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英伟达陈曦:人工智能怎样开启工业4.0核心命门_0

2019-06-07 14:04编辑:admin人气:


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英伟达中国区高级销售总监陈曦

今天我代表公司为大家介绍一下英伟达在自动驾驶方面取得的一些进展,以及英伟达是如何看待整个汽车工业的发展。

首先请大家来看一段视频。视频中的这辆车,在英伟达内部的代号是BB8。它是16年2月份开始进行深度学习训练的。最开始的时候,这个车根本看不懂引导线,也分不清车道线。但是经过几个月的训练,它却有了相当惊人的进步。这是并道,有很多车辆交汇的时候,没有明显车道线划分的乡间小路。即使在车道和马路边缘很不清晰的时候,都可以进入到自动驾驶状态。

这个视频最关键的一点,它说明了不像是以前研究自动驾驶,我们必须让这个车首先认识到这是什么东西,认识完了再告诉它碰到人应该采用什么方向,碰到车道线要采取什么措施,遇到信号灯应该怎么做。BB8它在学习人类驾驶员在这种情况下的处理方式。英伟达有这样一个深度神经网络,告诉自动驾驶汽车在不断观察新事物的同时也在学习人类驾驶员的应对措施,短短几个月内就可以达到很好的自动驾驶状态。

NVIDIA AI CAR-BB8

从13年开始一个新的时代就开始了。在之前有PC时代,之后是互联网时代。大家知道互联网时代主要是围绕PC和手机来做的,在13年以后,随着深度学习和人工智能的兴起,新的时代完全展开了。13年我们发现在识别物品这件事情上,机器已经超过人了。14年机器对乳腺癌的识别能力超过了医生,这是一个很奇怪的事情,我们可能10年前根本不可想象,但确确实实它发生了,而且这个识别能力还在不断加速升级中。在英伟达看来,这个时代是远远比互联网时代、PC时代更宏大的时代,相对于PC或者手机移动互联网,未来这个时代可能是十倍甚至百倍的规模,这也给在座各位提供了前所未有的机遇。我们判断未来10—20年是一个高速发展的人工智能时代。

人工智能时代的核心就是深度学习。这个概念几十年前就提出来了,但直到13年左右这个概念才重新在业界被着重提出来。为什么?这里面有几个重要的因素:

第一,大数据的兴起

第二,需要非常好的神经网络

第三,芯片的计算能力在不断飙升

随着计算机技术的发展,特别是GPU应用领域的拓展,大家发现GPU是非常适合运行深度学习算法的芯片。一个GPU里面有上千个核,上千个GPU放在一起可以实现非常大规模的并行计算。这就像人脑一样,人脑神经元,就是非常好的并行处理器,而GPU非常好地模仿了人脑。所以三个条件具备,大数据、神经网络、强大的计算能力,人工智能时代就被开启了。

16年最著名的事件就是李世石被AlphaGo击败。今年有60位最顶尖的围棋选手被AlphaGo的兄弟在快棋赛里面打败了,人工智能在下围棋、游戏、图像识别、自动驾驶方面都逐渐超过了人。所以英伟达为什么愿意进入汽车这个市场?是因为我们希望把人工智能技术带到这个市场,这个市场的价值是非常巨大的,10万亿的市场,我们也是愿意和在座的各位一起合作。不管你是创业公司还是整车厂,我们是一个开放的平台,我们愿意和大家一起合作。10亿辆轿车,2000万出租车,还有卡车和公交车,无人驾驶,英伟达的技术是具有领先优势的。

(来源:未知)

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