NVIDIA 連開三槍,自動駕駛的天秤開始傾斜了嗎?

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Photo Credit: Nvidia
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本文來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 授權轉載

前不久,志氣滿滿的 NVIDIA 接連宣布五個全新的合作夥伴。看來,它們搞定研發階段直奔量產的豪言確實吸引力十足。

隨後,VOLVO 與 Autoliv 綁定了 NVIDIA 戰車,它們要借助 Drive PX 2 平台在 2021 年量產自動駕駛汽車。除此之外,一級供應商采埃孚與海拉也加入了進來,這兩家公司要和 NVIDIA 一起推動自動駕駛時代新車安全評估測試標準的成型,幫助自動駕駛汽車實現大規模部署。

不過,以上這些並非最重量級的合作夥伴,德國巨頭大眾才是 NVIDIA 釣到最大的魚。未來,兩家公司將在 AI 和深度學習領域進行深度合作,讓這兩項技術在更多領域發光發熱。

在這之前,圍繞在 NVIDIA 周圍的汽車廠商和一級供應商的陣容已經相當強大,其中特斯拉的市售車輛已經部署了 Drive PX 平台,而奧迪則準備在 2020 年推出基於該平台的 Level 4 自動駕駛車輛。

另一家超級巨頭豐田,準備借助 NVIDIA 的平台驅動自家的 ADAS 系統。除此之外,包括戴姆勒和博世等知名公司也堅定站在 NVIDIA 一邊。

如上關係圖可以看出,NVIDIA 陣營是最兵強馬壯的

NVIDIA 汽車部門高級董事 Danny Shapiro 曾表示:「自動駕駛汽車正站在風頭上。」現在我們的主要任務已經從研發階段轉向了量產階段。

同時 Shapiro 還提到,已經有 225 家公司投身到 Drive PX 平台中,這些公司完美覆蓋了整個汽車產業的上中下游,將汽車廠商、一級供應商、卡車製造商、高精地圖公司、感應器和各種新創公司一網打盡。

在提到與大眾的合作時,Shapiro 表示 AI 現在可不是車輛專屬,它還將成為數據中心的後台系統,能提供更多的交通模式,車流與駕駛習慣等,並理解整個交通生態。

IHS Markit 車用電子部門首席分析師 Luca De Ambroggi 同意這一觀點。「NVIDIA 確實實力強大,它不但在尖端技術上有自己的解決方案,在基礎搭建上也不落下風。畢竟對許多汽車廠商來說,類似預測診斷、維護、網路安全和交通管理等基礎功能才是真正剛需。」

此前,許多懷疑論者認為 NVIDIA 的 AI 平台只是個實驗室產品,用在量產車上根本不可能,但 NVIDIA 卻用實際行動頻頻回擊這波唱衰者。

Strategy Analytics 公司主管 Ian Riches 在接受採訪時表示:「從一系列公開發佈會的情況來看,NVIDIA 現在確實處於領先。而且別忘了這還是一系列重大利多消息之前的判斷,五家全新合作夥伴的到來更是堅定了我的判斷。」

VSI 公司創半人 Phil Magney 對該觀點表示了贊同。「現在不用 NVIDIA Drive PX 平台的汽車廠商確實越來越少了。當然,這並不意味著它們都能快速進入量產階段,畢竟他們不想當小白鼠,不想為 AI 和自動化技術的安全性買單。」

這些合作足夠穩固嗎?

值得注意的是,此次新增的五家合作夥伴與 NVIDIA 簽署的都是非排他性協議,而要想設計出高度自動化的車輛需要的可不止幾百家公司,晶片供應商、一級供應商、汽車廠商和軟體開發者等角色都至關重要。

因此,最大的問題在於這些合作協議是否穩固?這些汽車廠商轉換研發平台(如英特爾)的可能性到底有多大?

Strategy Analytics 的 Riches 認為「現在專注於一個平台不代表未來就不會改變,但至少證明在中短期內這種解決方案是最佳選擇。」

「更換平台是要花成本的,軟體開發時會專門針對某個平台進行優化,工程師對開發工具也有個熟悉與否的問題。」他補充。

在更換平台到底有多困難的問題上,VSI 的 Magney 表示:「自動駕駛產業可不存在即插即用,一旦某家汽車廠商做了選擇,它可能就會一直堅持下去,朝令夕改的可能性很小。」

眼下,VSI 也為了研究目的投身了自動駕駛汽車的研發。Magney 表示:「自動駕駛功能的研發難度非常高。我們需要將基礎代碼串在一起,完成感應器的同步,校准力矩訊號並控制好延遲問題,這也就意味著巨大的工程資源投入。」

「此外,開發並將軟體整合進硬體平台也是個費時費力的工作,雖然一些自動駕駛堆棧的抽象層讓其整合起來要簡單不少,但在開發中,依然有各種難以逾越的鴻溝。」他補充。

IHS Markit 的 Ambroggi 則認為各家公司間關係微妙且比想象中複雜很多。他指出:「如果將自動駕駛汽車的設計分為硬體和軟體兩個部分,很明顯 NVIDIA 希望直接賣給客戶完整的解決方案。但事實上,恐怕最終各家想要的不太一樣。」

De Ambroggi 列舉了兩種可能性最大的情境,第一種是汽車廠商與一級供應商們全盤接納英特爾的解決方案,另一種則是優先選擇軟體和算法部分,硬體方面根據需求做選擇。這樣的解決方法讓汽車廠商對 SoC 價格有了議價能力,同時還不會被 NVIDIA 完全扼住喉嚨。

不過無論如何,軟體上的高附加值都能讓 NVIDIA 大賺一筆。

De Ambroggi 認為,英特爾在數據中心和訓練基礎設施上的能力未來將與英特爾平起平坐。「因此,它未來能為客戶提供包括 IT 基礎設施在內的各種最優解決方案。」

他指出,真正讓平台之爭變複雜的根本原因在於,AI 需要從不同供應商的不同感應器汲取數據,並將處理好的資訊推送給車輛 ECU,而 ECU 通常也來自不同的供應商。

「只要性能能滿足 OEM 商的要求,AI 到底使用什麼數據會變得不再重要。」De Ambroggi 總結道。「顯然這裡需要一點標準化,我認為汽車廠商和一級供應商都應早作打算。」

合作關係大洗牌

隨著整個產業逐漸從研發向量產階段轉型,各家廠商的合作關係也開始經歷新一輪大洗牌,VOLVO 與英特爾攜手後,原本為其提供軟體的 AImotive 就被打入冷宮,其地位被新上位的 Zenuity 替換掉了。

VOLVO 自動駕駛概念車內飾

後者是 VOLVO 與 Autoliv 共同成立的合資公司,其主要目標是開發下一代自動駕駛汽車技術。Zenuity 將為 VOLVO 提供自動駕駛軟體,而該軟體未來還會賣給參與合作的第三方汽車廠商。

簡單的遷移路徑

Shapiro 將開發向量產轉變的過程稱為「簡單的遷移路徑」,因為整個過程無需重新設定,系統的代碼也可完美兼容。

在 Shapiro 看來,NVIDIA 的優勢所在就是其架構的「開放性」。他將自家架構稱為「由軟體定義,AI 系統驅動的開放自動駕駛平台。」

據瞭解,系統的開放性讓一級供應商能定制新的軟體,增加各種功能並定時完成升級。NVIDIA 的晶片架構可以運行許多不同的軟體,「它相當開放且可擴展性極強,能幫助汽車製造商走在技術前沿。」Shapiro 解釋。

Magney 認為 NVIDIA 已經完成了完整的自動駕駛汽車堆棧建設。「它手裡握有硬體、開放工具和龐大的文件庫,一級供應商和其他第三方開發者可以以此為基礎打造自己的應用。除此之外,它還有隨時可以投入量產的 ADAS 和自動駕駛解決方案。」

其他廠商已經毫無還手之力了?

De Ambroggi 認為 NVIDIA 在 AI 領域確實有無可比擬的優勢,它合作廠商眾多,已經形成了群聚優勢。

在硬體市場,NVIDIA 則與英特爾兩分天下,不過 De Ambroggi 認為未來形勢也許會發生變化,因為汽車廠商可能更傾向於一個與硬體無關的平台。

「要知道,AI 平台可不是控制自動駕駛汽車的唯一電子系統。」從 ADAS/自動駕駛的角度來看(特別是中短期),整個產業可能會重新洗牌。「因此,傳統的電子廠商和供應商未來可能還會有一席之地。想將安全與 AI 完美融合還需要更多的努力。」

 

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