在自动驾驶领域，复杂环境中的安全决策、不断增长的算力需求和验证流程优化等等环环相扣，如何在当前快节奏的商业环境下解决这些挑战，对于智驾方案的高效规模化落地来说非常重要。
NVIDIA（英伟达）近期发布了《自动驾驶安全报告》，在其中全面解析了硬件与软件生态 融合的优势，并介绍了实现安全自动驾驶的核心方法与技术框架，值得智驾行业的工程师、开发者、项目经理或高管等来参考学习，扫描二维码获取报告资源：
报告核心内容概览
《NVIDIA 自动驾驶安全报告》系统地介绍了其在自动驾驶技术开发中的全栈能力：
● 从硬件到软件，覆盖从数据采集到道路测试的完整技术路径。
● 通过对 AI 与加速计算的 结合，提供端到端解决方案。
● 在确保车辆安全性和可靠性方面，提出清晰且可操作的技术框架。
安全自动驾驶的四大技术支柱
安全报告特别强调了构建安全自动驾驶技术的四大核心支柱，每一项都与实际研发工作息息相关：
AI 设计与实施平台：NVIDIADRIVE 平台作为全球首个可扩展 AI 驾驶平台，通过统一的硬件与软件架构，为从 L2 级到 L5 级的自动驾驶系统开发提供强大支持。
面向 学习的开发基础设施：依托 NVIDIADGX 系统等 AI 基础设施，开发者能够训练复杂的 神经网络并进行高精度的验证，支持自动驾驶模型在多样化场景下的性能提升。
用于自动驾驶汽车开发的物理精准传感器仿真：NVIDIA Omniverse Cloud 提供高保真仿真环境，让工程师能够在虚拟环境中测试车辆在各种极端情况下的表现，降低开发成本和风险。
卓越的全方位安全和网络安全计划：从 ISO 26262 功能安全标准到 SOTIF 预期功能安全， NVIDIA 建立了多层次的安全体系，覆盖从硬件设计到生命周期管理的各个环节。
这些相互配合的硬件与软件架构，贯穿 NVIDIA 自动驾驶汽车的研究、设计和部署基础设施的整个过程，以实现安全的自动驾驶。
安全架构设计的关键要点
在安全架构部分，报告深入分析了如何通过多样化和冗余的系统设计，确保自动驾驶系统在复杂环境中的可靠性。例如：
● 硬件层面：DRIVE AGX 平台通过模块化设计和高性能计算能力，支持从 L2 级到 L5 级自动驾驶的广泛应用。
● 软件层面：集成并融合 学习模型和传统算法，提供的实时感知与决策能力，可实现最高级别的安全性。
● 验证流程：基于仿真测试、数据中心验证和道路测试的多层验证机制，最大限度地降低了技术风险。
比如在报告中提到，最新的 DriveOS 是首个获得汽车功能安全领域的最高标准 ASIL-D 认证的软件定义可编程 AI 系统，为车规级的 SDK 进一步提升安全性可靠性。
如果你是系统架构设计工程师，这部分内容对于如何平衡性能、成本与安全来说，十分具有参考价值。
下载报告
通过硬件与软件协同、AI 与仿真结合的方式，NVIDIA 正在为行业提供值得借鉴且易于复现的全栈解决方案，以提升自动驾驶的整体安全性，扫描二维码获取 NVIDIA 报告资源：
《 NVIDIA 自动驾驶安全报告》
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