汽車芯片企業(yè)盤點之：AI和自動駕駛時代不可替代的英偉達

AI和AIGC是當下全世界最為的熱門話題，而英偉達憑借其在GPU技術和算力芯片方面的優(yōu)勢，已經(jīng)成為了AI大廈里面最不可或缺的基石。以至于英偉達在汽車領域，特別是自動駕駛領域的成功都顯得得不那么重要了。其實從英偉達的財務報告來看，在自動駕駛領域的投入和收益逐年增長，顯示出其在這個領域的戰(zhàn)略布局已經(jīng)取得了初步成效。英偉達通過持續(xù)投資研發(fā)，推出了一系列具有競爭力的自動駕駛產(chǎn)品，例如DRIVE PX平臺、DRIVE Xavier芯片以及DRIVE AGX Orin平臺等。這些產(chǎn)品在計算能力、功耗和性能方面具有明顯優(yōu)勢，為自動駕駛汽車提供了強大的技術支持。

2022年第四季度英偉達的汽車業(yè)務收入達到創(chuàng)紀錄的 2.94 億美元，同比增長 135%，環(huán)比增長 17%。而從年收入來看，財年增長 60%，達到創(chuàng)紀錄的 9.03 億美元。

▲圖1.英偉達汽車芯片和其他芯片公司的收入對比

英偉達自從最初的Tegra系列處理器到現(xiàn)在的DRIVE AGX Orin平臺，一直在不斷升級和推出新的產(chǎn)品。2015年，他們推出了DRIVE PX平臺，接著在2016年發(fā)布了升級版DRIVE PX 2平臺。為了更好地支持自動駕駛汽車，英偉達在2018年推出了DRIVE Xavier芯片，這成為了DRIVE AGX系列平臺的核心。目前最新的DRIVE AGX Orin平臺在2019年發(fā)布，它擁有250TOPS的算力，成為了全球車企特別是新勢力車企實現(xiàn)自動駕駛汽車的標準答案。

不過，從Atlan到Thor這些計劃新產(chǎn)品，有點只依賴于靠著計算算力的堆疊，大力出奇跡的意思。

▲圖2. 英偉達的產(chǎn)品布局

Part 1

英偉達的核心路徑

在對核心技術的選擇發(fā)展路徑中，英偉達和特斯拉的合作關系至關重要。特斯拉選擇了英偉達作為其在座艙領域的處理器供應商。這一合作始于2015年，當時特斯拉因與Mobileye的合作矛盾而迅速切換到英偉達作為自動駕駛技術的合作伙伴。英偉達通過其GPU技術提供的人工智能處理器，為特斯拉的Autopilot HW2系列自動駕駛系統(tǒng)提供了強大的計算能力，加速了特斯拉自動駕駛技術的發(fā)展和升級。

▲圖3. 特斯拉和英偉達的合作

當時的設計架構在今天看來仍然非常先進：

●HW2.0

特斯拉基于 Nvidia 的 Drive PX2 系統(tǒng)開發(fā)了一個全新的自動輔助駕駛處理器模塊，該模塊采用了一個NVIDIA Parker SoC、一個NVIDIA Pascal GPU和一個Infineon TriCore CPU。

●HW2.5

隨后，特斯拉對HW2.0進行了小幅更新，設計了HW2.5。HW2.5考慮了冗余和略微提高的可靠性。從芯片角度來看，它主要包括2顆Nvidia Parker SoC， 1顆 Nvidia Pascal GPU和 1顆Infineon TriCore CPU。

▲圖4. HW2和HW2.5的系統(tǒng)設計

然而，這段合作在2018年宣告結束，主要原因是雙方在計算和軟件方面存在差異。由于特斯拉CEO Elon Musk的強勢，公司也逐步開始自主研發(fā)自己的自動駕駛計算芯片。雖然特斯拉退出了和英偉達的合作，但這一舉動卻吸引了全球眾多汽車企業(yè)的注意，包括奧迪、福特、奔馳、沃爾沃和BMW等。中國的新勢力車企更是十分青睞英偉達，以至于比亞迪也決定在2023年全面與英偉達在自動駕駛領域展開合作。這種趨勢充分展示了自動輔助駕駛技術在未來的重要性，同時也彰顯了英偉達在GPU技術和算力芯片方面的核心競爭力。

Part 2

什么成就了英偉達的不可或缺

英偉達的產(chǎn)品戰(zhàn)略非常直截了當：當前所有車企現(xiàn)在都在討論未來的智能汽車，并采用集中式的電子電氣架構；因此，智能汽車的核心就是計算平臺（芯片），它可以控制汽車的所有核心功能。英偉達提供最高級別的芯片，只需要選擇一兩顆，DRIVE Thor就可以集成所需的AI功能的計算需求（主要圍繞圖像處理），包括高階自動駕駛、車載操作系統(tǒng)、智能座艙（儀表和娛樂系統(tǒng)）、自主泊車等等。整車企業(yè)可以利用2000TOPS的算力資源來構建自己的軟件模式，并通過英偉達提供的相關開發(fā)工具在各種不同任務間隨意分配。DRIVE Thor可以承擔所有新增軟件需求，這是他們的策略——讓其他芯片企業(yè)失去直接替代的機會。

隨著人工智能的全面繁榮甚至過熱，中國的車企現(xiàn)在擔心的問題是是否能夠獲得這些技術。當前高算力芯片市場具有以下三個顯著特點：

●開發(fā)門檻高：由于芯片制程高、不同領域之間的交叉等因素，高算力芯片的開發(fā)門檻極高，需要建立相應的生態(tài)系統(tǒng)，頭部企業(yè)一直在競爭客戶。

●陣營化嚴重：不同企業(yè)的芯片開發(fā)存在繼承性，換用其他芯片服務會產(chǎn)生巨大的沉沒成本，這使得汽車企業(yè)面臨更加困難的選擇，Tier 1 廠商只能選擇在較小領域進行開發(fā)。

●迭代速度快：由于目前智能座艙和自動駕駛軟件對大多數(shù)消費者購車決策的影響程度尚未獨立出來，高算力芯片的迭代速度還在不斷加快。

隨著大家對AI和自動駕駛技術能力的認知成熟，2023年開始汽車企業(yè)推動城市輔助，實現(xiàn)自動駕駛的功能落地需要龐大的計算能力和大量的數(shù)據(jù)支持。但是，購買自動駕駛服務器芯片并訓練，需要投入巨大的資金，這對于大部分中國汽車企業(yè)來說是一個巨大的挑戰(zhàn)。此外，車企還需要與其他AI企業(yè)競爭，這使得現(xiàn)在英偉達的芯片更是“洛陽紙貴”。

小結：現(xiàn)在這個時間節(jié)點，某些企業(yè)還存在自動駕駛無用論，這其實是非常危險的。如果車企等到想要跟進時，就可能沒有足夠的GPU算力來做儲備，時代變化太快了。

審核編輯 ：李倩