如果你关注一下科技界或股市，你可能听说过英伟达。
如果你没有，你肯定知道一些汽车公司在某些方面使用了这家美国科技巨头的硬件或软件：特斯拉、沃尔沃、捷豹路虎、梅赛德斯-奔驰、比亚迪、现代等等。
基本上，在即将到来的时代，当TOP(每秒万亿次操作，衡量Fasta计算机芯片处理数据的能力)可能像必和必拓或MPG一样对汽车至关重要时，NVIDIA正在成为汽车行业的主要参与者，并在一个新兴领域占据主导地位--所以你绝对应该关心它。
由于自动驾驶汽车需要巨大的处理能力，汽车正在成为NVIDIA的一项非常大的业务：如果包括相关服务，每年约为50亿美元(41亿GB)。
但正如该公司汽车副总裁兼总经理阿里·卡尼在拉斯维加斯举行的CES科技大会上告诉我的那样，即使是二级(也就是半自动)功能，也只有不到10%的市场份额。做数学题很容易。
NVIDIA成立于1993年，目的是制造图形处理器(GPU)--这种芯片使个人电脑和游戏机拥有华丽的图形成为可能。
由于它们需要处理海量3D效果数据的能力，GPU也被证明非常适合人工智能(AI)所需的那种高级计算--这是NVIDIA真正具有优势的领域。
这就是为什么它的股价近年来飙升，以至于它现在的价值是3.3万亿美元(2.7万亿GB)。是的，万亿美元。
英伟达进入汽车行业几乎是一场意外，奥迪等早期客户采购其芯片，为其信息娱乐系统提供动力。
“汽车屏幕需要大量的图形，汽车制造商希望它们看起来很漂亮，”卡尼回忆道。我们真的很擅长图形，我们制造了可以在汽车上使用的芯片。这只是个开始。但后来我们意识到，自动驾驶汽车正在到来。
为了自然操作，自动驾驶汽车需要大量的AI计算，所以你就可以看出NVIDIA为什么对这一领域感兴趣了。
卡尼说，自动驾驶汽车技术的发展需要“大量的深度学习”。“
你还需要在云中训练模型(这意味着在其他地方执行并发送给你的计算服务)，并创建合成数据[模拟]，因为你不能对现实世界中发生的每一件事进行测试。
正如卡尼指出的那样，这对NVIDIA来说是一个“巨大的机遇”，尤其是在汽车行业迈向“软件定义的汽车”的时候，软件定义的汽车是围绕其数字系统设计的，然后可以在其生命周期中进行更新和更新。
NVIDIA拥有三款主要的汽车产品：车载计算机(Drive AGX)、可用于训练AI模型的云计算机(DGX)和可通过驾驶模型工作的模拟计算机(Omniverse)。
这是一次学习的经历。“这很艰难，因为(汽车)行业太官僚了，”卡尼说。“有这么多人参与的政治基础设施。有与政府和工会、这个董事会和那个董事会的谈判。
“整个决策过程对一家科技初创企业来说都是全新的。如果我们认为做某事是正确的，我们就会去做。
但汽车公司会说‘让我们启动概念验证’，他们会与你合作多年，你会认为什么都不会有结果。
卡尼承认，这是“一种文化冲击”，但有迹象表明，汽车行业正在慢慢发生变化。
直到最近，汽车制造商还会发布成品，任何修改都会在未来的中年更新中进行。
但既然汽车已经联网，它们就可以通过新软件不断升级。卡尼认为，这改变了汽车制造商对计算的看法--这一改变是由特斯拉发起的。
“过去，如果公司要制造一款便宜的汽车，他们会使用他们能使用的最便宜的芯片。
对于中型车，他们会使用中等价位的芯片，而对于高端车，他们会使用昂贵的芯片。
然后，特斯拉在他们所有的汽车上安装了高性能芯片，并专注于软件，“他解释说。有了软件定义的汽车，你就可以把最高性能的计算机和最丰富的软件放在汽车里，并在汽车的整个生命周期内不断升级。
卡尼指出，这与苹果在iPhone上采取的方式相同。卡尼说，虽然老牌汽车公司对特斯拉的反应迟缓，但中国新来者的崛起已经改变了情况：“那里显然存在威胁。所以现在他们在想：‘我们怎样才能更快地做出决定？’“
许多汽车制造商都在谈论大幅缩短开发周期，试图与中国汽车制造商匹敌--但卡尼表示，“我们还没有看到这一点”。
他补充道：“在中国，他们每两年生产一辆新车。大多数(其他)制造商正处于四年或五年的周期。如果你的竞争对手每两年升级一次，而你每四到五年升级一次，他们就会绕着你转。
卡尼指出，首批签约使用英伟达Drive AGX Orin平台的欧洲汽车制造商--梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)和沃尔沃(Volvo)--花了几年时间才将这项技术投入使用，而中国客户“9个月后就有了使用该平台的汽车”。
奥林上的那些欧洲汽车，如沃尔沃EX90现在才刚刚推出，但英伟达在2022年推出了更强大的Drive AGX Thor平台，在中国已经有汽车在路上使用。
“所以你在同一时间开始，但当你推出你的车的时候，你在第一天就落后了，”卡尼说。
当我们与戴尔、惠普和苹果交谈时，他们问我们的下一台电脑什么时候上市，然后他们的下一款产品(例如iPhone)的推出也与此相一致。
“汽车公司需要开始思考的是‘下一个平台什么时候推出？’以及他们如何在那一天准备好[开始使用它]。”
汽车行业向软件定义汽车的转变并非易事。例如，看看大众集团(Volkswagen Group)面临的挑战，或者最近沃尔沃车型发布的延迟。
卡尼说，这在一定程度上是因为汽车制造商迟迟没有意识到新一代汽车所需的软件类型已经改变，现在将更多的注意力放在机器学习上。
当被问及他对汽车制造商如何应对这一转变的看法时，卡尼说：“当然，他们得到了更多的信息。他们的团队越来越有见识。
“短期内的挑战是如何开发软件堆栈的转变。过去，大众、宝马和梅赛德斯等公司会采用移动感知软件，然后分别做融合软件，然后分别进行规划和控制。”
“这不再是你开发软件的方式：你把你外包的感知软件拿来，现在它是在一个模型中完成感知、融合和规划的端到端模式。”
剔除那里的技术术语：汽车公司过去开发单独的软件来在汽车上执行特定任务，但NVIDIA等公司开发的最新超级强大芯片能够运行更先进的人工智能系统，这是数字先进和真正自动驾驶汽车所需的。
卡尼继续说：“这是在他们没有的技术上加倍。”
“问题是，汽车公司确实学到了很多，但他们所了解的软件类型不再是你未来想要使用的，所以他们需要雇佣一大群可以进行机器学习的新人。”
这比所有人想象的都要难。但我们会尽最大努力帮助他们。这就是我们的工作：‘让我们来帮你解决这些问题’。
在这一点上，卡尼将NVIDIA与汽车制造商的关系描述为合作伙伴关系，NVIDIA利用其各种芯片和服务定制解决方案，以满足汽车制造商的需求。
虽然NVIDIA的车载套餐很强大，但卡尼表示，该公司在云计算和模拟系统领域遥遥领先。
事实上，其最大的汽车合作伙伴特斯拉现在主要使用Nvidia硬件进行人工智能开发(首席执行官埃隆·马斯克表示，他预计去年将在Nvidia人工智能硬件上花费30亿至40亿美元)。
NVIDIA的巨大商机来自自动驾驶汽车：不仅是今天上路的二级以上汽车(它可以在某些情况下在监督下自动驾驶)，还包括该行业多年来梦寐以求的四级汽车(完全自动驾驶)。
目前的半自动汽车通常只能在相当可控的环境中运行。卡尼说，在混乱的城市地区，真正的自动驾驶汽车需要“更先进的软件堆栈”。只是有太多的噪音和混乱，所以软件需要在能力上更丰富。
卡尼说，在过去的一年里，自动驾驶汽车的开发已经进步到使用多模式大型语言模型AI-本质上是可以处理和理解多种类型输入数据的软件。
想想ChatGPT，但对汽车来说。现在还需要更多的处理能力来处理自主功能所需的大量传感器-尤其是因为对完整的故障安全备份的需求。
因此，难怪卡尼承认，该行业离真正的自动驾驶汽车还有很远的路要走。
如果自动驾驶汽车的前景令人望而却步，那么要知道NVIDIA的系统还会有其他好处。
那些令人讨厌的紧急刹车系统和车道偏离警告在这么多现有汽车上错误地发出？新技术应该会改善这一点。
还有改进的自然语言语音控制，更智能的停车辅助，以及汽车能够自我识别故障并提出解决方案。
因此，无论汽车是否是自动驾驶的，随着汽车变得越来越技术化，预计NVIDIA将成为汽车行业越来越重要的参与者。
“对我们来说，这个市场才刚刚开始，”卡尼说。“而且这已经是一个50亿美元的市场。”
加入我们的WhatsApp社区，第一个阅读令汽车世界惊叹的最新新闻和评论。我们的社区是了解Autocar想法的最佳、最简单和最直接的地方，如果你加入，你还将获得独特的WhatsApp内容。您可以在加入后随时离开-请在此处查看我们的完整隐私政策。
詹姆斯是Autocar的副主编，拥有20多年的汽车和赛车运动新闻工作经验。自2024年9月以来，他一直担任目前的职务，帮助领导Autocar的功能和新部门，同时定期采访业内一些最知名的公司。哦，他曾经帮助制造过大众汽车。真的。
在2017年首次加入Autocar之前，詹姆斯在赛车运动记者工作了十多年，曾在Autosport、Autosport.com、F1赛车和MotorSports News工作，报道从俱乐部拉力赛到顶级国际赛事的方方面面。他还花了18个月的时间运营Move Electric，这是Haymarket的电子移动产品，在那里他获得了电动自行车和电动滑板车市场的知识。
还木有评论哦，快来抢沙发吧~