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NVIDIA 的自动驾驶汽车基础架构包括开发安全自动驾驶车辆所需的完整数据中心硬件、软件和工作流，涉及神经网络开发和训练到仿真环境中的测试和验证。
自动驾驶汽车每天会通过摄像头、激光雷达和雷达等传感器产生数 TB 数据。这些数据必须经过处理、标记并用于训练 AI 模型。
可以回放传感器数据、系统日志和其他记录，以重现这些情况，实现问题诊断和根本原因识别。
自动驾驶系统需要随着时间的推移不断改进，从新数据和场景中学习，以完善其决策制定算法。
系统支持高保真自动驾驶汽车传感器仿真，为大规模测试和验证复杂场景提供帮助。
公告
NVIDIA Cosmos™ 汇集最先进的生成式世界基础模型、分词器及数据处理管道，加速推动自动驾驶和机器人等物理具身智能系统的发展。
NVIDIA 在计算机视觉与模式识别大会上展示了面向自动驾驶汽车开发的加速计算和生成式 AI 突破。
NVIDIA 平台以安全为核心，优先考虑强大的训练、仿真和实时决策，以确保面向所有人提供更智能、更安全的交通。
NVIDIA DRIVE™ 团队不断创新，开发正在为行业带来变革的端到端自动驾驶解决方案。
加入网络会议，了解 NVIDIA DGX™ Cloud 如何大规模提供高性能计算，以及 NVIDIA AI Enterprise 如何实现对数以百计自动驾驶汽车框架的访问。
通过 NVIDIA 在 NVIDIA DGX SuperPOD™ 上开展的自动驾驶汽车训练和测试工作，获得宝贵见解，例如大规模 AI 基础架构、克服数据管理挑战以及机器学习运算方面的见解。
收听播客，了解 NVIDIA 如何开发自动驾驶汽车并训练神经网络，让自动驾驶汽车能够感知环境，并对环境做出反应。
了解如何开始开发 AI 赋能的自动驾驶汽车。