Нещодавно Nvidia оприлюднила фінансові результати, що вражають: сегмент автомобільної промисловості зріс на 32% у річному вимірі лише за третій квартал. Цей показник свідчить про те, що автопроизводителі переходять від експериментальних проектів до системної розробки новітніх технологій автономного водіння, підтримуваних штучним інтелектом.
Відзначимо, що загальний дохід компанії за третій фінансовий квартал сягнув 57 мільярдів доларів, що на 62% більше в порівнянні з попереднім роком. Основний прибуток приніс бізнес у сфері центрів обробки даних, який зріс до 51,2 мільярдів доларів, фіксуючи вражаючу динаміку зростання на 66%. Ці результати підтверджують збільшений попит на AI-інфраструктуру, що активно впроваджується в різні галузі.
Хоча автомобільний сегмент досі залишається невеликим елементом загальної діяльності компанії, його зростання демонструє перехід до більш зрілого етапу розвитку технологій, що базуються на штучному інтелекті. Nvidia вказала на те, що автопроизводителі вже активно використовують платформу DRIVE для тренування систем візуалізації, вдосконалення моделей планування та тестування злиття сенсорних даних в різних умовах.
Автокомпанії протягом кількох років переглядали свої стратегії в сфері автономності, оскільки перші системи не змогли вийти за рамки пілотних проектів. Останні результати Nvidia свідчать про те, що сектор, нарешті, переходить до більш стабільних, програмно-орієнтованих структур. Центральні комп’ютерні архітектури, уніфіковані сенсорні набори та однакові процеси розробки забезпечують інженерним командам надійні основи для реалізації як передових функцій допомоги водієві, так і вищого рівня автоматизації. Ця інтеграція зменшує фрагментацію, пришвидшує процес валідації та підтримує більш послідовні оновлення через повітря.
Нещодавні новини також вказують на те, як великий виробник автомобілів General Motors планує використовувати AI-чіпи та програмне забезпечення Nvidia для автоматизації автомобілів та виробничих процесів, що є частиною ширшої стратегії переходу на програмно-обумовлені автомобільні архітектури.
Технології автономії: новий підхід автомобільної промисловості
Зростання на 32% в автомобільному бізнесі підкреслює глобальний тренд у новому підході до автономності. Автовиробники закладають основи для модульних комп’ютерних систем, які підтримують автоматичну парковку, управління смугою, функції гідропілотування на шосе та, зрештою, рівень 3 автономності, де система може самостійно керувати автомобілем в специфічних умовах, однак за коротким сигналом водія залишає право управління.
Nvidia продовжує демонструвати зростаючий попит на платформу DRIVE AGX Hyperion 10, що підтримує розвиток автономності рівня 3 та 4. Особливо вражає зростання використання симуляційних процесів, які дозволяють тестувати сценарії крайніх випадків, такі як раптові зміни смуги, непередбачувана поведінка пішоходів і складні умови освітлення. Регулюючі органи зберігають високі вимоги до доказів поведінки моделей, тому симуляції стають критично важливими в процесі затвердження технологій.
Розширення автономії в мобільності
Значний внесок у зростання результатів Nvidia в автомобільному сегменті здійснили оператори мобільності та логістики. Впровадження контрольованих маршрутів, таких як коридори аеропортів і логістичні хаби, стало тенденцією, оскільки в таких умовах легше забезпечити безпеку та тверді вимоги до верифікації.
Співпраця Nvidia з Uber також підкреслює цей тренд, адже компанії працюють над прискоренням автономного водіння, використовуючи модифіковану базову модель, треновану на глобальному масиві даних Uber. Ця база даних охоплює різноманітні умови, що включають в себе коридори аеропортів, нічний час та перенасичені перехрестя, що робить її незамінним інструментом для підготовки рівня 4 автономності.