Serve机器人公司使用自主移动机器人向客户运送物品,同时与行人共享人行道。| 资料来源:Serve Robotics
Nvidia正在向最后一英里配送公司Serve Robotics投资1000万美元。Serve Robotics在2020年11月被Uber以先前的公司名称Postmates收购后,于2021年3月从Uber分离出来。
Serve公司围绕Nvidia Jetson边缘计算模块建立了其人行道交付解决方案。来自所有车载传感器和摄像头的数据都由Jetson Xavier计算机处理。这些信息被用于避开障碍物、导航和定位。
2021年12月,Serve机器人公司在扩大的种子轮融资中筹集了1300万美元,带来了投资者,帮助该公司走向商业化的道路。这包括由Delivery Hero支持的DX Ventures、7-Eleven的企业风险投资部门7-Ventures和Uber。在这次最新的投资中,Nvidia又增加了1000万美元的资金。
我采访了 Serve Robotics 的联合创始人兼首席执行官 Ali Kashani,向他询问了与 Nvidia 的关系以及公司的现状。
迈克-奥兹曼(The Robot Report):Serve机器人公司在移动机器人的这一具体应用中,有哪些挑战需要解决?
阿里-卡沙尼(Serve Robotics):团队中的口号一直是 "真相就在人行道上"。因此,我们需要走出去,找出所有的边缘案例和我们需要考虑的关于这个机器人的事情。
我们早期观察到的一件事是,街上的人并不总是看到机器人。他们的注意力往往在手机上,而机器人很小,如果行人没有看到它,就会被绊倒。因此,我们必须确保机器人的设计有合适的体积和大小,以便在人行道上的人群中能够被看到。
关于任何种类的车辆,还有一件事是,停车距离是衡量安全的一个标准。你希望它能快速停止,以避免障碍物或碰撞,但我们不得不增加停止距离。这是因为如果机器人在人群中停得太快,那么它可能会绊倒走在机器人后面的人。机器人就会成为一种危险。
因此,你有非常有趣的动态,直到你真正在外面与环境互动时才会想到。
作为一家初创公司,另一个大挑战是大流行病。我们不知道这将如何影响我们的业务。对于餐厅和送货的劳动力问题,我们不知道这将如何影响我们。但是,事实证明,这是该行业的另一个顺风。所以这是一个非常疯狂的旅程。
既然你已经从Uber分拆出来,Uber Eats仍然是你的主要合作伙伴吗?还是你在寻找其他的合作伙伴?你们未来的路线图是什么样子的?
我们想成为一家独立公司的主要原因是,我们可以与其他人合作。而这正是我们离开Uber后所做的事情。Uber是一个非常重要的合作伙伴。但我们也能够与其他的人合作。
12月,我们还接受了来自7/11和Delivery Hero的投资。还有其他的合作正在进行中,我们现在还不能谈,但我希望我们很快就能谈了。
你能对Nvidia的投资稍加说明吗?你已经将Nvidia的解决方案设计到机器人的核心部分,告诉我们为什么与Nvidia的关系和投资对你们双方都有好处?
特别是与Nvidia,这是一个非常独特的投资和合作类型。我们与Nvidia的关系一直可以追溯到2017年,当时我们第一次开始与他们合作。他们一直是一个密切的合作伙伴。我们在开发我们的产品时,以及他们在开发他们的一些产品线时,都与他们携手合作。
所以你们与英伟达的产品管理和开发团队密切合作,优先考虑支持你们需求的功能?
这是正确的。在Nvidia Jetson产品线中,有许多我们感兴趣的东西,已经与之合作,或希望在未来与之合作。对于我们的工程团队来说,这也是一种荣誉,因为Nvidia已经与这个领域的许多公司合作。
因此,这是对他们如何看待这一领域以及他们认为我们在技术方面的地位的验证。同样,我们相信当涉及到核心技术时,我们正处于领先地位。
Serve机器人公司目前在洛杉矶和旧金山提供服务,你们下一步的路线图是什么?
我们在旧金山湾区提供服务。我们现在正在建立我们的车队,资本的涌入有助于实现这一目标。
我们正准备在更多的地方推出,包括在我们目前运营的地方和新的市场。因此,到今年年底,我预计你也会在许多其他地方看到我们。
早期的市场看起来是有结构良好的人行道的城市地区,你需要结构良好的人行道和其他基础设施来运作吗?
大约70%的国家有人行道,所以我们有点依赖于此。基础设施不一定要完美。我不知道你是否去过洛杉矶,但那里的人行道有时并不总是很好的状态。但这就是机器人的设计目的。
一般来说,我们喜欢人口密度,但不一定要像曼哈顿或旧金山市中心那样密集才可行。
理想情况下,我们喜欢从有很多餐馆聚集的几条街道开始。这将成为一个很好的运营基地,因为通常在几英里之内,就有大量的人口密度,我们可以提供给他们。
关于美国英伟达公司(NVIDIA)进入企业商铺
VIDIA(Nvidia Corporation,/ɛnˈvɪdiə/;中国台湾与香港繁中名为輝達,中国大陆简中名为英伟达),创立于1993年1月,是一家以设计和销售图形处理器为主的无厂半导体公司。NVIDIA亦会设计游戏机核心,例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列,为专业CGI工作站而设计的Quadro系列,以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列,虽然起家于PC电脑的显卡业务,英伟达也曾涉及移动芯片Tegra的设计,但智能机市场对此响应不大,不过近年却利用这些研发经验,目前朝向人工智能和机器视觉的市场发展,也是图形处理器上重要的开发工具CUDA的发明者。不过NVIDIA的发展过程也是非议不断,批评多集中于滥用排他性商业合作、不正当营销方式、对业界开放标准和自由软件运动的拒斥等。
NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉位于硅谷的中心位置。
历史
NVIDIA创办人兼首席执行官兼总裁黄仁勋
黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年4月美国加州创办了NVIDIA(随后成为特拉华州企业)。NVIDIA保持低调到1997-1998年,当时它发布了RIVA个人电脑绘图处理器产品线。并于1999年1月在纳斯达克挂牌上市;同年5月,售出第一千万个绘图处理器。于2000年收购了一代王者3dfx的知识产权。3dfx是1990年代中期其中一间最大的图形处理器厂商。NVIDIA与许多OEM厂商,和一些组织创建起密切关系,最知名的包括台积电。2002年2月,NVIDIA售出第一亿个绘图处理器。
目前NVIDIA和AMD供应了市场上大部分独立显卡。NVIDIA最著名的GeForce绘图处理器产品线于1999年首次亮相。现在GeForce产品线已经扩展至桌面型和笔记本电脑。移动设备方面,NVIDIA拥有Tegra产品线。它能提供高性能,同时保持低电源消耗。此类产品通常用于无线通信设备。
2020年4月 27日,NVIDIA宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.(迈络思科技有限公司)的收购,成交价70亿美元。
2020 年 7 月,有报导称英伟达正在与软银谈判以 320 亿美元收购英国芯片设计公司安谋。 2020 年 9 月 13 日,英伟达宣布将以 400 亿美元的价格从软银集团手中收购 Arm Holdings,但须接受通常的审查,后者保留英伟达 10% 的股份。
2021年6月11日,英伟达宣布收购自动驾驶汽车高清地图开发商 DeepMap, Inc.。
产品制造
作为一家无晶圆IC半导体设计公司,NVIDIA于自己的实验室研发芯片,但将芯片制造工序分包给晶圆代工厂。以往,NVIDIA从其他厂商,例如IBM、意法半导体、台积电(NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴)和联华电子获得硅芯片生产能力。芯片的供应链需涉及数间第三厂:制造完毕的晶圆由集成电路封装厂进行初步测试与封装作业,之後交由测试厂的测试部门进行深度测试并根据性能分类。依据存货清单,NVIDIA必须提早数月订购芯片,并将之存储起来等待使用。
在最终产品上(指显卡、主板等),NVIDIA会推出所谓原厂“公版”(Reference)产品(称为参考样卡或参考模板)供展示及测试之用,早期产品是由台湾的微星和斯博科、美国的威竣(VisionTek)和新美亚(Sanmina-SCI)、德国的埃尔莎代工,目前由新加坡的伟创力与台湾的鸿海(富士康)、华硕和捷波代工或设计。在零售市场上,NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌,如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等,这些厂商的产品设计用料完全相同,均由一家厂商代工。在OEM市场上,亦有部分“原厂”公版产品存在。2008年后NVIDIA允许了旗舰级产品的“非公版”(Non-Reference)设计,但只有极少数有实力的厂商(如华硕、技嘉、微星、影驰等)会推出自己设计的产品。2010年10月初,NVIDIA曾透过BestBuy少量销售由富士康代工的NVIDIA品牌“原厂”产品。
主要产品
NVIDIA的产品组合包括绘图处理器、个人电脑平台(主板逻辑核心)芯片组和数字媒体播放器的软件。在Mac/PC用户社区中,NVIDIA的"GeForce"产品线最为人熟悉。除了独立型显卡外,还有微软的Xbox游戏核心和nForce主板(已停产)的核心技术,NVIDIA最近进入的领域是用于手机和平板电脑的ARM芯片,品牌为Tegra至今已推出5代。
在2004年12月,NVIDIA宣布会协助索尼设计PS3的绘图处理器(RSX)。NVIDIA只会负责设计,Sony会负责制造该绘图处理器。根据合约,NVIDIA会使用索尼的芯片厂(索尼和东芝)来制造RSX,并将制程提升至65纳米。这与微软的协议是互相违背的,因为NVIDIA会透过第三者制造Xbox的绘图处理器。(其间微软选择了AMD去提供Xbox 360的绘图硬件的IP设计。任天堂的GameCube和Wii亦采用ATI的绘图处理器。)
2008年2月11日,NVIDIA发布了用于手机平台的APX 2500应用处理器。该处理器集成了一个ARM处理器和一个显示核心。这款处理器是由NVIDIA和微软联合研制,方面应用于使用Windows Mobile的电话中,提高Windows Mobile平台的多媒体处理能力。芯片的制程是65nm,核心频率750 MHz,并集成256KB的L2缓存。芯片亦内置GeForce核心,支持OpenGL ES 2.0和Direct3D Mobile标准。APX 2500属于ARM架构,其低耗电设计,使手提电话可以长时间播放音乐或720p高清晰视频。
NVIDIA于2008年12月发布了一支持Intel Atom处理器的NVIDIA ION移动平台,主打轻薄桌面型市场,可以支持DirectX 10的内置显示芯片性能是原本英特尔官方945GSE芯片组的5倍,让迷你电脑也有部分游戏能力;它解决了Atom没有GPU、无法支持高清、无法支持数字显示、屏幕需小于10英寸、不能支持更高版本的Windows Vista的种种问题。
在2011年1月5日的CES上,NVIDIA宣布将自行设计与研发基于ARM架构的台式机CPU,产品代号Project Denver(丹佛项目)。其处理器能够支持微软下一代桌面系统Windows 8以及行动平台上的Android、苹果iOS等。相比之前的Tegra产品,NVIDIA总裁表示这将是一颗高度定制的“ARM兼容CPU”,即获得ARM指令集授权,但处理器微架构则完全由NVIDIA自行开发,以更高性能面向桌面、服务器甚至高性能计算市场。届时NVIDIA基于ARM架构的处理器将在市场上与英特尔和AMD等基于X86架构的处理器直接竞争。
在GTC 2020主题演讲中,NVIDIA宣布推出Ampere架构,是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃,包含超过540亿个晶体管,是有史以来最大的7纳米芯片,性能相较于前代提升了高达20倍,
NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU,全新多实例GPU技术可将单个A100分割成最多七个独立的GPU来处理各种计算任务;第三代NVIDIA NVLink技术能将多个GPU组合成一个巨型GPU;全新结构化稀疏功能将GPU的性能提高一倍。具有TF32的第三代Tensor Core核心 ,其功能经过扩展后加入了专为AI开发的全新TF32,它能在无需更改任何代码的情况下,使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外,Tensor Core核心现在支持FP64精度,相比于前代,其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。
2020年,NVIDIA发布软件开发包NVIDIA Maxine。