“你知道，這里的立交橋總是讓我很焦慮。”

上周四，英偉達(dá)發(fā)布了一段時(shí)長(zhǎng)約22分鐘的視頻。在視頻中，英偉達(dá)自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)中國(guó)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人吳新宙與CEO黃仁勛，分坐一臺(tái)自動(dòng)駕駛車的主副駕駛位，展開了一場(chǎng)由企業(yè)一把手以及業(yè)務(wù)核心負(fù)責(zé)人親自掛帥的，英偉達(dá)全棧自動(dòng)駕駛平臺(tái)DRIVE AV的技術(shù)展示活動(dòng)。

視頻中，車輛全程由車載智能駕駛系統(tǒng)負(fù)責(zé)控制。沿途經(jīng)歷各種路況與場(chǎng)景，包括施工路段、并排違停車輛、以及被橙色錐桶標(biāo)出來的狹窄臨時(shí)車道。而上面這句話，正是行駛途中，皮衣老黃遙望遠(yuǎn)處的立交橋?qū)χ鴧切轮娴母袊@。

根據(jù)官方說法，這次展示駕駛的全程均由機(jī)器自主完成，期間未出現(xiàn)人工接管狀況。但鑒于這次展示全過程長(zhǎng)達(dá)一個(gè)多小時(shí)，22分鐘的視頻實(shí)際是摘要剪輯而成的，所以真實(shí)情況也并不那么地絕對(duì)。但不管怎么說，這段視頻的發(fā)布清楚無誤地向外界表達(dá)了一個(gè)信息——英偉達(dá)DRIVE AV已經(jīng)處于“可用狀態(tài)”。

對(duì)于智能駕駛行業(yè)乃至于全球汽車產(chǎn)業(yè)，這是一個(gè)重磅級(jí)的特大新聞。盡管其熱度，現(xiàn)階段注定會(huì)被圍繞著霍爾木茲海峽的流量所掩蓋。

代價(jià)不菲的“智能駕駛”

開發(fā)一套適配特定車型的智能駕駛系統(tǒng)，代價(jià)極為高昂。其核心在于，這遠(yuǎn)非簡(jiǎn)單的軟硬件堆砌，而是一項(xiàng)涉及全鏈條的復(fù)雜系統(tǒng)工程。

首先需要確立系統(tǒng)的能力上限，并據(jù)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(jì)算芯片，評(píng)估其兼容性；確定攝像頭、雷達(dá)等傳感器，并解決它們之間的安裝、同步與標(biāo)定問題；最后還需完成芯片與控制器硬件的集成，設(shè)計(jì)散熱、電源與通信架構(gòu)。

隨后是更為復(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(gòu)視覺、雷達(dá)等算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，并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(yàn)，需基于規(guī)則引擎和大量人工編寫的場(chǎng)景庫(kù)來設(shè)計(jì)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(hào)，需與底盤線控系統(tǒng)深度適配。

▲ 傳感器整列+算力單元+操控體系+維持體系等構(gòu)成的硬件只是基礎(chǔ)，如何將上述外部傳感器收集到的信息融合到一起，根據(jù)對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景執(zhí)行相應(yīng)的操作，則是一項(xiàng)更加復(fù)雜的任務(wù)

當(dāng)軟硬件底座初步就位，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始。企業(yè)必須收集并處理海量駕駛數(shù)據(jù)，用以訓(xùn)練算法，再通過仿真測(cè)試構(gòu)建場(chǎng)景，最終投入耗費(fèi)巨大的實(shí)車路測(cè)，以解決層出不窮的“長(zhǎng)尾”問題。這一過程需要龐大而專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，其復(fù)雜性令傳統(tǒng)車企望而生畏，因此目前已鮮有車企選擇完全自研。

在中國(guó)市場(chǎng)，整車企業(yè)普遍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(shì)，自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(duì)成熟。

然而，在中國(guó)以外的市場(chǎng)，車企的處境則艱難許多。早期主力供應(yīng)商Mobileye因其封閉的“黑盒”模式、算力迭代緩慢、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，海外車企主要分化為幾條路徑。

▲ Mobileye曾是業(yè)界翹楚

深度綁定計(jì)算平臺(tái)。如梅賽德斯-奔馳與英偉達(dá)合作，大眾、寶馬則選擇高通平臺(tái)，基于后者提供的芯片和基礎(chǔ)軟件進(jìn)行聯(lián)合開發(fā)，但迄今尚未有大規(guī)模量產(chǎn)裝車的成熟成果。

投資或收購(gòu)初創(chuàng)公司，如通用汽車收購(gòu)Cruise，福特曾投資Argo AI。但整合過程挑戰(zhàn)巨大，尚未推出成體系的、可大規(guī)模配備的智駕產(chǎn)品。

當(dāng)然，這里還有第三條路徑——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(jià)，亦無法緩解車企對(duì)喪失技術(shù)“靈魂”的焦慮。而更重要的是，相關(guān)方案背后也多有中國(guó)供應(yīng)商的影子。

而兜轉(zhuǎn)一圈后可見，在海外市場(chǎng)，目前唯一被驗(yàn)證的成功者僅有特斯拉。

▲ 在中國(guó)以外，特斯拉FSD斷崖式領(lǐng)先，處于決無對(duì)手的狀態(tài)。然而對(duì)于其他整車企業(yè)人而言，選擇FSD其實(shí)面臨國(guó)內(nèi)市場(chǎng)相似的“靈魂”問題

但問題在于，其成功建立在早期啟動(dòng)的巨額投入和長(zhǎng)期數(shù)據(jù)積累之上，幾乎無法在較短時(shí)間內(nèi)被復(fù)制。因此，對(duì)絕大多數(shù)海外車企而言，開發(fā)一套好用的智能駕駛系統(tǒng)，依然是一條代價(jià)不菲且前途未卜的漫漫長(zhǎng)路。

英偉達(dá)的解決方案

英偉達(dá)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(dòng)駕駛“操作系統(tǒng)”，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是為車企提供一個(gè)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(dòng)駕駛開發(fā)簡(jiǎn)化為“集成與調(diào)優(yōu)”。

這套系統(tǒng)的核心是一個(gè)清晰的四層軟件架構(gòu)，嚴(yán)格對(duì)應(yīng)著自動(dòng)駕駛的完整決策鏈。

最底層是感知層，它并非簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別，而是能同時(shí)處理攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)。通過復(fù)雜的算法，它能將不同傳感器的信息融合，實(shí)時(shí)構(gòu)建出車輛周圍360度的鳥瞰圖和三維占據(jù)柵格圖，不僅能識(shí)別已知的車輛、行人，還能標(biāo)記出任何未知的障礙物，為安全提供了第一道冗余。在此基礎(chǔ)上，定位層結(jié)合高精地圖、衛(wèi)星信號(hào)、輪速計(jì)以及視覺特征，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)的車輛自動(dòng)定位，即使在城市高樓間信號(hào)不佳時(shí)，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可以很簡(jiǎn)略，但實(shí)際執(zhí)行是個(gè)極其復(fù)雜的體系

當(dāng)系統(tǒng)清楚地知道“我在哪、周圍有什么”，便進(jìn)入關(guān)鍵的規(guī)劃層。這里的算法需要像人類司機(jī)一樣進(jìn)行預(yù)測(cè)和博弈：它要預(yù)測(cè)其他交通參與者的可能軌跡，并在此基礎(chǔ)上，生成一條自身既安全、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(chǎng)景，比如無保護(hù)左轉(zhuǎn)、匯入擁堵車流等。

最后，控制層負(fù)責(zé)將這條虛擬路徑轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)動(dòng)作，通過車輛的網(wǎng)絡(luò)向方向盤、油門和剎車發(fā)出精確的指令信號(hào)，確保車輛平穩(wěn)、準(zhǔn)確地執(zhí)行規(guī)劃。

然而，僅僅有這套模塊化流水線還不夠。DRIVE AV最具特色的設(shè)計(jì)在于其“雙大腦”并行機(jī)制。其一是端到端AI模型“Alpamayo”，其預(yù)先通過海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠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(zhǎng)處理復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的城市路況。另一個(gè)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(gè)系統(tǒng)同時(shí)運(yùn)行、相互校驗(yàn)。當(dāng)AI模型遇到罕見場(chǎng)景猶豫不決時(shí)，傳統(tǒng)安全堆棧會(huì)立即介入，強(qiáng)制車輛執(zhí)行保守但絕對(duì)安全的策略，例如減速、停車或靠邊。

而這套復(fù)雜的軟件要高效運(yùn)行，自然離不開強(qiáng)大的硬件基石。但這恰恰是英偉達(dá)最不用操心的一環(huán)。

依托英偉達(dá)RIVE AGX Thor計(jì)算平臺(tái)，系統(tǒng)可以獲得充沛的算力支撐，而軟硬件一家的優(yōu)勢(shì)，也為自動(dòng)駕駛必需的海量并行計(jì)算任務(wù)具備無須專門優(yōu)化等特性。

更重要的是，DRIVE AV的研發(fā)與測(cè)試并非只在車端進(jìn)行，它依托一個(gè)覆蓋云、端的完整閉環(huán)。在云端，NVIDIADGX超級(jí)計(jì)算機(jī)利用全球數(shù)據(jù)訓(xùn)練出基礎(chǔ)AI模型；在Omniverse數(shù)字孿生平臺(tái)上，工程師可以生成無數(shù)極端、危險(xiǎn)的虛擬場(chǎng)景來錘煉和驗(yàn)證算法，其測(cè)試?yán)锍毯蛨?chǎng)景覆蓋度遠(yuǎn)超有限的實(shí)車路測(cè)。最終，成熟的軟件通過OTA方式部署到量產(chǎn)車的Thor芯片上。

一言而蔽之，這是一個(gè)集成了底層計(jì)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(xiàng)目的核心目標(biāo)，是讓汽車制造商和自動(dòng)駕駛公司能夠基于一個(gè)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(jí)別的自動(dòng)駕駛功能。

今年年初，在底特律的國(guó)際電子消費(fèi)展上，皮衣老黃曾經(jīng)以滿懷激情的言語(yǔ)，宣布過對(duì)于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(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛；自動(dòng)駕駛的時(shí)代已經(jīng)‘全面到來!’自動(dòng)駕駛汽車將成為首個(gè)大規(guī)模的?面向主流市場(chǎng)的物理AI應(yīng)用場(chǎng)景。”

現(xiàn)階段，英偉達(dá)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，也涵蓋了從禾賽科技（激光雷達(dá)）、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以立即與一個(gè)經(jīng)過認(rèn)證和適配的供應(yīng)鏈對(duì)接，避免了自行篩選、適配各種傳感器和控制器帶來的巨大工作量。這使得車企可以將寶貴的研發(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(yàn)、座艙交互或能源管理，實(shí)現(xiàn)真正的差異化競(jìng)爭(zhēng)。

而更重要的是，作為目前全球最主要的算力芯片供應(yīng)商，英偉達(dá)同樣也能為智能駕駛軟件的訓(xùn)練，提供龐大的在線算力資源……

DRIVEAV的誕生，其本質(zhì)是英偉達(dá)利用自身優(yōu)勢(shì)，為困于智能化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)車企提供了一個(gè)“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(wàn)億級(jí)投入和數(shù)年試錯(cuò)，壓縮為可集成、可調(diào)優(yōu)的“交鑰匙工程”。

▲ 英偉達(dá)一年一度的GTC大會(huì)召開在即，圣何塞會(huì)展中心周圍隨處可見路邊GTC的標(biāo)語(yǔ)“It All Starts Here”（一切從這里開始）

對(duì)于困擾于智能駕駛技術(shù)，但又不愿意引入特斯拉或者中國(guó)企業(yè)技術(shù)的歐美整車集團(tuán)而言，其意義就宛若16年前，谷歌發(fā)布的安卓系統(tǒng)。

對(duì)于在特斯拉與中國(guó)車企夾擊下倍感焦慮的歐美巨頭而言，這或許是其抓住智能化尾巴、避免徹底淪為硬件代工廠的最后一張“安全入場(chǎng)券”。也預(yù)示著一個(gè)由英偉達(dá)定義底層框架的智能駕駛新時(shí)代，已經(jīng)在太平洋的東岸拉開帷幕。

返回第一電動(dòng)網(wǎng)首頁(yè) >