合作伙伴。可概括为三点：

1. 端到端 AI 驱动：通过统一模型覆盖感知、规划到控制的完整驾驶流程，减少传统模块化设计的复杂性与延迟。

2. 物理精准仿真：借助 Omniverse 平台生成极端场景的合成数据，覆盖暴雨、夜间、复杂交通等高风险场景，降低实车测试风险。

3. 冗余安全架构：基于 DRIVE AGX Orin/Thor 芯片的硬件冗余设计，结合 ISO 26262/21448 等国际安全标准，实现系统级故障容错。

安全性上，NVIDIA 的自动驾驶技术以“零事故”为愿景，通过四大安全支柱构建防护闭环，从数据标注到道路测试的全链路均以安全为第一优先级。

 

见解

1. 安全模型：从仿真到落地的三重验证

NVIDIA 提出“AI 训练-仿真-车载部署”的铁人三项开发模型，确保自动驾驶系统在虚拟与现实中均表现可靠：

• AI 训练：依托 DGX 超算集群，在 PB 级多样化数据上训练深度神经网络（DNN），覆盖全球不同地区的道路场景。

• 仿真验证：通过 Omniverse 平台生成高保真虚拟环境，模拟极端天气、传感器失效等罕见场景，验证算法鲁棒性。

• 车载部署：DRIVE AGX 车载计算机实时处理传感器数据，结合冗余硬件与动态安全策略，确保车辆在故障时进入“最小风险状态”。

自动驾驶汽车软件开发传统上基于模块化方法，具有用于 物体检测与跟踪、轨迹预测以及路线规划和控制的独立组

件。

如今，自动驾驶汽车技术已迈入新时代 以大型、统一的 AI 模型为特色，可控制车辆堆栈从感知、规 ——AV 2.0。AV 2.0

划到控制的多个环节。

与专注于使用多个深度神经网络改进车辆感知能力的 AV

1.0 到端驾驶 相比，AV 2.0 ”的方法来推动在动态、真实环境中的决策。 则需要全面的车载智能，借助一种称为“端

端到端自动驾驶系统采用统一的模型接收传感器输入并生 成车辆轨迹。这有助于避免过度复杂的流水线，并提供一种

更全面的数据驱动方法以应对真实世界的场景

2. 四大安全支柱：技术驱动的防护闭环

支柱1：AI 设计与实施平台

• 硬件：DRIVE AGX Orin/Thor SoC 提供 254-1000 TOPS 算力，支持 L2-L5 全级别自动驾驶，通过冗余设计（如双芯片备份）实现故障容错。

• 软件：DriveOS 操作系统与 CUDA/TensorRT 加速库，支持 20+ DNN 模型并行运行，融合摄像头、雷达、激光雷达多传感器数据。

• 优势：统一架构可扩展升级，车企可基于同一平台开发从辅助驾驶到完全自动驾驶的全系列产品。

参数：

NVIDIA DRIVE AGX Orin™ SoC（片上系统）可提供高达

254 TOPS 计算机。它是理想的解决方案，为自动驾驶功能、置信视 （每秒万亿次运算）的性能，是智能车辆的中央

图、数字集群以及 AI 驾驶舱提供动力支持。借助可扩展的

DRIVE AGX Orin 建、扩展和利用一次开发投资，便可从 产品系列，开发者只需在整个车队中构 L2+ 级系统一路升

级至 L5 级全自动驾驶汽车系统

DRIVE AGX Thor 计算机，将功能丰富的驾驶舱功能与高度自动化及自动 ™ SoC 是我们的下一代集中式车载

驾驶功能整合在一个安全可靠的系统上。这款自动驾 驶处理器采用了我们最新的 CPU 和 GPU 技术，包括

NVIDIA Blackwell GPU 能。DRIVE AGX Thor 支持 架构，用于转换器和生成式 8 位浮点数 (FP8)，可提供前所 AI 功

未有的 1,000 INT8 TOPS/1,000 FP8 TFLOPS/500 FP16

TFLOPS 性能，同时降低整体系统成本

支柱2：深度学习基础设施

• 数据工厂：标注 PB 级真实道路数据，结合 Omniverse Replicator 生成合成数据，填补罕见场景（如行人突然闯入）的数据空白。

• 训练优化：DGX 超算集群支持分布式训练，模型迭代效率提升 10 倍以上，确保 DNN 适应全球多样化路况。

支柱3：物理精准传感器仿真

• 仿真工具：Omniverse Cloud Sensor RTX 提供毫米波雷达、激光雷达的高精度建模，支持雨雪、雾霾等复杂天气的传感器性能测试。

• 价值：减少 80% 的实车测试成本，加速算法验证周期。

支柱4：全方位安全与网络安全

• 功能安全（ISO 26262）：硬件/软件全链路通过 ASIL D 级认证，确保单点故障不影响系统安全运行。

• 预期功能安全（SOTIF）：通过仿真与道路测试验证算法在无故障场景下的可靠性（如感知误判率低于 0.001%）。

• 网络安全（ISO/SAE 21434）：多层加密、渗透测试、零日攻击监控，防止恶意入侵导致车辆失控。

安全支柱关系图

AI 平台（硬件+软件）  
  ↓  
深度学习（数据+训练）  
  ↓  
传感器仿真（场景覆盖）  
  ↓  
安全合规（功能+网络）  

3. 安全架构：从芯片到系统的全栈防护

• 硬件层：DRIVE AGX 芯片集成 CPU/GPU/ASIC 模块，通过物理隔离与冗余设计（如双电源、双通信通道）抵御硬件故障。

• 软件层：DriveOS 提供实时任务调度与内存保护，DriveWorks 中间件实现传感器融合与轨迹规划，DNN 模型通过多帧跟踪与多传感器校验提升感知可靠性。

• 验证层：采用 V 模型开发流程，结合故障树分析（FTA）与失效模式分析（FMEA），确保系统设计无缺陷。

最后

NVIDIA研发出了AV2.0大模型配置全面车载，可实现端到端自动驾驶，通过统一模型接受传感器输入的数据可生成车辆轨迹，提供一种更加全面的数据去驱动方法以模拟真实世界的场景。