一篇文章看懂英偉達自動駕駛解決方案

編者按：本文來自GeekCar，作者Mark；36氪經授權發布。

在美國矽谷聖何塞 Convention Center 的 Keynote Hall，我見證了教主丟出新一代「Volta」架構的 GPU 「核彈頭」產品，並公布了和豐田的合作。 這場發布會直接讓 NVIDIA 的股價飆升了 18%。那麼在新架構驅動下，NVIDIA 的自動駕駛解決方案將會是怎樣的布局？ 他們與整車廠和 Tier 1 又是怎樣合作的？ 在 GTC 現場，我們專訪了 NVIDIA 汽車事業部的高級總監 Danny Shapiro，本文將結合他的講解剖析 NVIDIA 在汽車行業的布局。

NVIDIA 的自動駕駛平台

提起 NVIDIA 的自動駕駛解決方案，我們就會想起 Drive PX 系列。但是其實，Drive PX 只是 NVIDIA 車載 AI 平台的系列名稱。而這個系列目前主要包括兩代產品：已經量產的 Drive PX 2 平台，以及已經發布，但是最早要於今年年底量產的新一代平台 Xavier。我們做了一張圖來體現這兩個平台的關係，以及目前基於這兩個平台的整車廠商合作信息：

具體來說，兩代平台有如下的區別：

Drive PX 2：搭載上一代 Pascal 架構 GPU。已經實現量產，並且已經搭載在 Tesla 的量產車型 Model S 以及 Model X 上。目前 PX 2 仍然是 NVIDIA 自動駕駛平台在市場上的主力軍，大部分已公布的使用 NVIDIA 方案的測試車（不管是來自整車廠、Tier 1、科技公司還是高校等研究機構）基本上搭載的都是 Drive PX 2。 Tesla，Audi 和 ZF 是唯有的對外公布將 Drive PX 2 應用在量產車上的公司。

Xavier： 它可以說是 Drive PX 2 的進化版本，搭配了最新一代的 Volta 架構 GPU, 相較於搭載上一代 Pascal 架構 GPU 的 Drive PX 2， Xavier 的性能將提升近一倍。

不過這套 SoC 要到今年年底才能量產。這就帶來了一個非常重要的時間契合點： 多家主機廠的高級別自動駕駛量產車的計劃都是在 2020 年左右，如果按照這個時間減去整車的研發周期（成熟平台的話一般 3 年左右），那麼 Xavier 的量產將正好趕上這撥自動駕駛車的研發流程。這也就解釋了為何基於 Xavier 的合作都是有量產車落地計劃的。包括本次 GTC 公布的豐田合作，也不例外。

不管是豐田，奧迪還是博世，他們都希望通過這樣的合作，讓自己的量產方案能夠用到 NVIDIA 目前最好的自動駕駛平台。所以說對於 NVIDIA 來說， Xavier 才是真正用來進軍車廠量產產品的平台。

NVIDIA 和車企未來將如何合作？

關於這個問題，我和 Danny 仔細聊了聊。我們將分幾點來說明：

1. 關於 NVIDIA 在汽車供應鏈中的定位：Danny 告訴我，NVIDIA 的定位主要還是在汽車行業中提供自動駕駛各個環節所需要的運算平台。雖然他們自己也有 BB8 這樣的測試車，但其目的更多是為了展示 NVIDIA 運算平台的能力，並不是為了收集駕駛數據以研發自己的駕駛決策。

2. 與 OEM 和與 Tier 1 的合作有什麼不同： 對 NVIDIA 來說，兩者的合作都是提供運算平台，OEM 在選擇了 NVIDIA 的計算平台後會再去找一家 Tier 1 來落地產品。而 Tier 1 選擇了 NVIDIA 的平台，則又會將這個解決方案推給更多的 OEM。

3. 如何為不同的車廠和 Tier 1 提供差異化的平台：Xavier 的底層架構是統一的，但是在這個架構基礎之上，NVIDIA 將根據不同廠商的感測器布局和要求提供定製版本的 Xavier 運算平台，比如之前博世在 BCW 上發布的就是 NVIDIA 為其定製的版本。

此外，在 Xavier 運算平台上，各個廠商可以加上自己的演算法，並通過 DriveWorks SDK 來進一步開發不同的功能。比如 NVIDIA 之前在 CES 公布的 AI Co-Pilot 就將作為 Xavier 平台的一個可選擇性開發模塊。車廠可以根據自己的需求結合感測器來開發相應的功能，包括地圖採集，人臉識別，唇語識別，語音駕駛輔助等等。

4. 如何看待 OEM 整合不同供應商的解決方案： 奧迪的 zFAS 同時整合了 NVIDIA 的 SoC 以及 Mobileye 的 EyeQ 晶元。對此，Danny 的觀點是，整車廠商有權利自由的選擇並組合他們想用的解決方案。但是當時奧迪在開始研發 zFAS 時，NVIDIA 的運算平台還沒有現在這麼強。如果是用 NVIDIA 現在最新的平台來衡量的話，理論上是根本不需要再單獨整合視覺處理晶元的。

我們可以感受到，NVIDIA 作為 AI 時代成長最快的一家科技公司，正在大力發展汽車業務，並已經快速贏得了很多 OEM 和 Tier 1 的青睞。但是在車企客戶關係的維護以及供應鏈的定位上，他們卻保持著一個標準的汽車供應商姿態：依靠自己運算平台的實力贏得更多的市場份額，同時又為主機廠和 Tier 1 留出充足的可選擇以及溢價空間。

這次發布會上，老黃還宣布將 Xavier 平台的 DLA 開源。這也意味著 NVIDIA 給其它的供應商留下了發展空間。畢竟對於汽車行業來說，單一供應商在某一個技術上實現壟斷是任何主機廠都不願意看到的。

而對於最早這批和 NVIDIA 達成合作的車廠來說，他們所能得到的優勢會有以下三點：

1. 能夠第一時間率先測試 NVIDIA 的最新計算平台：要知道 Xavier 平台早在去年的 GTC Europe 時就已經對外公布了，但是其真正量產卻要等到今年年底。在量產前的這一年多的時間裡， NVIDIA 一定會找一批關係緊密的車廠率先測試這個新平台，那麼這些拿到「早鳥票」的車廠在 Xavier 平台的研發應用上自然會積累更多的經驗與優勢。想比博世現在應該已經拿到了幾個 DEMO 版本的定製 Xavier 在跑測試了。

2. 能夠在 NVIDIA 計算平台量產後獲得更高的供應優先順序： 作為 AI 開發者的「標配」，旗艦級的 GPU SoC 在這個時代可謂是「一卡難求」。Xavier 平台量產後，其在自動駕駛領域很可能也會出現供不應求的情況，這時候與 NVIDIA 率先合作的車企是否會獲得更多的優先順序？

3. 能夠獲得更多的可定製化空間： 在初期，Xavier 的平台很可能還會有許多不成熟的地方，那麼最早參與合作共同研發的車廠則自然會有更多的機會與空間參與到 Xavier 的優化中，並將自己的需求植入到最終的平台當中。

開放的雲端是 NVIDIA 的未來

其實除了 Xavier 平台， 老黃此次 GTC 發布會的重點是基於 Volta 架構的數據計算中心 GPU NVIDIA Tesla V100，以及搭載 Tesla V100 的雲端伺服器產品 DGX-1。這些產品其實都是用於雲端數據中心進行深度學習運算的，據說一台 DGX-1 的計算能力相當於 800 個 CPU。

那麼這個伺服器計算晶元和汽車行業與自動駕駛又有什麼關係？ 其實自動駕駛所需要的運算能力體現在雲端和終端兩個方面：我們之前所提到 Xavier 是搭載在汽車上的終端運算平台，它主要負責通過感測器數據感知周圍的環境，用高精度地圖實時定位，並按照演算法模型做出駕駛決策。

而在雲端，則需要一台數據處理能力超強的數據中心。所有與雲端連接的車輛都會將自己的行駛數據上傳到這裡。而雲端的任務則是利用這些大量的數據，通過深度學習或者增強學習的形式去訓練決策和感知的演算法模型。經過訓練優化的演算法模型在經過穩定性驗證后將會被重新更新到各個車輛終端中。這就是未來自動駕駛所使用的自我優化體系（Self-Healing System）。

在這個體系下，車廠是必須要建立屬於自己的雲端伺服器的，因為他們需要將駕駛數據儘可能的掌握在自己手裡（駕駛數據是核心競爭力）。這就為 NVIDIA 的產品帶來了更多的潛在需求。雲端，才是真正能夠體現 NVIDIA 平台運算能力的地方。

寫到這裡，我想說：有誰能幫我搞到一塊 Drive PX 2 玩玩？如果不行，來一塊 Titan Xp 也成！