北京國際車展前,在英偉達(dá)北京的一間會(huì)議室里,英偉達(dá)全球副總裁吳新宙指向PPT中那個(gè)被他稱為“最重要”的數(shù)字——13 T(trillion)。
“每年全球車輛行駛的里程大概是13萬億英里,猜一下現(xiàn)在自動(dòng)駕駛的里程占比是多少?他目光掃過在場的媒體,“0.006%,基本上可以忽略不計(jì)。”
“但我們堅(jiān)信未來的每一英里都會(huì)變成自動(dòng)駕駛。”吳新宙說。他提到黃仁勛經(jīng)常引用的比喻:自動(dòng)駕駛已經(jīng)到了ChatGPT時(shí)刻,“我們感覺能夠看到L4的曙光了。”
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他表示,自動(dòng)駕駛將是物理AI領(lǐng)域最早實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)落地的場景,并向第一財(cái)經(jīng)等媒體解讀了英偉達(dá)輔助駕駛背后的“五層蛋糕”以及L4級自動(dòng)駕駛發(fā)展路線圖。在采訪中,吳新宙還回應(yīng)了包括與車企自研芯片的競爭、是否搭載激光雷達(dá)以及近期行業(yè)熱議的是否跨過L3直接進(jìn)入L4等話題。
輔助駕駛的“五層蛋糕”
今年GTC前夕,吳新宙和英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛共同乘坐一輛輔助駕駛汽車前往舊金山,搭載了英偉達(dá)全棧輔助駕駛軟件平臺DRIVE AV。接著,英偉達(dá)推出推理VLA(視覺動(dòng)作語言)模型Alpamayo 1.5,并宣布與Uber、比亞迪、吉利等廠商在L4或Robotaxi方面的合作。
在今年北京國際車展期間,英偉達(dá)與多家汽車制造商及 DRIVE 生態(tài)伙伴集中展示了智能汽車領(lǐng)域的最新進(jìn)展。除了與奇瑞汽車圍繞輔助駕駛、座艙 AI 與機(jī)器人等展開合作外,在智能駕駛層面,英偉達(dá)分別與德賽西威、小馬智行深化合作;在座艙 AI 上,阿里巴巴通義大模型事業(yè)部將千問?Omni 全模態(tài)大模型部署于NVIDIA DRIVE平臺上。此外,聯(lián)想車計(jì)算也推出了搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor 的智算平臺 AI Box,加速物理 AI的落地。
不論從什么層面看,英偉達(dá)在今天都不再只是一家輔助駕駛芯片供應(yīng)商。
吳新宙告訴記者,黃仁勛對自動(dòng)駕駛非常有感情,可以說有點(diǎn)“小執(zhí)著”。
“他很早之前就看到,自動(dòng)駕駛是物理AI中相對簡單的一塊,而且可以大規(guī)模量產(chǎn)。物理AI一定會(huì)推動(dòng)第四次工業(yè)革命,它會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)力指數(shù)級增長。”吳新宙說,這種執(zhí)念是基于對未來的清晰理解。
英偉達(dá)的汽車業(yè)務(wù)啟程于10年前。2017年,英偉達(dá)提出了端到端解決方案。到了今天,英偉達(dá)汽車業(yè)務(wù)變得更龐大,吳新宙更愿意用“五層蛋糕”來形容這個(gè)體系。
他詳細(xì)解釋了英偉達(dá)輔助駕駛的“三臺計(jì)算機(jī)”框架和“五層蛋糕”服務(wù)體系:“三臺計(jì)算機(jī)”包括車端運(yùn)行的推理計(jì)算機(jī)、云端用于模型訓(xùn)練的訓(xùn)練計(jì)算機(jī),以及經(jīng)常被忽略但如今至關(guān)重要的仿真計(jì)算機(jī)。基于這“三臺計(jì)算機(jī)”構(gòu)建的“五層蛋糕”,目的在于讓車廠和開發(fā)者能基于英偉達(dá)平臺更容易地開發(fā)輔助駕駛技術(shù)。
這“五層蛋糕”揭示了英偉達(dá)在輔助駕駛領(lǐng)域的生態(tài)位,也藏著英偉達(dá)物理AI的野心。在第一層的硬件層,英偉達(dá)定義了面向L4級自動(dòng)駕駛的標(biāo)準(zhǔn)平臺Hyperion,集成多模態(tài)傳感器和集中式計(jì)算套件并提供自動(dòng)駕駛模型所需能力。吳新宙說,其團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在最重要的事情之一,就是盡量使所有車廠盡快上Hyperion平臺。向上延伸則是操作系統(tǒng)與平臺軟件層,英偉達(dá)正在擴(kuò)充Halos安全系統(tǒng),加入SDK、傳感器和車輛的擴(kuò)展層等。
“蛋糕”的下一層是英偉達(dá)的開放模型Alpamayo、仿真工具及數(shù)據(jù)集。吳新宙說,Alpamayo繼承了基礎(chǔ)模型對物理世界的深刻理解,通過8萬小時(shí)的駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),下一版本預(yù)計(jì)在6月推出。
輔助駕駛范式從模塊化至端到端的轉(zhuǎn)變讓仿真變得重要,英偉達(dá)也進(jìn)入了這個(gè)環(huán)節(jié)。英偉達(dá)通過仿真產(chǎn)生一些合成數(shù)據(jù)。吳新宙解釋,在輔助駕駛1.0時(shí)代,系統(tǒng)可以按感知、規(guī)劃、控制等模塊分別驗(yàn)證,但在端到端時(shí)代,模型直接“像素進(jìn)、軌跡出”,驗(yàn)證新模型需要重建物理世界的能力。英偉達(dá)現(xiàn)在每天可以進(jìn)行200萬次場景驗(yàn)證,大幅提升效率。
在第四層的應(yīng)用層,英偉達(dá)對奔馳、Lucid等深度合作伙伴提供從底層硬件到上層應(yīng)用的整套方案,融合端到端模型和經(jīng)典規(guī)則算法。蛋糕最頂層的基礎(chǔ)設(shè)施則是云端訓(xùn)練和仿真工具鏈,Omniverse 庫和Cosmos 世界基礎(chǔ)模型能生成準(zhǔn)確且多樣的傳感器數(shù)據(jù),加速輔助駕駛開發(fā)。
“對于全套解決方案團(tuán)隊(duì),很重要的一件事是做從L2++到L3、L4的遷移。L3和L4非常重要的是要有冗余能力,例如L4會(huì)加激光雷達(dá)來確保安全。”吳新宙解釋。
吳新宙還向在場的媒體公布了英偉達(dá)L4級自動(dòng)駕駛發(fā)展路線圖:2025年完成與奔馳合作的首次量產(chǎn)交付;2026年在美國推進(jìn)L2++的規(guī)模化落地;2027年與谷歌合作在部分城市開始L4試點(diǎn);2028年攜手Uber在洛杉磯奧運(yùn)會(huì)期間提供無人駕駛服務(wù),并計(jì)劃覆蓋20到30個(gè)城市。
“這條路的機(jī)會(huì)已經(jīng)比較清晰了。”吳新宙說,技術(shù)已經(jīng)到了能看到L4即將發(fā)生的節(jié)點(diǎn)。從經(jīng)濟(jì)性看,每一英里自動(dòng)駕駛解決方案的經(jīng)濟(jì)價(jià)值未來將在1~2美元之間,不論是對英偉達(dá)還是對其他廠商來說,這都是一個(gè)很大體量的生意。
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車企自研芯片不是零和博弈
黃仁勛和英偉達(dá)的相關(guān)負(fù)責(zé)人已多次釋放對輔助駕駛的信心,認(rèn)為輔助駕駛在技術(shù)上沒有明顯卡點(diǎn),當(dāng)前需要的是在工程化上推動(dòng)規(guī)模化和商業(yè)化落地。
吳新宙也表達(dá)了相似的觀點(diǎn)。“沒有大的技術(shù)瓶頸,看不到很大的技術(shù)卡點(diǎn)。L3和L4的技術(shù)難度差別也并不大。”他告訴媒體。
近期Robotaxi的快速鋪開拉高了業(yè)界對L4級自動(dòng)駕駛的期待。黃仁勛也在3月的GTC上表示,未來Robotaxi的數(shù)量將難以置信。與此同時(shí),相比完全自動(dòng)駕駛的L4,L3要求駕駛員及時(shí)接管,業(yè)界圍繞權(quán)責(zé)問題多有議論。是否要直接跳過L3走向L4,成為擺在自動(dòng)駕駛廠商面前的問題。
吳新宙在對話中談到他的想法。“是不是要跳過L3是見仁見智的問題。對L3來說,如果要求駕駛員10秒內(nèi)接管,這10秒已經(jīng)可以發(fā)生無窮多的事,而車需要負(fù)完全責(zé)任,10秒變成60秒或更長時(shí)間并沒有本質(zhì)區(qū)別。”吳新宙說,L3的好處則在于,已經(jīng)能在一定程度上解放人力。雖然駕駛員不能睡覺,但可以適當(dāng)玩手機(jī),這可能也是一種剛需。
相比之下,吳新宙認(rèn)為,L4更需要的是龐大的云端遠(yuǎn)程操控能力作為后援,這對量產(chǎn)車廠商而言成本高昂。“至少在短期內(nèi),L3是有價(jià)值的,L4也沒那么容易做,兩者很可能會(huì)長期并存。”
此前輔助駕駛路線分化為純視覺路線和多傳感器融合的路線,前者不使用激光雷達(dá)。但隨著L4級自動(dòng)駕駛更加臨近,激光雷達(dá)作為一種安全冗余,得到了更多重視。
吳新宙的想法是,L2++輔助駕駛是否需要激光雷達(dá)是見仁見智的問題,他是堅(jiān)定的視覺派,認(rèn)為視覺上限高且像素密度遠(yuǎn)高于激光雷達(dá),但對于L3和L4級自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言,激光雷達(dá)還是重要的一環(huán)。
吳新宙透露,英偉達(dá)在基礎(chǔ)版的Hyperion平臺中并未包含激光雷達(dá),但已在與歐美廠商合作,尋找穩(wěn)定的激光雷達(dá)供應(yīng)商,以確保高階輔助駕駛的安全性。
至于車端芯片算力要提升到什么程度才夠用,有觀點(diǎn)認(rèn)為下一代輔助駕駛需要5000 TOPS的恐怖算力。吳新宙現(xiàn)場沒有給出一個(gè)確定的數(shù)字,而是指出了幾個(gè)對算力有指數(shù)級需求的維度:傳感器的分辨率、處理幀率以及模型處理的長時(shí)序長期記憶的能力等等。
他強(qiáng)調(diào),英偉達(dá)的目標(biāo)是在不顯著增加成本和功耗的前提下持續(xù)提升車端推理能力。“到底什么時(shí)候封頂我并不確定,但我只能告訴你,我們下一代的芯片正在往那個(gè)方向去走。”
英偉達(dá)深度布局輔助駕駛生態(tài),一些客戶同時(shí)也可能是英偉達(dá)的競爭者。在今年北京國際車展上,多家車企展示了自研芯片。面對這一行業(yè)趨勢,吳新宙引用黃仁勛的話,“我們不指望你們買我們所有的東西,但我們也不希望你們什么都不要我們的。”
他舉了特斯拉的例子,即便馬斯克在早期用了英偉達(dá)的芯片后轉(zhuǎn)身自研,兩家公司的合作從未中斷。在他看來,自研芯片與采用英偉達(dá)方案不是零和博弈,而是一個(gè)共存共生的生態(tài)關(guān)系,只要整個(gè)行業(yè)在向前奔跑,能從這“五層蛋糕”的某些層級中受益,英偉達(dá)就能在其中找到自己的位置。
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至于車端“大腦”的形式,吳新宙談到,車本身就是一個(gè)機(jī)器人,他認(rèn)為汽車未來不需要兩個(gè)“大腦”,AI在與人交互的部分和輔助駕駛的部分,未來都會(huì)走向集成化的方向。這不一定意味著座艙和輔助駕駛使用同一顆芯片,但AI可能會(huì)在硬件之間共享。他已經(jīng)能看到這個(gè)趨勢。
吳新宙還觀察到,物理AI的熱度已經(jīng)從汽車蔓延到了更多領(lǐng)域。他笑稱,國內(nèi)很多同行都轉(zhuǎn)去做機(jī)器人。“現(xiàn)在機(jī)器人還是在中國更熱鬧一些,讓人非常激動(dòng),可以理解為什么大家現(xiàn)在都感覺回到了10年前新能源車企當(dāng)時(shí)的狀態(tài)。”他表示,做機(jī)器人比做輔助駕駛復(fù)雜得多,但現(xiàn)在大家可能會(huì)小看邁向輔助駕駛最后一步的重要性,而他自己作為深度參與中國輔助駕駛產(chǎn)業(yè)的技術(shù)老兵,現(xiàn)在有機(jī)會(huì)將中國經(jīng)驗(yàn)通過英偉達(dá)平臺進(jìn)行全球化放大。
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