自動駕駛 NVIDIA

如何看待NVIDIA在自動駕駛價值鏈的作用

第一電動大牛作者朱玉龍 2022-04-25 15:05

在智能汽車?yán)锩妫瑑蓚€最重要的支柱是自動駕駛和數(shù)字座艙——這兩個領(lǐng)域?qū)硎菗纹饋碇悄芷囲`魂的最主要部分。在不同廠家里面，比如英偉達(dá)估計將來能有3000億美金的收入，而高通相對理性也估計了80億美金的收入。

隨著后續(xù)Mobileye的剝離上市，在整個過程中，還包括特斯拉、蘋果等一眾垂直整合，這塊英偉達(dá)和后續(xù)玩家的價值評估該怎么理解，我想在這里做一些探討。

▲圖1. 汽車自動駕駛領(lǐng)域帶來的價值鏈?zhǔn)裁磿r候兌現(xiàn)

Part 1

英偉達(dá)在汽車行業(yè)的霸主地位

其實上面餅雖大，英偉達(dá)從2015年推出 NVIDIA Drive 系列平臺，到2021年汽車業(yè)務(wù)只有5.66億美元，占比2%。

▲圖2. 英偉達(dá)的汽車業(yè)務(wù)

2015 年開始推出面向座艙的 DRIVE CX 和面向駕駛的 DRIVE PX，此后先后推出 DRIVE PX2、Drive PX Xavier、DRIVE PX Pegasus、DRIVE AGX Orin 等多個自動駕駛平臺，而在 SoC 芯片方面，從 Parker、Xavier、Orin 到最新發(fā)布的 Atlan。在這個過程中還存在很大的波折，中途特斯拉下船了。

從時間線來看：

●特斯拉

第一個用，然后也是第一個下船，確認(rèn)了計算平臺對于一個大規(guī)模（大于100萬規(guī)模）致力于高階自動駕駛（L4）以上的車企來說，是需要做垂直整合嘗試的；

●新勢力

從小鵬到蔚來和理想，這一波中國新造車企的使用，快速在追趕甚至在中國的道路環(huán)境去趕超特斯拉的自動輔助駕駛（L3之前）的體驗，到2022年新車，這些都是Orin的第一批客戶；

●國內(nèi)的傳統(tǒng)車企

隨著國內(nèi)新勢力的路線確認(rèn)，這使得上汽、比亞迪和后續(xù)不少企業(yè)，都認(rèn)為這條路是比較好上手的，大家都用Orin；

●國外傳統(tǒng)車企

奔馳2024年、捷豹路虎2025年，沃爾沃后續(xù)2025年車型，國外的車企特點就是需要做細(xì)致和周全測試，所以整個需求節(jié)點。

▲圖3. 英偉達(dá)的自動駕駛業(yè)務(wù)使用公司

從技術(shù)平臺來看，英偉達(dá)有著快速迭代的歷史：

(1） DRIVE PX

小試牛刀， CES 2015 推出Maxwell GPU 架構(gòu)， 1 顆 Tegra X1 的 DRIVE CX（數(shù)字座艙）， 2 顆 Tegra X1 的 DRIVE PX（自動駕駛）。

(2）DRIVE PX2

CES 2016 推出Pascal GPU 架構(gòu)DRIVE PX 2，由Parker和 Pascal GPU 組成，分為單芯片AutoCruise、雙芯片版的 AutoChauffeur 以及四芯片版的 Fully Autonomous Driving，這個時候打動了和Mobileye分手的特斯拉，2016 年 HW 2.0搭載定制版DRIVE PX2 AutoCruise 版本， 2017 年HW2.5升級為2顆Parker。

(3）Drive PX Xavier

CES 2017 上推出Xavier AI Car Supercomputer， CES 2018重命名為 Drive PX Xavier， 30 TOPS 算力的 Tegra Xavier 芯片，從PX2小型化高能效而來，面積縮小的一半，功率減少1/8 左右，在小鵬 P5 與 P7 車型上大放異彩。

（4） DRIVE AGX Orin

GTC 2019上推出DRIVE AGX Orin 平臺，由 2 顆 Orin SoC 芯片和 2 顆 Ampere 架構(gòu)的 GPU，最高算力達(dá)到 2000 TOPS，功耗 800 W。Orin SoC實現(xiàn) 254 TOPS 算力，功耗低于 55W，支持多片協(xié)同方案，實現(xiàn)算力擴展。Orin SoC 芯片集成Arm Hercules CPU 內(nèi)核、Ampere GPU 、全新深度學(xué)習(xí)加速器（DLA）和計算機視覺加速器（PVA）。GPU 擁有 2048 個 CUDA Core 和 64 個 Tensor Core。Orin 內(nèi) 部集成了 Ampere 架構(gòu) GPU，Ampere GPU 擁有 2 個 GPC（圖形處理簇），包含 4 個 TPC（紋理處理簇）。在這款芯片出來以后，蔚來、理想、小鵬和國內(nèi)的智己和R品牌都在用。

備注：單個Orin SoC價格壓得很低。

▲圖4. Orin SoC的框圖

▲圖5. Orin的GPU、DLA、CPU和內(nèi)存框圖

（5）隨后發(fā)布的 Atlan SoC 芯片平臺

集成 DPU，單顆芯片算力超過 1000 TOPS，可以和 Orin 和 Xavier 平臺的軟件堆棧兼容，采用 5nm 制程，采用新型 Arm CPU 內(nèi)核、新一代的 GPU、最新的 DLA 深度學(xué)習(xí)加速器、 PVA 計算機視覺加速器、并內(nèi)置為先進的網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全服務(wù)的 BlueField DPU，網(wǎng)絡(luò)速度可達(dá) 400Gbps。Atlan SoC 2023 年向開發(fā)者提供樣品，并于 2025 年大規(guī)模量產(chǎn)上車。

▲圖6. 算力迭代的過程

隨著這一輪推動，以芯片為起點，在DRIVE Constellation上驗證軟件算法。充分驗證后將部署軟件，通過DRIVE Hyperion架構(gòu)進行上路測試，DGX高性能訓(xùn)練服務(wù)器進行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練反復(fù)迭代。這套產(chǎn)品包含了芯片（Xavier/Orin/Atlan）、 DRIVE AGX 硬件平臺、DRIVE OS、Driveworks、DRIVE AV 自動駕駛軟件棧、 DRIVE Hyperion 數(shù)據(jù)采集和開發(fā)驗證套件、DRIVE Constellation 虛擬仿真平臺和 DGX 高性能訓(xùn)練平臺，也是涵蓋了一個大生態(tài)。

▲圖7. 整個英偉達(dá)的自動駕駛生態(tài)

Part 2

軟硬件開發(fā)參考平臺 DRIVE Hyperion

對于當(dāng)前的開發(fā)來看，Orin已經(jīng)是一個量產(chǎn)的產(chǎn)品，圍繞英偉達(dá)的開發(fā)主要參考Hyperion 9，目標(biāo)到2026年投產(chǎn)。

▲圖8. Atlan的芯片構(gòu)造

Hyperion 9的使用兩個Atlan AV處理器來實現(xiàn)完全自動駕駛，并且英偉達(dá)計劃推動Atlan SoC作為座艙芯片來推廣。Hyperion 9傳感器組合包括，14個更高分辨率、更高幀率的攝像頭，1個成像雷達(dá)、3個激光雷達(dá)和20個超聲波， 1顆雷達(dá)用于艙內(nèi)乘員監(jiān)測，Hyperion 9的傳感器供應(yīng)商還在觀察和迭代中。

▲圖9. Hypersion 8的傳感器配置

Nvidia的Hyperion 8.1架構(gòu)通過鎖定一些車規(guī)級雷達(dá)、攝像頭、超聲波和激光雷達(dá)，包括索尼、OmniVision和Onsemi的攝像頭、Velodyne、Luminar和禾賽的激光雷達(dá)（Ouster和Innoviz ONE由廠家提供第三方支持）、海拉和大陸的毫米波雷達(dá)，GNSS / IMU設(shè)備以及法雷奧的攝像頭與超聲。

▲圖10. 傳感器的配置選擇，清單是迭代的

隨著自動駕駛汽車和服務(wù)器的迭代，中間的Nvidia Drive Map成為一個重要的要素，由兩個地圖引擎組成：地面實況勘測地圖和眾包地圖引擎，收集和維護collective memory of the earth。目標(biāo)是到2024年在全球范圍內(nèi)勘測50萬公里，不斷更新數(shù)字仿真達(dá)到厘米級精度的地圖，這個Nvidia Drive Map世界的地圖數(shù)據(jù)加載并存儲在Nvidia Omniverse上，可以支持全球數(shù)字仿真，使用建立在Omniverse上的自動內(nèi)容生成工具持續(xù)更新和擴展。