独家对话 NVIDIA：探索全球领先GPU技术的未来路径

　　卓驭的答案是——两个都重要。

　　9月20日，一直以在“芝麻上雕花”著称的卓驭科技握手NVIDIA，宣布将基于 NVIDIA 的下一代集中式车载计算平台NVIDIA DRIVE Thor 打造超高性能的智能驾驶解决方案。

　　卓驭从30 TOPS、100 TOPS直接跨越到 1000 TOPS，卓驭与NVIDIA牵手的消息对行业的震撼不亚于少林扫地僧握上了屠龙刀。外界不禁好奇，对算力最没“追求”的卓驭为何突然选择了 1000 TOPS 的NVIDIA DRIVE Thor？NVIDIA 将如何影响智能驾驶技术? 卓驭将如何榨干DRIVE Thor的算力？DRIVE Thor将给智能驾驶带来哪些改变……

　　签约结束后，太平洋汽车独家专访了NVIDIA全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙及卓驭科技负责人沈劭劼。试图从他们那里进一步了解两家公司的合作。

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真正的制约是算力

　　吴新宙和沈劭劼都是典型的理工男，他们总给人一种“英雄惜英雄”的感觉。

　　事实上，二人不仅求学/工作的背景类似，毕业于顶级高校，赴美深造，而且在对技术和趋势的观点上也非常一致，甚至在工作中还有着相似的经历。

　　因为早在4年前，时任小鹏汽车自动驾驶副总裁的吴新宙带领团队在算力只有30 TOPS的NVIDIA DRIVE Xavier上研发成功了小鹏NGP，一年后甚至在P5上实现了城市NGP功能，可谓是将计算能力推向极限。

　　无独有偶，沈劭劼也是以能够最大限度地发挥计算能力而闻名。卓驭旗下的「成行平台」可在仅 32TOPS 的算力平台上，落地基于数据驱动的端到端智能驾驶解决方案。实现高速领航、城市记忆领航等高阶智驾功能，而当算力升级至 100TOPS时，即可支持更加复杂的城市领航功能。

　　这一次，当卓驭的工程师们还在猜测下一代智驾芯片的算力会不会有200 TOPS时，沈劭劼提出了一个重大的飞跃，一下子甩出了1000 TOPS SoC的算力核弹。整个办公室瞬间沸腾了起来，工程师们对有更多可用算力的 1000 TOPS SoC所能提供的无限机会和计算空间来实现标杆产品体验感到非常兴奋。

　　问及为何会突然选择这么大算力的DRIVE Thor，沈劭劼说主要是因为卓驭想站在智能驾驶未来的最前沿。不论是端到端，还是世界模型，都对算力有更大的需求。在大算力和深度优化的加持下，未来有无限的可能性。沈劭劼透露，卓驭近期将在DRIVE Thor上推出一段式端到端，再往后就是世界模型。据悉，目前已经有客户对卓驭基于 NVIDIA DRIVE Thor推出的智驾方案表示了极大兴趣。

　　吴新宙认为在生成式AI的浪潮刚刚兴起之时，对算力过度准备的风险远远低于准备不足的风险。“核心的制约还是算力。如果真正要把端到端的大模型，比如世界模型落地的话，算力还是非常吃紧的。”在吴新宙看来，生成式AI以后，如果把世界模型和自动驾驶算法结合，可以把智驾的上限进一步提高，比如能够极大地加强解决corner case的效率。当然，这一切的前提就是算力要足够用。

　　尽管NVIDIA DRIVE Thor提供了业界最高的算力，但对于全自动驾驶尚未实现。吴新宙说，L4和L5级的自动驾驶一定要有非常强的软硬件的冗余方案，只要要求软件有冗余，那么对算力一定就有更大的要求。此外，他认为汽车会是第一个在物理世界上大规模真正落地的机器人，一定需要把座舱和智驾相结合，变成了一个我们所谓的Agent，这就要求必须要有更大的算力。同时，由于生成式AI才刚刚出现，世界模型只是第一步，后面是不是会出现一些更强的能力，对算力显然也有着更强的需求。

　　“在未来的功能和技术上限都还没有定的情况下，不会为算力这个模块过早设置上限。”沈劭劼补充道。

　　当然，DRIVE Thor固然是理想的解决方案，但成本也是卓驭不得不考虑的问题。卓驭此前推出的7000元级别的「7V+100 TOPS」方案就备受主机厂欢迎。那么现在使用1000 TOPS的 NVIDIA DRIVE Thor会不会导致成本飙升？

　　关于这个问题，吴新宙表示：“通过大算力芯片的引入，不仅可以把智驾的能力再往上推。同时，它对传感器的依赖性反而没那么强，它的通用能力也会更强。” 沈劭劼对此表示了认同，但并没有透露具体的成本是多少。

　　吴新宙表示：“通过引入高性能大算力芯片，智能驾驶的能力将得到提升。同时，它对传感器的依赖性反而没那么强，它的通用能力也会更强。”综合来看，它的价钱可能和原来一样，甚至更低。

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NVIDIA 是汽车行业智能驾驶的推动者

　　除了逆天的算力，沈劭劼选择NVIDIA DRIVE Thor的一个重要原因是NVIDIA可以提供比芯片本身更多的东西。用吴新宙的话说，不要简单认为NVIDIA是一个芯片提供商，事实上NVIDIA 同时也是硬件和软件提供商，业务范围从云端延伸到车端，它还拥有横跨汽车产业链的庞大合作伙伴生态系统。

　　早在很多年前，黄仁勋就开始做CUDA了。当时大家都看不懂他为什么要做，甚至连董事会都看不懂。然而正是黄仁勋的这个决定让CUDA生态成为了NVIDIA在这个行业的胜负手。吴新宙举例说，如果你的云端用的是NVIDIA相当于在这个生态训练出来，那么你落地用NVIDIA的工具链就会比较简单。此外，因为所有的都是在云端改进，NVIDIA的云端训练工具也在不停地改善，包括一些新的技术，比如flow pointing，就是浮点四位的技术。它在云端引入以后，就可以放到车端的芯片上去。对于主机厂或者算法供应商来说，这种“近水楼台先得月”的优势无疑是极具吸引力的。

　　当然，与 NVIDIA DRIVE 合作的优势之一是它是一个供业界构建的开放平台，可供汽车行业的合作伙伴在此基础上进行开发。如果汽车制造商愿意在内部自行开发自动驾驶芯片，他们仍然可以使用NVIDIA进行培训、测试和模拟，而无需将NVIDIA DRIVE SoC集成到他们的车辆中。

　　吴新宙表示，NVIDIA一直都是非常开放的心态。如果车企有能力自己做智驾芯片，但云端还是用NVIDIA的云端服务，他也很开心。NVIDIA愿意在各个维度上去跟车企合作，也不会因为某家车企决定自己做芯片而把他们区别对待，而是会用非常开放的态度在云端服务及各方面去合作。

　　他非常清楚自己开发这种计算技术的难度和风险，吴新宙也表示对于大部分车企来说，通过与 NVIDIA 这样拥有加速计算专业知识的公司合作要比自己从头开始做有利得多，因为合作更具成本效益。毫不夸张地讲，生成式AI是继internet之后对时代影响最大的技术。但因为生成式AI的浪潮才刚刚来临，一时半会儿不会停止，只会一浪又一浪。如果在成式AI技术还没稳定的时候自己制造芯片，这将是一项艰巨的任务，投资巨大，风险高，可想而知。但 NVIDIA 的做法却不同，因为它拥有高性能计算机专业知识和多年成功经验。

　　尽管车企造芯片在中国并不是新鲜事，包括蔚小理在内的多家车企都有造“芯”计划，但卓驭并没有自己造智驾芯片的计划。

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智能驾驶渐成刚需

　　相比于并不迫切的造“芯”，卓驭更大的兴趣是和同行一起把智能驾驶的市场做大。

　　有消息称，特斯拉FSD将于明年一季度入华。对此，吴新宙和沈劭劼的看法非常一致：“这不是问题。”

　　两人均持非常正面的看法。沈劭劼称，现在对于智能驾驶来说，最大的敌人并不是某一个玩家，也不是哪一家车企，更不是特斯拉FSD入华，而是装配率不足。现在高阶智驾的普及进度比沈劭劼最初的预想要慢一些。

　　有数据显示，目前国内L2+智驾的渗透率仍然很低，城区智驾的渗透率刚刚过1%。比起8月份新能源汽车超过50%的渗透率，智能化显然还有很大的增长空间。因此，高阶智驾市场并不是一个零和博弈的市场，大家可以共赢。

　　沈劭劼直言，普及就是要看消费者愿不愿意为它买单。消费者对这些功能的评价是好不好用。这里面既涉及在最高端产品上的应用表现，也涉及在普通产品上的表现。上限推到足够高，就能让大家知道智能驾驶能够做啥，有多像老司机，让大家能有一个好的预期。而下限也必须有卓驭这样的企业去负责托住。因为尽管中国消费者对技术尝鲜有很高的热情，但他们也很容易失去信心。一旦出现问题，信任很容易丧失。

　　在高阶智驾的普及方面，沈劭劼认为特斯拉FSD入华会起到积极的作用，会把更多消费者的意愿给推起来。

　　吴新宙说，辅助驾驶在过去很长一段时间都做不到雪中送炭，只是锦上添花。因为老百姓口袋里的钱有限，他既要看性价比，也会看绝对的价钱。那么在价钱允许的情况下，你到底能把辅助驾驶的能力做成什么样？是不是能成为消费者的刚需？在过去，显然还做不到。不过令人欣慰的是，在最近5年左右的时间里，在很多中国同行的努力下，从高速领航到城区领航，智驾的能力已经越来越强，高阶智驾慢慢看到了一些刚需的味道。

　　事实上，在吴新宙看来，国内的头部智驾玩家的能力可以匹敌特斯拉FSD。但特斯拉FSD入华依然可以起到鲶鱼的作用，只不过将淘汰那些不提供辅助驾驶或辅助驾驶有限的玩家，而非当下第一梯队的中国玩家。“一些相对来说表现不佳或陷入困境的参与者的退出，对市场其实是产生积极影响。”

　　吴新宙和沈劭劼相信，在不久的将来，高阶智驾会成为中国消费者的高频刚需。届时，没有高阶智驾的车辆很可能会卖不动。

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后记：生成式AI加速智驾淘汰赛

　　在技术日新月异的智驾江湖，智能驾驶还存在一条深到同行都跨越不了的护城河吗？

　　吴新宙和沈劭劼的答案是不存在。就当前的状态来说，没有哪一个玩家拥有原子弹般的绝对优势。沈劭劼说，比如人是流动的，那么人的流动也会带动技术的流动，因此头部玩家的技术不存在代差。

　　吴新宙则强调，随着生成式AI的爆发，强者将更加强大，弱者将逐渐消失，因为他们将无法竞争。

　　“自动驾驶已经进入关键的最后阶段，这将给新进入者带来更多困难，因为不是每个人都能安全或成功地做到这一点。”吴新宙补充道。