NVIDIA ermöglicht eine neue Ära von KI-definiertem Fahren und bringt seine NVIDIA DRIVE AV-Software mit erweiterten Level-2-Punkt-zu-Punkt-Fahrassistenzfunktionen bis Ende dieses Jahres in den USA auf dem Markt , beginnend mit Mercedes-Benz, einem langjährigen Partner bei der Entwicklung sicherer, intelligenter Mobilität.
Der brandneue Mercedes-Benz CLA – das erste Fahrzeug der Marke, das die MB.OS-Plattform nutzt – führt fortschrittliche Fahrerassistenzfunktionen ein, die von NVIDIAs Full-Stack-DRIVE AV-Software, KI-Infrastruktur und beschleunigtem Computing unterstützt werden.
Dieses Design könnte kabellose Updates zukünftiger Upgrades und neuer Funktionen ermöglichen, einschließlich der geplanten Verbesserungen von MB.DRIVE ASSIST PRO, die ab Werk und über den Mercedes-Benz Store erhältlich sein können.
Der CLA erreichte kürzlich eine fünf-Sterne-Bewertung im europäischen Programm EuroNCAP zur Bewertung neuer Autos. Die Leistung der aktiven Sicherheitsfunktionen von MB.DRIVE bei der Unfallfolgenminderung und -vermeidung trug zu dieser Top-Sicherheitseinstufung bei.
„Während sich die Automobilindustrie physische KI zu eigen macht, ist NVIDIA das intelligente Rückgrat, das jedes Fahrzeug programmierbar, aktualisierbar und durch Daten und Software ständig verbessert“, sagte Ali Kani, Vice President of Automotive bei NVIDIA. „Beginnend mit Mercedes-Benz und seinem unglaublichen neuen CLA feiern wir eine atemberaubende Leistung in Sachen Sicherheit, Design, Ingenieurskunst sowie KI-gestütztem Fahren – was jedes Auto zu einer lebendigen, lernenden Maschine machen wird.“
NVIDIA DRIVE AV – Eine Dual-Stack-Architektur für intelligente Sicherheit und Leistung
NVIDIA DRIVE AV verwendet einen KI-End-to-End-Stack für zentrales Fahrverhalten, zusammen mit einer parallelen klassischen Sicherheitsarchitektur – basierend auf dem NVIDIA Halos-Sicherheitssystem –, die Redundanz und Sicherheitsvorrichtungen hinzufügt. Dadurch können Fahrzeuge aus riesigen Mengen an realen und synthetischen Fahrdaten lernen, um Fahrer bei der sicheren Navigation in komplexen Umgebungen und Szenarien mit menschenähnlicher Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Für Verbraucher bedeutet dies mehr Vertrauen und Komfort, da sie wissen, dass eingebaute Redundanz sowie Prüfungen zur Gewährleistung eines fehlersicheren Zustands vorhanden sind, die dazu dienen, eine sichere Reise zu ermöglichen. Halos stellt sicher, dass das Fahrzeug innerhalb definierter Sicherheitsparameter arbeitet.
Diese einheitliche Architektur ermöglicht fortschrittliche Level-2-Funktionen für automatisiertes Fahren mit erweiterten Funktionen, einschließlich Punkt-zu-Punkt-Navigation in städtischen Umgebungen durch komplexe Stadtlandschaften, fortschrittlicher aktiver Sicherheit mit proaktiver Kollisionsvermeidung und automatisiertem Parken in engen Bereichen. Darüber hinaus ermöglicht sie eine kooperative Lenkung zwischen Fahrer und System.
Menschenähnliches urbanes Fahren mit End-to-End-KI-Modellen
NVIDIA Deep-Learning-Modelle ermöglichen eine neue Generation von KI-gestützten urbanen Fahrzeugsystemen. Diese Modelle interpretieren den Verkehr ganzheitlich und ermöglichen Fahrzeugen:
- Intelligente Navigation durch entsprechende Spurwahl, Abbiegevorgänge und Routenverfolgung in überlasteten oder unbekannten Verkehrsbereichen.
- Identifikation vulnerabler Verkehrsteilnehmer (z.B. Fußgänger, Rad- oder Rollerfahrer) und proaktive Reaktionen, um Kollisionen zu vermeiden.
- Fahrerassistenz während der Fahrt, um sicher von irgendeiner Adresse zu einer anderen zu gelangen.
Beschleunigung der Fertigung mit physischer KI und digitalen Fabriken
NVIDIA und Mercedes-Benz transformieren auch die Fahrzeugproduktion durch einen digitalen Ansatz mithilfe von NVIDIA Omniverse-Bibliotheken.
Mithilfe von digitalen Zwillingen von Fabriken und Montagelinien können Ingenieure virtuell Konstruktionen, Planungen und Betriebsabläufe optimieren, Ausfallzeiten reduzieren sowie Iterationen beschleunigen. Omniverse und die NVIDIA Cosmos-Plattform ermöglichen es Entwicklern, intelligente Fahrsoftware in simulierten Umgebungen zu testen und zu validieren, bevor sie in der realen Welt eingesetzt wird.
Entwicklung von Cloud zu Car: NVIDIAs Drei-Computer-Architektur
Alle intelligenten Fahrsysteme, die mit NVIDIA-Technologie betrieben werden, teilen eine Entwicklungspipeline von der Cloud zum Fahrzeug, die reale Daten in Milliarden simulierter Kilometer umwandelt und so die Verbesserung beschleunigt:
- Trainingsinfrastruktur: NVIDIA DGX-Systeme nutzen GPU-Computing im großen Maßstab, um DRIVE AV-Grundlagenmodelle auf diversen globalen Datensätzen zu trainieren. Diese Modelle erfassen menschliches Fahrverhalten in Millionen realer Szenarien.
- Simulation und Validierung: Die Simulationsumgebungen NVIDIA Omniverse und Cosmos ermöglichen physikalisch genaue Tests und die Generierung von Szenarien. Entwickler können neue Funktionen in Tausenden von Grenzfällen validieren, bevor sie bereitgestellt werden, indem reale Fahrdaten in Millionen virtuelle Kilometer transformiert werden.
- In-Vehicle-Computing und Hyperion-Architektur: NVIDIA DRIVE AGX beschleunigte Berechnungsprozesse für Wahrnehmung, Sensorfusion und Entscheidungsfindung in Echtzeit. Sie verarbeitet komplexe städtische sowie Autobahnszenarien gleichzeitig. DRIVE Hyperion bietet die Rechenleistung sowie eine Sensorarchitektur, welche Sensorsicherheit bietet – redundante Sensorik für ein sicheres, hochmodernes automatisiertes Fahrerlebnis.
Dieser Closed-Loop-Ansatz gewährleistet eine schnelle Iteration der Fahralgorithmen, liefert außergewöhnliche Genauigkeit durch Training im großen Maßstab, ermöglicht die Sicherheitsvalidierung in Grenzfällen, die beim realen Autofahren selten oder gefährlich sind und unterstützt eine skalierbare Bereitstellung über mehrere Fahrzeugplattformen.
Das Zeitalter des KI-definierten Transports ist angebrochen
Neben Mercedes-Benz arbeitet NVIDIA mit einer Vielzahl globaler Automobilhersteller zusammen, um seine Software-Komplettlösungen sowie KI-Infrastruktur und fortschrittliche Rechentechnologien für verschiedene Fahrzeugmodelle bereitzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht es Fahrzeugherstellern, intelligente Fahrfunktionen und Sicherheitsinnovationen in großem Maßstab zu integrieren und gleichzeitig die Entwicklung sowie zukünftige Upgrades zu vereinfachen.
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