“你知道，這里的立交橋總是讓我很焦慮。”

上周四，英偉達發(fā)布了一段時長約22分鐘的視頻。在視頻中，英偉達自動駕駛業(yè)務中國團隊負責人吳新宙與CEO黃仁勛，分坐一臺自動駕駛車的主副駕駛位，展開了一場由企業(yè)一把手以及業(yè)務核心負責人親自掛帥的，英偉達全棧自動駕駛平臺DRIVE AV的技術展示活動。

視頻中，車輛全程由車載智能駕駛系統(tǒng)負責控制。沿途經(jīng)歷各種路況與場景，包括施工路段、并排違停車輛、以及被橙色錐桶標出來的狹窄臨時車道。而上面這句話，正是行駛途中，皮衣老黃遙望遠處的立交橋對著吳新宙的感嘆。

根據(jù)官方說法，這次展示駕駛的全程均由機器自主完成，期間未出現(xiàn)人工接管狀況。但鑒于這次展示全過程長達一個多小時，22分鐘的視頻實際是摘要剪輯而成的，所以真實情況也并不那么地絕對。但不管怎么說，這段視頻的發(fā)布清楚無誤地向外界表達了一個信息——英偉達DRIVE AV已經(jīng)處于“可用狀態(tài)”。

對于智能駕駛行業(yè)乃至于全球汽車產(chǎn)業(yè)，這是一個重磅級的特大新聞。盡管其熱度，現(xiàn)階段注定會被圍繞著霍爾木茲海峽的流量所掩蓋。

代價不菲的“智能駕駛”

開發(fā)一套適配特定車型的智能駕駛系統(tǒng)，代價極為高昂。其核心在于，這遠非簡單的軟硬件堆砌，而是一項涉及全鏈條的復雜系統(tǒng)工程。

首先需要確立系統(tǒng)的能力上限，并據(jù)此構建硬件與軟件框架。這包括選擇不同算力、功耗的感知與計算芯片，評估其兼容性；確定攝像頭、雷達等傳感器，并解決它們之間的安裝、同步與標定問題；最后還需完成芯片與控制器硬件的集成，設計散熱、電源與通信架構。

隨后是更為復雜的軟件分層開發(fā)。在典型的“感知-決策-控制”鏈中，感知層需開發(fā)或采購視覺、雷達等算法，實現(xiàn)目標檢測與跟蹤，并艱難地融合多傳感器數(shù)據(jù)。決策規(guī)劃層極度依賴工程師經(jīng)驗，需基于規(guī)則引擎和大量人工編寫的場景庫來設計路徑與行為邏輯，本質(zhì)上是“堆代碼”。控制層則負責將決策轉化為車輛方向盤、油門、剎車的具體控制信號，需與底盤線控系統(tǒng)深度適配。

▲ 傳感器整列+算力單元+操控體系+維持體系等構成的硬件只是基礎，如何將上述外部傳感器收集到的信息融合到一起，根據(jù)對應的場景執(zhí)行相應的操作，則是一項更加復雜的任務

當軟硬件底座初步就位，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始。企業(yè)必須收集并處理海量駕駛數(shù)據(jù)，用以訓練算法，再通過仿真測試構建場景，最終投入耗費巨大的實車路測，以解決層出不窮的“長尾”問題。這一過程需要龐大而專業(yè)的團隊，其復雜性令傳統(tǒng)車企望而生畏，因此目前已鮮有車企選擇完全自研。

在中國市場，整車企業(yè)普遍通過與智能駕駛供應商合作來解決問題。憑借全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，自2023年起形成了“地大華魔”等頭部供應商格局，2025年又有輕舟智航等企業(yè)崛起，生態(tài)相對成熟。

然而，在中國以外的市場，車企的處境則艱難許多。早期主力供應商Mobileye因其封閉的“黑盒”模式、算力迭代緩慢、及不向客戶開放數(shù)據(jù)等問題，已被眾多主流車企拋棄。此后，海外車企主要分化為幾條路徑。

▲ Mobileye曾是業(yè)界翹楚

深度綁定計算平臺。如梅賽德斯-奔馳與英偉達合作，大眾、寶馬則選擇高通平臺，基于后者提供的芯片和基礎軟件進行聯(lián)合開發(fā)，但迄今尚未有大規(guī)模量產(chǎn)裝車的成熟成果。

投資或收購初創(chuàng)公司，如通用汽車收購Cruise，福特曾投資Argo AI。但整合過程挑戰(zhàn)巨大，尚未推出成體系的、可大規(guī)模配備的智駕產(chǎn)品。

當然，這里還有第三條路徑——依賴傳統(tǒng)Tier-1供應商。博世、大陸等提供的集成式ADAS方案雖成熟穩(wěn)定可快速上車，但功能高度同質(zhì)化難以打造高端品牌溢價，亦無法緩解車企對喪失技術“靈魂”的焦慮。而更重要的是，相關方案背后也多有中國供應商的影子。

而兜轉一圈后可見，在海外市場，目前唯一被驗證的成功者僅有特斯拉。

▲ 在中國以外，特斯拉FSD斷崖式領先，處于決無對手的狀態(tài)。然而對于其他整車企業(yè)人而言，選擇FSD其實面臨國內(nèi)市場相似的“靈魂”問題

但問題在于，其成功建立在早期啟動的巨額投入和長期數(shù)據(jù)積累之上，幾乎無法在較短時間內(nèi)被復制。因此，對絕大多數(shù)海外車企而言，開發(fā)一套好用的智能駕駛系統(tǒng)，依然是一條代價不菲且前途未卜的漫漫長路。

英偉達的解決方案

英偉達DRIVE AV，本質(zhì)上是一套高度工程化、模塊化且與專用硬件深度綁定的自動駕駛“操作系統(tǒng)”，其設計目標是為車企提供一個從環(huán)境感知到車輛控制的完整、可量產(chǎn)的軟件解決方案，從而將復雜的自動駕駛開發(fā)簡化為“集成與調(diào)優(yōu)”。

這套系統(tǒng)的核心是一個清晰的四層軟件架構，嚴格對應著自動駕駛的完整決策鏈。

最底層是感知層，它并非簡單的圖像識別，而是能同時處理攝像頭、雷達、激光雷達等多源數(shù)據(jù)。通過復雜的算法，它能將不同傳感器的信息融合，實時構建出車輛周圍360度的鳥瞰圖和三維占據(jù)柵格圖，不僅能識別已知的車輛、行人，還能標記出任何未知的障礙物，為安全提供了第一道冗余。在此基礎上，定位層結合高精地圖、衛(wèi)星信號、輪速計以及視覺特征，實現(xiàn)厘米級的車輛自動定位，即使在城市高樓間信號不佳時，也能通過視覺技術保持精準。

▲ 智能駕駛的決策過程用文字描述可以很簡略，但實際執(zhí)行是個極其復雜的體系

當系統(tǒng)清楚地知道“我在哪、周圍有什么”，便進入關鍵的規(guī)劃層。這里的算法需要像人類司機一樣進行預測和博弈：它要預測其他交通參與者的可能軌跡，并在此基礎上，生成一條自身既安全、高效又符合交通規(guī)則和駕駛禮儀的行駛路徑。這需要處理無數(shù)復雜場景，比如無保護左轉、匯入擁堵車流等。

最后，控制層負責將這條虛擬路徑轉化為現(xiàn)實動作，通過車輛的網(wǎng)絡向方向盤、油門和剎車發(fā)出精確的指令信號，確保車輛平穩(wěn)、準確地執(zhí)行規(guī)劃。

然而，僅僅有這套模塊化流水線還不夠。DRIVE AV最具特色的設計在于其“雙大腦”并行機制。其一是端到端AI模型“Alpamayo”，其預先通過海量真實駕駛數(shù)據(jù)訓練，能夠像人一樣從原始傳感器數(shù)據(jù)中直接學習駕駛策略，擅長處理復雜、非結構化的城市路況。另一個大腦則是基于嚴格規(guī)則構建的傳統(tǒng)安全堆棧。

兩個系統(tǒng)同時運行、相互校驗。當AI模型遇到罕見場景猶豫不決時，傳統(tǒng)安全堆棧會立即介入，強制車輛執(zhí)行保守但絕對安全的策略，例如減速、停車或靠邊。

而這套復雜的軟件要高效運行，自然離不開強大的硬件基石。但這恰恰是英偉達最不用操心的一環(huán)。

依托英偉達RIVE AGX Thor計算平臺，系統(tǒng)可以獲得充沛的算力支撐，而軟硬件一家的優(yōu)勢，也為自動駕駛必需的海量并行計算任務具備無須專門優(yōu)化等特性。

更重要的是，DRIVE AV的研發(fā)與測試并非只在車端進行，它依托一個覆蓋云、端的完整閉環(huán)。在云端，NVIDIADGX超級計算機利用全球數(shù)據(jù)訓練出基礎AI模型；在Omniverse數(shù)字孿生平臺上，工程師可以生成無數(shù)極端、危險的虛擬場景來錘煉和驗證算法，其測試里程和場景覆蓋度遠超有限的實車路測。最終，成熟的軟件通過OTA方式部署到量產(chǎn)車的Thor芯片上。

一言而蔽之，這是一個集成了底層計算芯片、中間件、核心AI模型、傳統(tǒng)安全棧以及開發(fā)工具鏈的完整技術生態(tài)系統(tǒng)。DRIVE AV項目的核心目標，是讓汽車制造商和自動駕駛公司能夠基于一個統(tǒng)一、安全且高性能的基礎，快速開發(fā)并部署從L2到L4級別的自動駕駛功能。

今年年初，在底特律的國際電子消費展上，皮衣老黃曾經(jīng)以滿懷激情的言語，宣布過對于DRIVE AV的愿景——

“我們的愿景是未來有一天，每一輛汽車?每一輛卡車都將實現(xiàn)自動駕駛；自動駕駛的時代已經(jīng)‘全面到來!’自動駕駛汽車將成為首個大規(guī)模的?面向主流市場的物理AI應用場景?！?/p>

現(xiàn)階段，英偉達已構建了龐大的 DRIVE Hyperion生態(tài)系統(tǒng)。在硬件環(huán)節(jié)，除了自家的高性能芯片，也涵蓋了從禾賽科技（激光雷達）、索尼（攝像頭）到博世、采埃孚等主流傳感器。車企采用DRIVE AV，意味著其硬件選型可以立即與一個經(jīng)過認證和適配的供應鏈對接，避免了自行篩選、適配各種傳感器和控制器帶來的巨大工作量。這使得車企可以將寶貴的研發(fā)資源從基礎技術攻關中解放出來，更專注于打造與自身品牌調(diào)性相符的駕乘體驗、座艙交互或能源管理，實現(xiàn)真正的差異化競爭。

而更重要的是，作為目前全球最主要的算力芯片供應商，英偉達同樣也能為智能駕駛軟件的訓練，提供龐大的在線算力資源……

DRIVEAV的誕生，其本質(zhì)是英偉達利用自身優(yōu)勢，為困于智能化轉型的傳統(tǒng)車企提供了一個“現(xiàn)成的靈魂”。它通過“芯片-中間件-算法-工具鏈”的完整生態(tài)，將自研智能駕駛所需的萬億級投入和數(shù)年試錯，壓縮為可集成、可調(diào)優(yōu)的“交鑰匙工程”。

▲ 英偉達一年一度的GTC大會召開在即，圣何塞會展中心周圍隨處可見路邊GTC的標語“It All Starts Here”（一切從這里開始）

對于困擾于智能駕駛技術，但又不愿意引入特斯拉或者中國企業(yè)技術的歐美整車集團而言，其意義就宛若16年前，谷歌發(fā)布的安卓系統(tǒng)。

對于在特斯拉與中國車企夾擊下倍感焦慮的歐美巨頭而言，這或許是其抓住智能化尾巴、避免徹底淪為硬件代工廠的最后一張“安全入場券”。也預示著一個由英偉達定義底層框架的智能駕駛新時代，已經(jīng)在太平洋的東岸拉開帷幕。

返回第一電動網(wǎng)首頁 >