"我非常兴奋地宣布,通用汽车已选择英伟达作为合作伙伴,共同打造他们未来的自动驾驶汽车车队,"黄仁勋说。
根据新闻稿,通用汽车将使用英伟达的 Drive AGX 平台,这是一种车载计算机,提供"高达 1,000 万亿次每秒的高性能计算",并包括开发自动驾驶功能和沉浸式车内体验的硬件和软件。这家汽车巨头将在该平台上打造下一代汽车,英伟达表示这将加速安全自动驾驶汽车的开发和大规模部署。
通用汽车已经在投资英伟达的图形处理单元用于 AI 模型训练。根据周二的公告,两家公司将扩大合作伙伴关系,共同打造定制系统来训练 AI 制造模型。这还包括优化通用汽车的汽车工厂设计和运营。
为此,通用汽车将使用英伟达 Omniverse 平台创建其装配线的数字孪生,这将允许进行虚拟车辆测试和生产模拟。英伟达还将帮助通用汽车训练已在使用的机器人平台,用于精密焊接、材料处理和运输等操作。
"AI 不仅优化制造流程并加速虚拟测试,还帮助我们打造更智能的车辆,同时让我们的员工能够专注于工艺,"通用汽车董事长兼首席执行官玛丽·巴拉在新闻稿中表示。"通过将技术与人类智慧相结合,我们释放了车辆制造及更广泛领域的新层次创新。"
通用汽车在 2017 年推出 Super Cruise 高级驾驶辅助系统时,成为首家提供免手驾驶的汽车制造商。虽然这些免手驾驶汽车并非完全的自动驾驶汽车 (因为在需要时可能要求驾驶员接管控制),但它们朝着这个方向迈出了重要一步。
尽管如此,这家汽车制造商在自动驾驶领域面临着崎岖不平的道路。去年 12 月,该公司的机器人出租车服务 Cruise 被迫关闭运营。这一决定紧随对公司的外部调查之后,调查内容是关于该公司在 2023 年一起事件中误导监管机构,当时该公司在旧金山的一辆机器人出租车撞到了一名行人。
无论如何,该公司对其提供安全自动驾驶个人用车的道路持乐观态度。
"我们与英伟达等公司合作的工作为我们已经高度复杂的车辆设计、工程和制造流程增添了灵活性,"通用汽车在新闻稿中表示。"通过进一步整合物理和工业 AI 应用 (包括数字孪生、模拟和机器人技术),我们继续优化制造、加速虚拟测试,并最终为客户打造更智能、更互联的车辆。"
好文章,需要你的鼓励
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出,算力固然重要,但如果能耗过高,技术的实用性将大打折扣,因此,所有的高速、高性能计算,都必须在极低的功耗下实现,这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS,解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化,在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计,通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移,有望改变企业AI部署模式。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。