獨家對話 NVIDIA &卓馭,解碼生成式AI浪潮下的智駕戰事

在日新月異的智駕江湖,究竟是算法重要,還是算力重要?

卓馭的答案是——兩個都重要。

9月20日,一直以在“芝麻(參數丨圖片)上雕花”著稱的卓馭科技握手NVIDIA,宣佈將基於NVIDIA的下一代集中式車載計算平臺NVIDIA DRIVE Thor打造超高性能的智能駕駛解決方案。

卓馭從30 TOPS、100 TOPS直接跨越到1000 TOPS,卓馭與NVIDIA牽手的消息對行業的震撼不亞於少林掃地僧握上了屠龍刀。外界不禁好奇,對算力最沒“追求”的卓馭爲何突然選擇了1000 TOPS的NVIDIADRIVE Thor?NVIDIA將如何影響智能駕駛技術?卓馭將如何榨乾DRIVE Thor的算力?DRIVE Thor將給智能駕駛帶來哪些改變……

簽約結束後,太平洋汽車獨家專訪了NVIDIA全球副總裁、汽車事業部負責人吳新宙及卓馭科技負責人沈劭劼,試圖從他們那裡進一步瞭解兩家公司的合作。

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真正的制約是算力

吳新宙和沈劭劼都是典型的理工男,他們總給人一種“英雄惜英雄”的感覺。

事實上,二人不僅求學/工作的背景類似,畢業於頂級高校,赴美深造,而且在對技術和趨勢的觀點上也非常一致,甚至在工作中還有着相似的經歷。

因爲早在4年前,時任小鵬汽車自動駕駛副總裁的吳新宙帶領團隊在算力只有30 TOPS的NVIDIADRIVEXavier上研發成功了小鵬NGP,一年後甚至在P5上實現了城市NGP功能,可謂是將計算能力推向極限。

無獨有偶,沈劭劼也是以能夠最大限度地發揮計算能力而聞名。卓馭旗下的「成行平臺」可在僅32TOPS的算力平臺上,落地基於數據驅動的端到端智能駕駛解決方案,實現高速領航、城市記憶領航等高階智駕功能,而當算力升級至100TOPS時,即可支持更加複雜的城市領航功能。

這一次,當卓馭的工程師們還在猜測下一代智駕芯片的算力會不會有200 TOPS時,沈劭劼提出了一個重大的飛躍,一下子甩出了1000 TOPS SoC的算力核彈。整個辦公室瞬間沸騰了起來,工程師們對有更多可用算力的1000 TOPS SoC所能提供的無限機會和計算空間來實現標杆產品體驗感到非常興奮。

問及爲何會突然選擇這麼大算力的DRIVE Thor,沈劭劼說主要是因爲卓馭想站在智能駕駛未來的最前沿。不論是端到端,還是世界模型,都對算力有更大的需求。在大算力和深度優化的加持下,未來有無限的可能性。沈劭劼透露,卓馭近期將在DRIVE Thor上推出一段式端到端,再往後就是世界模型。據悉,目前已經有客戶對卓馭基於NVIDIA DRIVE Thor推出的智駕方案表示了極大興趣。

吳新宙認爲在生成式AI的浪潮剛剛興起之時,對算力過度準備的風險遠遠低於準備不足的風險。“核心的制約還是算力。如果真正要把端到端的大模型,比如世界模型落地的話,算力還是非常吃緊的。”在吳新宙看來,生成式AI以後,如果把世界模型和自動駕駛算法結合,可以把智駕的上限進一步提高,比如能夠極大地加強解決corner case的效率。當然,這一切的前提就是算力要足夠用。

儘管NVIDIA DRIVE Thor提供了業界最高的算力,但對於全自動駕駛尚未實現。吳新宙說,L4和L5級的自動駕駛一定要有非常強的軟硬件的冗餘方案,只要要求軟件有冗餘,那麼對算力一定就有更大的要求。此外,他認爲汽車會是第一個在物理世界上大規模真正落地的機器人,一定需要把座艙和智駕相結合,變成了一個我們所謂的Agent,這就要求必須要有更大的算力。同時,由於生成式AI纔剛剛出現,世界模型只是第一步,後面是不是會出現一些更強的能力,對算力顯然也有着更強的需求。

“在未來的功能和技術上限都還沒有定的情況下,不會爲算力這個模塊過早設置上限。”沈劭劼補充道。

當然,DRIVE Thor固然是理想的解決方案,但成本也是卓馭不得不考慮的問題。卓馭此前推出的7000元級別的「7V+100 TOPS」方案就備受主機廠歡迎。那麼現在使用1000 TOPS的NVIDIADRIVE Thor會不會導致成本飆升?

關於這個問題,吳新宙表示:“通過大算力芯片的引入,不僅可以把智駕的能力再往上推。同時,它對傳感器的依賴性反而沒那麼強,它的通用能力也會更強。”沈劭劼對此表示了認同,但並沒有透露具體的成本是多少。

吳新宙表示:“通過引入高性能大算力芯片,智能駕駛的能力將得到提升。同時,它對傳感器的依賴性反而沒那麼強,它的通用能力也會更強。”綜合來看,它的價錢可能和原來一樣,甚至更低。

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NVIDIA是汽車行業智能駕駛的推動者

除了逆天的算力,沈劭劼選擇NVIDIA DRIVE Thor的一個重要原因是NVIDIA可以提供比芯片本身更多的東西。用吳新宙的話說,不要簡單認爲NVIDIA是一個芯片提供商,事實上NVIDIA同時也是硬件和軟件提供商,業務範圍從雲端延伸到車端,它還擁有橫跨汽車產業鏈的龐大合作伙伴生態系統。

早在很多年前,黃仁勳就開始做CUDA了。當時大家都看不懂他爲什麼要做,甚至連董事會都看不懂。然而正是黃仁勳的這個決定讓CUDA生態成爲了NVIDIA在這個行業的勝負手。吳新宙舉例說,如果你的雲端用的是NVIDIA相當於在這個生態訓練出來,那麼你落地用NVIDIA的工具鏈就會比較簡單。此外,因爲所有的都是在雲端改進,NVIDIA的雲端訓練工具也在不停地改善,包括一些新的技術,比如flow pointing,就是浮點四位的技術。它在雲端引入以後,就可以放到車端的芯片上去。對於主機廠或者算法供應商來說,這種“近水樓臺先得月”的優勢無疑是極具吸引力的。

當然,與NVIDIA DRIVE合作的優勢之一是它是一個供業界構建的開放平臺,可供汽車行業的合作伙伴在此基礎上進行開發。如果汽車製造商願意在內部自行開發自動駕駛芯片,他們仍然可以使用NVIDIA進行培訓、測試和模擬,而無需將NVIDIA DRIVE SoC集成到他們的車輛中。

吳新宙表示,NVIDIA一直都是非常開放的心態。如果車企有能力自己做智駕芯片,但云端還是用NVIDIA的雲端服務,他也很開心。NVIDIA願意在各個維度上去跟車企合作,也不會因爲某家車企決定自己做芯片而把他們區別對待,而是會用非常開放的態度在雲端服務及各方面去合作。

他非常清楚自己開發這種計算技術的難度和風險,吳新宙也表示對於大部分車企來說,通過與NVIDIA這樣擁有加速計算專業知識的公司合作要比自己從頭開始做有利得多,因爲合作更具成本效益。毫不誇張地講,生成式AI是繼internet之後對時代影響最大的技術。但因爲生成式AI的浪潮纔剛剛來臨,一時半會兒不會停止,只會一浪又一浪。如果在成式AI技術還沒穩定的時候自己製造芯片,這將是一項艱鉅的任務,投資巨大,風險高,可想而知。但NVIDIA的做法卻不同,因爲它擁有高性能計算機專業知識和多年成功經驗。

儘管車企造芯片在中國並不是新鮮事,包括蔚小理在內的多家車企都有造“芯”計劃,但卓馭並沒有自己造智駕芯片的計劃。

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智能駕駛漸成剛需

相比於並不迫切的造“芯”,卓馭更大的興趣是和同行一起把智能駕駛的市場做大。

有消息稱,特斯拉FSD將於明年一季度入華。對此,吳新宙和沈劭劼的看法非常一致:“這不是問題。”

兩人均持非常正面的看法。沈劭劼稱,現在對於智能駕駛來說,最大的敵人並不是某一個玩家,也不是哪一家車企,更不是特斯拉FSD入華,而是裝配率不足。現在高階智駕的普及進度比沈劭劼最初的預想要慢一些。

有數據顯示,目前國內L2+智駕的滲透率仍然很低,城區智駕的滲透率剛剛過1%。比起8月份新能源汽車超過50%的滲透率,智能化顯然還有很大的增長空間。因此,高階智駕市場並不是一個零和博弈的市場,大家可以共贏。

沈劭劼直言,普及就是要看消費者願不願意爲它買單。消費者對這些功能的評價是好不好用。這裡面既涉及在最高端產品上的應用表現,也涉及在普通產品上的表現。上限推到足夠高,就能讓大家知道智能駕駛能夠做啥,有多像老司機,讓大家能有一個好的預期。而下限也必須有卓馭這樣的企業去負責托住。因爲儘管中國消費者對技術嚐鮮有很高的熱情,但他們也很容易失去信心。一旦出現問題,信任很容易喪失。

在高階智駕的普及方面,沈劭劼認爲特斯拉FSD入華會起到積極的作用,會把更多消費者的意願給推起來。

吳新宙說,輔助駕駛在過去很長一段時間都做不到雪中送炭,只是錦上添花。因爲老百姓口袋裡的錢有限,他既要看性價比,也會看絕對的價錢。那麼在價錢允許的情況下,你到底能把輔助駕駛的能力做成什麼樣?是不是能成爲消費者的剛需?在過去,顯然還做不到。不過令人欣慰的是,在最近5年左右的時間裡,在很多中國同行的努力下,從高速領航到城區領航,智駕的能力已經越來越強,高階智駕慢慢看到了一些剛需的味道。

事實上,在吳新宙看來,國內的頭部智駕玩家的能力可以匹敵特斯拉FSD。但特斯拉FSD入華依然可以起到鮎魚的作用,只不過將淘汰那些不提供輔助駕駛或輔助駕駛有限的玩家,而非當下第一梯隊的中國玩家。“一些相對來說表現不佳或陷入困境的參與者的退出,對市場其實是產生積極影響。”

吳新宙和沈劭劼相信,在不久的將來,高階智駕會成爲中國消費者的高頻剛需。屆時,沒有高階智駕的車輛很可能會賣不動。

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後記:生成式AI加速智駕淘汰賽

在技術日新月異的智駕江湖,智能駕駛還存在一條深到同行都跨越不了的護城河嗎?

吳新宙和沈劭劼的答案是不存在。就當前的狀態來說,沒有哪一個玩家擁有原子彈般的絕對優勢。沈劭劼說,比如人是流動的,那麼人的流動也會帶動技術的流動,因此頭部玩家的技術不存在代差。

吳新宙則強調,隨着生成式AI的爆發,強者將更加強大,弱者將逐漸消失,因爲他們將無法競爭。

“自動駕駛已經進入關鍵的最後階段,這將給新進入者帶來更多困難,因爲不是每個人都能安全或成功地做到這一點。”吳新宙補充道。