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Xinzhou Wu, da NVIDIA: chegou o momento “ChatGPT” da direção autônoma; a produção em massa do nível 4 não é mais um sonho
No campo da IA física, em rápida evolução, a direção autônoma é frequentemente vista como o primeiro grande desafio a ser superado. Recentemente, Wu Xinzhou, vice-presidente da NVIDIA, apresentou a ambiciosa visão da empresa para a direção inteligente em um evento de comunicação em Pequim. Ele não apenas descreveu a arquitetura do “bolo de cinco camadas” que sustenta a direção assistida, mas também forneceu um cronograma claro para a implantação da direção autônoma de Nível 4.
O “bolo de cinco camadas” cria um ecossistema completo
A NVIDIA foi além do simples fornecimento de chips, visando, em vez disso, construir um sistema de serviços abrangente por meio de um trio de plataformas de computação: inferência no veículo, treinamento em nuvem e verificação por simulação. Wu Xinzhou se refere metaforicamente a isso como o “bolo de cinco camadas”, abrangendo desde a plataforma de hardware Hyperion subjacente, passando pelo sistema operacional, o modelo aberto Alpamayo e a cadeia de ferramentas de simulação, até a infraestrutura de nuvem de nível superior.

No centro desse sistema está o foco em reduzir as barreiras de desenvolvimento para as montadoras. Particularmente durante a transição de arquiteturas modulares para arquiteturas de ponta a ponta, a NVIDIA aproveita seus poderosos recursos de simulação para executar dois milhões de validações de cenários por dia, aumentando significativamente a eficiência do treinamento de modelos. A empresa agora está incentivando ativamente as principais montadoras a adotarem a plataforma Hyperion, visando um grande salto em padronização e escalabilidade.
Abordagem com prioridade na visão e redundância integrada
No aspecto técnico, Wu Xinzhou é um forte defensor de soluções baseadas em visão. Ele argumenta que os sensores visuais oferecem densidade de pixels e limites de informação muito além dos do LiDAR, tornando-os mais do que capazes de suportar a direção assistida de alto nível. No entanto, para sistemas L3 e L4 mais avançados, a NVIDIA ainda vê o LiDAR como uma redundância de segurança essencial. Ele revelou que a empresa está colaborando com fornecedores na Europa e nos EUA para garantir suporte de hardware estável para soluções de direção inteligente de alto nível.
Contagem regressiva para o L4: 30 cidades até 2028
Em meio ao debate contínuo do setor sobre pular o L3 para ir diretamente para o L4, Wu Xinzhou adota uma visão pragmática. Ele acredita que o L3 oferece valor imediato ao liberar os motoristas humanos de certas tarefas, enquanto o L4 exige operações substanciais na nuvem. De acordo com o roteiro da NVIDIA: um projeto de produção em massa com a Mercedes-Benz está previsto para 2025; um projeto-piloto de Nível 4 com o Google está planejado para 2027; e, até 2028, a NVIDIA pretende fazer parceria com a Uber para oferecer serviços sem motorista durante as Olimpíadas de Los Angeles, com a meta de cobertura em 20 a 30 cidades em todo o mundo.
A IA física se expande: dos carros aos robôs
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A NVIDIA foi além do simples fornecimento de chips, visando, em vez disso, construir um sistema de serviços abrangente por meio de um trio de plataformas de computação: inferência no veículo, treinamento em nuvem e verificação por simulação. Wu Xinzhou se refere metaforicamente a isso como o “bolo de cinco camadas”, abrangendo desde a plataforma de hardware Hyperion subjacente, passando pelo sistema operacional, o modelo aberto Alpamayo e a cadeia de ferramentas de simulação, até a infraestrutura de nuvem de nível superior.

No centro desse sistema está o foco em reduzir as barreiras de desenvolvimento para as montadoras. Particularmente durante a transição de arquiteturas modulares para arquiteturas de ponta a ponta, a NVIDIA aproveita seus poderosos recursos de simulação para executar dois milhões de validações de cenários por dia, aumentando significativamente a eficiência do treinamento de modelos. A empresa agora está incentivando ativamente as principais montadoras a adotarem a plataforma Hyperion, visando um grande salto em padronização e escalabilidade.
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