2022 年的英伟达 GTC 大会依然在线上举办,在自动驾驶领域,黄仁勋今年没有扔下新的「核弹」,因为 2020 年发布的 Orin 芯片今年才实现量产,而 2021 年发布的 1000T Atlan 芯片要到 2025 年才能面世。
但也不必失望,虽没有「核弹」,但其 Nvidia Drive 产品线又新增了很多商业订单,同时系统产品也有了大更新。
包括:
- 拿下全球第二大新能源车企比亚迪的单子 (基于 Orin 芯片)
- 发布基于 Atlan 芯片的全新自动驾驶软硬件开发平台 (Hyperion 9)
- 推出了全新的全球级别高精地图数据采集平台 (Drive Map)
这届 GTC,英伟达的自动驾驶业务线产品更新更偏软件层面,而且将 2026 年的自动驾驶开发平台提前摆到了行业面前。
按照英伟达的逻辑,既然在自动驾驶芯片算力上已经足够领先,那么在自动驾驶相关软件上,也要走到行业的前头。
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比亚迪入伙, 英伟达 Drive 平台未来 6 年
营收 110 亿美元起步
英伟达的这种超前性在订单量上体现的淋漓尽致,根据 2021 年 4 月披露的数据,Nvidia Drive 平台的客户订单在未来 6 年的营收总额已超过 80 亿 美元,而经过过去一年的积累,这个数字上涨至 110 亿 美元。
如果分摊一下,这些订单每年能为英伟达创造近 20 亿美元的营收,作为对比,2021 年英伟达整个汽车业务营收为 5.66 亿 美元,这会是一个巨大的飞跃。
如果想清晰认知英伟达自动驾驶业务的庞大客户群,下面两张图是最好的说明。
- 在电动乘用车 领域,英伟达已经拿下了全球 30 家主流车企中 20 家的订单 (奔驰、捷豹路虎、沃尔沃、蔚理鹏、智己、飞凡等)
- 在自动驾驶卡车 领域,英伟达拿下了全球 10 家主流企业中 7 家的订单 (图森、智加、Navistar 等)
- 而在自动驾驶出租车(Robotaxi)领域,则拿下了主流 10 家中的 8 家 (滴滴、文远、小马等)
- 另外,在自动驾驶数据中心领域,更是离谱,获得了 30 家主流企业中的 28 家
以上这些伙伴,一大半都是基于 Orin 芯片获得的,所以这块芯片的受欢迎程度可想而知,说它占据了行业的「半壁江山」一点也不为过,现在最大的不确定性就是它的供货能力。
今年 GTC,英伟达 Orin 的合作伙伴圈子继续扩大,新增了:
- 一中一美两大电动车企:比亚迪是全球第二大新能源汽车制造商 (黄仁勋原话) ;Lucid 是美国本土的高端电动车企,直接对标特斯拉。
- 几家新老自动驾驶公司:包括文远知行、元戎启行、云骥智行等
- 还有滑板式底盘公司:悠跑科技
这些全新合作中,最值得一说的是比亚迪,2021 年其新能源汽车销量超 60 万辆,其中不乏月销破万车型。
搭上比亚迪这趟快车,应该可以为英伟达自动驾驶芯片出货量带来巨大增益。
不过也不得不说,比亚迪的供应商策略足够稳妥。
在自动驾驶芯片上,有消息称比亚迪同时也在与 华为 MDC 进行合作,而且比亚迪还投资了国产自动驾驶芯片商地平线。以后比亚迪的自动驾驶芯片供应将主要由这三家组成。
但可以肯定的是,英伟达 Orin 会在比亚迪高端车型上搭载。
按照规划,比亚迪会从 2023 年上半年起,在其部分新能源汽车上搭载英伟达的 Orin 芯片以及相关软硬件系统 (也就是 Hyperion 8 开发平台) ,以此来实现自动驾驶和自动泊车等功能。
Lucid 自不必说,也是美国比较知名的智能电动车新势力,已经上市销售,市值超过 400 亿 美元,未来非常值得期待,只是现在还被老大哥特斯拉压得喘不过气来。
在 Lucid 后续车型上,其搭载的 DreamDrive Pro 自动驾驶系统就将由英伟达 Orin 来驱动,其传感器套件将包含 14 个摄像头、1 个激光雷达、5 个毫米波雷达以及 12 个超声波传感器。
另外几家自动驾驶公司如文远知行、元戎启行,都是独角兽企业,他们有的专攻 Robotaxi 领域,有的则 Robotaxi 和量产方案两手抓,最近很受资本青睐,也都是英伟达的老朋友,基于前代芯片就有比较深入的合作。
虽然现在还未起量,但未来随着他们车队规模扩大,也将为英伟达芯片贡献不错的出货量。
今年还有一家很特别的滑板式底盘公司进入到了英伟达 GTC 相关的 PPT 上,它就是 悠跑科技 。
滑板式底盘近来因为 Rivian 的成功上市而热度大增,底盘和芯片的结合能产生怎样的火花,英伟达也在进行探索。
不可否认,英伟达的芯片商业合作伙伴生态正处在多点开花的状态中,这个生态带来的是未来 6 年至少 110 亿美元的高额营收,而且随着时间的推移,这个数字还会不断增长。
中国市场将贡献其中很大一部分营收,为此,英伟达正在中国市场不断扩招技术支持人员,包括做自动驾驶软件开发的人才。
英伟达的 Drive 软硬件平台之所以如此受车企和自动驾驶企业的欢迎,一方面肯定是因为芯片的「硬实力」,另一方面则得益于其 Drive 平台的软件生态和工具链的「软实力」。
作为「软实力」的一部分,英伟达拥有可能是业界最齐全的自动驾驶参考开发平台 DRIVE Hyperion ,这个平台有自家强大的芯片作为支撑,能驱动多种类型、数量众多的传感器。
这次 GTC 上,英伟达将该平台更新至 Hyperion 9,将在 2026 年进行量产,这一次属于超前发布。
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Hyperion 9:
可能是最全面的自动驾驶软硬件开发平台
Hyperion 9 平台的特性是开放和模块化,一开始设计的时候就按照最高等级的功能安全和网络安全要求做的。
该平台将基于双 Atlan 芯片 (算力 2000T,相当于 8 颗 Orin 芯片) ,能够实现 L4 级 别的自动驾驶 (包括自动泊车) ,而且配备有座舱 AI 助手应用。
大家对于 Atlan 的性能可能有些生疏了,帮大家回忆下:
- 行业内第一款算力达到 1000TOPS 的 SoC;
- 基于英伟达最新一代 GPU 架构「安培」打造;
- 里面集成了新的 ARM CPU 核心 Grace,拥有超强数据处理能力;
- 全新的深度学习和 CV 加速器;
- 英伟达 BlueField 数据处理器 (DPU) ;
- 400Gbps 无线数据传输速率,配有安全网关;
- ASIL-D 安全岛;
- 2025 年出样片。
有了如此强大的算力支持,Hyperion 9 能够支持的感知硬件数量大幅增加,车外可支持 14 个摄像头、9个毫米波雷达、3 个激光雷达以及 20 个超声波传感器的数据输入,当然还能支持车内摄像头。
作为对比,Hyperion 8 平台的参考传感器设计就要逊色不少:8 颗摄像头、4 个鱼眼摄像头、3 个车内摄像头、9 个毫米波雷达、2 个激光雷达。
Hyperion 平台还有一个很强的优势,那就是跨代兼容,比如有的厂商现在是在 Orin 上进行开发,后续可以无缝迁移到 Atlan 上去。
整体来看,Hyperion 9 平台包括了计算架构 (Atlan 芯片) 、传感器套件、Nvidia Drive 自动驾驶软件系统以及 AI 座舱系统,是一个非常全面的自动驾驶和智能座舱软硬件平台,能够帮助车企与自动驾驶公司高效打造智能化产品。
正是这样的能力,让比亚迪也没逃过「真香定律」,但比亚迪现在只能用 Hyperion 8 平台,因为 Hyperion 9 平台要 2026 年才会量产,是 4 年后的产品。
03
Drive Map:在全球范围绘制高精地图
数据对于自动驾驶的重要性不言而喻,这里的数据包括了行驶数据以及地图等数据,这些数据可以用来绘制高精地图,可以用来喂养自动驾驶算法训练中心,还可以用来构建自动驾驶仿真测试系统。
其中,高精地图对于自动驾驶是不是必要条件目前还不能下定论,比如特斯拉这样的特立独行者就是要榨干视觉技术的全部能力,在高精地图的应用上没那么积极。
但英伟达认为,要做就做全套,所以这次 GTC 上,英伟达推出了可扩展的多模态地图引擎 Drive Map,有了它,英伟达可以在全球范围内 (法规许可) 采集高精地图数据,制作和更新高精地图。
按照英伟达的的规划,其地图绘制车队将在 2024 年年底之前,完成对北美、欧洲、亚洲区域的主要道路的细节覆盖,总里程将达到 50 万 公里,精度能做到厘米级别。这些采集的高精地图数据将会在后续应用到百万级的乘用车上。
而且,这些数据还可以投喂给英伟达自家的虚拟世界模拟引擎 Omniverse 里,构建世界级的数字孪生体,也就是「 元宇宙 」了。在这数字孪生体里,可以训练自动驾驶车队。
为什么英伟达一家做芯片的公司有能力绘制地图且打造一个这样的地图引擎?
2021 年 6 月,英伟达官宣收购高精度地图公司 DeepMap,目的是增强英伟达的自动驾驶软硬件产品在地图与定位方面的能力,于是 7 个月后便有了 Drive Map。
Drive Map 支持测绘车实地测绘和众包车队测绘,既能保证地图数据的精度,也能保证其新鲜度和大范围覆盖。
Drive Map 包含了多个感知定位图层,有摄像头、毫米波雷达和激光雷达的数据。
摄像头定位图层由地图属性组成,例如车道分隔符、道路标记、道路边界、交通灯、标志和标杆。
毫米波雷达定位图层是雷达回波的聚合点云。它在光线条件差以及天气不好的情况下特别有用,因为这样的情况下摄像头和激光雷达就抓瞎了。
激光雷达定位图层则提供最精确和可靠的环境表征,精度可以做到 5 厘米 级别,而且是 3D 环境呈现,这是摄像头和毫米波雷达达不到的精度。
有了这张地图的辅助,自动驾驶系统可以依靠地图提供的详细语义信息提前制定并且安全地执行驾驶决策。
Drive Map 将是英伟达「自动驾驶宇宙」的重要一环。
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能硬能软的英伟达:
国内自动驾驶芯片企业的标杆
对于自动驾驶芯片来说,算力在早期固然是一个门槛,但发展到现在,行业基本都认为算力的 TOPS 不再是衡量芯片好坏的唯一指标。
因为随着技术的推进,众多的自动驾驶芯片公司都推出了大算力的系列产品,就连新晋牙膏厂 Mobileye 都要开始推大算力芯片了。
甚至,很多企业支持通过多块芯片级联来实现大算力的需求,所以,大算力不再是难以逾越的「门槛」。
现在行业要评判一家自动驾驶芯片企业的产品好坏,取决于这块芯片能否在一些自动驾驶最关注的感知、决策环节的处理上做到足够及时且可靠,取决于这块芯片硬件背后的软件开发生态、软件支持广度和上手的难易程度,取决于芯片工具链是否完善,取决于芯片的测试体系是否完善。
而且,自动驾驶芯片已经不再是芯片本身,而是要和自动驾驶系统紧密结合起来,该硬的要硬,需要软的时候也要有软的能力。
就像英伟达在这一次 GTC 上所展现出来的一样,不断有自动驾驶芯片「核弹」打地基,也在软件层面有优势,包括自动驾驶软硬件开发平台 Hyperion 以及高精地图引擎 Drive Map。
国内很多与英伟达竞争的企业,大多现在还处在硬件性能的追赶阶段,少数已经赶上了。
但是,这才刚刚开始,软件生态、开发生态、工具链等等才是后续竞争胜出的关键,重心正在转移。
不然,本土化优势以及国产化替代的大潮流,也带不动整个国内自动驾驶芯片行业。