面对自动驾驶最核心的需求“安全”，英伟达的DRIVE平台做了这些 | CES 2018

北美时间1月10日，英伟达公布了其AI自动驾驶汽车平台NVIDIA DRIVE的功能安全详细架构。

其实早在去年9月的GTC China大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋口中的为自动驾驶行业“带来变革的端到端平台”——DRIVE，就已经成型了。那时黄仁勋曾告诉雷锋网(公众号：雷锋网)·新智驾，DRIVE是一个全栈式的自动驾驶整体方案平台，其中自下而上基于深度学习的计算主板（Drive PX）、包含了操作系统（Drive OS）、计算机视觉 SDK （Driveworks SDK），以及最上端的自动驾驶应用 Drive AV。

也是在当时，黄仁勋就强调了DRIVE平台中所涵盖的安全冗余，比如其Drive OS操作系统能够满足汽车安全最高等级ASIL-D，而在2018年的CES上，英伟达公布了关于NVIDIA DRIVE功能安全结构的更多详细信息。这一切，都是为了保证在自动驾驶大面积落地前，将行业和所有交通参与者最关注的安全风险问题降到最低。

据官方介绍，目前，基于英伟达的DRIVE结构，汽车厂商已经可以构建和部署具有功能安全性、并符合诸如ISO 26262等国际安全标准的自动驾驶乘用车和卡车。

黄仁勋在发布时说：“安全性是自动驾驶汽车最重要的特性，NVIDIA的这一功能安全平台是我们有史以来最重要的投资之一，它将成为助力汽车制造商将自动驾驶汽车推向市场的关键性因素。”

为了实现黄仁勋口中的“功能安全”，NVIDIA DRIVE必须从整体开发流程、硬件、软件、算法等多个层面进行安全冗余的考虑，这几块领域的功能安全布局，也与DRIVE的整体架构相呼应。

*NVIDIA DRIVE的整体架构

1、流程

流程，是对自动驾驶汽车的工程化开发制定的已验证过的安全冗余模式框架。与所有工程化项目类似，但自动驾驶汽车的研发只会更加严谨，英伟达介绍，DRIVE已针对自动驾驶系统的设计、管理和存档的全面安全认证方法体系的建立制定了步骤。

2、处理器设计和硬件功能

这部分主要针对硬件冗余，硬件平台将包含多种处理器，以保证在某些故障时保证机器运行。据官方介绍，这些冗余处理器包括NVIDIA 自主设计的 NVIDIA Xavier相关 IP，并涵盖 CPU 和 GPU 处理器、深度学习加速器、图像处理 ISP、计算机视觉 PVA 和视频处理器。内存和总线中包括锁步处理（lock-step，表示微控制器同时并行运行同一组操作，锁步操作的输出可以通过所谓的“冗余校验单元”进行对比，以此测定是否已出现故障）和纠错码，内置测试功能。

ASIL-C 级 NVIDIA DRIVE Xavier 处理器和具有适当安全逻辑的 ASIL-D 级安全微控制器均可实现系统最高安全级——ASIL-D 级。

3、软件

软件层面，很多安全架构来自英伟达的合作伙伴，例如黑莓QNX 以及TTTech。据官方介绍，DRIVE OS 系统软件集成了经ASIL-D 安全认证的 BlackBerry QNX 64 位实时操作系统，以及 TTTech 的 MotionWise 安全应用程序框架，后者对系统中的每个应用程序进行了独立分装，将彼此隔离，同时提供实时计算能力。

此外，NVIDIA DRIVE OS 可全面支持 Adaptive AUTOSAR，这也是汽车系统架构和应用框架的公开标准。

4、算法

NVIDIA DRIVE AV层，是自动驾驶汽车的软件栈，据雷锋网·新智驾了解，目前DRIVE AV支持包括立体视觉、环境感知、自定位和路径规划等功能。而为了确保在发生故障时的运行能力，其中的每项功能均包含冗余和多样性策略。

例如，感知冗余目前通过融合激光雷达、摄像头和毫米波雷达传感器实现。运行于 CPU、CUDA GPU、DLA 和 PVA 上的深度学习和计算机视觉算法也提升了冗余。这些功能，据官方表示，可以支撑Level 5（SAE）等级的自动驾驶汽车实现功能安全。

5、虚拟现实模拟器

英伟达虚拟现实模拟器NVIDIA AutoSIM，是本次CES发布上黄仁勋新公布的产品，它可以支持DRIVE平台的开发测试，并对一些边界情况进行模拟。据了解，NVIDIA AutoSIM 运行于 NVIDIA DG超级计算机上，并支持开发过程中代码不断迭代的回归测试，最终将完成数十亿英里的数据模拟。

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