765
有人说，在智能手机时代，手机厂商离不开高通；在智能汽车时代，汽车厂商有可能离不开英伟达。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋的汽车梦正一步步变成现实。不久前，黄仁勋宣布自动驾驶芯片Orin正式量产销售，同时透露其基于Atlan芯片的新一代自动驾驶平台DRIVE Hyperion 9将于2026年量产，基于该可编程架构平台的智能汽车将实现真正意义上的软件定义。在宣布Orin量产同时，黄仁勋还宣布新增比亚迪与Lucid Group两家汽车客户。至此，全球已有超过25家车企及自动驾驶公司选择了英伟达，其中20家是全球车企Top30。
NVIDIA DRIVE Orin
如果说智能手机时代成就了高通的辉煌，那么英伟达希望在汽车产业的百年大变局中成为新的王者。黄仁勋表示：“未来，英伟达的潜在市场规模将达到1万亿美元，具体到细分市场，汽车行业的收入将占33%，达到3000亿美元。”
芯片是支点 暂时领先
英伟达汽车业务的潜在目标市场有3000亿美元之巨，这似乎有点“忽悠”人。赛迪顾问预测2025年汽车芯片市场规模为1000亿美元，Gartner预测2030年全球汽车芯片的市场规模也才1166亿美元，其余的2000亿美元从何而来？再具体到英伟达，2021年其汽车业务的全年收入也才5.66亿美元。按照黄仁勋规划，未来汽车业务将与数据中心、游戏并列成为英伟达的三大支柱业务，这意味着汽车业务至少达到与游戏和数据中心业务同样量级，才称得上是支柱。2021年英伟达数据中心与游戏两项业务的收入分别为106.1亿美元和124.6亿美元，汽车业务要从5亿美元到100亿美元，这不是小跨越。
英伟达CFO为黄仁勋“放话”的目标市场规模做了注解。在日前举行的投资者会议上，英伟达首席财务官ColetteKress透露，过去一年，该公司与汽车业客户达成的交易数额增幅超过三分之一，达到110亿美元。手里压着110亿美元的订单，是黄仁勋迫不及待要Orin芯片投产并定出3000亿美元未来目标的原因所在。
“英伟达汽车业务的核心支点是芯片。”黄仁勋在接受外媒采访时透露了其“汽车局”的关键。在自动驾驶汽车的三个关键——“传感器”、“芯片”、“算法”中，芯片是重中之重。有专家表示，传统芯片行业常用算力、功耗、面积三大指标来衡量性能，由于自动驾驶功能对算力的极高要求，峰值算力成为衡量自动驾驶芯片的最主要指标。
目前围绕自动驾驶芯片的算力竞赛，英伟达暂时做到了业界的“顶配”，其刚量产的自动驾驶芯片Orin单颗算力达到254TOPS，是目前业界唯一单颗算力达标200TOPS的厂商。而且其下一颗自动驾驶芯片Atlan的单颗算力将达到1000TOPS，是Orin芯片算力的4倍，将于2023年向开发者提供样品，2025年量产装车。这样的芯片产品布局规划让其领先对手至少两到三年。
英伟达自动驾驶芯片能达到这样性能高度不是一夜长成。2011年英伟达进入汽车市场，从智能座舱芯片开始，进行车规级芯片所需能力的各种补课，并于2015年推出适用于自动驾驶需求的Tegra1以及NVIDIA Drive系列平台，Tegra1的算力为1TOPS，开始赋能自动驾驶。当然，其自动驾驶芯片的发展也并非一帆风顺。在这个过程中有一个重要变量，便是特斯拉。2014年到2016年，特斯拉采用英特尔 Mobileye的EyeQ3芯片，好不容易在2016年，特斯拉将 Mobileye EyeQ3 更替为 NvidiaParker SOC和 Nvidia Pascal GPU，搭载DRIVE PX 2 AI计算平台，但由于英伟达的高能耗且性能不理想，2017 年马斯克决定开始自研自动驾驶主控芯片，并在2019年4月正式推出。这大大刺激了黄仁勋，于是有了英伟达投入数十亿美元4年磨一剑的Orin。
有Orin并不意味着英伟达没有对手，无论是劲敌高通、英特尔Mobileye，还是来自中国的芯片创业公司地平线、黑芝麻、华为等，都把自动驾驶芯片视为战略要地，兵家必争。它们或许在单颗芯片算力上比不过英伟达，但单颗算力不够，就两颗三颗堆叠组成解决方案，照样可以达到相同效果。事实上，高通的Snapdragon Ride自动驾驶解决方案，就提供从10 TOPS到超过700 TOPS的算力，也是今年量产；而英特尔 Mobileye也宣布其176 TOPS算力的EyeQ® Ultra™，预计于2023年底供货，2025年全面实现车规级量产；地平线128TOPS的征程5同样今年量产上车。
业界分析人士认为，目前高通在智能座舱芯片领域一枝独秀，英特尔 Mobileye的自动驾驶芯片主要优势在L2，更高级别的自动驾驶芯片则英伟达优势明显。劲敌们不干示弱，后来者同样凶猛。
事实上，车企并没有将鸡蛋放在英伟达一个篮子里。英伟达把全球25家自动驾驶公司收入囊中，但其他芯片对手篮子同样不空。3月22日，英伟达与比亚迪宣布合作，比亚迪将在2023年的4款新车中采用英伟达DRIVE Orin芯片。不到一个月，4月21日，比亚迪就宣布与地平线达成合作，将在2023年上市的几款车型中采用地平线的自动驾驶芯片“征程5”，这些车型最早也将在2023年年中上市。
同样，在2018年，大众汽车与英伟达达成合作，利用英伟达的智能座舱平台Nvidia DriveIX赋能大众汽车，在宣布当天，大众汽车CEO赫伯特·迪斯（HerbertDiess）和英伟达CEO黄仁勋双双亮相畅言未来，你侬我侬。就在今年5月，这位大众汽车CEO又风尘仆仆，前往美国圣地亚哥的高通公司总部签署合同，将为期5年金额达10亿欧元的订单交到高通汽车首席执行官纳库尔·杜加尔（Nakul Duggal）手里，从2026年开始，大众所有品牌中都将采用高通的SoC自动驾驶芯片，合同持续到2031年。
再比如，宝马是英伟达的重要客户，其采用英伟达的GPU以及协作平台Omniverse构建虚拟工厂，但同样在去年11月，宝马与高通达成协议，在其下一代的驾驶员辅助系统和自动驾驶系统中采用高通芯片。
四大支柱 筑牢护城河
对手凶猛，就必须筑高护城河。
英伟达从来的策略就不是只卖芯片。就像黄仁勋所言，英伟达不是一家芯片公司而是一家计算平台公司。在黄仁勋的汽车局里，英伟达除了芯片还有其他支点。黄仁勋在接受外媒采访时，对于英伟达的其他汽车支点供认不讳。英伟达有1万名员工，其中70%是开发人员，开发人员的一半是软件工程师，注定了它一定把软件的能力放在至关重要的位置。
首先是自动驾驶汽车平台。英伟达将于2026年量产的DRIVE Hyperion9是一个可编程架构平台，基于它智能汽车将实现真正意义上的软件定义。业内资深人士认为：“由于需要对芯片和基础软件具有深刻的理解和充足的人才储备，故而软件定义汽车行业的壁垒较高，市场参与者较少。”目前业界还没有谁敢称自己的平台是完全“软件定义汽车”，但黄仁勋认为Hyperion 9就是，它的颠覆意义在于：其一它是集中式的计算机，而不是数以百计的小型嵌入式控制器，将用更少的芯片；其二它具有AI和AV的功能；其三它是真正软件定义。“它像电视和电话一样，连上网，第一天部署，第二天就可以用，而且整个产品的生命周期是20年。” 黄仁勋说。与此前的Hyperion 8 不同，Hyperion9有更多的传感器，更高分辨率的相机、激光雷达，更高保真度和更高采样率，过去采样是每秒30帧，现在是每秒60帧，也就是说看得更快，看得更清，能更快速响应。
知乎作者周彦武认为英伟达的Hyperion可以帮车厂节约1800工程师年的工作量，节约至少4亿美元的投入。Hyperion不仅包含全套开发工具、数据集、数据采集系统，还有仿真工具、传感器评估工具、工具链，基本上自动驾驶需要的全部内容都包括。
第二是高精地图。地图和定位是自动驾驶的两大挑战之一，高精地图是实现自动驾驶的重要组成部分，福布斯杂志在三年前就这样表示：“无人驾驶的未来取决于高质量的地图。”2021年6月，英伟达收购了高清地图公司DeepMap，这家由谷歌、苹果和百度的前员工创立于2016年的初创公司，其在美国提供地图服务是每公里5000美元。按照DeepMap的官方阐述，这家公司提供服务于自动驾驶汽车的、在复杂而不可预测的真实世界中自主导航的技术能力，包括三个重要组成部分：高精度地图、精确实时的位置定位、服务基础架构的搭建。
英伟达希望通过收购DeepMap，解决车端的高精地图更新以及与感知、决策计算平台的深度融合。事实上，不仅仅是英伟达，很多在自动驾驶上有企图的芯片公司都觊觎高精地图。两年前，中国汽车芯片创业公司地平线就推出了NavNet众包高精地图采集与定位方案，通过单目摄像头视觉感知即可在车端实现地图采集与实时建图能力，包括解决无地图区域的自动建图。地平线公司创始人兼首席科学家余凯就是做算法出生，同样有自动驾驶的全栈视角，所以与黄仁勋一样早早就在自己的汽车局里布下高精地图这一环。
第三是AI训练与推理。当记者问及黄仁勋怎么能够从5亿美元上升到100亿美元时，黄仁勋还提及了NVIDIA DGX系统，它专为自动驾驶而生、即插即用提供大规模深度神经网络模型训练和优化所需的计算能力。用英伟达的官方语言——“NVIDIA DGX A100重新定义了自动驾驶汽车开发和验证中的大量基础架构需求”，这是英伟达的老本行，英伟达就是靠着AI算法训练算力市场而扶摇直上，自动驾驶算法需要不断训练才能不断成熟，这需要神经网络与算力，英伟达当然会将在人工智能市场的优势延伸到自动驾驶汽车市场，发扬光大。中国工程院院士张亚勤说，人工智能将成为未来5~10年内全球汽车产业的变革和突破力量。基于此，我们就很好理解，为什么黄仁勋会把其在AI市场中的优势资源投入到汽车领域再做定制，因为他想借助这个变革力，成就英伟达的汽车局。
第四是模拟仿真与数字孪生。自动驾驶业内资深人士曾表示，别看路上跑了那么多的自动驾驶测试车，它依然无法收集到汽车在自动驾驶过程中遇到的所有问题，如果遇到意外问题、意外情况，自动驾驶系统依然不会处理。但如果通过模拟仿真设计各种意外情况，让自动驾驶系统识别这些情况、识别这些数据，增强这一维度的能力，自动驾驶系统就能够处理大多数意外。所以从这个意义上看，模拟仿真数据比真实数据还要重要。这就是英伟达为什么要打造NVIDIA DRIVE Sim（保真仿真技术）、NVIDIA Omniverse （协作平台）、NVIDIA DRIVE Map（高精地图）的原因所在：基于这些工具和平台就可以准确重建和修改实际的驾驶场景，可以加速自动驾驶算法的成熟，它比物理测试要来得快多了。
在3月举行的GTC 大会上，黄仁勋就展示了基于这三者如何重建和修改英伟达总部周围驾驶环境和各个场景。借助DRIVE Map，开发者可以在 Omniverse 中查看道路网络的数字孪生。通过使用建立在Omniverse 上的工具，详细的地图可以转换为能够与 NVIDIA DRIVESim一起使用的可驾驶仿真环境。
张亚勤说：“自动驾驶技术可以理解为包括机器学习算法、高精地图技术、芯片、操作系统、HMI等多方面技术的集成。”对于这个集大成，现在英伟达几乎拥有了全栈的服务能力，有人这样评价英伟达，它是把自动驾驶各个维度需要的东西全部都自己跑通了之后，再提供给最终客户。现在英伟达正在通过“软（件）实力来凸显其硬实力“，进一步筑高其在自动驾驶汽车领域的护城河。
那么有了这些支柱加固护城河，英伟达没有对手了吗？答案是否定的。有媒体和分析师曾问过英伟达汽车专家，中国的AI芯片公司地平线是你们的对手吗？该专家回答，地平线目前应该还不是，不过这些国内的芯片企业有市场、有资源、有客户，是有机会的，因为你给它机会不断试错，总是能做出来的。“但华为有可能成为英伟达的对手。”英伟达专家说。
与英伟达相似的是，华为在汽车领域同样是“全栈出击”。自从智能手机业务受阻后，华为将智能汽车作为替代之的最重要业务全力下注，目前华为拥有从智能驾驶、智能座舱、智能电动mPower 整体解决方案，到智能网联、智能车云服务、商用车&专用车解决方案、ADS 智能驾驶全栈解决方案等等一系列解决方案。仅从智能驾驶解决方案来看，华为有 MDC自动驾驶计算平台、自动驾驶系统、传感器（激光雷达、毫米波雷达等）。从智能座舱来看，华为有Harmony 车机 OS 软件平台、Harmony 车域生态平台以及智能硬件平台等。
基于上述支点和支柱，英伟达能够在智能汽车领域成为无可取代的王者吗？现在还不知，因为汽车产业大变局的大幕才刚拉开。
作者丨特约撰稿 李佳师
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
