在 AI 方面大殺四方的英偉達 ，汽車行業(yè)的我們也是常常聽到其各種智能駕駛芯片，同時我們也看到英偉達財報當(dāng)中單獨拎出一個汽車行業(yè)的板塊，但是在英偉達收入占比卻很少而最近兩年還呈現(xiàn)下降的趨勢。

那么 AI 巨頭 Nvidia 在汽車領(lǐng)域做什么？汽車行業(yè)在其占比到底多少？

所以，本文將探討 Nvidia 在汽車行業(yè)中的一些戰(zhàn)略和產(chǎn)品布局。

智能域控中的 SoC 芯片平臺Drive 是 Nvidia 用于開發(fā)智能駕駛的計算平臺。Nvidia Drive 于 2015 年 CES 上首次亮相，并經(jīng)過多代技術(shù)迭代。第一代 Drive CX 和 Drive PX：基于 Maxwell 微架構(gòu)，專注于智能座艙和 ADAS 應(yīng)用。早在 2015 年，其已配備 256 至 512 個 CUDA 核心，支持并行計算操作。

第二代 Drive PX2：專為 ADAS 智能駕駛功能而設(shè)計，于 2016 年 1 月推出。Drive PX2 基于 Pascal GPU 架構(gòu)，內(nèi)含多達 12 個 64 位 Arm CPU。特斯拉的Hardware 2.0 使用 Drive PX。Drive PX Xavier：2017 年 1 月發(fā)布，采用 Volta 微架構(gòu)，國內(nèi)初代做的領(lǐng)航輔助例如小鵬的NGP就是基于這個平臺。

Drive PX Pegasus：2017 年 9 月發(fā)布，基于 Turing 架構(gòu)，是 Nvidia 首款支持 AI 功能的汽車平臺，性能比 Drive PX2 提升了約 10 倍。至 2017 年 10 月，已有 200 多個合作伙伴在其 Drive 平臺上開發(fā)硬件或軟件產(chǎn)品。Drive AGX Orin：2019 年 12 月推出的主板系列，2020 年 5 月宣布將采用 Ampere 架構(gòu)，適用于 ADAS 和 L3-L4 級別的車輛。Orin 配備多達 2048 個 CUDA 核心，能處理復(fù)雜 AI 模型的并行運算，擁有 170 億個晶體管，符合 ISO 26262 ASIL-D 標(biāo)準(zhǔn)，具備高度安全性，這就是當(dāng)前國內(nèi)高階智能競相應(yīng)用的平臺。

Drive Thor：Nvidia 于 2021 年 4 月宣布推出基于 Ada Lovelace 架構(gòu)的 Drive Atlan，但在 2022 年 9 月取消該產(chǎn)品并推出了 Drive Thor。2024 年 GTC 上，Nvidia 宣布 Drive Thor 將采用 Blackwell GPU 架構(gòu)及 Arm Neoverse V3，該 CPU 最高配有 64 個核心，且于 2024 年 2 月發(fā)布。Thor就是從明年開始市場上大批量應(yīng)用的主流芯片。

最新的 Drive Thor Drive Thor 基于 Blackwell GPU 架構(gòu)，與 Drive Orin 相比，其晶體管數(shù)量是 Drive Orin 的 12 倍，Nvidia 聲稱性能提升超過 60 倍。Blackwell 使用的 4 位浮點 (FP4) 計算比 Orin 使用的 16 位浮點 (FP16) 計算更高效。FP4 和 FP8 計算精度有利于加速大語言模型 (LLM) 的訓(xùn)練速度并降低功耗。

 Blackwell 產(chǎn)品采用兩個光罩受限芯片，借助 10 TB/s 的芯片間互聯(lián)實現(xiàn)單一 GPU 統(tǒng)一連接。采用Drive Thor 的乘用車預(yù)計將于 2025 年開始上市，業(yè)內(nèi)傳聞是比亞迪的仰望系列。Blackwell 還通過專用的可靠性、可用性和可服務(wù)性 (RAS) 引擎提升了設(shè)備的可靠性。RAS AI 驅(qū)動的預(yù)測管理系統(tǒng)能夠監(jiān)控硬件和軟件中的數(shù)千個數(shù)據(jù)點，以預(yù)測潛在的安全隱患，并提供深入診斷數(shù)據(jù)，以識別和處理問題區(qū)域。通過精準(zhǔn)定位故障來源，RAS 引擎能夠縮短維護周期，并預(yù)防可能導(dǎo)致碰撞、傷害和死亡的潛在安全風(fēng)險。

Transformer AI 模型通過學(xué)習(xí)大量文本數(shù)據(jù)中的模式，能夠理解和生成類似人類的文本。Blackwell 和 Drive Thor 可利用 transformer 技術(shù)來解決自動駕駛和其他汽車問題。此外，Blackwell 的解壓縮引擎通過高速鏈路訪問 Nvidia Grace CPU 的大容量內(nèi)存，提供 900 GB/s 的雙向帶寬，有效加速 AI 和數(shù)據(jù)庫查詢等任務(wù)。CUDA 是 Nvidia 在 GPU 應(yīng)用領(lǐng)域的核心。

CUDA 平臺支持 AI 模型最大化使用 GPU 核心，執(zhí)行并行任務(wù)。Drive Thor 客戶，目前預(yù)計使用英偉達 Drive Thor 的汽車行業(yè)客戶多達上百家 ，其中主機廠包括中國的比亞迪、廣汽、極氪、蔚小理基本涵蓋所有做高階智能駕駛的汽車和出行公司，外資品牌、奔馳、現(xiàn)代、捷豹路虎等等。Nvidia Drive 的客戶還包括卡車以及L4 Robotaxi等出行公司例如 2getthere、AutoX、滴滴、Navya 等多家自動駕駛初創(chuàng)公司。

其實英偉達的Thro已經(jīng)上車了，不過不是我們熟悉的乘用車，而是最近上市的文遠智行的robotaxi，此款域控來自于聯(lián)想集團。汽車領(lǐng)域的 NIMNvidia 推理微服務(wù) (NIM) 是一種基于 CUDA 的軟件打包與交付方式，提高了 GPU 中心軟件的可用性。NIM 服務(wù)提供開發(fā)者更多機會，允許定制 AI 軟件的開發(fā)，覆蓋大量 GPU。

NIM 服務(wù)利用 Nvidia 的加速計算庫和生成式 AI 模型構(gòu)建，得益于標(biāo)準(zhǔn)的 NIM API 和 CUDA 的龐大用戶群體。NIM 尤其適用于業(yè)務(wù)驅(qū)動的 AI 應(yīng)用，并將在未來用于軟件定義汽車 (SDV)、自動駕駛和信息娛樂等應(yīng)用。NIM 是一組優(yōu)化的云原生微服務(wù)，能夠跨云平臺、數(shù)據(jù)中心和 GPU 加速工作站部署，從而擴大了 AI 開發(fā)人員的資源池。

汽車領(lǐng)域的 OmniverseNvidia Omniverse 是一個 API、SDK 和服務(wù)平臺，允許開發(fā)人員將 OpenUSD 與 RTX 渲染技術(shù)集成到現(xiàn)有的軟件工具中，以構(gòu)建 AI 系統(tǒng)。GTC 2024 宣布的 Omniverse Cloud 提供了五項新 API，幫助開發(fā)人員直接將核心 Omniverse 技術(shù)集成到現(xiàn)有的數(shù)字孿生設(shè)計中。

Omniverse 在汽車行業(yè)的市場占比將進一步提升，特別是在自動駕駛和軟件定義汽車的數(shù)字孿生應(yīng)用上。總結(jié)Nvidia將自己產(chǎn)品線分為四大部分：數(shù)據(jù)中心，它包括DGX/HGX/MGX/IGX 軟件以及系統(tǒng) GPU | CPU | DPU | NetworkingNVIDIA AI 軟件，這是英偉達的核心業(yè)務(wù)，占據(jù)24年收入的78%游戲，主要是指 GeForce GPUs for PC gamingGeForce NOW 云端游戲，占據(jù)24年收入的17%。專業(yè)圖形，主要是指NVIDIA RTX GPUs 企業(yè)應(yīng)用顯卡業(yè)務(wù)，還有 Omniverse 軟件，占據(jù)24年收入3%。

汽車應(yīng)用，主要是指 DRIVE Hyperion sensor architecturewith AGX computeDRIVE AV & IX full stack softwarefor ADAS, AV & AI cockpit等智能汽車的座艙和智能駕駛硬件以及軟件服務(wù)，占據(jù)占據(jù)24年收入2%

其實乍一看，汽車業(yè)務(wù)在英偉達業(yè)務(wù)總占比非常少，但英偉達卻將這個產(chǎn)業(yè)單獨拎出來，首先 AI 的應(yīng)用非常廣泛，已經(jīng)滲透到所有產(chǎn)業(yè)，而汽車不過是一小部分；但是，其實汽車行業(yè)牽扯巨大，按照上面的分類只不過是終端分類，例如汽車行業(yè)數(shù)據(jù)中心，從智能的研發(fā)到銷售巨大的業(yè)務(wù)，也是目前國內(nèi)各種云競相爭搶的肥肉。

而汽車是智能 AI 機器人落地的第一大場景，是機器人的分類的先行者，未來自動駕駛以及機器人業(yè)務(wù)，英偉達預(yù)估會達到3000億美金的業(yè)務(wù)。

所以，AI 巨頭 Nvidia 在汽車行業(yè)的布局，類似于我們熟悉通訊行業(yè)的華為，從設(shè)備到終端，從硬件到軟件全面布局 AI 產(chǎn)業(yè)。研究智能汽車離不開 AI 也離不開 AI 類似英偉達此類巨頭。

未經(jīng)準(zhǔn)許嚴禁轉(zhuǎn)載和摘錄-參考資料：

Company Overview - Nvidia pdf

NVIDIA Investor Presentation October 2024

       原文標(biāo)題 : AI 巨頭 Nvidia 英偉達在汽車領(lǐng)域做什么？