英偉達的“安卓時刻”：從“賣鏟子”到構(gòu)建自動駕駛新生態(tài)
“你知道，這里的立交橋總是讓我很焦慮?！?/p>
上周四，英偉達發(fā)布了一段約22分鐘的視頻。視頻里，英偉達自動駕駛業(yè)務(wù)中國團隊負(fù)責(zé)人吳新宙與CEO黃仁勛分別坐在自動駕駛車的主副駕駛位，共同開展了一場由企業(yè)一把手和業(yè)務(wù)核心負(fù)責(zé)人親自參與的英偉達全棧自動駕駛平臺DRIVE AV技術(shù)展示活動。
視頻中，車輛全程由車載智能駕駛系統(tǒng)控制，沿途經(jīng)歷了施工路段、并排違停車輛以及被橙色錐桶標(biāo)出的狹窄臨時車道等多種路況與場景。而開頭那句話，正是行駛途中黃仁勛望著遠(yuǎn)處立交橋?qū)切轮姘l(fā)出的感嘆。
根據(jù)官方表述，這次展示駕駛?cè)逃蓹C器自主完成，期間未出現(xiàn)人工接管情況。不過，由于展示全過程長達一個多小時，22分鐘的視頻是摘要剪輯而成，所以真實情況并非絕對。但無論如何，這段視頻的發(fā)布清晰地向外界傳遞了一個信息——英偉達DRIVE AV已處于“可用狀態(tài)”。
對智能駕駛行業(yè)乃至全球汽車產(chǎn)業(yè)來說，這無疑是一條重磅新聞，盡管其熱度目前可能被霍爾木茲海峽相關(guān)的流量所掩蓋。
01
智能駕駛的高昂代價
開發(fā)一套適配特定車型的智能駕駛系統(tǒng)，成本極高。其核心原因在于，這遠(yuǎn)非簡單的軟硬件堆砌，而是一項涉及全鏈條的復(fù)雜系統(tǒng)工程。
首先要確定系統(tǒng)的能力上限，并以此構(gòu)建硬件與軟件框架。這包括選擇不同算力、功耗的感知與計算芯片，評估其兼容性；確定攝像頭、雷達等傳感器，解決它們的安裝、同步與標(biāo)定問題；最后完成芯片與控制器硬件的集成，設(shè)計散熱、電源與通信架構(gòu)。
接著是更為復(fù)雜的軟件分層開發(fā)。在典型的“感知-決策-控制”鏈中，感知層需開發(fā)或采購視覺、雷達等算法，實現(xiàn)目標(biāo)檢測與跟蹤，還要艱難地融合多傳感器數(shù)據(jù)。決策規(guī)劃層極度依賴工程師經(jīng)驗，需基于規(guī)則引擎和大量人工編寫的場景庫設(shè)計路徑與行為邏輯，本質(zhì)上是“堆代碼”?？刂茖觿t負(fù)責(zé)將決策轉(zhuǎn)化為車輛方向盤、油門、剎車的具體控制信號，需與底盤線控系統(tǒng)深度適配。
▲由傳感器陣列、算力單元、操控體系、維持體系等構(gòu)成的硬件只是基礎(chǔ)，如何將外部傳感器收集的信息融合，根據(jù)對應(yīng)場景執(zhí)行相應(yīng)操作，是更復(fù)雜的任務(wù)
當(dāng)軟硬件底座初步搭建完成，真正的挑戰(zhàn)才剛開始。企業(yè)必須收集并處理海量駕駛數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法，通過仿真測試構(gòu)建場景，最終投入耗費巨大的實車路測，以解決層出不窮的“長尾”問題。這一過程需要龐大且專業(yè)的團隊，其復(fù)雜性讓傳統(tǒng)車企望而卻步，因此目前很少有車企選擇完全自研。
在中國市場，整車企業(yè)通常通過與智能駕駛供應(yīng)商合作來解決問題。憑借全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，2023年起形成了“地大華魔”等頭部供應(yīng)商格局，2025年又有輕舟智航等企業(yè)崛起，生態(tài)相對成熟。
但在中國以外的市場，車企的處境要艱難得多。早期主力供應(yīng)商Mobileye因封閉的“黑盒”模式、算力迭代緩慢以及不向客戶開放數(shù)據(jù)等問題，已被眾多主流車企拋棄。此后，海外車企主要分為幾條路徑。
▲Mobileye曾是業(yè)界翹楚
深度綁定計算平臺，比如梅賽德斯-奔馳與英偉達合作，大眾、寶馬選擇高通平臺，基于后者提供的芯片和基礎(chǔ)軟件進行聯(lián)合開發(fā)，但至今尚未有大規(guī)模量產(chǎn)裝車的成熟成果。
投資或收購初創(chuàng)公司，如通用汽車收購Cruise，福特曾投資Argo AI。但整合過程挑戰(zhàn)巨大，尚未推出成體系、可大規(guī)模配備的智駕產(chǎn)品。
當(dāng)然，還有第三條路徑——依賴傳統(tǒng)Tier-1供應(yīng)商。博世、大陸等提供的集成式ADAS方案雖成熟穩(wěn)定可快速上車，但功能高度同質(zhì)化，難以打造高端品牌溢價，也無法緩解車企對喪失技術(shù)“靈魂”的焦慮。更重要的是，相關(guān)方案背后也多有中國供應(yīng)商的影子。
兜轉(zhuǎn)一圈后可以發(fā)現(xiàn)，在海外市場，目前唯一被驗證的成功者只有特斯拉。
▲在中國以外，特斯拉FSD處于絕對領(lǐng)先地位，沒有對手。但對其他整車企業(yè)而言，選擇FSD也面臨類似國內(nèi)市場的“靈魂”問題
但問題在于，特斯拉的成功建立在早期的巨額投入和長期數(shù)據(jù)積累之上，幾乎無法在短時間內(nèi)被復(fù)制。因此，對絕大多數(shù)海外車企來說，開發(fā)一套好用的智能駕駛系統(tǒng)，仍是一條代價高昂且前途未卜的漫長道路。
02
英偉達的應(yīng)對之策
英偉達DRIVE AV本質(zhì)上是一套高度工程化、模塊化且與專用硬件深度綁定的自動駕駛“操作系統(tǒng)”，其設(shè)計目標(biāo)是為車企提供從環(huán)境感知到車輛控制的完整、可量產(chǎn)的軟件解決方案，從而將復(fù)雜的自動駕駛開發(fā)簡化為“集成與調(diào)優(yōu)”。
這套系統(tǒng)的核心是清晰的四層軟件架構(gòu)，嚴(yán)格對應(yīng)自動駕駛的完整決策鏈。
最底層是感知層，它并非簡單的圖像識別，而是能同時處理攝像頭、雷達、激光雷達等多源數(shù)據(jù)。通過復(fù)雜算法，它能融合不同傳感器的信息，實時構(gòu)建車輛周圍360度的鳥瞰圖和三維占據(jù)柵格圖，不僅能識別已知的車輛、行人，還能標(biāo)記出任何未知障礙物，為安全提供第一道冗余。在此基礎(chǔ)上，定位層結(jié)合高精地圖、衛(wèi)星信號、輪速計以及視覺特征，實現(xiàn)厘米級的車輛自動定位，即使在城市高樓間信號不佳時，也能通過視覺技術(shù)保持精準(zhǔn)。
▲智能駕駛的決策過程用文字描述很簡略，但實際執(zhí)行是個極其復(fù)雜的體系
當(dāng)系統(tǒng)清楚“我在哪、周圍有什么”后，就進入關(guān)鍵的規(guī)劃層。這里的算法需要像人類司機一樣進行預(yù)測和博弈：預(yù)測其他交通參與者的可能軌跡，在此基礎(chǔ)上生成一條既安全、高效又符合交通規(guī)則和駕駛禮儀的行駛路徑。這需要處理無數(shù)復(fù)雜場景，比如無保護左轉(zhuǎn)、匯入擁堵車流等。
最后，控制層負(fù)責(zé)將虛擬路徑轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實動作，通過車輛網(wǎng)絡(luò)向方向盤、油門和剎車發(fā)出精確指令信號，確保車輛平穩(wěn)、準(zhǔn)確地執(zhí)行規(guī)劃。
不過，僅有這套模塊化流水線還不夠。DRIVE AV最具特色的設(shè)計在于其“雙大腦”并行機制。其一是端到端AI模型“Alpamayo”，它預(yù)先通過海量真實駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能像人一樣從原始傳感器數(shù)據(jù)中直接學(xué)習(xí)駕駛策略，擅長處理復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的城市路況。另一個大腦則是基于嚴(yán)格規(guī)則構(gòu)建的傳統(tǒng)安全堆棧。
兩個系統(tǒng)同時運行、相互校驗。當(dāng)AI模型遇到罕見場景猶豫不決時，傳統(tǒng)安全堆棧會立即介入，強制車輛執(zhí)行保守但絕對安全的策略，比如減速、停車或靠邊。
這套復(fù)雜軟件要高效運行，自然離不開強大的硬件支撐，而這正是英偉達最不用擔(dān)心的一環(huán)。
依托英偉達DRIVE AGX Thor計算平臺，系統(tǒng)能獲得充足的算力支持，且軟硬件一體的優(yōu)勢，讓自動駕駛必需的海量并行計算任務(wù)無需專門優(yōu)化。
更重要的是，DRIVE AV的研發(fā)與測試并非只在車端進行，它依托覆蓋云、端的完整閉環(huán)。在云端，NVIDIA DGX超級計算機利用全球數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)AI模型；在Omniverse數(shù)字孿生平臺上，工程師可以生成無數(shù)極端、危險的虛擬場景來錘煉和驗證算法，其測試?yán)锍毯蛨鼍案采w度遠(yuǎn)超有限的實車路測。最終，成熟的軟件通過OTA方式部署到量產(chǎn)車的Thor芯片上。
簡而言之，這是一個集成了底層計算芯片、中間件、核心AI模型、傳統(tǒng)安全棧以及開發(fā)工具鏈的完整技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。DRIVE AV項目的核心目標(biāo)，是讓汽車制造商和自動駕駛公司能基于一個統(tǒng)一、安全且高性能的基礎(chǔ)，快速開發(fā)并部署從L2到L4級別的自動駕駛功能。
今年年初，在底特律的國際電子消費展上，黃仁勛曾滿懷激情地宣布對DRIVE AV的愿景——
“我們的愿景是未來有一天，每一輛汽車、每一輛卡車都將實現(xiàn)自動駕駛；自動駕駛的時代已經(jīng)‘全面到來’！自動駕駛汽車將成為首個大規(guī)模的、面向主流市場的物理AI應(yīng)用場景。”
目前，英偉達已構(gòu)建了龐大的DRIVE Hyperion生態(tài)系統(tǒng)。在硬件環(huán)節(jié)，除了自家的高性能芯片，還涵蓋了禾賽科技（激光雷達）、索尼（攝像頭）到博世、采埃孚等主流傳感器。車企采用DRIVE AV，意味著其硬件選型可立即與經(jīng)過認(rèn)證和適配的供應(yīng)鏈對接，避免了自行篩選、適配各種傳感器和控制器的巨大工作量。這讓車企能將寶貴的研發(fā)資源從基礎(chǔ)技術(shù)攻關(guān)中解放出來，更專注于打造與自身品牌調(diào)性相符的駕乘體驗、座艙交互或能源管理，實現(xiàn)真正的差異化競爭。
更重要的是，作為目前全球最主要的算力芯片供應(yīng)商，英偉達也能為智能駕駛軟件的訓(xùn)練提供龐大的在線算力資源……
DRIVE AV的誕生，本質(zhì)上是英偉達利用自身優(yōu)勢，為困于智能化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)車企提供了一個“現(xiàn)成的靈魂”。它通過“芯片-中間件-算法-工具鏈”的完整生態(tài)，將自研智能駕駛所需的萬億級投入和數(shù)年試錯，壓縮為可集成、可調(diào)優(yōu)的“交鑰匙工程”。
▲英偉達一年一度的GTC大會即將召開，圣何塞會展中心周圍隨處可見路邊GTC的標(biāo)語“It All Starts Here”（一切從這里開始）
對于困擾于智能駕駛技術(shù)，又不愿引入特斯拉或中國企業(yè)技術(shù)的歐美整車集團而言，其意義就像16年前谷歌發(fā)布的安卓系統(tǒng)。
對于在特斯拉與中國車企夾擊下倍感焦慮的歐美巨頭來說，這或許是抓住智能化尾巴、避免徹底淪為硬件代工廠的最后一張“安全入場券”，也預(yù)示著一個由英偉達定義底層框架的智能駕駛新時代，已在太平洋東岸拉開帷幕。
本文來自微信公眾號“C次元”，作者：林登萬，編輯：王越，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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