盖世汽车讯 据外媒报道，当地时间3月19日，关键任务智能系统软件供应商风河（Wind River）宣布在NVIDIA GTC上演示将Wind River Linux与NVIDIA Jetson平台相结合，用于边缘应用先进生成式AI（人工智能）应用。

风河软件定义汽车软件（图片来源：风河）

在此次演示中，基于Yocto Project（Yocto Project 是一个开源协作项目,可帮助开发人员为嵌入式产品和其他目标环境创建基于 Linux 的自定义系统）的Wind River Linux结合NVIDIA Jetson Orin，能够为行车记录仪视频的实时物体识别功能提供一个CUDA（统一计算设备架构）得到优化的开创性解决方案。通过提高道路上AI驱动的物体识别功能的精度，该解决方案可以显著提高城市交通出行的安全性和效率。

基于Yocto Project的Linux解决方案已实现商用，可用于多个关键任务应用中在NVIDIA Jetson平台上运行数据模块的AI应用，此类关键任务应用包括机器人用例、工厂安全、智能机器或无人机应用中的语音或手势识别。

通过集成先进的视频处理算法及深度学习专业知识，该款强大且可扩展的解决方案提高了物体识别的精度和速度。采用基于Yocto Project的Linux环境，该解决方案可提供无可比拟的定制化功能和控制功能，专为行车记录仪用例的AI需求定制。此次演示结果显示，与之前测试过的其他Linux配置相比，在基于Yocto Project的环境中采用CUDA得到优化的方案，计算效率和应用程序性能提高了25%。

为了彻底评估该款由AI驱动的物体探测系统，此次测试采用了用户个人行车记录仪中自定义输入的视频。该方法能够在现实场景中评估该系统的性能，确保该解决方案能够在具有不可预测性和多样性的现实世界条件下进行测试。

该AI模型成功识别并分类了真实交通场景中的各种元素，包括多辆汽车（及其相应的不同置信度）和一位行人。图像分析的关键亮点包括：

1、在复杂环境中的准确度：尽管繁忙的城市街道带来了挑战，但该系统展示了高准确性，探测了车辆与行人，且具有高置信度；

2、实时性能：该AI模型高效处理了视频流，保持了高帧率（188.8 FPS），这对于实时应用至关重要。该性能表明该模型具有被集成至主动高级驾驶辅助系统的潜力。

3、实用性：通过使用用户行车记录仪的视频，该演示验证了该系统在真实生活环境中的有效性，确保该技术可应用于日常场景中。

此外，日本安川电气（Yaskawa）还在NVIDIA GTC上展示了Wind River Linux和Jetson结合在一起的解决方案，以展示一个采用AI技术的工业机器人在非结构化环境中进行判断以及自动移动。 

作为边缘AI、嵌入式和机器人应用的平台，NVIDIA Jetson提供了可扩展软件、一个现代AI堆栈、可量产的ROS包以及特定应用AI工作流程，可以共享AI软件和原生云工作流程，同时为构建软件定义自动驾驶工具和突破性边缘AI解决方案提供所需的低功耗性能。

作为嵌入式行业内领先且先进的Linux平台，Wind River Linux帮助团队研发、部署和操作强大、可靠且安全、在专门打造的Linux操作系统上运行的嵌入式解决方案。Wind River Linux平台具有较高的稳定性和安全性，能够满足关键任务应用的高性能需求。