導讀：有人說，在智能手機時代，手機廠商離不開高通；在智能汽車時代，汽車廠商有可能離不開英偉達。
英偉達創始人兼CEO黃仁勛的汽車夢正一步步變成現實。不久前，黃仁勛宣布自動駕駛芯片Orin正式量產銷售，同時透露其基于Atlan芯片的新一代自動駕駛平臺DRIVE Hyperion 9將于2026年量產，基于該可編程架構平臺的智能汽車將實現真正意義上的軟件定義。在宣布Orin量產同時，黃仁勛還宣布新增比亞迪與Lucid Group兩家汽車客戶。至此，全球已有超過25家車企及自動駕駛公司選擇了英偉達，其中20家是全球車企Top30。
NVIDIA DRIVE Orin
如果說智能手機時代成就了高通的輝煌，那么英偉達希望在汽車產業的百年大變局中成為新的王者。黃仁勛表示：“未來，英偉達的潛在市場規模將達到1萬億美元，具體到細分市場，汽車行業的收入將占33%，達到3000億美元。”
一、芯片是支點，暫時領先
英偉達汽車業務的潛在目標市場有3000億美元之巨，這似乎有點“忽悠”人。賽迪顧問預測2025年汽車芯片市場規模為1000億美元，Gartner預測2030年全球汽車芯片的市場規模也才1166億美元，其余的2000億美元從何而來？再具體到英偉達，2021年其汽車業務的全年收入也才5.66億美元。按照黃仁勛規劃，未來汽車業務將與數據中心、游戲并列成為英偉達的三大支柱業務，這意味著汽車業務至少達到與游戲和數據中心業務同樣量級，才稱得上是支柱。2021年英偉達數據中心與游戲兩項業務的收入分別為106.1億美元和124.6億美元，汽車業務要從5億美元到100億美元，這不是小跨越。
英偉達CFO為黃仁勛“放話”的目標市場規模做了注解。在日前舉行的投資者會議上，英偉達首席財務官ColetteKress透露，過去一年，該公司與汽車業客戶達成的交易數額增幅超過三分之一，達到110億美元。手里壓著110億美元的訂單，是黃仁勛迫不及待要Orin芯片投產并定出3000億美元未來目標的原因所在。
“英偉達汽車業務的核心支點是芯片。”黃仁勛在接受外媒采訪時透露了其“汽車局”的關鍵。在自動駕駛汽車的三個關鍵——“傳感器”、“芯片”、“算法”中，芯片是重中之重。有專家表示，傳統芯片行業常用算力、功耗、面積三大指標來衡量性能，由于自動駕駛功能對算力的極高要求，峰值算力成為衡量自動駕駛芯片的最主要指標。
目前圍繞自動駕駛芯片的算力競賽，英偉達暫時做到了業界的“頂配”，其剛量產的自動駕駛芯片Orin單顆算力達到254TOPS，是目前業界唯一單顆算力達標200TOPS的廠商。而且其下一顆自動駕駛芯片Atlan的單顆算力將達到1000TOPS，是Orin芯片算力的4倍，將于2023年向開發者提供樣品，2025年量產裝車。這樣的芯片產品布局規劃讓其領先對手至少兩到三年。
英偉達自動駕駛芯片能達到這樣性能高度不是一夜長成。2011年英偉達進入汽車市場，從智能座艙芯片開始，進行車規級芯片所需能力的各種補課，并于2015年推出適用于自動駕駛需求的Tegra1以及NVIDIA Drive系列平臺，Tegra1的算力為1TOPS，開始賦能自動駕駛。當然，其自動駕駛芯片的發展也并非一帆風順。在這個過程中有一個重要變量，便是特斯拉。2014年到2016年，特斯拉采用英特爾 Mobileye的EyeQ3芯片，好不容易在2016年，特斯拉將 Mobileye EyeQ3 更替為 NvidiaParker SOC和 Nvidia Pascal GPU，搭載DRIVE PX 2 AI計算平臺，但由于英偉達的高能耗且性能不理想，2017 年馬斯克決定開始自研自動駕駛主控芯片，并在2019年4月正式推出。這大大刺激了黃仁勛，于是有了英偉達投入數十億美元4年磨一劍的Orin。
有Orin并不意味著英偉達沒有對手，無論是勁敵高通、英特爾Mobileye，還是來自中國的芯片創業公司地平線、黑芝麻、華為等，都把自動駕駛芯片視為戰略要地，兵家必爭。它們或許在單顆芯片算力上比不過英偉達，但單顆算力不夠，就兩顆三顆堆疊組成解決方案，照樣可以達到相同效果。事實上，高通的Snapdragon Ride自動駕駛解決方案，就提供從10 TOPS到超過700 TOPS的算力，也是今年量產；而英特爾 Mobileye也宣布其176 TOPS算力的EyeQ® Ultra?，預計于2023年底供貨，2025年全面實現車規級量產；地平線128TOPS的征程5同樣今年量產上車。
業界分析人士認為，目前高通在智能座艙芯片領域一枝獨秀，英特爾 Mobileye的自動駕駛芯片主要優勢在L2，更高級別的自動駕駛芯片則英偉達優勢明顯。勁敵們不干示弱，后來者同樣兇猛。
事實上，車企并沒有將雞蛋放在英偉達一個籃子里。英偉達把全球25家自動駕駛公司收入囊中，但其他芯片對手籃子同樣不空。3月22日，英偉達與比亞迪宣布合作，比亞迪將在2023年的4款新車中采用英偉達DRIVE Orin芯片。不到一個月，4月21日，比亞迪就宣布與地平線達成合作，將在2023年上市的幾款車型中采用地平線的自動駕駛芯片“征程5”，這些車型最早也將在2023年年中上市。
同樣，在2018年，大眾汽車與英偉達達成合作，利用英偉達的智能座艙平臺Nvidia DriveIX賦能大眾汽車，在宣布當天，大眾汽車CEO赫伯特·迪斯（HerbertDiess）和英偉達CEO黃仁勛雙雙亮相暢言未來，你儂我儂。就在今年5月，這位大眾汽車CEO又風塵仆仆，前往美國圣地亞哥的高通公司總部簽署合同，將為期5年金額達10億歐元的訂單交到高通汽車首席執行官納庫爾·杜加爾（Nakul Duggal）手里，從2026年開始，大眾所有品牌中都將采用高通的SoC自動駕駛芯片，合同持續到2031年。
再比如，寶馬是英偉達的重要客戶，其采用英偉達的GPU以及協作平臺Omniverse構建虛擬工廠，但同樣在去年11月，寶馬與高通達成協議，在其下一代的駕駛員輔助系統和自動駕駛系統中采用高通芯片。
二、四大支柱，筑牢護城河
對手兇猛，就必須筑高護城河。
英偉達從來的策略就不是只賣芯片。就像黃仁勛所言，英偉達不是一家芯片公司而是一家計算平臺公司。在黃仁勛的汽車局里，英偉達除了芯片還有其他支點。黃仁勛在接受外媒采訪時，對于英偉達的其他汽車支點供認不諱。英偉達有1萬名員工，其中70%是開發人員，開發人員的一半是軟件工程師，注定了它一定把軟件的能力放在至關重要的位置。
第一是自動駕駛汽車平臺
英偉達將于2026年量產的DRIVE Hyperion9是一個可編程架構平臺，基于它智能汽車將實現真正意義上的軟件定義。業內資深人士認為：“由于需要對芯片和基礎軟件具有深刻的理解和充足的人才儲備，故而軟件定義汽車行業的壁壘較高，市場參與者較少。”目前業界還沒有誰敢稱自己的平臺是完全“軟件定義汽車”，但黃仁勛認為Hyperion 9就是，它的顛覆意義在于：其一它是集中式的計算機，而不是數以百計的小型嵌入式控制器，將用更少的芯片；其二它具有AI和AV的功能；其三它是真正軟件定義。“它像電視和電話一樣，連上網，第一天部署，第二天就可以用，而且整個產品的生命周期是20年。” 黃仁勛說。與此前的Hyperion 8 不同，Hyperion9有更多的傳感器，更高分辨率的相機、激光雷達，更高保真度和更高采樣率，過去采樣是每秒30幀，現在是每秒60幀，也就是說看得更快，看得更清，能更快速響應。
知乎作者周彥武認為英偉達的Hyperion可以幫車廠節約1800工程師年的工作量，節約至少4億美元的投入。Hyperion不僅包含全套開發工具、數據集、數據采集系統，還有仿真工具、傳感器評估工具、工具鏈，基本上自動駕駛需要的全部內容都包括。
第二是高精地圖
地圖和定位是自動駕駛的兩大挑戰之一，高精地圖是實現自動駕駛的重要組成部分，福布斯雜志在三年前就這樣表示：“無人駕駛的未來取決于高質量的地圖。”2021年6月，英偉達收購了高清地圖公司DeepMap，這家由谷歌、蘋果和百度的前員工創立于2016年的初創公司，其在美國提供地圖服務是每公里5000美元。按照DeepMap的官方闡述，這家公司提供服務于自動駕駛汽車的、在復雜而不可預測的真實世界中自主導航的技術能力，包括三個重要組成部分：高精度地圖、精確實時的位置定位、服務基礎架構的搭建。
英偉達希望通過收購DeepMap，解決車端的高精地圖更新以及與感知、決策計算平臺的深度融合。事實上，不僅僅是英偉達，很多在自動駕駛上有企圖的芯片公司都覬覦高精地圖。兩年前，中國汽車芯片創業公司地平線就推出了NavNet眾包高精地圖采集與定位方案，通過單目攝像頭視覺感知即可在車端實現地圖采集與實時建圖能力，包括解決無地圖區域的自動建圖。地平線公司創始人兼首席科學家余凱就是做算法出生，同樣有自動駕駛的全棧視角，所以與黃仁勛一樣早早就在自己的汽車局里布下高精地圖這一環。
第三是AI訓練與推理
當記者問及黃仁勛怎么能夠從5億美元上升到100億美元時，黃仁勛還提及了NVIDIA DGX系統，它專為自動駕駛而生、即插即用提供大規模深度神經網絡模型訓練和優化所需的計算能力。用英偉達的官方語言——“NVIDIA DGX A100重新定義了自動駕駛汽車開發和驗證中的大量基礎架構需求”，這是英偉達的老本行，英偉達就是靠著AI算法訓練算力市場而扶搖直上，自動駕駛算法需要不斷訓練才能不斷成熟，這需要神經網絡與算力，英偉達當然會將在人工智能市場的優勢延伸到自動駕駛汽車市場，發揚光大。中國工程院院士張亞勤說，人工智能將成為未來5~10年內全球汽車產業的變革和突破力量。基于此，我們就很好理解，為什么黃仁勛會把其在AI市場中的優勢資源投入到汽車領域再做定制，因為他想借助這個變革力，成就英偉達的汽車局。
第四是模擬仿真與數字孿生
自動駕駛業內資深人士曾表示，別看路上跑了那么多的自動駕駛測試車，它依然無法收集到汽車在自動駕駛過程中遇到的所有問題，如果遇到意外問題、意外情況，自動駕駛系統依然不會處理。但如果通過模擬仿真設計各種意外情況，讓自動駕駛系統識別這些情況、識別這些數據，增強這一維度的能力，自動駕駛系統就能夠處理大多數意外。所以從這個意義上看，模擬仿真數據比真實數據還要重要。這就是英偉達為什么要打造NVIDIA DRIVE Sim（保真仿真技術）、NVIDIA Omniverse （協作平臺）、NVIDIA DRIVE Map（高精地圖）的原因所在：基于這些工具和平臺就可以準確重建和修改實際的駕駛場景，可以加速自動駕駛算法的成熟，它比物理測試要來得快多了。
在3月舉行的GTC 大會上，黃仁勛就展示了基于這三者如何重建和修改英偉達總部周圍駕駛環境和各個場景。借助DRIVE Map，開發者可以在 Omniverse 中查看道路網絡的數字孿生。通過使用建立在Omniverse 上的工具，詳細的地圖可以轉換為能夠與 NVIDIA DRIVESim一起使用的可駕駛仿真環境。
張亞勤說：“自動駕駛技術可以理解為包括機器學習算法、高精地圖技術、芯片、操作系統、HMI等多方面技術的集成。”對于這個集大成，現在英偉達幾乎擁有了全棧的服務能力，有人這樣評價英偉達，它是把自動駕駛各個維度需要的東西全部都自己跑通了之后，再提供給最終客戶。現在英偉達正在通過“軟（件）實力來凸顯其硬實力“，進一步筑高其在自動駕駛汽車領域的護城河。
那么有了這些支柱加固護城河，英偉達沒有對手了嗎？答案是否定的。有媒體和分析師曾問過英偉達汽車專家，中國的AI芯片公司地平線是你們的對手嗎？該專家回答，地平線目前應該還不是，不過這些國內的芯片企業有市場、有資源、有客戶，是有機會的，因為你給它機會不斷試錯，總是能做出來的。“但華為有可能成為英偉達的對手。”英偉達專家說。
與英偉達相似的是，華為在汽車領域同樣是“全棧出擊”。自從智能手機業務受阻后，華為將智能汽車作為替代之的最重要業務全力下注，目前華為擁有從智能駕駛、智能座艙、智能電動mPower 整體解決方案，到智能網聯、智能車云服務、商用車&專用車解決方案、ADS 智能駕駛全棧解決方案等等一系列解決方案。僅從智能駕駛解決方案來看，華為有 MDC自動駕駛計算平臺、自動駕駛系統、傳感器（激光雷達、毫米波雷達等）。從智能座艙來看，華為有Harmony 車機 OS 軟件平臺、Harmony 車域生態平臺以及智能硬件平臺等。
基于上述支點和支柱，英偉達能夠在智能汽車領域成為無可取代的王者嗎？現在還不知，因為汽車產業大變局的大幕才剛拉開。
來源：中國電子報，作者李佳師
