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更深刻理解汽車產(chǎn)業(yè)變革

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出品：電動星球 News

作者：毓肥

昨天深夜，英偉達 GTC 2022 大會，以一輛概念奔馳拉開帷幕。

顯而易見地，汽車，或者說智能汽車，成為本屆 GTC 的核心話題，也成為了英偉達未來的核心業(yè)務(wù)。

去年被特斯拉 D1 搶走「最強 AI 計算」頭銜之后，英偉達今年發(fā)布的 H100 芯片，重新奪回 AI 性能王座，而且還發(fā)布了全球最強 AI 訓練服務(wù)器——EOS，算力高達 18.4EFLOPS。

此外，英偉達的車企朋友圈迎來一位我們都很熟悉的「老朋友」：比亞迪。英偉達創(chuàng)始人黃仁勛表示，搭載英偉達 Orin 芯片的比亞迪新車，將在 2023 上半年發(fā)布。

除此以外，英偉達還發(fā)布了全新的「公版」自動駕駛硬件 Hyperion 9，擁有14個攝像頭、20個超聲波雷達、6個毫米波雷達，以及3個激光雷達。

老黃號稱，只需要買他家一套方案，就可以馬上擁有 L4 級別的自動駕駛能力。

補完英偉達「自動駕駛宇宙」的，則是自研高精度地圖 Drive Map，號稱即將完成北美、歐洲、亞洲地區(qū) 50 萬公里道路的測繪，并且將進入全球市場。

馬斯克的首富神話我們都聽過，但實際上，黃仁勛和他的英偉達，同樣是互聯(lián)網(wǎng)新階段、汽車工業(yè)新階段的一個縮影：目前擁有輔助駕駛計算最完善產(chǎn)品體系的第三方供應(yīng)商。

作為真·不造車的 T1 供應(yīng)商，英偉達昨晚本質(zhì)上只說了一件事：

智能汽車需要的基礎(chǔ)設(shè)施，我一個就能搞定。

我們昨天還遠程訪談了英偉達汽車業(yè)務(wù)副總裁 Danny Shapiro，今天結(jié)合我們訪談到的內(nèi)容，來聊聊英偉達 GTC 2022。

一、什么是智能汽車的「基礎(chǔ)設(shè)施」？

微博、微信、抖音，這是三大國民社交 APP。

之所以在本文提到它們，是因為它們，以及它們代表著的 APP，構(gòu)成了中國移動互聯(lián)網(wǎng)的大部分「基礎(chǔ)設(shè)施」——信息流轉(zhuǎn)、人際社交、群體集聚，均基于此。

而之所以說「基礎(chǔ)」，還因為目前中國移動互聯(lián)網(wǎng)的主要創(chuàng)業(yè)方向，也都基于這些社交 APP 發(fā)散開來。

回到智能汽車，我們討論的重點從軟件向硬件傾斜，但也可以類比一下：決定了智能汽車使用方向、使用方式，甚至是功能結(jié)構(gòu)的硬件，也就可以認為是智能汽車的「基礎(chǔ)設(shè)施」。

如果我們定義得更細一點，自動駕駛傳感器、自動駕駛計算平臺、自動駕駛訓練服務(wù)器、自動駕駛高精地圖，這些就是智能汽車的駕駛領(lǐng)域，需要的「基礎(chǔ)設(shè)施」。

我們今天文章討論的重點，就是英偉達 2022 年，在這些「基礎(chǔ)設(shè)施」上，又玩出了什么新花樣。

二、從比亞迪到奔馳都在用

去年秋季 GTC 大會上，英偉達帶來了汽車工業(yè)史上第一款「公版」智能駕駛?cè)桨福篐yperion 8。

之所以敢說「汽車工業(yè)第一款」，是因為 Hyperion 8 是一套無微不至，生怕車企有一點知識盲區(qū)的保姆級智能駕駛方案：

不知道用什么傳感器？沒事，12 個攝像頭、9 個毫米波雷達和 1 個激光雷達都給你配好，甚至給了具體型號，你不用怕我以次充好；買到硬件不知道怎么用？沒事，軟件、模型都給你配好，只要你給錢，我都幫你調(diào)。

這就是「保姆級」。

今年的 GTC 上，黃仁勛正式確認，Hyperion 8 的最終量產(chǎn)版，將搭載兩顆 Orin 計算芯片，達到 508TOPS 的算力，支持 L3 級別智能駕駛，將于 2024 年正式裝車——而 Hyperion 8 的首位用戶，是奔馳。

趁熱打鐵，英偉達昨晚還發(fā)布了 Hyperion 9，支持 L4 級別自動駕駛的保姆級方案，預(yù)計 2026 年裝車。

與 8 相比，9 的雙芯片升級到了 Atlan，Orin 的繼任者，基于臺積電 5 納米工藝打造，參數(shù)未明。但有傳聞稱 Atlan 的單芯片算力就超過了1000TOPS。

另外，Hyperion 9 的標配傳感器達到了堪稱瘋狂的 14 個攝像頭、20 個超聲波雷達、9 個毫米波雷達，以及 3 個激光雷達。

有多瘋狂？與英偉達的方案相比，目前特斯拉的攝像頭數(shù)量僅為 8 個，蔚來沃爾沃等激光雷達也只配了 1 個。不過考慮到雙 Atlan 可能超過四 Orin 的性能，傳感器鋪滿車身也就不奇怪了。

非常特別的是，即使英偉達發(fā)布了一條龍方案，Danny Shapiro 接受我們訪談時依然表示，車企可以自行決定從英偉達這里買到什么。

他認為車企對于智能駕駛的需求越來越大，不僅是硬件，還包括全套的軟件。而英偉達也希望擴張自己的業(yè)務(wù)范圍，「獲得硬件以外的收入」。

而對于那些希望自研自動駕駛的車企，英偉達依舊提供純粹的計算芯片，比如蔚小理，比如剛剛?cè)刖值?LUCID 和比亞迪。

根據(jù)黃仁勛的表示，首批搭載 Orin 芯片的比亞迪車型將于 2023 上半年發(fā)布。如果你因為最近的漲價決定持幣觀望，不防做個徹底的等等黨。

經(jīng)過昨晚的 GTC 大會，英偉達的汽車朋友圈大概如下圖所示，半個汽車界盡入囊中。有意思的是，這里有近半中國名字：

三、英偉達牌高精地圖，能用嗎？

DRIVE Map，這是英偉達的高精地圖名稱。從昨晚開始，DRIVE Map 正式進入商用倒計時，目前暫定 2024 年上線。

聊英偉達的高精地圖，要從「三陣營、兩端、雙擎」開始。

攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，這是智能駕駛傳感器三大陣營；車端、云端，這是構(gòu)成 DRIVE Map 地圖測繪和修正的兩大計算單元；專用引擎和眾包引擎，這是 DRIVE Map 測繪地圖的兩大方法。

首先是三陣營，它們構(gòu)成了 DRIVE Map 的最終呈現(xiàn)形式。

根據(jù)英偉達的官方文檔，攝像頭在 DRIVE Map 里面用于確定「駕駛界限」，比如車道線、箭頭、電線桿、道路邊界、紅綠燈等等：

毫米波雷達則適用于光線不佳的場景，以及典型導(dǎo)航數(shù)據(jù)作用更低的郊區(qū)：

激光雷達則是英偉達認為最精確的環(huán)境測繪工具，可以以 5 厘米的分辨率構(gòu)建世界，「提供了最精確、最可靠的環(huán)境表示。」

最終，DRIVE Map 會將汽車行駛的道路構(gòu)建成下圖的樣子，讓你的車、云端的服務(wù)器讀懂，然后運用到實際駕駛中。

并且，如上圖的英文所示，英偉達 DRIVE Map 是實時生成的，這一點非常關(guān)鍵。

上文提到，DRIVE Map 使用了兩個地圖測繪引擎——專用測繪車用的 Deep Map 引擎和量產(chǎn)車搭載的眾包地圖引擎。

雙引擎確保了地圖測繪的效率和數(shù)據(jù)量，與此同時，英偉達還在量產(chǎn)車和服務(wù)器各自配備了一套地圖實時運算工具，可以將傳感器收集到的信息分工合作，以更高的速度形成完整地圖。

于是實時生成、眾包測繪的問題來了：隱私。

第三方地圖測繪一直是各國的敏感話題，更不用說路上到處跑的汽車測繪得到數(shù)據(jù)，然后再上傳到云端——特別是隱私政策詳實的歐洲與中國。

如果想進入中國市場，英偉達怎么證明它比高德百度更可靠？

Danny Shapiro 在接受訪談時，也沒有明確透露英偉達獲得了哪些國家的授權(quán)，他僅表示英偉達「會尊重各國的隱私政策」。

四、地表最強超算，反殺特斯拉

去年特斯拉 AI Day 上那塊 D1 芯片，將全世界對人工智能的想象力足足往上抬了一個級別。

而聊到特斯拉、高通等芯片領(lǐng)域或新或老的對手，Danny 說得很大方：「我們當然歡迎競爭，競爭對我們是件好事」。

我們對 Danny 的訪談是在北京時間 22 號上午，而 GTC 是在 22 號深夜，他胸有成竹的原因，我們隔了十幾個小時才知道：英偉達 H100 AI 芯片。

H100肩負著很多個頭銜：首款臺積電 4 納米工藝制造的 AI 芯片、英偉達 Hopper 架構(gòu)的首款芯片…等等。而它最重要的任務(wù)，則是幫助英偉達，從特斯拉 D1 手上奪回性能王座。

H100 做到了。

我們來對比一下，D1 的 BF16 精度算力為362T，而 H100 的 BF16 精度算力高達 1000T，稀疏模式下算力甚至能翻倍到2000T。更重要的是，接近  6 倍的性能以及更大的內(nèi)存配備下，H100 的功耗還不到 D1 的 2 倍。

不過，英偉達實現(xiàn)了單芯片反殺，特斯拉則憑借著精妙的結(jié)構(gòu)設(shè)計，維持著單柜性能的領(lǐng)先。

去年特斯拉憑借著 D1 芯片，打造了「DOJO」服務(wù)器——DOJO Pod。單個 DOJO Pod 的 BF16 精度算力達到了 1EFLOPS，雖然沒有實現(xiàn)馬斯克說過的 FP32 精度 1E 算力，但已經(jīng)足夠恐怖。

今年，黃仁勛將 H100 芯片組裝成了 DGX H100 Pod，雖然也標榜著 1E 算力，但計算精度是更低的 FP8。

然而黃仁勛沒有認輸，昨晚的他掏出了大殺器：EOS——不是佳能那個。

EOS 是英偉達最新，也是最強的定制服務(wù)器。它的 FP8 精度算力達到了 18.4EFLOPS——比目前全球最快超算，日本的「富岳」，還快了足足 3 倍！

舉個例子，目前特斯拉 Autopilot 還在用英偉達老款服務(wù)器跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Dojo 還沒造出來）——特斯拉 AI 部門主管 Andrej 去年表示，他們找英偉達定制的這套服務(wù)器，算力大概「只有」1.8EFLOPS。

日新月異。

五、OEM與自研，以什么為界限？

聊完一堆數(shù)字和術(shù)語，我們最后用簡單點的話作總結(jié)。

羅永浩曾經(jīng)吐槽過：「都是 OEM 裝什么 X」，罵的是手機廠。

這句話對嗎？對了一半，谷歌、高通、三星、索尼這四家?guī)缀醢阉惺謾C的核心軟硬件包圓了，所以羅永浩有說對的地方。

然而，深度定制的操作系統(tǒng)、硬件之間的驅(qū)動、調(diào)校、色彩與信號的協(xié)調(diào)，甚至品控，這同樣是各大手機廠商獨有的努力。

如果羅永浩真的字字珠璣，錘子 T1 不至于連「應(yīng)力集中」這個物理現(xiàn)象也解決不了。

回到智能駕駛，我們也看到了兩條路線：特斯拉「全都自己干」的「類蘋果」，以及其他廠商物競天擇的「類Android」。英偉達，就是「類 Android」智能駕駛賽道上一位主力玩家。

「類 Android」，意味著自研與供應(yīng)商的界限會飄忽不定。堅定自研如蔚小理，也會被認為是「OEM」。

昨晚英偉達發(fā)布的軟硬件產(chǎn)品，幾乎包括了自動駕駛研發(fā)的所有階段：傳感器、芯片、軟件、地圖、算法、服務(wù)器…

傳統(tǒng)車企有些已經(jīng)經(jīng)受不住誘惑，成為了「保姆級方案」的客戶，而堅持自研的車企，應(yīng)該也會面臨類似的抉擇。

到底什么決定了智能駕駛的自研和 OEM？也許現(xiàn)階段沒有一個所有人都信服的答案。

唯一可以確定的，是大幕已經(jīng)隱隱拉開，問題來了，你能看清里面藏著什么嗎？

（完）

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