風河在NVIDIA GTC上展現AI驅動邊緣應用新高度

全球領先的關鍵任務智能系統軟件提供商風河公司, 近日在美國加州圣何塞會展中心舉行的全球性AI盛會NVIDIA GTC上, 演示了Wind River Linux與NVIDIA Jetson?集成建構的新一代生成式AI邊緣應用。

此項演示基于Yocto Project的Wind River Linux和NVIDIA Jetson Orin? 集成為一體，為行車記錄儀視頻（Dashcam Videos）中的實時目標識別提供了突破性的CUDA優化解決方案，使AI驅動的路面目標識別提升到了更高的精度，從而能夠顯著提升城市交通的安全性和效率。

這種基于Yocto Project且具備商業級支持的Linux解決方案可以用于任何AI應用，其數據模型運行在NVIDIA Jetson上，覆蓋多個關鍵任務應用系統，例如機器人、工廠安全、智能機器或無人機系統中的語音識別和姿態識別。

風河首席技術官Paul Miller表示：“生成式AI正在改變整個行業，同時提升人們的日常生活品質，蘊藏著巨大潛力。把NVIDIA的技術與Yocto Project開源Linux相結合，將為新一代人工智能應用開辟廣闊的前景。風河和英偉達的技術相結合，可以幫助開發人員實現人工智能和機器學習領域的快速創新，并為開發更智能、更安全的應用系統提供支持，從而催化革命性的轉型。這項突破性的技術在NVIDIA GTC大會上成為閃亮明星，我們對此倍感興奮。”

把先進的視頻處理算法和深度學習專業知識融為一體，并提供很好的魯棒性和可擴展性，從而使這套解決方案在目標識別方面的準確性和速度都顯著提升。這套解決方案基于Yocto Project的Linux環境，因而可以提供無與倫比的定制化和可控性，滿足了行車記錄儀應用場景中對于AI的獨特需求。此項演示表明，與之前測試的其他Linux配置相比，在基于Yocto Project的環境中，CUDA優化能使計算效率和軟件性能提升25%。

在對這套AI目標檢測系統進行評估的過程中，使用了由用戶提供的行車記錄儀實景視頻作為輸入。這種測試方法可以評估系統在現實場景中的表現，確保解決方案能夠適應復雜多變且難以預測的現實應用環境。

這個AI模型可以實時識別交通狀況中的各種目標，例如多種汽車和行人（提供多種不同的置信度）。這套系統中的圖像分析系統具備以下重要特色：

- 在復雜環境中實現高精度識別：盡管行駛在繁忙的城市街道充滿挑戰，但這套系統表現出了很高的準確度，能夠以極高的置信度檢測出車輛和行人。

- 實時性能：系統中的AI模型可以有效地處理視頻流，保持高幀率（188.8 FPS），這對實時應用至關重要。如此之高的性能使這套模型具備了集成進入先進駕駛輔助系統的潛力。

- 實用性：由于這項演示采用了用戶行車記錄儀中的實景視頻，因此足以表明在真實環境中的有效性，從而確保這項技術能夠可靠地運行在日常場景中。

此外，日本安川電氣公司在NVIDIA GTC上還推出了基于Wind River Linux和Jetson集成解決方案的現場演示，利用 AI 技術實現了工業機器人在非結構化環境中的自主決策與自動行走。

作為邊緣人工智能、嵌入式和機器人應用平臺，NVIDIA Jetson提供了可擴展的軟件、現代化的人工智能技術堆棧、生產就緒的ROS軟件包和特定應用的人工智能工作流。它可以共享人工智能軟件和云原生工作流程，同時達到了構建軟件定義自主機器和突破性邊緣人工智能解決方案所需的低功耗性能。

作為嵌入式市場最領先的Linux平臺，Wind River Linux幫助企業在專門構建的Linux操作系統上開發、部署和運行功能強大、安全可靠的嵌入式解決方案，達到了關鍵任務應用必不可少的高性能要求。