只知道Orin芯片？那你可能真的小看英伟达汽车技术了

作者 ｜董楠
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最近英伟达一季度财报公布，一季度，英伟达营收为 260 亿美元，较上一季度增长18%，较去年同期暴涨 262%。

这份高预期的财报，也带动了英伟达股价大涨。事实上，今年以来，英伟达的市值都在不断刷新，截至6月6日，英伟达公司总市值达3.01万亿美元，成为全球市值第二大公司，仅次于微软。

英伟达营收暴涨，主要来自于如今的AI浪潮之下，科技公司们主攻AI训练，让英伟达的高算力芯片成为了硬通货。

在这股浪潮之下，汽车产业也成为英伟达极具发展空间的市场。

一季度财报中，汽车业务虽然在英伟达整体营收中占比并不高，但是增长潜力不可小觑，今年一季度，英伟达汽车业务营收为3.29亿美元，环比增长17%，同比增长11%。

这也更加印证了英伟达CEO黄仁勋的话：

在当前这场“新工业革命”中，新型数据中心“AI 工厂”将生产一种新的商品“人工智能”，从而在计算、医疗健康、交通运输和制造等众多领域释放出“100万亿美元”的商机，为几乎所有行业带来显著的生产力飞跃，帮助公司在降低成本和能源消耗的同时，扩展收入机会。

而在英伟达整体业务中占比不高的汽车业务，却是英伟达非常看重的未来增量空间。

在英伟达的整个汽车业务中，最为外界熟知的就是被中国车企大规模采购的Orin芯片。但其实，Orin芯片只是英伟达面向整个汽车行业开展业务的其中一个支点。

DRIVE Orin，高阶智驾的主流方案

2021年，蔚来发布的ET7，带来了前所未有的四颗Orin芯片配置，Orin芯片也乘着中国智能汽车发展的东风，火速进入中国市场。

自此，英伟达依靠中国汽车产业，在汽车业务的收入上连年增长。

2024财年，英伟达汽车业务收入首次突破10亿美元大关，达到10.91亿美元，同比增长21%。

而单芯片算力达到1000TOPS、将于明年量产的Thor芯片，目前也已经有包括比亚迪等中国车企的订单在手，包括比亚迪、广汽昊铂、奇瑞、极氪、极越、长安汽车等都宣布将采购英伟达下一代高算力Thor芯片用于下一代自动驾驶汽车计算平台。

当然，这并不意味着，英伟达的汽车业务只有智驾芯片，事实上，通过Orin芯片或者是下一代的Thor芯片，英伟达与中国汽车企业也建立起了紧密的链接，成为中国汽车打造数字化能力，以及推动中国车企如火如荼的大模型训练中，也发挥着不可或缺的作用。

在很多不被关注的层面，英伟达对整个汽车产业的渗透，远比我们想象的更深入。

从车端到整个汽车行业生态

如今，汽车产业正在经历一场数字化革命，而中国车企也在纷纷追赶这场加速计算、AI技术的数字化浪潮，车企的智驾竞赛，让Orin芯片成为中国汽车智驾领域的主流芯片，而伴随着整个智能汽车产业的演进和迭代，中国汽车厂商们在工作流程的数字化升级等层面，都在依托数字化创新，带来流程的改进与创新。

而这其中，英伟达的作用同样不可或缺。

比如，2023年开始，比亚迪海洋、王朝、腾势、方程豹、仰望等品牌的部分车型都相继搭载了 NVIDIA DRIVE Orin芯片。除此之外，作为产业链垂直整合能力最强的中国车企，比亚迪在智能制造领域，也具备充分的自研能力。

比亚迪电子就自主开发了全系自主移动机器人(AMR)，用于智能工厂的智能物流运输，来提升生产制造环节的智能化。比亚迪电子开发高阶AMR，就是基于NVIDIA Isaac和Jetson平台打造的。

比亚迪电子与英伟达的这次端到端全栈合作，在英伟达Omniverse平台的支持下，AMR能够提升自身的3D感知能力，解决迷航、立体地图建立等难题。此外Omniverse平台还能够快速对周边环境进行仿真与重建，提高AMR部署效率，优化产线业务流程，实现远程监控等功能。

AMR能准确感知复杂环境并进行自主作业，对于数字化时代智能工厂优化人力成本、提高运输与生产效率、提升产品质量与产量带来了高效变革。

这是英伟达提升汽车产业生产制造环节数字化改造的一个例子。

去年一年，降本增效已经成为中国汽车企业的核心，内部变革与产品加速迭代，几乎考验着所有汽车企业，竞争是多维度的，这对高效地设计出一款符合市场定位的新车也提出了考验。

今年年初上市的小鹏X9，就是在这样的背景下诞生的。为了加速设计流程，让小鹏X9能够杀入纯电MPV的蓝海，小鹏汽车使用 NVIDIA Omniverse 精简了 X9 的设计流程，实现了从产品设计到团队协作的优化创新。

NVIDIA Omniverse 基于 OpenUSD，通过使用NVIDIA Omniverse，小鹏汽车可打造逼真、物理级精确、实时渲染的车辆外观与内饰的可视化资产，并使设计和工程团队能在虚拟环境中对产品进行测试和调整。

小鹏X9定位为超智驾大七座纯电MPV，既强调科技属性，也注重独特的设计审美。

小鹏汽车通过NVIDIA Omniverse实现了用于工业建模、渲染和3D特效的不同软件之间的连接与互操作性，让文件和材质格式不再需要经过繁复的转换，也让团队间的沟通协作更加高效，加速了小鹏X9的整个设计流程。

同时，借助NVIDIA Omniverse的实时渲染与光线追踪等功能，实现了汽车颜色和内饰变化的即时可视化，所呈现的车身涂料、内饰皮革、风格化装饰件和氛围灯等虚拟效果更加真实。在一定的成本控制范围内，小鹏X9通过CMF的提升帮助承接用户需求并创造用户价值，进而改进产品体验。

小鹏 X9 借助 NVIDIA Omniverse完成了车身配色方案的打造。在设计阶段，对于小鹏打造第一款旗舰级车型，又要具备独特的科技与设计配色方案的纯电MPV，市场上并没有可借鉴的案例。

在那时，对于在X9这么大的一台车使用怎样的配色方案，能否达到理想的效果，业内也鲜有可借鉴的案例。NVIDIA Omniverse 在设计流程中的仿真效果完美解决了这一问题，成功推动了中国纯电MPV市场的一款爆款车型的诞生。

大模型机遇下的英伟达

去年开始，中国车企开始加速智能化能力，无论是智能座舱还是智能驾驶，都在积极拥抱大模型，来提升驾驶体验与安全性。

在这个层面，英伟达除了提供大算力芯片，还通过从云端到车端的AI加速解决方案为车企的模型训练提供支持。

以理想为例。

在提升智驾系统对复杂交通环境适应性和决策精确性方面，理想汽车开发了一套融合了基础世界知识和逻辑思维的认知模型（VLM）和一个能够自动进行数据收集、挖掘、标注和训练，以及新模型车端验证的数据闭环系统，极大地增强了自动驾驶系统的认知和决策能力，并加速了系统的迭代和优化。

在NVIDIA Instant Nerf的帮助下，理想汽车能够在数据闭环系统上优化数据的重用和场景生成，如对理想L9车型的数据进行重建和动态编辑，创造出新的场景，并从新的视角进行投影以生成新的标注数据，有效利用历史数据，提高了数据处理的效率和模型训练的泛化能力。

此外，还通过 NVIDIA AI Enterprise实现了对 GPU 资源的高效管理和调度，为上层应用提供了强大的计算支持。

在智能座舱领域，理想汽车在2023年6月份发布了多模态认知大模型——MindGPT，并在此基础上提升了智能座舱的多模态交互能力，打造出的AI 助手“理想同学”融合了语音、视觉和触控等多种感知信息，能够在强大的端和云算力支持下，充分理解语言和用户需求。

在大模型工程侧，主要包括两部分内容，一部分是大模型的训练，另外一部分是大模型的推理。

理想通过自研的大模型训练平台liPTM LLM pretrain Model实现大模型的密集训练，并基于大模型推理引擎LisaRT-LLM模型，它的推理服务实现了大模型的落地应用，这两部分的工作都基于英伟达GPU来完成的。在这一过程中，NVIDIA GPU 强大的计算能力支撑了大模型的训练和推理，使得 “理想同学”能够快速、准确地处理和响应用户指令。

中国汽车品牌中，蔚来与英伟达合作历史颇深，二者也从最初的合作专注于信息娱乐系统，扩展至软件定义的汽车和自动驾驶功能。

目前蔚来全系车型均搭载了蔚来超算平台 ADAM，该平台配备四颗 NVIDIA DRIVE Orin SoC，可提供 1,016 TOPS 的运算性能，以支持高级辅助驾驶及点到点自动驾驶体验。

同时，蔚来自动驾驶开发平台（NADP）主要处理每天成千上万的日常推理和训练任务，以确保主动安全和驾驶辅助功能的持续演进。

由于采用了多摄像头输入和深度卷积骨干网络，用于训练自动驾驶感知模型的GPU内存占用很大。

英伟达和蔚来合作设计并实现了张量并行 （Tensor Parallel）CNN 训练方案，在多个 GPU 之间分配深度学习模型的计算任务，从而显著降低对单个 GPU 的内存占用和带宽压力，实现更快的计算速度和更高的计算效率，最终帮助提高自动驾驶汽车感知模型的训练效率和 GPU 利用率。

英伟达与中国汽车产业共振

中国汽车产业正在经历全球最快速的变革，在这其中，英伟达对自己的定位是生态赋能者。

加速汽车产业变革的同时，对于英伟达汽车业务就带来了前所未有的机遇。

英伟达全球副总裁吴新宙提到，在汽车产业，英伟达最大的优势就是端到端，对汽车这个垂直领域进行整体AI赋能。

通过面向汽车行业的 AI 和加速计算解决方案，英伟达正助力车企加速迭代新能源汽车的智能化创新，在汽车设计、工程、生产、销售等多个环节带来创新和改进。

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