“我們還不確定什麼時候上路，影響的因素有很多，我們把安全視為第一”，黃仁勳說。
至於Uber風波，黃仁勳表達了他對受害者的同情，並表示（此次事件）Uber並沒有使用英偉達的Drive自主計算平臺，而是採用了Uber自研的傳感技術。
Uber在其自主駕駛汽車中使用了來自英偉達的硬件，而在此前的報道中，有媒體稱出事的Uber沃爾沃XC90上還搭載了英偉達的Drive計算平臺。目前，Uber事故發生原因仍未查明。
圖丨英偉達的Drive計算平臺
黃仁勳還透露，明確得知此事之後，在“幾乎（事故）發生的一到兩天內”就停止了測試。
“發生了這樣的事件，你需要從中學習新的信息，需要暫停並從中吸取教訓，”黃仁勳說，“我認為行業中的每個人都應該這麼做，先停下來，從中吸取教訓”。
不過，黃仁勳也特地提到，人們對Uber工程師們的判斷可能為時過早。
黃仁勳認為，Uber工程師“非常嚴肅地對待他們所從事的事情”，在瞭解更多關於事故發生的信息之前，自己不會評判他們。
“我們不知道到底發生了什麼，”他說。“我們必須給他們一個機會去了解自己。”
他也認為，這個時間點暫停英偉達的自動駕駛測試項目是有必要的。“英偉達希望能從uber 事故中學習。我們希望能看到更多更細緻的調查，這很重要，尤其是對於工程師和關心這個產業的人來說”，他說。
但此項決定似乎仍然讓英偉達付出了代價：截止27日收盤時，英偉達本週以來下跌幅度已超過 9%
事實上，在Uber出事之後，選擇謹慎行事暫停自動駕駛路測項目的不只有英偉達。
3月20日，豐田宣佈暫停其自動駕駛路測計劃。在一份聲明中，這家老牌汽車公司表示：“發生在亞利桑那州的事故可能會對我們的測試人員產生情感上的影響。而這個短暫的‘休整期’可以給他們時間做調整，並理解他們的工作所存在的內在風險。”
豐田自動駕駛負責人Gill Pratt曾表示，自動駕駛最終目標是“儘可能多地挽救生命”。圖丨豐田自動駕駛負責人Gill Pratt
而根據剛剛黃仁勳在媒體QA中的表態，英偉達的謹慎考慮主要源於工程方面。黃仁勳認為，在任何工程問題中暫停和發現其中的新變量是一種很好的工程實踐。
當然，也有一些廠商仍在進行自動駕駛路測項目，例如Waymo和英特爾。這兩家公司認為自己的技術不會失敗，並將在公共道路上繼續其測試計劃。
Uber事故分析
3 月 18 日，Uber 一輛自動駕駛測試車輛在亞利桑那州發生車禍，撞死一位正在穿越馬路的女性，該款車輛是由 Uber 與 VOLVO 共同研發，該名婦女送醫後不治。
圖丨Uber事故發生現場
這件車禍其實震驚了產業以及諸多汽車消費者，不少關於自動駕駛的負面意見也紛紛出現。關於自動駕駛的法律和道德討論議題又被炒熱了起來，然而這件事情牽扯到的是自動駕駛的基本邏輯，以及技術立足點？亦或者是 Uber 自己的錯誤？
當然，目前已經有不少媒體分析，錯誤可能出在傳感器本身的限制，也有媒體歸罪給當天的視線不佳，VOLVO 也跳出來撇清責任，是 Uber 把測試車原本舊有的主動式安全系統關閉才會導致這宗悲劇，然而 DT 君看了整宗事件的前因後果，發覺以上所提的原因都只是部分原因，真正的原因反而可能是源自於 Uber 和 Waymo 的官司。
本不應該發生的車禍
整宗事件最大的疑點是，目前沒那麼先進的 ADAS 駕駛輔助系統幾乎都已經把主動式防碰撞系統列入標準配配，為何更先進的自動駕駛無法辦到？
目前主動式防碰撞系統已經是歐美車輛安全測試標準中重要的一環，如果沒有配備，可能就會因此而扣分，作為自動駕駛測試平臺的 XC90，原本就是屬於以安全性著稱的高端車款，自然也是完整支持了所有的主動式安全技術。
圖丨Uber使用的XC90
而有趣的是，XC90 原本的駕駛輔助系統是來自 Mobileye，事故發生後，Mobileye 也同樣出來進行澄清動作，將責任撇的一乾二淨 ，不過 Mobileye 本來就沒有錯，畢竟為了測試 Uber 自家的自動駕駛系統，本來就無法使用汽車原本內建的系統。
那麼車禍是如何發生的？
我們都知道，目前自動駕駛測試平臺幾乎都是以目前市售的車輛為基礎，進行深度的機電工程，安裝個別廠商的自動駕駛控制邏輯以及對應的傳感器來達到自動駕駛的效果。
也因為廠商的自動駕駛系統完全取代了原本汽車的控制系統，所以 VOLVO 的說詞其實只是一邊維護自己的市場名聲，一邊又避免直接對 Uber 這位大客戶雪上加霜，如果 XC90 原本的駕駛系統啟動，自然可能避過這場事故，但這麼一來就只是一般駕駛行為，而不能稱作自動駕駛了。
當然，也有些媒體指出，Uber 使用的 LiDAR 系統有其使用上的限制，比如說在天候不佳的狀況之下可能會有偵測上的死角，甚至應該加入紅外線傳感器才能解決這個問題，但這基本上也是盲目推測。LiDAR 本身是可以在全黑的環境下進行環境的感測動作，而且根據 LiDAR 的感測，以及主流 ADAS 輔助駕駛以及以及自動駕駛系統對移動物體的偵測和預防碰撞的技術原理，事故是發生在空曠沒有阻礙的大馬路上，即便肉眼看過去是陰暗一片，但是對 LiDAR 而言根本就是晴空萬里，如果汽車的碰撞預防系統正常動作，那麼根本不會發生這樣的憾事。
圖｜LiDAR 雖然分辨率並不高，但目前的 LiDAR 技術已經足以分辨出路上的固定與移動物體
也有分析將過錯歸罪於 LiDAR 系統，LiDAR 和傳統雷達其實原理有點類似，只是一個是使用毫米波，一個是使用激光光束，LiDAR 本身其實也具備識別出道路上的固定或移動物體，且受到環境影響的可能性更低，只要主動安全系統正常動作，那麼穿越馬路的婦人這麼明顯的物體特徵和動作，不大可能感測不到。
更何況，Uber 的自動駕駛系統中，仍然包含毫米波雷達這種已經在 ADAS 駕駛輔助系統中廣為使用的傳感設備，因此更沒有理由會發生這樣的事故。
那麼唯一的原因，就剩下 Uber 自身了。
與 Waymo 的官司協議是本宗事故的真正原因？
今年稍早，Uber 與 Waymo 纏訟數年的官司終於獲得判決，雙方進行了和解，而和解的條件是，Uber 必須從其自動駕駛平臺中移除所有來自 Waymo 的技術，尤其是 LiDAR 感測相關的部分。
當然，我們都知道 Waymo 在自動駕駛擁有極為深厚的技術積累，尤其在 LiDAR 感測與駕駛系統的配合方面，有相當完美的演出，在其將近 500 萬英里的測試里程中，僅有數次中斷自動駕駛，交回給人類駕駛的狀況，而且完全沒有發生過任何事故。
抽離 Waymo 技術的 Uber 自然想要在技術上急起直追，且為了彌補因官司造成的空白，也急於把還不成熟的自動駕駛系統拿出來進行路測，而 DT 君認為，這才是車禍真正發生的主因。
然而因為 Uber 使用了來自英偉達的硬件，英偉達一時也處於風口之上，不僅可能要共同承擔本次致命車禍的責任，也可能危及英偉達未來的自動駕駛發展進程。因此逼得黃仁勳不得不針對此事件進行響應。
不過 DT 君認為，英偉達的自動駕駛硬件並非事故主因，而是遭受池魚之殃。畢竟 Uber 為了節省授權金，採用的是自研的自動駕駛系統，而非來自英偉達的整套方案。
英偉達的最新自動駕駛安全測試產品
值得一提的是，在今年GTC上，英偉達宣佈了一系列的新產品核心技術，其中自然也包括自動駕駛方向。
在主題演講中中，黃仁勳發佈了英偉達自動駕駛仿真系統Drive Constellation，更新了Drive系列產品架構路線圖，並宣佈其生態系統中目前已擁有370家合作伙伴。此外，英偉達還將打造下一代名為DRIVE Orin的芯片。
其中，與自動駕駛安全測試相關性最大的就是 Drive Constellation。該產品被認為可以加速自動駕駛汽車的部署速度。
據官方介紹，藉助Drive Constellation的虛擬仿真，人們可通過對數十億英里的自定義場景和極端情況進行測試，從而提高算法的穩定性，其花費的時間和成本僅為實際道路測試的一小部分，而且測試時不會在真實環境產生危害。
DRIVE Constellation將於2018年第三季度開始給首批合作伙伴供貨。
圖丨NVIDIA DRIVE Constellation系統組成
具體來說，Drive Constellation是一款基於兩種不同服務器的計算平臺。 第一臺服務器運行NVIDIA DRIVE Sim軟件，用以模擬自動駕駛汽車的傳感器，如攝像頭、激光雷達和雷達。第二臺服務器搭載了強大的NVIDIA DRIVE Pegasus™ AI汽車計算平臺，可運行完整的自動駕駛汽車軟件堆棧，並能夠處理模擬數據，這些模擬數據如同來自路面行駛汽車上的傳感器。
DRIVE Sim軟件可生成照片級逼真的數據流，以創建大量不同的測試環境。它能夠模擬諸如暴雨和暴風雪等不同天氣狀況；一天中不同時間內的光線變化，或是夜間受限的視野；以及所有不同類型的路面和地形。在模擬過程中可設置各種危險情況，來測試自動駕駛汽車的反應能力，以確定其不會對任何人的安全造成威脅。
英偉達汽車事業部副總裁兼總經理Rob Csongor表示：“要實現自動駕駛汽車的量產部署，需要一種能夠在數十億英里的行駛中進行測試和驗證的解決方案，以實現客戶所需的安全性和可靠性。藉助DRIVE Constellation，我們將視覺計算和數據中心方面的專業知識相結合，實現了這一目標。”
仿真服務器由NVIDIA GPU提供支持，每臺服務器都會生成仿真傳感器數據流，並將其傳送至DRIVE Pegasus進行處理。 DRIVE Pegasus的駕駛指令會反饋給仿真器，以完成數字反饋循環。這一“硬件在環”週期的發生頻率為每秒30次，可用於驗證在Pegasus上運行的算法和軟件對仿真車輛進行的操作是否正確。
圖丨NVIDIA DRIVE Constellatio模擬夜間行車
IHS Markit研究與分析總監Luca De Ambroggi表示：“自動駕駛汽車的開發需要一套從訓練到測試、再到駕駛的完整系統，而英偉達的端到端平臺便是正確的方法。DRIVE Constellation可用於虛擬測試和驗證，這讓我們與實現自動駕駛汽車的量產更進一步。”
黃仁勳也表示，儘管目前暫停了自動駕駛路測項目，但是對於DRIVE Constellation等相關自動駕駛技術的研發將會繼續進行。
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