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【深度】黄仁勋:AI与无人驾驶新时代真的来了

2017-01-23 09:25
络遇
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我还谈到了无人驾驶汽车。我们升级了Autopilot平台,包括处理器、操作系统、AI。大家可能会有一个错误的理解,认为只有一个AI让汽车行驶,事实并不是这样的。未来,AI将是由许多AI组合在一起,它是软件进化的新形式。深度学习是一种开发软件的新方法。汽车内部有许多软件模块和功能,它们都会加入AI元素。

汽车的功能必须分拆,计算平台还是要分成模块化组件,然后让每一个部分发展。我们认为,未来会有更多不同的AI出现,我说的是“感知AI”“驾驶AI”“推理AI”。我在哪里?其它人在哪里?我可以预测一切。

我还说过,AI不再只是辅助驾驶技术。当汽车没有用AI行驶时,AI也可以“照顾”我们。AI可以成为副驾驶员。每时每刻,我们身边都有一位全心全意的AI副驾驶员,它可以报警,可以监控周边环境。自始至终,它都能感知周围一切。不只如此,它还能感觉到你所做的事。如果汽车外面有什么事情发生,你无法注意到,它会提醒你。如果系统在驾驶时不是特别自信,那么在“照顾”用户时应该是很自信的。在我们身边,一直会有一位“AI副驾驶员”在工作。

简言之,我谈了这三个基本主题。

问:先介绍一下GeForce吧?

黄仁勋:在今年的CES展会上,展示的GeForce游戏笔记本有30款,它们今年都会推出。相当多。30款全新的GeForce游戏笔记本,全球每一个OEM企业都参与了。这些产品用新的GPU驱动,也就是GeForce 1050TI。笔记本很薄,很快,性能比PlayStation 4更好。当你拿到轻薄漂亮的笔记本,可以用它玩PS4一样的游戏。

我们还展示了非常棒的游戏显示器,它是世界上第一款4K G-Sync HDR显示器。如果你们没有看过,应该看看。没有延迟,支持HDR,支持4K。其中一款来自华硕,一款来自宏基。这两款显示器是游戏玩家的福音。

GeForce很有活力,我们会将AI带到家中,会将汽车变成AI。AI要么帮你驾驶汽车,要么照看你。

AI副驾驶

问题:照我们预测,在汽车实现自动驾驶之前,“AI副驾驶”功能会先出现。你能具体谈谈这种技术吗?

黄仁勋:AI副驾驶技术很难开发,比自动驾驶更难。我展示了四种功能,这四种功能暂时都不会推出。AI知道你的眼睛看向何处,知道你的头朝向何方,可以阅读唇语,还可以实时识别面部表情。人类做这些事很容易,很自然,要让计算机做到相当困难。摄像头会装进汽车,监控一切。它会观察你,观察乘客。

问题:要实现这些功能是不是意味着计算力必须更强大?

黄仁勋:网络很大,很深,追踪眼球动作如果要求不高,做到很容易,但要达到很高的水平很难。在近期之内,要想阅读唇语还不现实。我们与牛津的人合作开发该技术,真的很难。

问题:你们是不是放弃了语音识别?

黄仁勋:也做。不过有时环境太噪杂,可能窗户已经放下,可能坐的是敞篷车,此时就可以阅读唇语。在这些环境下,唇语是有意义的,不是吗?汽车现在就是AI,它可以监控驾驶者,还可以监控环境。那么摩托车呢?自行车呢?不是还有行人吗?孩子不是在街上玩耍吗?有没有球突然横在汽车面前?所有这些事情都是实时发生的。虽然副驾驶并没有驱动汽车,但是要开发它还是很难的事。

问题:从英特尔高通提供的产品来看,市场似乎已经很拥挤了。你们的竞争优势在哪里?在无人驾驶计算市场,区分赢家和输家的关键因素是什么?

黄仁勋:首先,这门技术很难,问题很难解决。它涉及到视觉计算和AI计算问题,它们是两码事,我们恰恰很擅长。在这两方面我们投入了许多精力。

现在它已经变成了极大的市场。有许多企业进入,而事实在于,目前市场上真正的解决方案很少。Drive PX不是演示产品,它是可以用于生产的。我们推出的是一个生产平台,它被用在Model S上,上个月产品刚刚开始出货。在生产Level 4自动驾驶汽车上,我们是领先者,可能领先了3年。

问题:你说Nvidia正在转变,向AI公司转变,这点很有趣。是不是说你们将游戏与显卡业务的位置后调,对业务的优先顺序进行重排,资源也另行分配?你们有没有向AI研发、工程、人才投入更多资金,还是向传统业务投入的资金更多?

黄仁勋:有许多员工正在开发AI,这点是没有疑问的。当我们回想公司正在开发的技术时,有一点是共通的,所有技术都以GPU运算作为基础,当我们挑选工作时,市场会不会变大并不是选择的标准。我们挑选工作有三个标准:这件工作重要吗?难吗?我们是不是很擅长做类似的事?我们挑选一些工作做,它与我们的核心能力是匹配的。

几乎我们所做的一切事都是以GPU计算作为基础的。我们向四个不同的领域发力,它们是游戏、VR、AI数据中心、自动驾驶汽车。我们只关注这四个领域,不关心其它。结果证明,这四个领域恰恰是最酷的领域,影响力也很大,需要很长的时间才能成为现实。为什么?因为很难。尽管如此,这四个领域都是以GPU计算作为基础的。

四大领域有一些共同点。一是视觉,二是智能、人工智能,它们都与这两点相关联。某一天,某人可能会发现,计算机图像、智能、AI、深度学习只是“兄弟”。两种运算是高度关联的。图像技术和解决问题的技术可能非常相似,我并不是要在二者之间建立哲学联系,但是两个问题真的很相似。

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