英伟达公布车圈最新动向：加大与比亚迪合作、助力联想入局

NVIDIA：汽车赛道迎来“新”朋友。

“我们正处在AI的‘iPhone’时刻”。

北京时间3月22日，GTC 2022大会期间，NVIDIA创始人黄仁勋的演讲如约而至。

不同于去年自动驾驶业务“炸场”，今年或许是因为ChatGPT太火了，黄仁勋花了大量篇幅介绍了ChatGPT，以及其背后的AI技术和A100、H100芯片等等。关于汽车领域，只是在谈到Omniverse时有所提及。

不过，在发布会前的预沟通环节，NVIDIA方面已经提前介绍了汽车领域的一些情况。结合此次演讲，我们大致梳理出NVIDIA在智能汽车赛道上的最新进展。

01

宝马使用Omniverse规划全球工厂

近年来，黄仁勋几乎每次演讲必会花大量篇幅介绍Omniverse，此次也不例外。

Omniverse是NVIDIA提出的虚拟世界仿真引擎，根据此前介绍，Omniverse的世界在物理上是精确的，遵循物理学定律，可以在宏大的尺度上运行，可复制，能将设计师与观众， AI与机器人联系到一起。

Δ Omniverse可将驾驶路线重构为3D

正如Tensorflow以及Pytorch是当前AI软件中不可或缺的计算框架，NVIDIA希望将Omniverse打造成为机器人时代的至关重要的一环，迎来AI的下一波浪潮。

在黄仁勋看来，Omniverse不是一种工具，而是一个USD网络和共享数据库，也是一种与各行各业使用的设计工具相连接的基础结构。它可以连接、合成和模拟使用行业领先工具创建的3D资产。

其一大用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前，通过数字化模拟“预览”实际的成品。例如此前很火的“黑灯工厂”，就能通过Omniverse进行设计和模拟。

具体应用到汽车领域，可以实现将价值3万亿美元、拥有1400万员工的汽车行业数字化。

Δ Omniverse帮助车企向数字化转型

据介绍，Omniverse已经与多家车企展开了合作：

沃尔沃汽车公司和通用汽车使用Omniverse USD Composer连接和统一其资产工作流，后者还实现将汽车零部件在虚拟环境中组装数字孪生汽车；

梅赛德斯-奔驰和捷豹路虎汽车的工程师在Omniverse中使用Driver Sim生成合成数据来训练AI模型，通过虚拟NCAP驾驶测试验证主动安全系统，前者还利用Omniverse为新车型构建、优化和规划组装流水；

Lotus使用Omniverse以虚拟方式组装焊接站；

丰田使用Omniverse构建自己工厂的数字孪生；

Rimac和Lucid Motors使用Omniverse根据真实的设计数据构建数字商店

……

Δ 宝马演示利用Omniverse进行虚拟工厂建设

此外，黄仁勋还特别指出，宝马正在使用Omniverse规划全球近30家工厂的运营。在每座工厂实际开业两年之前，他们会模拟完整建造一间电动汽车工厂，并不断进行调整优化。

演讲期间，黄仁勋还使用视频方式参与了宝马第一家数字工厂揭幕。

02

比亚迪与NVIDIA扩大合作

作为NVIDIA在汽车领域的重要合作者，此次活动中，NVIDIA再次介绍了其与比亚迪的合作进展：扩大双方合作，比亚迪将在下一代王朝系列和海洋系列的多款车型中使用英伟达DRIVE Orin高性能计算平台。

据悉，比亚迪首款采用NVIDIA芯片的产品将装备激光雷达，预计在今年二季度上市。

比亚迪和NVIDIA基于智驾芯片的合作是在GTC 2022大会上官宣的，随后两者即进入“蜜月期”。

今年1月，CES 2023科技展会上，NVIDIA宣布要加速布局智能座舱赛道。作为智能座舱领域率先发力的点，NVIDIA旗下的GeForce NOW云游戏服务计划先走进汽车，首批合作车企即包括比亚迪。

Δ 比亚迪等为首批在车内搭载Geforce NOW的车企

根据NVIDIA方面消息，整个汽车生态系统中有数百家合作伙伴正在NVIDIA DRIVE上开发软件，其中包括新能源汽车制造领域前30家制造商中的大部分车企，以及全球主要的卡车运输和自动驾驶出租车公司。

NVIDIA DRIVE是一个面向自动驾驶汽车开发和部署的端到端的平台，于2015年推出，赋能自动驾驶生态。

英伟达在CES 2015上推出了基于英伟达Maxwell GPU架构的第一代平台：搭载1颗Tegra X1的DRIVE CX，主要面向数字座舱；以及搭载2颗Tegra X1的DRIVE PX，主要面向自动驾驶。

此后几乎是每年英伟达都要更新一至两次Drive 平台，每隔两年发布一款车规级SoC芯片，且不断拉升算力水平。

2020年，Xavier芯片算力为30 TOPS；2022年量产上车的Orin算力跃至254 TOPS。

基于上述芯片量产落地，DRIVE在汽车领域合作伙伴也不断增多。

此次GTC 2022大会期间，不仅比亚迪，NVIDIA还更新了与小马智行、smart等企业合作进展。

其中，小马智行宣布其由NVIDIA DRIVE提供支持的自动驾驶域控制器将部署在北京公司美团和新石器的自动驾驶车辆中进行大规模商用。

Δ Rimac Technology的中央车载计算机

Rimac Group的工程部门Rimac Technology正在开发一种新的中央车辆计算机或R-CVC，它将为ADAS、车载驾驶舱系统、车辆动力学逻辑以及车身和舒适软件堆栈提供动力，NVIDIA DRIVE硬件和软件将用于该平台，以加速开发工作实现。

smart正在与NVIDIA合作开发下一代智能移动解决方案。全新电动产品将基于 NVIDIA DRIVE Orin平台构建，预计将于2024年底开始生产。此外，Smart还将与NVIDIA合作建设专用数据中心，用于开发高阶辅助驾驶和人工智能系统等。

03

One more thing：联想入局

相比比亚迪等“老朋友”，联想在智能汽车环节出现显得有些意外。

根据NVIDIA方面消息，联想宣布成为新的自动驾驶域控制器一级制造商，新一代产品将于2025年开始生产，基于THOR（雷神）芯片打造。

雷神是黄仁勋在2022年GTC秋季大会主题演讲中发布的，这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，以此可实现2000 TOPS的AI算力，或者是2000 TFLOPs，战力值拉满。

凭借强大的性能参数，THOR已经不仅局限于“小小的”自动驾驶芯片，而是明确表示：为汽车的中央计算架构而生。

Δ NVIDIA THOR芯片

NVIDIA此前介绍称，Thor是行业首个中央计算单元，支持“舱驾一体”。即，Thor可被配置为多种模式，可以将其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自动驾驶工作流；也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐，一部分用于辅助驾驶。

按照原计划，THOR于2023年向开发者提供样品，并在2025年大规模量产上车，这与联想新一代自动驾驶域控制器量产落地时间吻合。

实际上，联想迈入汽车赛道并不算突然。

早在去年中旬，联想即发布招聘各类智能汽车相关人才的公告，包括自动驾驶工程总监、车载信息娱乐系统负责人、高级硬/软件经理等诸多智能汽车的关键核心人才，这曾引发联想“造车”的猜想热潮。

尽管联想集团董事长兼CEO杨元庆针对此回应称：“联想还没有造车计划，招聘人员是为了做前瞻性研究。”

但很快联想便自行“打脸”，去年底发布了车计算中长期战略规划与发展愿景表示，将依托算力、技术、供应链及人才优势，重点布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域，推动汽车行业的智能化发展。

Δ 联想展示车计算技术

结合此次与NVIDIA合作消息，联想在汽车领域布局时间表也更加清晰：即2023年左右推出算力32TOPS行泊一体方案；2025年开始向更高算力的中央计算平台。

而NVIDIA方面，从此次大会期间合作情况也可以看出，目前英伟达在汽车圈客户大致还是分为三类：传统车企、造车新势力和自动驾驶公司。其中车企的比重越来越大。

作为早期定位服务L3及以上的智能驾驶的芯片公司，NVIDIA方面在此次大会期间也坦言，完全无人驾驶实现难度非常大，真正面向消费者推出时间远长于预期，因此公司当下将专注于L2及L3级自动驾驶技术。它认为，L2+将是最大的市场，特别是针对主机厂合作伙伴方面。

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华硕、技嘉、微星、七彩虹、影驰、索泰、映众、耕升。英伟达是国外的N系显卡的供应商，与国内的八大电脑品牌进行了合作，分别是华硕、技嘉、微星、七彩虹、影驰、索泰、映众、耕升，旗下所有的产品都是使用英伟达的显卡。

随着资本市场的变化，重大资产重组周期较长，前期采用股权投资可以尽快推进项目合作，抢占市场先机；目前标的方需要资金，需要尽快投入5G天线上下游产业链，上市公司可以尽快提供各种方式的支持。“从公告的语气来看，很迫切，越早收购越好。实际收购已经快一年了，还在审计中，毫无头绪鸿博股份主营业务前景很差。在这个重要的时候，新官上任三把火，不算旧账，所以毛伟很可能不再回购和收购，而是想办法把自己的资产投入上市公司。扩展信息:股权收购与合并的区别要继承和转让，也要收购和合并。也许很多人认为收购和MA是一样的，但两者是有区别的，股权的收购和并购不是一回事那么，接下来就是给大家找一个关于股权收购和并购的小编了。

他们的分手说明后者在业务这方面，已经变得更加强势了。主要是因为最近这些年他的发展非常的强势，那些厂商对他的依靠度越来越高，就连一些产品的营销宣传都要被他们所限制。并且他们的强势导致厂商的利润一直都在不停的下降，而他们的利润一直都高达60%以上。所以跟着他们干那些厂商，没有任何的好处能够拿到。

EVGA宣布终止与NVIDIA合作，背后释放了何种信号？

这两者终止合作就说明后者在发展上面变得更加强势了，让前者的利润程度已经压缩到了最低。也就是说两者合作对于前者来说没有任何的好处，所以虽然他们有很多的业务都是依靠后者，但是他们仍然还是选择结束了合作。前者一直无法在市场竞争之中立足，主要就是因为他们的产品策略太过于良心。现在已经没有办法再撑下去了，因此要退出市场。

EVGA终止与NVIDIA合作，背后释放了何种信号？

这件事情说明，前者现在已经没有办法在市场立足了。也没有办法再继续强撑下去，最终他们决定退出显卡市场。说明两者的合作对他们来说已经没有了任何的好处，甚至让他们得不到任何的利益。在这种情况之下，他们只能够终止合作，直接放弃这个市场，去开拓另外的市场。

温馨小提示

这件事情证明前者现在已经没有办法立足了，而且也已经决定要退出显卡市场了。一直以来都非常的强势，而且有很多厂商都对它拥有着非常高的依赖。它对于那些厂商的限制太过于紧密了，导致那些厂商没有任何的利益可言。所以前者就使用了终止合作这种方式，感受后者的限制。

有合作。根据查询双方官方公告显示，长江存储科技公司与英伟达签署了战略合作协议，双方将在人工智能、高性能计算、数据中心等领域展开深度合作。长江存储是中国唯一一家拥有自主知识产权的3DNAND闪存芯片制造商，与英伟达的合作将进一步提升其在存储领域的技术实力和市场竞争力。

作者丨顾翎羽

编辑丨周游

地表最强AI芯片要写 汽车 故事。

5月14日，在英伟达公布的GTC 2020录播视频中，CEO黄仁勋正式发布了新一代GPU架构Ampere安培。英伟达每代显卡架构均以顶级科学家命名，这一次以法国物理学家安培命名。这是英伟达推出的第八代GPU架构，较前一代2018年发布的图灵架构性能提升高达20倍。

同时，黄仁勋还带来了基于安培架构GPU A100的DGX-A100 AI系统和面向边缘AI计算的EGX A100。
“这是英伟达八代GPU史上最大的一次性能飞跃”，黄仁勋评价，“安培架构的突破性设计集AI训练和推理于一身。这是有史以来首次可以在一个平台上实现对横向扩展以及纵向扩展的负载的加速。A100将在提高吞吐量的同时，还可以降低数据中心的成本。”

虽然英伟达并未公布安培架构的具体架构细节，但从作为全球首款基于安培架构推出的芯片英伟达 Tesla A100的性能提升来看，A100采用台积电7N制造工艺（7nm工艺），晶体管数量达到542亿，比上一代的211亿提升了257倍。在实际应用上，A100在运行谷歌自然语言处理模型BERT时，训练性能相比上一代提升6倍，推理性能则提升7倍。

此外，该架构还采用了多实例GPU和和第三代NVLink互联技术，前者可以将一个A100 GPU分割为7个单独的GPU，为不同大小的任务提供不同的算力，从而提升利用率和投资回报；后者能使GPU之间的高速连接数量翻倍，可将至多12个A100 GPU连为一个巨型GPU，从而为服务器提供更高效的性能拓展。

目前，这块计算卡已经在全面生产并向全球客户发货，已有包括阿里云、AWS、百度云、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文在内的公司，正试图将NVIDIA A100整合到他们的服务和产品中。

在此次发布中，英伟达还宣布将联手宝马，推出基于NVIDIA Isaac机器人平台打造提高 汽车 工厂物流效率的物流机器人。此外，小鹏 汽车 新款P7智能电动 汽车 及下一代生产车型中也拟使用NVIDIA DRIVE AGX平台，小马智行将在其自动驾驶Robotaxi车队中使用NVIDIA DRIVE AGX Pegasus平台，法拉第未来（FF）则选择在FF 91电动车上部署NVIDIA DRIVE AGX Xavier平台。

5月15日，FF宣布与英伟达建立长期战略合作伙伴关系，后者将为FF在自动驾驶领域提供持续不断的产品和技术支持。作为目前实力最强的独立GPU供应商之一，英伟达平台正在 汽车 领域一显身手。

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