芯片廠商掀起智能駕駛之戰 你更看好誰?

●英偉達：高算力芯片在手真的可以為所欲為

　　現在很多研究智能駕駛的團隊，都喜歡把芯片算力看作是第一生產力，可芯片制程工藝的限制顯然就成為了這部分人的噩夢，但是在芯片領域特別是GPU（圖形處理器）技術方面有一個另類，它便是英偉達。

　　英偉達推出的芯片，無論是計算機消費市場還是車規級市場基本上都是力壓群雄，每每推出新產品都會讓競爭對手十分頭疼。從這里可以看出英偉達在芯片算力上是沒有什么壓力的，反倒是更看重自動駕駛平臺算法和架構的研發。

1、訓練車輛自主深度學習

　　讓車輛自己去學習道路交通法規，把學習中遇到的問題記錄下來，保證下次不會再犯類似的錯誤，久而久之車輛就可以自己上路行駛了，可這些想法在現實里是難以實現的，因為在訓練過程中撞到行人、車輛那是非常危險的。

　　打個比方，收集現實中的道路信息構建虛擬世界的過程，可以看作是懷胎十月。在虛擬世界中讓車輛反復學習、訓練，做到能夠遵守現實中交通法規的過程，可以看成一把屎一把尿把孩子拉扯大的艱辛歷程。

2、DRIVE Hyperion自動駕駛平臺

　　建立屬于自己的架構和平臺，雖然在前期研發階段會很困難，可整個框架搭建成功之后，后續的開發、升級就會輕松很多，這種模塊化方式還能減少一定的量產成本。

　　搭載兩顆芯片的原因，其一是為了提升算力，因為硬件越多采集的數據量也是水漲船高，處理海量數據就需要更大的算力做支撐。

　　其二也是為了安全因素考慮，假如發生一個芯片“罷工”的事情，另一個芯片也可以維持整個系統正常運行，不過應該對數據的處理和系統的運行速率會有影響，但可以把車輛安全送達目的地，這和Mobileye使用兩套子系統的做法很相似。

　　如此豪華的硬件陣容，整體的成本價格自然不會低，考慮到不同級別車型的價格差異，要想覆蓋市面上不同級別的車型，恐怕又要讓黃仁勛施展在江湖中早已傳開的精準刀法了，或許在售價較低的車型上，會使用簡配后的“閹割版”DRIVE Hyperion系列自動駕駛平臺。

3、不止模塊化，或許還能實體化？

　　當然那些車企也可以按需自行選擇，只訂購英偉達的高算力芯片和核心操作系統，自己對智能駕駛系統進行單獨調校優化。通俗點講，類似于圓珠筆外殼可以使用多種多樣的貼花設計，可用于書寫的筆芯規格是統一的細長圓柱形，只是筆芯的粗細程度略有不同，這里的粗細可以看作是芯片算力、算法調校的不同。

　　更換硬件很好理解，價格不同的車型使用的攝像頭、雷達傳感器數量相應的也會不同。那么在軟件算法方面，以車輛硬件適配智能駕駛技術的基礎上，未來智能駕駛算法程序會不會被實體化？

4、遇事不決，買是最好的解決辦法

　　在英偉達宏偉的智能駕駛戰略規劃中，所需的芯片、算法自己可以來慢慢完成，可數據儲存、云端-終端數據傳輸等技術并不是它的強項，短期肯定是做不到完備規模的數據中心處理技術，該怎么辦呢？對于財大氣粗的芯片巨頭這還不簡單，就是一個字買。

　　在2021年6月，英偉達還收購了專注于為智能駕駛車輛提供高清地圖技術的DeepMap公司。如此一來，英偉達也擁有了智能駕駛所需的地圖和云端數據處理能力，在自身高算力芯片和優秀算法的基礎上，其在智能駕駛領域中的未來十分可期。