点击下方
卡片
，关注“
自动驾驶之心
”公众号
近年来，随着人工智能、深度学习及高性能计算的突破，传统驾驶模式正逐步向智能驾驶、无人驾驶转型
，
自动驾驶技术正以惊人的速度改变
大家的出行方式
。
NVIDIA作为全球领先的加速计算和AI平台提供商，在自动驾驶安全领域投入了巨额资源和研发力量，旨在构建一套既安全又高效的自动驾驶生态系统。
NVIDIA
AV 2.0
平台
当
自动驾驶汽车从概念走向现
实，
自动驾驶
系统需要在复杂、多变的现实环境中实现精确感知、实时决策和安全控制。传统的模块化方法虽然在部分场景下能够满足需求，但在面对复杂交通状况和突发异常时，难以全面兼顾安全与效率。
在
NVIDIA的技术体系中，安全性始终被置于首位。通过软硬件协同设计、冗余架构、深度神经网络 (DNN) 多帧检测以及多传感器融合等技术手段，在
自动驾驶
系统出现故障或传感器异常时能够迅速切换到安全模式，确保驾驶员和行人的安全。可以说，
NVIDIA不仅仅是在追求自动驾驶的智能化，更是
在为整个交通系统提供一套完备的安全保障方案。
NVIDIA构建
了
AV 2.0平台，
与
AV 1.0
专注于使用多个深度神经网络改进车辆感知能力不同
，
AV 2.0引入了端到端的驾驶思路。该技术通过一个大规模、统一的 AI 模型，从传感器输入直接生成车辆轨迹，有效避免了传统流水线中信息传递失误和延迟带来的风险。
在
AV 2.0平台中，NVIDIA利用先进的深度学习算法对异常情况进行预测和应对。通过仿真与现实数据的不断融合，系统能在面对罕见或极端场景时自动评估风险，并实施故障安全行为。端到端驾驶不仅简化了算法流程，还大大提升了系统整体响应速度和鲁棒性，为未来全面无人驾驶奠定了坚实的技术基础
。
安全架构的设计与实践
自动驾驶系统作为一种高度复杂的软件定义系统，其安全架构设计需覆盖硬件、固件、操作系统、应用软件等各个层面。
NVIDIA采用的V模型开发流程，对每一个环节进行详细的功能和安全性分析。在系统开发初期，通过故障模式及影响分析(FMEA)、故障树分析(FTA) 等方法，识别潜在安全隐患，并制定对应的安全目标和风险缓解措施。
在实际设计中，
NVIDIA将功能安全要求分解到各个子系统，并通过冗余设计、多样化算法以及实时监控机制，确保在任一单点发生故障时，系统仍能迅速切换至最小风险状态。如当车辆传感器因恶劣天气失效时，系统会自动调整控制策略或将控制权交还给驾驶员，从而最大限度降低事故风险。此外，通过不断更新的无线升级机制，NVIDIA自动驾驶系统能够及时响应新威胁和新标准，保持系统的长期安全性和可靠性。
NVIDIA
自动驾驶技术架构
3.1
高性能硬件平台的支撑
硬件是自动驾驶系统的基石，直接决定了系统处理速度和实时响应能力。
NVIDIA DRIVE AGX系列平台在硬件设计上实现了从L2+辅助驾驶到L5完全自动驾驶的跨越。以最新一代的DRIVE AGX Orin为例，其芯片支持高达254 TOPS
（每秒万亿次运算）
的计算性能，为复杂的深度神经网络和多传感器数据融合提供了强大算力。
DRIVE AGX Thor则整合了最新的NVIDIA Blackwell GPU架构，不仅支持高精度的计算任务，还兼顾了能耗和系统成本，为未来大规模商用自动驾驶系统奠定了坚实基础。
NVIDIA DRIVE AGX Orin
NVIDIA DRIVE AGX Thor
硬件平台的另一大亮点在于其模块化设计和开放的
API支持。开发者可以通过CUDA、TensorRT等工具，充分利用底层硬件的算力，实现自定义算法和多样化应用。这种开放、灵活的平台架构不仅延长了产品生命周期，也为汽车制造商提供了从入门级到高端自动驾驶解决方案的多层次选择。
3.2
软件平台与
AI算法的深度融合
