【直击CES】英伟达发布全新自动驾驶芯片，与奥迪合作打造AI汽车

就在刚刚的CES展上，英伟达CEO黄仁勋亲自站台自动驾驶，发布了英伟达新一代自动驾驶芯片XAVIER AI CAR SUPERCOMPUTER。

新芯片拥有8核ARM架构的CPU、GPU核心暴涨到了512个，且采用了下一代Volta架构、但功耗下降至30W。并保持了上代产品“手掌大小”的体积。新芯片具备机器学习功能、自动巡航功能（包括高速公路自动驾驶和高清制图），能够实时了解周边情况、在高精度地图上精确定位，以及规划安全行车路线。

英伟达披露，此前媒体拍到的英伟达自动驾驶车队路测图片中的汽车就是由新一代自动驾驶芯片驱动的。

除了之前的百度，英伟达还一口气宣布了多个合作伙伴，包括车内定位和导航产品及服务品牌TomTom、全球汽车零部件巨头采埃孚、汽车雷达及芯片供应商博世和汽车制造商奥迪。

英伟达宣布与奥迪达成合作，将打造由新芯片XAVIER AI CAR SUPERCOMPUTER驱动的内置Nvidia AI的奥迪Q7自动驾驶汽车，新车将于2020年上市。

英伟达大概是芯片厂商里造自动驾驶芯片技术水平最高的厂商之一了。那么为什么做GPU做得风生水起的英伟达也要来自动驾驶领域掺一脚呢？

l  GPU的“春天”与不安分的“核弹”教父

传统的芯片厂商，无论是专长移动端和近场通信技术的高通，还是PC端的CPU和GPU霸主——英特尔与英伟达，在自动驾驶技术浪潮来临时，无一例外的押注自动驾驶芯片，来换取通往公司下一个增长极的船票。但细究起与主营业务的联系，优势最大的无疑英伟达。

在转型自动驾驶领域之前，英伟达最出名的产品线是为游戏而设的GeForce显示卡系列，为专业工作站而设的Quadro显卡系列和用于计算机主板的nForce芯片组系列。与英特尔不同，英伟达是GPU领域的霸主，在自动驾驶领域，他们有着与生俱来的优势。这主要源于CPU和GPU不同的工作原理。

与 CPU 一样，GPU的功能主要也是完成计算任务。两者的不同点在于，CPU的核心数量只有几个（一般不超过两位数），每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助很多复杂的计算分支。而 GPU 的运算核心数量则可以多达上百个（被称为流处理器），每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单。这样的架构使得GPU可以平行处理大量非结构化数据和信息。此外，自动驾驶领域的一大技术就是深度学习，深度学习所依赖的是神经系统网络，神经网络的一大作用就是要在高速状态下分析海量的数据。与传统的通用芯片相比，GPU的核心计算能力要多出几个数量级，也更容易进行并行计算。简而言之，GPU更适合于自动驾驶领域以深度学习开发和应用为主的技术需求。在这样的背景下，英伟达转型自动驾驶领域也就想的顺理成章了。

与很多去年才开始布局自动驾驶领域的厂商不同，早在2014年1月，英伟达就发布了新一代Tegra K1移动处理器。英伟达宣称Tegra K1适用于智能手机、平板电脑和自动驾驶汽车。

英伟达汽车营销主管丹尼·夏皮罗(Danny Shapiro)表示：“Tegra K1汽车版可以为汽车带来一些自动化元素，例如自动巡航控制、行人探测、泊车辅助，以及盲区监控等。先进的辅助驾驶是通向全自动驾驶的第一步。”，这个芯片的发布成为英伟达进军自动驾驶领域的号角。

随后英伟达加快了自动驾驶领域的研发进度，并养成了每年年初去CES展“晒成绩”的习惯。

2015年CES展上，英伟达CEO黄仁勋亲自站台，表示汽车领域是英伟达在2015年的重点业务。随后英伟达发布了数字座舱电脑DRIVE CX，并称这将成为最先进的用于汽车行业的可视化平台，“这将为图形计算提升一个新的台阶”。以及汽车自动驾驶计算平台DRIVE PX，其搭载了两个Tegra X1处理器，可处理来自12个车载摄像头的视频，吞吐量为每秒13亿像素，实现环绕视觉和自动代客泊车等功能。加上此前专门召开发布会发布的Tegra X1处理器，英伟达完成了自动驾驶芯片的布局。

2014年10月，搭载Tegra X1处理器的特斯拉新款Model S开始量产，英伟达成为市面上第一个享受到自动驾驶技术红利的厂商。尝到甜头的英伟达没有停下研发的脚步，2016年CES展期间，英伟达发布了15年DRIVE PX 的升级款DRIVE PX 2。新芯片搭载两颗 NVIDIA Tegra 处理器（共 8 个 A57 核心和 4 个 Denver 核心，共计 12 颗 CPU）和两颗基于 NVIDIA Pascal 架构的新一代 GPU，采用 16nm FinFET 工艺，单精度计算能力达到 8TFlops，功耗 250 瓦。特别是在浮点计算对比上，PPT上的150台苹果Macbook Pro与一块手掌大小的DRIVE PX 2给人留下了深刻印象。再加上新发布的NVIDIA DIGITS、NVIDIA DRIVENE，黄仁勋强调，英伟达打造的是一套端到端的深度学习系统。

l  深耕自动驾驶领域成效初显，英伟达未来充满想象。

依靠GPU加速与深度学习完美适配的先天优势，英伟达亮出了一件又一件利器，也招来了大批志在自动驾驶领域分一杯羹的合作伙伴。“好基友”特斯拉在第一代Autopilot采用Tegra X1作主芯片的基础上，在2016年10月量产的全自动驾驶硬件车辆上再度选择了英伟达的自动驾驶芯片DRIVE PX 2。特斯拉表示，。得益于英伟达新一代芯片的优秀表现，新处理器运算速度比上一代快了40倍。

随后沃尔沃宣布和英伟达达成合作，2016年沃尔沃将会先生产100辆搭载了DRIVE PX 2的 XC90，可以在哥德堡地区全自动驾驶，在其他地方半自动驾驶（法规限制）。

此外，据英伟达官网，奥迪、宝马、戴姆勒和福特也采用了英伟达的自动驾驶解决方案。

长期大量的资本与人才投入终于赢得了投资人的认可。英伟达一直坚持的图形芯片的基础性优势开始带来回报。这种优势使得英伟达在自动驾驶领域占据重要地位，并推动营收上涨。第三季度，由于数据中心对芯片强势的需求，英伟达的销售额增长了54%，利润更是翻番，达到有史以来的最好水平。

自动驾驶时代的不断临近，最不安的是怕被颠覆的传统汽车制造商，真正推动技术进步，让这一天早日到来的却是背后这些提供底层技术支持的芯片厂商，英伟达在推动自动驾驶技术的发展上不遗余力，也祝愿它能得到丰厚的回报，给我们带来性能。

我是36氪汽车小组记者郑晓康，关注特斯拉、无人驾驶、新能源、车联网、出行及后市场，欢迎直接与我联系，微信：15735104947