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戴爾科技 X 小馬智行:用科技改變未來出行

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在科技迅猛發展的今天,自動駕駛技術正逐漸從實驗室走向日常生活。如今,在北京、上海、武漢、重慶等城市已經有無人駕駛網約車上路運營,交通出行的變革已經在悄然發生。小馬智行正是這一變革的先鋒。

成立于2016年的小馬智行是一家領先的自動駕駛技術公司,目前整體估值達85億美元,已經在廣州、北京、上海等城市開通了自動駕駛出行服務。不久前,小馬智行還開啟了大興機場自動駕駛接駁的收費服務,并成為北京市首批取得自動駕駛高快速路“主駕有人”商業化試點的企業。



小馬智行之所以能保持行業領先,與其擁有的全棧自動駕駛軟硬件研發能力密不可分,其自研的軟硬件基礎架構體系、基于深度學習的多傳感器融合技術和計算單元在業界都處于領先地位。

為了研發出更加智能的自動駕駛系統,小馬智行一直在深入研究深度學習和傳感器技術等前沿軟硬件技術,持續對自動駕駛系統進行迭代和優化,而這一過程離不開性能強大、穩定可靠的計算平臺的支持。

小馬智行北京研發中心副總經理李林濤表示:我們一直致力于構建最安全、可靠、先進的自動駕駛系統,打造優秀的虛擬司機,推動未來出行的革新,實現更加安全、便捷、環保的交通愿景。



小馬智行北京研發中心副總經理李林濤

感知系統模型訓練,“煉出”火眼金睛

自動駕駛系統由感知、規劃與控制三大核心系統組成,其中感知系統是自動駕駛車輛的“雙眼”。

感知系統利用車載雷達、攝像頭等設備來獲取道路、車輛位置、障礙物、車輛自身位置等信息并傳輸給控制中心,為之提供決策依據。它的一個重要能力是準確地識別出道路上的各種對象,如車輛、行人、交通標志、障礙物等,如果是移動的物體還要判斷出它們的意圖,如可能往什么方向移動等。



由于道路環境千變萬化,道路上可能出現的物體也各種各樣,要準確識別它們依賴于感知系統的模型,因此這個模型的訓練非常重要。

模型訓練的數據量越大、場景越豐富,其識別準確性越高。小馬智行累計測試總里程超過了3500萬公里,為模型訓練積累下了非常豐富的數據。同時,模型訓練還是一個高頻行為,研發工程師需要經常訓練模型進行系統優化。因此,模型的訓練不僅要求計算平臺性能高,系統還要高度穩定,一個頻繁出錯的系統對開發效率的影響顯而易見。

小馬智行利用戴爾Precision 7960塔式工作站的幫助很好地支持了這項工作。戴爾Precision 7960塔式工作站支持8通道DDR5內存,可以幫助小馬智行更高效地處理海量數據,其先進的散熱技術,也可以確保系統長時間穩定流暢地運行。同時,其搭載NVIDIA RTX專業圖形顯卡對各種訓練模型具有廣泛的適配性,使得小馬智行在選擇感知模型時更加靈活。



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小馬智行北京IT負責人吳丹表示:當需要進行本地模型訓練時,戴爾塔式工作站強大的性能,可以幫助我們更高效地完成工作,縮短模型訓練的時間,提高開發效率。



小馬智行北京IT負責人吳丹

自研的大規模仿真系統,加速系統迭代

仿真系統是自動駕駛系統研發過程中必不可少的一個系統。仿真系統能夠模擬各種道路條件、交通狀況和突發事件來驗證各個軟件模型的算法和功能。

相較于實測,仿真系統能夠快速創建出一個虛擬場景,通過模擬測試盡早發現潛在的問題,從而在實測前進行優化和改進,以縮短開發時間,降低研發成本。

小馬智行擁有自研的大規模仿真系統,可以把大量最有價值的路測數據加入仿真場景庫中,通過對真實數據的合理泛化,仿真出大量的長尾場景來測試系統能力。目前,小馬智行的仿真系統每天可進行百萬公里級別的仿真測試,仿真里程近百億公里。這對改進駕駛系統的日常駕駛場景及極端場景的認知和理解能力的提升起到了重要作用。

仿真系統的運行依賴于強大的計算平臺。在仿真系統中,感知系統的原始數據將傳輸至仿真平臺進行運算,通過在實際場景及搭建的仿真場景中優化算法,并且實時生成畫面顯示仿真結果。以小馬智行的第六代自動駕駛車輛為例,其擁有11個攝像頭、8個激光雷達、3個長距毫米波雷達,數據處理量非常大,同時對時延也有比較嚴格的要求,因此仿真系統對計算設備的要求也非常高。小馬智行的仿真系統就運行在戴爾Precision 5860塔式工作站上。



吳丹介紹,仿真數據生成需要借助圖形渲染引擎來完成,不僅需要很強的通用算力,還需要具有很強的圖形渲染能力,因而需要更專業的生產力工具和性能強勁的專業圖形顯卡。

吳丹說:戴爾塔式工作站可以幫助我們更快速更準確地建立仿真模擬測試場景,并縮短數據傳輸和處理的時間,提升測試和研發效率。

戴爾Precision 5860塔式工作站搭載32GB顯存的NVIDIA RTX? 5000 Ada專業圖形顯卡,性能強勁,擁有強大的圖形處理能力和算力處理能力,能夠確保實時生成仿真模擬測試場景,大大提高測試和研發的效率。同時,其搭載的戴爾Optimizer智能調優軟件可以幫助優化系統,進一步提升工作站的性能,改善使用體驗。

結束語

2024年的政府工作報告提出加快發展新質生產力,并且強調要“深化大數據、人工智能等研發應用,開展‘人工智能+’行動”。

自動駕駛就是人工智能的落地應用之一,也是新質生產力的關鍵驅動力。近年來,包括工信部和多個城市出臺了各種政策推動自動駕駛技術的落地,以加速汽車產業的智能化升級,這也使得自動駕駛成為當下非常熱門的賽道,競爭非常激烈。

在激烈的市場競爭中,強大的研發能力無疑是“參賽選手”能在這個賽道立足的前提。自2016年成立以來,小馬智行將研發能力作為立身之本,致力于“以人工智能改變交通出行”。正如李林濤所言,自動駕駛是創新、智能化和新科技的集大成者,小馬智行希望用科技去改變未來出行,也希望跟戴爾這樣懷揣同樣愿景的企業一起努力,用科技讓生活回歸詩意!

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