獲獎名單
用戶 | 昵稱 | 聯繫方式 |
1 | 樊海榮 | 186XXXX0832 |
2 | 孫磊 | 137XXXX9746 |
3 | 張傳雷 | 138XXXX6837 |
4 | 萬輝 | 139XXXX1827 |
5 | 曾春輝 | 137XXXX5960 |
6 | L | 182XXXX6962 |
7 | 陳一新 | 186XXXX2886 |
8 | 陳先生 | 158XXXX0273 |
9 | 聶九輝 | 138XXXX7172 |
10 | 曹學鵬 | 136XXXX5782 |
11 | 焦盼冬 | 134XXXX4495 |
12 | 邱小勇 | 159XXXX8267 |
13 | 張勇 | 137XXXX5856 |
14 | 楊世熙 | 185XXXX6381 |
15 | 胡仡 | 158XXXX1080 |
16 | 陳予力 | 151XXXX8117 |
17 | 翁澤欽 | 173XXXX0270 |
18 | 沈建明 | 135XXXX8955 |
19 | 蔡先生 | 137XXXX0996 |
20 | 龐運河 | 136XXXX9069 |
21 | 趙衛東 | 138XXXX6974 |
►精彩內容回顧
本次直播課的主題為《NVIDIA 技術打造未來智駕之路》。下面，請大家和小麗一起回顧本次直播的精彩內容。
►精彩問答
Q1
NVIDIA 技術主要使用在汽車領域嗎？
NVIDIA 是一家通過 GPU 或者並行計算的方式加速各個領域的工作負載的公司。在汽車領域，利用端到端技術，從自動駕駛的模型訓練（在數據中心中進行)，到模型應用以及車端，例如車載芯片，以及車載芯片上層的軟件棧，NVIDIA 均可以提供。所以，NVIDIA 的技術不僅僅用在汽車領域。
Q2
NVIDIA 的 DRIVE Sim 從哪些方面進行自動駕駛仿真？
首先是基於物理屬性的仿真來打造一個安全可擴展且具有經濟效益的自動駕駛仿真平台。其次是依託於 Omniverse 實現實時渲染。第三是自動駕駛合成數據的生成，將攝像頭，雷達，激光雷達甚至是超聲波的數據生成在 Omniverse 的 DRIVE Sim 平台上，生成仿真數據，從而協助進一步訓練自動駕駛的感知網絡。
Q3
V2I 場景是否有相關解決方案？
相關解決方案比較多。V2I 技術目前主要應用在車與道路的通信協同上，例如如今的道路基礎設施上會裝載 NVIDIA Jetson 系列產品，此外，也會採用一些 X86 架構的產品，利用 NVIDIA RTX GPU 來做前端的一些推理計算。除此之外，我們也會利用到 EGX 解決方案，採用 X86 架構加高端計算卡，例如 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 或者 NVIDIA A30 GPU 這類的計算卡，通過外部網絡聯絡到數據中心來做數據交互。V2I 場景不論是在邊緣端還是在數據中心端都有相應解決方案。
