Nvidia, ZF et Baidu s’associent pour créer une plateforme dédiée à la conduite autonome sur le marché chinois en évoquant une mise en œuvre opérationnelle à l’horizon 2020. Lors de sa keynote d’ouverture, Jensen Huang, fondateur et CEO de Nvidia, a présenté une nouvelle fois la puce Nvidia Drive Xavier SOC (System on a chip) qui arrive cette fois sur le marché. Elle fait notamment valoir des capacités de calcul exceptionnelles (30 TOPS, pour trillions d’opérations par secondes !) et peut être assimilée à une machine de deep learning.


Précieux dans l’optique de la conduite autonome surtout quand on l’associe au module Apollo Pilot de Baidu. « Nous travaillons depuis plusieurs années avec les équipes de Nvidia, notamment sur l’émergence du véhicule autonome et nous sommes désormais prêts pour accélérer le rythme conduisant à la production de masse de véhicules de cette nature », souligne Zhenyu Li, vice-président et directeur général de l’unité « Intelligent Driving Group » de Baidu. Un porte-parole de Nvidia souligne que cette solution s’adresse prioritairement au marché chinois, avec une adaptabilité entre niveau 2 d’autonomisation et niveau 5 pour des robots-taxis.


ZF vient compléter cet attelage prometteur avec son système d’intégration des données du véhicule Pro AI, « dont la deuxième génération peut être interfacée avec Xavier et peut intégrer l’Apollo Pilot de Baidu », dixit Torsten Gollewski, sénior vice-président de l’Ingénierie avancée du groupe.


Concrètement, sur le CES, ZF expose notamment la « Dream Car » et les équipes de l’équipementier allemand alimentent ce véhicule statique, exposé à Las Vegas, de données collectées via capteur durant un parcours de conduite entre le ZF Forum et le centre R&D de la société à Friedrichshafen. « Le véhicule -plus précisément le boîtier ZF Pro AI- interprète les données en temps réel comme s'il était lui-même en train de conduire sur cette route. Ses actions, comme le guidage, le freinage et l'accélération, se situeront exactement à 9200 kilomètres à vol d'oiseau, comme si la voiture imaginait être elle-même en train de conduire sur l'autre continent. L'importation de telles données permet de « former » les algorithmes d'IA. Le véhicule « apprend » à interpréter les conditions de circulation sans avoir besoin d'être effectivement sur la route. L'expérience peut ensuite être transférée d'un véhicule à l'autre », explique le groupe dans un communiqué.