雖然AI時代早已開始，但因為生成式AI的出現，人類已經來到了AI時代新的突破點。而汽車這個既古老又現代的(de)(de)交(jiao)通工具，無疑(yi)是當(dang)前AI最好的(de)(de)落地場景。

　　那么，AI將如何改變汽車本身乃至整個汽車產業？作為AI時代霸主的NVIDIA又將如何賦能萬物？4月24日，NVIDIA在北京辦公室召開了北京車展媒體溝通會。NVIDIA全球副總裁、汽車事業(ye)部(bu)負(fu)責(ze)人吳新宙，NVIDIA汽車事業(ye)部(bu)數據中心副(fu)總(zong)裁(cai)Norm Marks， NVIDIA全球(qiu)副(fu)總(zong)裁(cai)、中國區(qu)汽車事業(ye)部(bu)負(fu)責(ze)人劉通與(yu)太平(ping)洋汽車等多家媒體進行了深度對話，也讓外界得(de)以探尋NVIDIA的(de)AI野心。

　　盡管(guan)履新(xin)NVIDIA僅僅7個月(yue)，但吳新(xin)宙顯然已經(jing)非(fei)常適應(ying)現在(zai)的工作狀態(tai)。在(zai)臺(tai)上(shang)的他(ta)，不僅能對AI和智能駕駛侃侃而(er)(er)談，而(er)(er)且有時還會拋(pao)個梗，幽默一把，引得臺(tai)下媒體發出一陣笑聲。

　　吳新宙說，過去十年是軟件定(ding)義汽車，通過OTA技術(shu)，把(ba)汽車這樣一(yi)個固定(ding)不變的(de)硬件產品(pin)變成可以自(zi)學(xue)習(xi)、不斷變化的(de)用戶產品(pin)。但隨著生(sheng)成式AI的(de)大規模進展，接下來(lai)AI定(ding)義汽車一(yi)定(ding)會是一(yi)個很大的(de)趨(qu)勢。而且(qie)，生(sheng)成式AI在未來(lai)會把(ba)自(zi)動駕駛的(de)天花板進一(yi)步提升(sheng)。

　　如(ru)同(tong)在(zai)人(ren)(ren)臉識別(bie)、計算機視覺已經發生(sheng)的(de)(de)(de)(de)三(san)(san)段(duan)式(shi)發展(zhan)過程(cheng)一樣，在(zai)吳新(xin)宙看來(lai)，自(zi)動駕駛也會(hui)是三(san)(san)段(duan)式(shi)的(de)(de)(de)(de)發展(zhan)：剛開始第一代(dai)(dai)(dai)的(de)(de)(de)(de)自(zi)動駕駛系統(tong)是完全(quan)基于(yu)規則，有著大量人(ren)(ren)工(gong)Engineer Feature（工(gong)程(cheng)師(shi)特征），通過很多算法去(qu)完成(cheng)自(zi)動駕駛這樣一個讓車(che)自(zi)己開的(de)(de)(de)(de)動作。第二代(dai)(dai)(dai)就(jiu)(jiu)是現在(zai)市場上可以看到的(de)(de)(de)(de)，已經開始用(yong)(yong)大量的(de)(de)(de)(de)AI取(qu)代(dai)(dai)(dai)原有的(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)Engineer Feature，現在(zai)不管是預(yu)測還是規劃都在(zai)用(yong)(yong)模型(xing)去(qu)做。第三(san)(san)代(dai)(dai)(dai)則會(hui)變成(cheng)端(duan)到端(duan)大模型(xing)的(de)(de)(de)(de)方式(shi)。而且這個過程(cheng)是不可避(bi)免的(de)(de)(de)(de)，在(zai)未來(lai)五年內就(jiu)(jiu)會(hui)發生(sheng)。

　　既然不可避免，那未來(lai)的(de)(de)AI汽(qi)車會是(shi)(shi)怎(zen)樣的(de)(de)呢？吳新宙認(ren)為，屆時會比現(xian)在的(de)(de)自動駕駛開發(fa)簡單很多(duo)，因為它是(shi)(shi)一個大(da)模(mo)型，更多(duo)地(di)(di)是(shi)(shi)集(ji)中(zhong)在云(yun)(yun)端。NVIDIA希(xi)望大(da)部分(fen)模(mo)型都能(neng)夠(gou)在云(yun)(yun)端完成(cheng)訓練(lian)，通(tong)過數(shu)據驅動的(de)(de)方式，車端觸發(fa)Edge Case案(an)例(li)，然后通(tong)過自動數(shu)據驅動完成(cheng)模(mo)型的(de)(de)自我迭代，也希(xi)望在云(yun)(yun)端通(tong)過仿真完成(cheng)大(da)部分(fen)的(de)(de)驗證，極(ji)大(da)地(di)(di)減(jian)少車端大(da)規(gui)模(mo)設備部署(shu)和(he)測試的(de)(de)依賴性。未來(lai)的(de)(de)部署(shu)也可以簡化(hua)成(cheng)模(mo)型更新的(de)(de)工作，而(er)不是(shi)(shi)巨大(da)的(de)(de)代碼更新。

　　當然，AI對于汽車的(de)影響遠不只自動駕駛(shi)領域，生(sheng)成式AI對智能座艙的(de)提升(sheng)也是巨大的(de)。吳新宙希望(wang)未來的(de)車端AI 計算平臺(tai)既可以支持(chi)智能駕駛(shi)，也可以支持(chi)車端智能，包括座艙的(de)一(yi)些配置。

　　要(yao)做到(dao)這(zhe)一(yi)(yi)切，一(yi)(yi)顆強大的(de)(de)AI芯片不可或缺。NVIDIA DRIVE Thor的(de)(de)出現，有望把車端(duan)的(de)(de)仿真模型(xing)的(de)(de)運算能(neng)力推到(dao)下一(yi)(yi)個高點。同時，NVIDIA在DRIVE Thor上也做了大量(liang)的(de)(de)思考，以便能(neng)夠更(geng)好地(di)支持LLM模型(xing)。

　　DRIVE Thor的算力相比上一代有了比較大的提升，安全等級也更高，而且能夠對生成式AI、LLM給予最好的支持。吳新宙透露，大概2025年開始有第一代的SOP，芯片也會比較快地拿到樣片。國內包括蔚小理，比亞迪、廣汽等都已經確定了(le)下(xia)一代自(zi)動(dong)駕駛平臺會(hui)通過DRIVE Thor開(kai)發。

　　隨著本輪(lun)汽車革命進入到(dao)以智(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)為標志(zhi)的(de)下半(ban)場，當前幾乎所(suo)有瞄(miao)準智(zhi)(zhi)能(neng)駕駛的(de)車企和智(zhi)(zhi)駕公司都在研究端到(dao)端。

　　吳新宙認為，端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)是自動(dong)駕駛三(san)步曲的(de)最終一(yi)步。不過他也強調，不能僅僅從字面(mian)(mian)上理解(jie)端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)就是從像素到(dao)(dao)動(dong)作，可能會(hui)有一(yi)些(xie)別(bie)的(de)東西配合。比如在控(kong)制(zhi)(zhi)這一(yi)環，后面(mian)(mian)可能還會(hui)有優化幫助把(ba)控(kong)制(zhi)(zhi)做得更好，因為控(kong)制(zhi)(zhi)是數學問題(ti)，但是這個問題(ti)比較技術(shu)性(xing)。

　　“端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)上(shang)線之前一(yi)定會(hui)有一(yi)個(ge)「護欄(lan)」，因(yin)為需(xu)要(yao)(yao)不停地優化(hua)和(he)成(cheng)長，要(yao)(yao)是(shi)(shi)一(yi)開始就上(shang)線端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)是(shi)(shi)非(fei)常(chang)困(kun)難的(de)(de)(de)”。吳新宙(zhou)(zhou)說，能夠把(ba)端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)做好的(de)(de)(de)企(qi)業一(yi)定也需(xu)要(yao)(yao)非(fei)常(chang)好的(de)(de)(de)第二代甚至第一(yi)代的(de)(de)(de)自動(dong)駕駛堆棧。就比如，端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)像是(shi)(shi)未來可以成(cheng)為博(bo)士生(sheng)甚至博(bo)士后(hou)的(de)(de)(de)學(xue)生(sheng)，但在(zai)成(cheng)長的(de)(de)(de)過程(cheng)(cheng)中需(xu)要(yao)(yao)小學(xue)老(lao)師、初中老(lao)師去(qu)帶(dai)去(qu)教，讓它能夠有時(shi)間去(qu)成(cheng)長。顯然，這并(bing)不是(shi)(shi)一(yi)個(ge)一(yi)蹴而就的(de)(de)(de)過程(cheng)(cheng)。吳新宙(zhou)(zhou)表示，在(zai)未來幾年，端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)和(he)原(yuan)有模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)相(xiang)輔相(xiang)成(cheng)，某些(xie)情況下(xia)比如比較難的(de)(de)(de)路口處理可以顯示出更加擬人(ren)化(hua)的(de)(de)(de)東(dong)西，通過原(yuan)有的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)和(he)方法(fa)保證安全(quan)性，這些(xie)是(shi)(shi)把(ba)端(duan)(duan)到(dao)(dao)端(duan)(duan)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)真正大規模(mo)(mo)(mo)(mo)部署，變成(cheng)主流(liu)的(de)(de)(de)一(yi)個(ge)過程(cheng)(cheng)。

　　盡(jin)管業內普遍看(kan)好端到(dao)(dao)端的(de)(de)前(qian)景，但(dan)同(tong)樣也擔心端到(dao)(dao)端的(de)(de)黑(hei)盒問題(ti)(ti)，人(ren)們并(bing)不(bu)知道神經(jing)網絡內部(bu)是如何工作(zuo)的(de)(de)。不(bu)過吳新宙覺得(de)這個(ge)問題(ti)(ti)并(bing)非(fei)無解(jie)，首先通過原有(you)(you)的(de)(de)第(di)(di)一代和第(di)(di)二代算法(fa)棧，可以保證端到(dao)(dao)端模(mo)型(xing)的(de)(de)安全性(xing)，也可以不(bu)停地判斷端到(dao)(dao)端模(mo)型(xing)決定的(de)(de)合(he)理性(xing)，把雙方有(you)(you)差異的(de)(de)地方作(zuo)為輸入。這有(you)(you)點像大(da)語言模(mo)型(xing)訓練的(de)(de)反饋，能(neng)夠讓結果更加(jia)合(he)理化。

　　此外，還可(ke)以(yi)(yi)(yi)嘗(chang)試給“黑(hei)盒”開幾扇窗。吳(wu)新宙說，未來的(de)大(da)模型、端到(dao)(dao)端模型有周邊的(de)輸(shu)出(chu)點可(ke)以(yi)(yi)(yi)觀測，比(bi)如可(ke)以(yi)(yi)(yi)觀測DEV輸(shu)出(chu)的(de)結果，訓練的(de)時(shi)候(hou)也(ye)是部(bu)分(fen)訓練。可(ke)以(yi)(yi)(yi)看到(dao)(dao)信號是怎樣(yang)的(de)模式(shi)，通過這樣(yang)的(de)方式(shi)在(zai)最后運(yun)行的(de)時(shi)候(hou)不需要(yao)運(yun)行仿真，那(nei)些窗其實(shi)就是輸(shu)出(chu)口(kou)(kou)。最后正式(shi)運(yun)行的(de)時(shi)候(hou)不一定要(yao)運(yun)行那(nei)些東西(xi)，但如果需要(yao)觀測為什(shen)么、了解怎么想的(de)話可(ke)以(yi)(yi)(yi)通過那(nei)個窗口(kou)(kou)看一下。

　　無獨(du)有偶，同濟大學教(jiao)授朱西產(chan)日(ri)前在“智能汽(qi)車之夜”上(shang)對于端(duan)到端(duan)黑盒(he)的問(wen)題(ti)也表達(da)過類似(si)的觀點，他認(ren)為(wei)完全(quan)黑盒(he)并(bing)不(bu)正確。人類需(xu)要在副駕駛安(an)排(pai)一個座位，就像教(jiao)練教(jiao)學徒(tu)。沒危(wei)險時(shi)你可以自由(you)發揮(hui)，一旦碰到安(an)全(quan)邊界(jie)，教(jiao)練可以隨時(shi)踩一腳剎車。

　　盡管挑戰重重，但吳(wu)新(xin)宙(zhou)堅(jian)信可(ke)以(yi)在(zai)2026年量(liang)產L3。屆時可(ke)以(yi)完全把人從系統中(zhong)拿掉。“我們的核心(xin)是(shi)(shi)讓(rang)大(da)家(jia)在(zai)車里(li)不(bu)是(shi)(shi)開車，而是(shi)(shi)可(ke)以(yi)玩手(shou)機，這是(shi)(shi)大(da)家(jia)的剛需。開車不(bu)是(shi)(shi)剛需，從A點到B點是(shi)(shi)剛需，玩手(shou)機也是(shi)(shi)剛需。”吳(wu)新(xin)宙(zhou)笑著說道。

　　Norm Marks是一位(wei)汽車軟件領域的(de)老將(jiang)，他(ta)已(yi)經在這(zhe)個(ge)行業(ye)工作(zuo)了25年(nian)。然(ran)而生成式AI以及大語言模型(xing)對汽車行業(ye)的(de)影響依然(ran)令他(ta)印象深刻。他(ta)說，自(zi)己從(cong)來(lai)沒有看到過生成式AI被采用的(de)速(su)度像過去(qu)的(de)18-24個(ge)月這(zhe)么快的(de)情況。

　　自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)汽車1.0時代主要是(shi)基于(yu)標注圖像的訓練，并在(zai)上面開發和部署深度(du)(du)神經(jing)網(wang)絡的集成，可(ke)能(neng)會(hui)有(you)40-50個(ge)深度(du)(du)神經(jing)網(wang)絡從L2+層級(ji)往更(geng)高(gao)級(ji)的自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)方(fang)向去(qu)走。假設有(you)50輛測試車的車隊(dui)，每周生成的數(shu)據(ju)可(ke)能(neng)是(shi)2PB，其中只(zhi)有(you)10%-15%會(hui)得到標注，所(suo)以(yi)(yi)可(ke)以(yi)(yi)想象繼續往上走的規模會(hui)有(you)多大。受限(xian)于(yu)此，1.0時代智駕(jia)只(zhi)能(neng)走這么遠，可(ke)以(yi)(yi)實現ADAS和領航自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)LLM，或者是(shi)高(gao)速和城市環境的自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)，但如果想要實現完(wan)全的自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)以(yi)(yi)及最高(gao)等級(ji)的安全，需要向2.0轉型。

　　Norm Marks說，2.0就是基(ji)于視(shi)頻進(jin)行模(mo)型(xing)的訓(xun)練，就像真人看世界那樣，不是像1.0時(shi)代40-50張深度神經網絡的部署，2.0時(shi)代是一整個大(da)的融(rong)合世界的統一模(mo)型(xing)，基(ji)于GPT或者基(ji)于Transformer建立，采用多模(mo)態的大(da)語(yu)言模(mo)型(xing)，包括視(shi)覺(jue)語(yu)言模(mo)型(xing)和(he)生成式AI的其它技術。

　　同時(shi)，目(mu)前NVIDIA還在(zai)使用(yong)生(sheng)(sheng)成式數(shu)據，特別是(shi)其自研渲染工(gong)具Omniverse，它既(ji)可(ke)以部(bu)署在(zai)云端，也可(ke)以部(bu)署在(zai)本地(di)OES服務(wu)器。Omniverse能夠實現數(shu)據生(sheng)(sheng)成，補足仿真Corner Case，從而(er)快速轉(zhuan)成虛(xu)擬數(shu)據，然后(hou)進行(xing)隨(sui)機處理，衍生(sheng)(sheng)出更多的Corner Case。現場，吳(wu)新宙也講到了(le)Omniverse的一(yi)些應用(yong)場景，最核心的就(jiu)是(shi)可(ke)以實現統一(yi)的數(shu)字孿(luan)(luan)生(sheng)(sheng)，所(suo)有的數(shu)據源收集上來(lai)(lai)以后(hou)構建起來(lai)(lai)的數(shu)字孿(luan)(luan)生(sheng)(sheng)是(shi)統一(yi)的視(shi)圖。

　　毫(hao)無疑問，自動駕駛(shi)汽(qi)車(che)技術的(de)(de)發展對算(suan)力和規模(mo)都提(ti)出了(le)更高(gao)的(de)(de)要求。Norm Marks預(yu)計，未來三年(nian)自動駕駛(shi)汽(qi)車(che)2.0轉型的(de)(de)模(mo)型規模(mo)將(jiang)增長13倍(bei)，數(shu)據(ju)存儲規模(mo)將(jiang)增長17倍(bei)。Norm Marks說，從早期的(de)(de)工(gong)作繼續往(wang)后看，基于Transformer需要的(de)(de)是(shi)(shi)3000個(ge)服務器(qi)節點，相當于24000個(ge)GPU，再(zai)往(wang)上用(yong)到最(zui)先進(jin)的(de)(de)GPT4作為基礎的(de)(de)話需要上萬(wan)的(de)(de)服務器(qi)節點，到了(le)1萬(wan)個(ge)就(jiu)已經是(shi)(shi)超(chao)算(suan)的(de)(de)場(chang)景。

　　生成式AI的(de)大爆發，NVIDIA顯然是最大的(de)贏(ying)家，甚至沒有(you)之一。隨(sui)著汽車(che)智(zhi)能化(hua)的(de)推進，NVIDIA在中國乃至世界的(de)智(zhi)駕版圖必然再次(ci)擴(kuo)大。

　　劉(liu)通深耕中(zhong)(zhong)國(guo)市場多(duo)年，他表示NVIDIA在(zai)中(zhong)(zhong)國(guo)的(de)(de)汽車(che)客戶數量非常龐大(da)。比如(ru)全球新能源汽車(che)銷冠比亞迪跟NVIDIA的(de)(de)合作就(jiu)是端到端全棧式合作。包(bao)(bao)括車(che)端芯片(pian)、DRIVE Orin、DRIVE Thor，智(zhi)駕芯片(pian)、數據(ju)中(zhong)(zhong)心端的(de)(de)解決方案，GPU產品(pin)(pin)、數據(ju)中(zhong)(zhong)心的(de)(de)網絡，以(yi)及NVIDIA用(yong)于(yu)AI開(kai)發(fa)(fa)和(he)自動駕駛算法開(kai)發(fa)(fa)或者(zhe)大(da)模(mo)型的(de)(de)開(kai)發(fa)(fa)的(de)(de)軟件系(xi)列產品(pin)(pin)NVIDIA AI Enterprise。在(zai)智(zhi)能工廠環節，NVIDIA和(he)比亞迪也在(zai)做機器人(ren)領域的(de)(de)合作。劉(liu)通透露，NVIDIA與比亞迪有(you)全系(xi)列合作，包(bao)(bao)括DRIVE Thor、DRIVE Orin、Omniverse，是最(zui)完(wan)整的(de)(de)合作代(dai)表。

　　當然，這種端到端的合作模式不只是和比亞迪，比如和理想也是(shi)這種(zhong)合(he)(he)作(zuo)模式。理想是(shi)第一批(pi)采(cai)用DRIVE Orin的(de)(de)高端客戶，現在也宣布(bu)應用DRIVE Thor。劉通說，理想與NVIDIA有(you)著(zhu)多方面的(de)(de)合(he)(he)作(zuo)，包括大規(gui)模的(de)(de)數(shu)據中(zhong)心(xin)的(de)(de)合(he)(he)作(zuo)和在車端芯(xin)片開(kai)發(fa)高端智(zhi)駕的(de)(de)合(he)(he)作(zuo)。此外，很早就用DRIVE Orin發(fa)布(bu)非(fei)常先進的(de)(de)智(zhi)駕方案的(de)(de)小鵬也宣布(bu)采(cai)用下一代的(de)(de)DRIVE Thor。事實上，許多前期DRIVE Orin客戶都在紛紛向(xiang)DRIVE Thor遷移。

　　據不完全統計，采用DRIVE Orin的中國車企包括上汽的智己、飛凡，吉利的極氪、極越、路特斯，長城汽車等30多家主流車(che)企，覆蓋了50余款車(che)型(xing)，就連時下最火(huo)的(de)小米SU7全系(xi)搭(da)載的(de)也是DRIVE Orin系(xi)列(lie)。劉通(tong)表(biao)示，在中高端的(de)智能(neng)汽車(che)領域，NVIDIA的(de)占有率非常高。

　　可(ke)以(yi)想(xiang)見(jian)，隨著AI定義汽車(che)時代的(de)(de)到(dao)來，NVIDIA在汽車(che)行業的(de)(de)地位必將(jiang)得(de)到(dao)進一步提(ti)升，王者(zhe)的(de)(de)王冠或將(jiang)更(geng)加金光閃閃。