NVIDIA自動駕駛模擬之生成式AI應用

隨著自動駕駛技術的發展，生成式AI成為提升自駕感知、決策與測試效率的關鍵技術之一，NVIDIA運用生成式AI技術突破自動駕駛測試瓶頸，開發STRIVE（Stress Test DRIVE）壓力測試系統，透過 AI自動生成高風險交通事故場景，解決傳統測試中「罕見事故數據不足」與「實測危險性高」兩大痛點，並將此技術整合至 NVIDIA DRIVE Sim平台，可大規模模擬真實碰撞情境，協助車廠在虛擬環境中驗證與優化自動駕駛決策邏輯，顯著提升系統安全等級。

【技術發展背景】

傳統的自動駕駛開發依賴於大量的真實世界數據，收集和標記這些數據既耗時又昂貴，且真實世界的測試難以涵蓋所有可能發生的極端情況，例如惡劣天氣、罕見的交通狀況等，透過人工設計測試案例僅能涵蓋有限情境，加上自駕車決策模型需要在複雜動態環境中學習，但現實世界難以安全測試高風險場景。近年來，生成式AI技術能夠生成逼真的圖像、影片和模擬環境，這為解決自動駕駛開發中的數據和測試挑戰提供了新的可能性，而NVIDIA在GPU和AI運算領域擁有領先地位，並規劃NVIDIA DRIVE平台為自動駕駛開發提供了包括感測器處理、感知、規劃和控制等完整的解決方案。

【技術介紹】

NVIDIA透過生成式AI技術生成合成數據，用於擴充真實世界數據集，從而提高自動駕駛系統的訓練效果，能夠創建各種複雜的交通場景，用於測試自動駕駛系統在不同情況下的表現，以模擬各種駕駛場景、增強感知模型與強化決策能力，技術包含：

• NVIDIA DRIVE Sim ：是一個基於生成式AI的模擬平台，能夠創建高度逼真的虛擬環境，用於自動駕駛汽車的訓練和驗證，其能夠模擬各種真實世界情境，包括不同的道路類型、天氣條件、交通狀況等，同時開發人員能夠在虛擬環境中進行大量的測試，從而加速自動駕駛系統的開發。

• STRIVE：一種自動產生具有挑戰性的場景的方法，以真實世界的場景為基礎，透過對抗優化來修改場景中的其他車輛軌跡，產生多種有用的事故駕駛場景，同時訓練生成規劃解決方案，來避免交通事故的發生，進而提高自動駕駛汽車的規劃能力。

圖1：NVIDIA自動駕駛模擬之生成式AI應用場景

圖片來源：https://www.nvidia.com/zh-tw/self-driving-cars/ai-training/

【未來展望】

隨著生成式AI技術的不斷發展，未來將提供更加真實的虛擬場景，包含複雜天氣、動態交通變化、行人與車輛互動等，讓AI訓練更接近現實，並規劃將生成式AI整合到自駕車即時決策系統，使其能夠在複雜環境中快速做出反應，同時透過邊緣AI計算，讓自駕車可以在車內處理生成式AI計算，提升即時感知與決策能力，以實現更安全的自動駕駛。

封面圖片來源：https://www.nvidia.com/zh-tw/use-cases/autonomous-vehicle-simulation/

參考資料來源：

1. http://nvidia.zhidx.com/content-6-3026.html
2. https://www.nvidia.com/zh-tw/self-driving-cars/in-vehicle-computing/
3. https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/STRIVE/
4. https://developer.nvidia.com/drive/simulation