在 AI 方面大殺四方的輝達 ，汽車行業的我們也是常常聽到其各種智能駕駛芯片，同時我們也看到輝達財報當中單獨拎出一個汽車行業的板塊，但是在輝達收入占比卻很少而最近兩年還呈現下降的趨勢。
那麽 AI 巨頭 Nvidia 在汽車領域做什麽？汽車行業在其占比到底多少？
所以，本文將探討 Nvidia 在汽車行業中的一些戰略和產品布局。
智能域控中的 SoC 芯片平台
Drive 是 Nvidia 用於開發智能駕駛的計算平台。Nvidia Drive 於 2015 年 CES 上首次亮相，並經過多代技術叠代。
第一代 Drive CX 和 Drive PX ：基於 Maxwell 微架構，專註於智能座艙和 ADAS 套用。早在 2015 年，其已配備 256 至 512 個 CUDA 核心，支持平行計算操作。
第二代 Drive PX2 ：專為 ADAS 智能駕駛功能而設計，於 2016 年 1 月推出。Drive PX2 基於 Pascal GPU 架構，內含多達 12 個 64 位 Arm CPU。特斯拉的Hardware 2.0 使用 Drive PX。
Drive PX Xavier ：2017 年 1 月釋出，采用 Volta 微架構，國內初代做的領航輔助例如小鵬的NGP就是基於這個平台。
Drive PX Pegasus ：2017 年 9 月釋出，基於 Turing 架構，是 Nvidia 首款支持 AI 功能的汽車平台，效能比 Drive PX2 提升了約 10 倍。至 2017 年 10 月，已有 200 多個合作夥伴在其 Drive 平台上開發硬件或軟件產品。
Drive AGX Orin ：2019 年 12 月推出的主機板系列，2020 年 5 月宣布將采用 Ampere 架構，適用於 ADAS 和 L3-L4 級別的車輛。Orin 配備多達 2048 個 CUDA 核心，能處理復雜 AI 模型的並列運算，擁有 170 億個晶體管，符合 ISO 26262 ASIL-D 標準，具備高度安全性，這就是當前國內高階智能競相套用的平台。
Drive Thor ：Nvidia 於 2021 年 4 月宣布推出基於 Ada Lovelace 架構的 Drive Atlan，但在 2022 年 9 月取消該產品並推出了 Drive Thor。2024 年 GTC 上，Nvidia 宣布 Drive Thor 將采用 Blackwell GPU 架構及 Arm Neoverse V3，該 CPU 最高配有 64 個核心，且於 2024 年 2 月釋出。Thor就是從明年開始市場上大批次套用的主流芯片。
最新的 Drive Thor
Drive Thor 基於 Blackwell GPU 架構，與 Drive Orin 相比， 其晶體管數量是 Drive Orin 的 12 倍，Nvidia 聲稱效能提升超過 60 倍。Blackwell 使用的 4 位浮點 (FP4) 計算比 Orin 使用的 16 位浮點 (FP16) 計算更高效。FP4 和 FP8 計算精度有利於加速大語言模型 (LLM) 的訓練速度並降低功耗。
Blackwell 產品采用兩個光罩受限芯片，借助 10 TB/s 的芯片間互聯實作單一 GPU 統一連線。
采用Drive Thor 的乘用車預計將於 2025 年開始上市，業內傳聞是比亞迪的仰望系列。
Blackwell 還透過專用的可靠性、可用性和可服務性 (RAS) 引擎提升了器材的可靠性。RAS AI 驅動的預測管理系統能夠監控硬件和軟件中的數千個數據點，以預測潛在的安全隱患，並提供深入診斷數據，以辨識和處理問題區域。透過精準定位故障來源，RAS 引擎能夠縮短維護周期，並預防可能導致碰撞、傷害和死亡的潛在安全風險。
Transformer AI 模型透過學習大量文本數據中的模式，能夠理解和生成類似人類的文本。Blackwell 和 Drive Thor 可利用 transformer 技術來解決自動駕駛和其他汽車問題。
此外，Blackwell 的解壓縮引擎透過高速鏈路存取 Nvidia Grace CPU 的大容量記憶體，提供 900 GB/s 的雙向頻寬，有效加速 AI 和數據庫查詢等任務。
CUDA 是 Nvidia 在 GPU 套用領域的核心。CUDA 平台支持 AI 模型最大化使用 GPU 核心，執行並列任務。
Drive Thor 客戶， 目前預計使用輝達 Drive Thor 的汽車行業客戶多達上百家 ，其中主機廠包括中國的比亞迪 、廣汽 、極氪 、蔚小理基本涵蓋所有做高階智能駕駛的汽車和出行公司，外資品牌 、 奔馳、現代 、捷豹路虎等等。
Nvidia Drive 的客戶還包括卡車以及L4 Robotaxi等出行公司例如 2getthere、AutoX、滴滴、Navya 等多家自動駕駛初創公司。
其實輝達的Thro已經上車了，不過不是我們熟悉的乘用車，而是最近上市的文遠智行的robotaxi，此款域控來自於聯想集團。
汽車領域的 NIM
Nvidia 推理微服務 (NIM) 是一種基於 CUDA 的軟件打包與交付方式，提高了 GPU 中心軟件的可用性。NIM 服務提供開發者更多機會，允許客製 AI 軟件的開發，覆蓋大量 GPU。
NIM 服務利用 Nvidia 的加速計算庫和生成式 AI 模型構建，得益於標準的 NIM API 和 CUDA 的龐大使用者群體。NIM 尤其適用於業務驅動的 AI 套用，並將在未來用於軟件定義汽車 (SDV)、自動駕駛和資訊娛樂等套用。
NIM 是一組最佳化的雲原生微服務，能夠跨雲平台、數據中心和 GPU 加速工作站部署，從而擴大了 AI 開發人員的資源池。
汽車領域的 Omniverse
Nvidia Omniverse 是一個 API、SDK 和服務平台，允許開發人員將 OpenUSD 與 RTX 渲染技術整合到現有的軟件工具中，以構建 AI 系統。GTC 2024 宣布的 Omniverse Cloud 提供了五項新 API，幫助開發人員直接將核心 Omniverse 技術整合到現有的數碼孿生設計中。
Omniverse 在汽車行業的市場占比將進一步提升，特別是在自動駕駛和軟件定義汽車的數碼孿生套用上。
總結
Nvidia將自己產品線分為四大部份：
數據中心 ，它包括DGX/HGX/MGX/IGX 軟件以及系統 GPU | CPU | DPU | NetworkingNVIDIA AI 軟件，這是輝達的核心業務，占據24年收入的78%
遊戲 ，主要是指 GeForce GPUs for PC gamingGeForce NOW 雲端遊戲，占據24年收入的17%。
專業圖形
，主要是指NVIDIA RTX GPUs 企業套用顯卡業務，還有 Omniverse 軟件，占據2
4年收入
3%。
汽車套用 ，主要是指 DRIVE Hyperion sensor architecturewith AGX computeDRIVE AV & IX full stack softwarefor ADAS, AV & AI cockpit等智能汽車的座艙和智能駕駛硬件以及軟件服務，占據 占據24年收入2%
其實乍一看，汽車業務在輝達業務總占比非常少，但輝達卻將這個產業單獨拎出來，首先 AI 的套用非常廣泛，已經滲透到所有產業，而汽車不過是一小部份；但是，其實汽車行業牽扯巨大，按照上面的分類只不過是終端分類，例如汽車行業數據中心，從智能的研發到銷售巨大的業務，也是目前國內各種雲競相爭搶的肥肉。
而汽車是智能 AI 機器人落地的第一大場景，是機器人的分類的先行者，未來自動駕駛以及機器人業務，輝達預估會達到3000億美金的業務。
所以，AI 巨頭 Nvidia 在汽車行業的布局，類似於我們熟悉通訊行業的華為，從器材到終端，從硬件到軟件全面布局 AI 產業。
研究智能汽車離不開 AI 也離不開 AI 類似輝達此類巨頭。
未經準許嚴禁轉載和摘錄-參考資料：
-
Company Overview - Nvidia pdf
-
NVIDIA Investor Presentation October 2024
加入Vehicle VIP 知識星球獲取智能新能源汽車以及科技海量參考資料。
