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NVIDIA藉虛擬場景加快自駕車訓練所需時間,透過AI提昇行車安全

雖然先前說明藉由ISSAC虛擬環境訓練Jetson平台機器人學習行為時,NVIDIA曾表示若要建構一個虛擬環境用於訓練自動駕駛車輛的話,恐怕會因為必須模擬環境更加複雜而使難度增加。不過,在DGX超級電腦與基於Xavier的Drive PX 2車用電腦運算能力持續提昇許多情況下,將能藉由虛擬環境模式加快自動駕駛車輛學習訓練成效。

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在此之前,Ubisoft打造《看門狗2》之後,曾經宣布將使虛擬建構的完整舊金山場景內容用於自動駕駛車輛訓練,而NVIDIA此次提出的Autosim技術,就是透過本身虛擬影像技術建構完整的場景內容,並且可依照訓練需求自行調整各類光影技術,其中可透過調整光線照射角度來確認車輛上的光達系統等光學感測元件是否能正常做動。

而採用類似訓練Jetson平台機器人學習行為的ISSAC虛擬環境讓車輛加快學習效率,最主要還是考量自動駕駛車輛在道路上實際測試可能面臨風險,因此讓車輛能在安全環境下以虛擬化形式學習,如此即可縮短自動駕駛車輛整體整體所需訓練時間,同時也能避免自動駕駛車輛在測試過程發生意外,導致不必要的成本增加。

另一方面,針對智慧車載系統應用部分,NVIDIA也宣布與車廠合作去年提出作為車輛行進過程的輔助系統Drive IX,以及結合數位顯示功能的儀表板、後視鏡等,藉此即時顯示導航指示、前方路況,或是後車逼近等資訊的Drive AR技術,兩者都將以SDK形式提供車廠使用,藉此打造更具安全的車輛產品。

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楊又肇 (Mash Yang)
楊又肇 (Mash),大學主修電機、輔修資管,畢業後只幫人修過電腦,卻沒有當過一天工程師,誤打誤撞進入聯合新聞網擔任科技頻道主編多年,報導領域廣泛,從晶片到手機、筆電,或從AI到新創產業軟硬兼吃。目前仍是科技新聞業流浪漢身分,除mashdigi.com網站創辦人兼主筆之外,同時也為UDN.com、癮科技、Inside、數位時代、ePrice、Stuff等媒體供稿或撰寫特稿內容,喜歡研究別人不懂的黑科技、把玩各種3C產品,是果粉也是G粉。

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