迪士尼彩乐园-中国-有限责任公司 被智驾行业诬陷，是英伟达的宿命

文 | 智见 Time”，作家 | 308迪士尼彩乐园-中国-有限责任公司，剪辑 | 经纬

文 | 智见 Time”，作家 | 308，剪辑 | 经纬

端到端的到来，再一次推动了智能驾驶在全球范围内的进步式发展，也激勉了多数关注。

尤其是在中国市集，端到端的智驾决策曾经成为通盘行业的共鸣，各个玩家都在纷纷通过不同的形式拥抱端到端；由此，各个玩家在算法层面追求冲突的同期，也充分意志到了车端算力的顶点要紧性——于是，寰球又把温煦的眼神朝向了英伟达。

而关于英伟达来说，这种关注天然迪士尼彩乐园-中国-有限责任公司不算错，但却并不全面。

推行上，淌若从英伟达在自动驾驶行业进行布局的举座视角来看，车端算力自己，只是是英伟达参与到智能驾驶行业发展的冰山一角，这少许照实更受市集和普通破费者的关注。

关联词，被严重坑诰的是，围绕着自动驾驶的举座技艺竣事旅途，英伟达推行上在用户感知并不明显的云表、软件侧、用具链等方面都进行了全地方、多角度的布局。

而这些举座布局，亦然英伟达通过自身的体系才略全面赋能自动驾驶的有劲凭据。

一个用具王人全的「厨房」

关于普通用户来说，智能驾驶的体验自己，频频与车企推送的一次次 OTA 升级密切干系，这些升级中包含的车端智驾算法模子，成为了用户推行智驾体验继续擢升的重要——但问题在于，这些运行于车端的智驾算法模子，并非是造谣而生。

事情的真相是，它们是由车企或智能驾驶供应商基于云表环境构建出来。

作念一个不太允洽却比拟形象的比方，淌若说运行在车端的智驾算法模子，是一盘盘用户不错试吃的「菜品」，那么这个云表环境自己，更像是一个用具王人全、便利好用的「厨房」。

而在不少智驾玩家的采选中，尤其是自研决策车企的智驾体系中，这个「厨房」自己，都是基于英伟达的技艺来构建的。

这里需要明确一个前提：关于整个发奋于自动驾驶的玩家来说，自动驾驶才略的构建，都是一个极其复杂的系统性责任经过。古板来讲，它主要包括数据处理和神经汇注算法的构建这两大模块，而这两个模块都需要多数纷纷复杂的责任要处理——但在英伟达软硬件技艺的助力下，这些责任不错被处理得愈加高效。

比如说，在自动驾驶的数据处理经过中，频频需要从多数的数据中寻找到一些安全性干系的边际案例（包含动态场景、多模态传感器会通）并进行数据标注责任，才气够功绩于算法构建。因此，自动驾驶的数据处理次第，关于任何一个玩家来说，都是挑战广博、本钱高企 的难题。

不外，一朝玩家们领受英伟达技艺，就不错在英伟达云计较平台（NGC）的助力之下，通过预历练模子来介意图像，同期不错在图像处理中领受来自于英伟达的视频编解码技艺，而况不错通过英伟达 TAO AI 模子自得当平台来进行模子优化——其为止是，领受英伟达技艺之后，东谈主工标注责任不错减少高达 50%，而通盘数据标注经过的服从不错擢升 30%。

天然，针对特定玩家的自动驾驶技艺旅途采选，英伟达也不错提供相应的助力。

比如说，2024 年，理念念汽车在自动驾驶技艺方朝上领受了端到端 + VLM 的技艺决策，这一决策，关于多模态数据处理和智能驾驶的默契与决策才略建议了新要求。于是，在英伟达的匡助之下，理念念汽车大要对理念念 L9 车型的数据进行重建和动态剪辑，灵验期骗历史数据，提高了数据处理的服从和模子历练的泛化才略。

同期，英伟达 Replicator 能合成赞理场景数据，从而匡助智驾系统更好地处理边际情况；英伟达 NeMo 框架支执智能汽车的视觉谈话模子应用，提供了从数据处理到模子历练、模子考据的科罚决策；在模子部署优化方面，英伟达的 TensorRT-LLM 框架和深度学习加快器也都提供了很好的助力。

以上这些，其实都是英伟达为理念念汽车端到端 + VLM 决策的竣事而提供的灵验技艺撑执。

另外，还有一个很容易被普通用户忽略的信息是，雷同于 DRIVE Orin 和 DRIVE Thor 这些功能强劲的车端算力平台，也需要英伟达的软件技艺来加执。

比如说，为了推动 Orin 和Thor 芯片更好地运行，英伟达专门建立了 DriveOS。

具体来说， DriveOS 是通盘英伟达 DRIVE 软件堆栈的基础所在，亦然针对车载加快计较而开头推出的安全操作系统，包括用于竣事高效并行计较的 NVIDIA CUDA 库、用于进行及时 AI 推理的 NVIDIA TensorRT，以及用于处理传感器输入的 NvMedia。

它包含了跨 CPU、GPU 和其他 DRIVE AGX 硬件加快引擎构建、调试、分析和部署自动驾驶汽车和自动驾驶汽车应用轨范所需的整个软件、库和用具，不错为自动驾驶建立者提供一个安全可靠的履行环境，并提供安全启动、安全功绩、防火墙和无线 OTA 更新等功绩。

值得强调的是，在 DriveOS 的基础上，英伟达 DriveWorks 也提供了对自动驾驶汽车建立来说至关要紧的中间件功能。这些功能包括传感器空洞层 (SAL) 与传感器插件、数据记载器、车辆 I/O 支执和深度神经汇注 (DNN) 框架——该用具领有模块化和敞开的特色，在筹算上得当汽车行业软件模范。

不错说，莫得 DriveOS 和 DriveWorks 的加执，Orin 和 Thor 就无法在车端更好地运行。

另外，不得不彊调，尽管英伟达的 Orin 和 Thor 照实成为浩繁智驾玩家在车端算力平台采选上的不二之选，关联词被大多数普通用户忽略的是，其真实软件层面，英伟达也基于这些车端算力平台作念了荒谬精巧的布局，从而继续擢升车端算力平台的运算服从。

一个典型的案例，是英伟达为自动驾驶客户提供的一个基于软硬件聚拢的 PVA 决策。

具体来说，为了减弱越来越贫困的 AI 责任负载，建立者不错径直在 Orin 和 Thor 这么的 SoC 中运行一个专门的可编程视觉加快器（PVA）， 它不错承担一些由 GPU 或其他硬件引擎处理的任务， 从而裁汰负载并使之大要愈加高效地管束其他重要任务。

本体上，PVA 愈加雷同于一个不错由建立者自界说的 AI 加快器，来科罚自动驾驶汽车建立中的计较问题，从而大要更高效、更灵验地处理复杂的视觉任务，并提高举座系统性能——当今，基于 PVA 的优化科罚决策显耀提高了蔚来自动驾驶的性能，并被肤浅应用于蔚来的量产车型中。

车端布局，不单是是算力

天然，从普通用户感知的角度，英伟达在自动驾驶行业最受关注也最为默契的，是它所提供的车端智能驾驶计较平台，也便是曾经大限度上车的 Orin 和行将上车的 Thor。

这并不令东谈主感到不测。

照实，从刻下行业的落地来看，AI 算力为 254 TOPS 的英伟达 Orin 计较平台，曾经成为事实上的高阶智能驾驶模范建立。

从当今曾经走向市集的情况来看，岂论是蔚来、小鹏、理念念等新势力品牌，如故智己、腾势、极氪等来自于大型车企的新品牌，都曾经在旗下车型中领受了英伟达 Orin 决策。

不错说，从通盘自动驾驶行业贸易落地的维度来看，英伟达 Orin 是当今全球范围内出货量和车端部署量最大的算力平台居品。

天然，从技艺发展的维度，当作 Orin 的继任者，Thor 自己更值得关注。

Thor 推行上是英伟达最新一代面向自动驾驶的车端计较平台，它也将高阶的智能驾驶功能和车载信息文娱功能集成到了单个安全可靠的系统中。这款自动驾驶汽车处理器领受了英伟达的最新 CPU 和 GPU 技艺，包括用于 Transformer 和生成式 AI 功能的 NVIDIA Blackwell GPU 架构。

从算力层面来说，英伟达 Thor 支执 8 位浮点样式 (FP8)，可在裁汰举座系统本钱的同期，提供 1000 INT8 TOPS 性能——这一算力简直是 Orin 的 4 倍。

天然，迪士尼彩乐园二在具体的贸易落地层面，Thor 曾经经赢得了多数和洽伙伴的认同，并由此取得了明显的冲突。

具体来说，2024 年，Thor 赢得了越来越多的主机厂客户。

比如说，在 CES 2024 行为期间，理念念汽车晓喻将在 Thor上构建其改日汽车居品；而在 GTC 2024 行为上，比亚迪晓喻将基于 Thor 构建下一代电动车型。同期，广汽埃安晓喻旗下高端豪华品牌昊铂下一代电动汽车将领受 Thor 平台，新车型将于 2025 年驱动量产。

另外，除了主机厂以外，Thor 也正在被一批来自于卡车、自动驾驶出租车、配送车等其他细分界限的厂商所选用。比如说，来自硅谷的自动驾驶配送车辆制造商 Nuro，曾经采选 DRIVE Thor 来为它旗下的集成式自动驾驶系统 Nuro Driver 提供助力。

总体可见，Thor 的贸易落地场景，曾经不单是是对准了资金实力愈加浑朴的主机厂，也包括一批发奋于股东自动驾驶前沿技艺发展的决策商——本体上，这亦然英伟达自身在面向自动驾驶行业发展过程中的更灵验采选。

值得强调的是，在 Orin 和 Thor 厚重走向落地的过程中，英伟达不单是提供了算力基础自己，也提供了诸如上文中提到的一系列软件和算法功绩——更要紧的是，英伟达也在端到端、大模子等前沿技艺上执续探索，为通盘自动驾驶行业的发展方针寻求更优解。

在虚拟之中，走完现实的路

在自动驾驶的落地过程中， 还有一个整个玩家都不得不濒临的信得过难题：当一个智能驾驶模子被建立出来之后，如何对它在推行场景中的成果进行信得过灵验的测试和考据。

到了端到端期间，这个难题更是被无尽放大，成为各家在智能驾驶建立中的终极熟悉。

其原因是，东谈主类的谈路场景自己就复杂各种，任何一家车企都莫得才略在全寰球的每个角度进行实地考据；除此以外，即使是一样的谈路场景，也存在着天气现象、拥挤情况、交通参与者、是否施工等各式种种的相反——这就意味着，在真实的场景中进行各式种种的考据，是一件根底不行能完成的事情。

因此，寻找到一个大要具备肤浅通用性、普适性的替代决策，就显得极为重要——恰是基于这一原因，英伟达也在自动驾驶的仿真测试方面进行了深刻布局。

具体来说，便是 NVIDIA Omniverse 平台。

从意见上来说，NVIDIA Omniverse 是一个基于 USD（Universal Scene Deion，通用场景态状，一种大要表述精确物理模子的通用模范，它由苹果、英伟达等公司界说）、用于创建和运行各式虚拟寰球应用的平台。

这一平台不错应用到多个界限和行业——而关于自动驾驶来说，它大要很好地得志行业里关于高保真自动驾驶汽车仿果真需求。

事实上，仿真关于建立和考据自动驾驶汽车的安全重要功能而言至关要紧，但需要在部署之前进行充分测试。高保真仿真为各式场景下的系统历练提供安全、可控且传神的环境——期骗 Omniverse，可灵验地对现实寰球要求进行仿真，使车辆得以在起程前通过数字孪生进行安全测试和考据。

比如说，针对各式驾驶要求，尤其是一些无法在现实寰球中复现的场景，比如说恶劣的天气、交通变化或者荒原的危急场景，Omniverse 不错期骗生成式 AI 的一些最新技艺进行精确建模，而况不错当作历练数据的一部分。

与此同期，当自动驾驶建立者在进行任何自动驾驶车辆的物理原型筹算之前，不错通过 Omniverse 部署虚拟车队来筹算新传感器和堆栈的原型，从而减低在推行建立过程中的物理测试和考据本钱。

值得一提的是，为罕见志行业里关于自动驾驶传感器和周围环境的物感性格和行动进行精确建模的需求，英伟达在 GTC 2024 上还专门发布了 Omniverse Cloud 应用编程接口（API），它们收罗了一个由仿真用具、应用和传感器组成的丰富生态系统，从而不错得志高保真传感器仿果真重要需求——以安全的形式探索自主系统将会碰到的无数现实场景。

比如说，通过 Omniverse Cloud 应用编程接口，建立者不错探望不同制造商提供的传感器模子，其中包括禾赛、速腾、Seyond 等激光雷达制造商，也包括 OMNIVISION、安森好意思和索尼等视觉传感器供应商。同期，建立者还不错调用这些应用编程接口，从而生成多数且各种的合成数据集，为历练和考据这些自主系统所使用的感知模子提供重要数据。

除了大要科罚在自动驾驶落地场景中的仿真测试问题，NVIDIA Omniverse 也大要很好地功绩于于自动驾驶汽车自己的外不雅筹算、可视化等。

比如说，专注于整车研发、中枢零部件研发及制造、新能源汽车研发等界限的阿尔特汽车，就借助 NVIDIA Omniverse 平台、NVIDIA Modulus 以及 NVIDIA RTX GPU 的算力构建了一个面向汽车筹算、评审与性能优化的全地方数字化平台。

其中，通过 Omniverse Composer，阿尔特的筹算工程师们不错快速切换不同的汽车造型，从而在短时刻内探索多种筹算决策；期骗 Omniverse Connector，阿尔特使不同 DCC 软件和 Composer 大要进行及时协同，竣事了工程师之间的并行责任，极大提高研发服从。

特原理的是，阿尔特汽车还期骗 Omniverse Action Graph 制作汽车组件拆解爆炸成果视频，从简多数时刻。

技艺体系，才是中枢竞争力

淌若站在技艺落地的角度来看，智能驾驶是东谈主工智能面向物理寰球和汽车行业进行应用和赋能的典型场景。

推行上，东谈主工智能虽然面向五行八作都领有很大的赋能后劲，但这个过程都詈骂常贫困的。因为它需要的并不单是是东谈主工智能算力的构建；更为要紧的次第是，如何通过一系列复杂的全栈技艺布局，把算力应用和功绩于特定的行业场景，从而赋能于东谈主类。

那么我们说下曾经的跳水王子的田亮叶一茜一家，作为一个男神，她最近晒出一组照片，画面中，他跟自己老婆叶一茜，还有儿子亮仔 ，以及女儿森碟一起出镜，网友也是赞叹不已，真是不可思议。

刚刚过去的圣诞档期，内地电影市场创下了近十五年以来的最低纪录，票房总额为8026万元人民币（即平安夜与圣诞节两日，含服务费）。值得一提的是，2011年国内银幕数只有六千块，而现阶段这一数字则在八万块左右。

某种进程上，东谈主工智能的落地，熟悉的是体系才略。

从这个角度来看，英伟达在智能驾驶行业上演的扮装，也不单是是车端算力平台的提供者的扮装，而是通过它在从云表历练到车端推理的一系列过程中的举座布局，来竣事关于自动驾驶行业的底层赋能。

这其中，软件的扮装最容易被坑诰，但却一样要紧。

也许，从这个角度来看，咱们也许大要愈加容易承接，尽管英伟达为通盘东谈主工智能行业的发展提供了鼓胀强劲和先进的算力平台，但从业务逻辑来说，当作英伟达掌门东谈主的黄仁勋，更振作在公开时事反复强调它在软件算法和应用生态的布局。

从自动驾驶行业发展的角度来看，英伟达其实也一直是在软硬件一体化的角度去进行布局和深耕，而况最终赢得市集认同。

尽管市集和破费者愈加关注硬件和算力参数自己，但不得不承认的是，软件才略亦然英伟达在自动驾驶的技艺和贸易体系中所构建出来的中枢竞争力。

软硬件之间密不行分，它们共同组成了英伟达在自动驾驶行业的技艺护城河。

天然，岂论是否被市集充分默契，面对自动驾驶界限正在发生的 首要技艺变革和贸易落地机遇，英伟达硬件和软件的执续深耕还将连续，而况会愈加密致——这虽然是技艺的逻辑，但它亦然贸易的逻辑，但最终，这也将会是英伟达赢得市集认同、并大要连续为自动驾驶行业的发展孝顺始终价值的中枢驱能源之所在。