在移动市场折戟的Tegra，如何变成英伟达自动驾驶的刺刀？

雷锋网按：那只在黑色背景上闪着绿色荧光的「眼睛」，你可能只在笔记本电脑上见过。现在，英伟达将这只「眼睛」拓展到汽车上了。

如果回顾近三年英伟达在 CES 上传递的信息，从 Drive PX、Drive PX2 到 Xavier，英伟达无一不在强调自动驾驶，并在这一领域不断投入，每一年都有新的产品和进展。

这些成果给大部分人带来一种感觉是：此前在汽车行业没什么存在感的英伟达，是什么时候进入这一领域的？

事实上，这家 PC 时代的芯片供应商与汽车厂商早有交集。

在 2015 年的 CES 上，英伟达 CEO 黄仁勋讲起了一个细节：奥迪与英伟达从 2005 年便开始合作了。最让黄仁勋印象深刻的是：当年奥迪找到英伟达，便向后者描述，「未来的汽车将会搭载很多计算机技术，变成轮子上的超级计算机。」

这或许为英伟达后来进入汽车行业埋下了一颗种子。

英伟达进入汽车领域

英伟达的 Tegra 芯片由于没有基带支持、本身功耗控制以及市场导向等问题，在手机、平板市场铩羽而归。英伟达在 2011 年斥资 3.67 亿美元收购 Icera 基带业务，由于在市场反响不佳，2015 年英伟达不得不打包出售了这一业务。

不过，在汽车市场，英伟达却用 Tegra 打出了一片天地。

在 2005 年开始研发的 Tegra 处理器，虽然最开始应用在手机和平板电脑上，但到了 2011 年，Tegra 在汽车领域的主要用途，包括信息娱乐与导航系统，多功能仪表盘和驾驶员辅助系统三个方面。

2011年奥迪在新款 A8 汽车上采用了来自英伟达的 3D 导航系统显示芯片，而后者则用了整整 6 年时间研发这一芯片。

同年，英伟达与宝马达成协议，宝马要在全系汽车中的车载导航和信息娱乐系统都将搭载英伟达 GPU，依靠其图形处理能力，呈现出生动逼真的图形效果，而且车载屏幕达到 1280x600 甚至更高的分辨率。

2013 年，外界发现特斯拉 Model S 的信息娱乐系统是运行的是英伟达的 Tegra 3 处理器。

理解「车规级」

在后来的采访中，一位记者非常诧异地提问英伟达汽车事业部总监 Danny Shapiro：一家游戏芯片厂商是怎么突然闯入汽车领域的？要知道，英伟达为笔记本或游戏主机设计的芯片是无法直接用在汽车上的。

Shapiro 答：「我们需要学习『车规级』意味着什么。英伟达的产品在运行的过程中不能出现重启，能够满足汽车内恶劣的操作环境和可靠性要求。」

「车规级是品质的分级名词。一般而言，车载要求的工作温度至少是-30 度到 90 度，这是一般消费级产品无法企及的。同时对于 EMC、EMI 方面，国际定义为消费级的 2 倍以上。另外，车规级还需要满足 26262 的性能要求。」一位汽车工程师向雷锋网解释「车规级」的严苛标准。

一位对奥迪与英伟达当年合作较为熟悉的业内人士告诉雷锋网，「当年的情况，奥迪迫切寻找一种稳定高效的多执行模块控制方案，而当时的方案公司基本都求稳，只有英伟达推出高效的 Tegra 模组，这在时机上吻合了双方的需求。」

Shapiro 回忆，英伟达做的事情就是为汽车客户开发一个模块化解决方案。奥迪、特斯拉都采用了这种解决方案。这个计算视觉模组（VCM）是可编程的汽车电脑。

英伟达与特斯拉的合作始于 2009 年。当时特斯拉 Model S 配置的 17 英吋中控触摸屏幕和数字仪表盘搭载的正是 Tegra。当时德国大众旗下的奥迪汽车正在引入新式导航系统，采用的也是英伟达 Tegra 处理器。

在奥迪与英伟达的合作早期，奥迪一名高管曾邀请英伟达工程师前往位于德国的奥迪工厂。

奥迪互联汽车技术高级系统架构师 Matthias Halliger 回忆说：「我们对英伟达的工程师表示，『你们只生产一个元件，而在这里我们需要将 1 万个元件组装成一辆汽车。即使是一个元件损坏，我们都会面临问题。」

为了说明问题的严重性，奥迪的工作人员指出，曾经有一辆豪华轿车由于喷漆存在瑕疵而被拒绝收货。奥迪的用意很明显，帮助英伟达理解汽车厂商的需求，理解汽车厂商究竟想要什么，并且接受汽车行业的文化。

英伟达也意识到了这个问题。英伟达汽车事业部总经理 Rob Csongor 曾提到，英伟达为了支持客户，曾派了大量软件工程师去奥迪位于德国的总部以及特斯拉在加州的总部。

Csongor 认为，不能简单将英伟达划分为二级供应商，因为诸如软件调试这种关键的事情，英伟达必须入汽车厂商进行直接和密切的合作。英伟达在早期与汽车厂商们建立了这种联系为其日后快速切入汽车领域打下了基础。

基本上，从 2005 年到 2015 年，英伟达耗费了 10 年时间才被汽车行业接纳为元件供应商，将业务从消费电子产品拓展至汽车元件。

2016 年 7 月，Shapiro 在英伟达的官方博客上撰文，大意是英伟达如何通过汽车级的严苛测试。尽管如此，英伟达需要学习的还有很多，比如了解汽车设计周期、汽车厂商和供应商的工作方式。正常的汽车生产周期达到 5 年甚至更长时间，而许多消费类产品只有 1 年。

此外，英伟达需要与自己的供应商合作，确保关键元件，例如内存和电源模块，在更长的生命周期中能按需得到升级。

汽车芯片市场

2011 年英伟达亚洲研发中心落户天津时，英伟达汽车事业部总监 Danny Shapiro 来华，当时他向外界解释英伟达进入汽车领域的优势：

相比传统的车载信息系统集成厂商，英伟达有丰富的高性能图形技术经验，只需将这些技术缩小体积、节能化，就能够提供优秀的多媒体体验。换句话说，英伟达进入汽车行业的优势在于：图形处理和计算性能。

但在传统汽车芯片市场，英伟达仍是一家小厂商。一些老牌劲旅，如飞思卡尔、意法半导体、英飞凌、德州仪器、瑞萨电子、恩智浦、富士通、博世、赛灵思等诸多大厂，依然牢牢占据着车载半导体市场，外来者鲜有机会进入。

恩智浦和瑞萨电子都属于汽车芯片领域的两大顶尖供应商，目前市面上有上亿辆汽车都搭载了这两家公司供应的芯片产品。

虽然目前英伟达的市场份额并不高，但也有汽车工程师认为英伟达是「业界很特殊的存在」。

他告诉雷锋网，传统汽车芯片厂家是根据之前的需求来设计芯片。而英伟达是利用其它在行业的积累，给车企提供了一种特别计算能力和图像处理能力的支持，实现一个跨界融合效果。

「车企选择的还是学习其他行业，整合成熟技术。而在性能要求不高的情况下，英伟达只能在某些高端车上研发和落地。因为量小，大家不知道。」他说。

一位来自国内自主品牌的汽车工程师也表达了类似的看法。他告诉雷锋网，英伟达性能强大，但目前还不适合大规模推广。「我很少听说有（车企）用英伟达的（芯片），太贵了，性能冗余。」

他表示，目前主流的车载芯片依然以稳定为主。因为你市场的中坚需求只是一辆不会出问题的车。每家主机厂的主要盈利，还都是依靠中低端车型。

这也是为什么在早期，英伟达在汽车上的应用都偏向于豪华车型。

2011 年，英伟达汽车芯片业务的销售额仅为 2300 万美元。到 2016 年，其收入已经达到 3.2 亿美元。英伟达预计，到 2020 年其芯片将被用于 3200 万辆汽车中。Shapiro 说，「我们的产品已经内置在超过 1000 万的汽车里了。」

「对于汽车业务上升空间仍然非常大，因为全球的汽车制造商每年会卖出 9000 万辆的汽车。」Shapiro 说，特斯拉超大触摸屏、奥迪的控制器、导航仪和虚拟驾驶舱，都是由英伟达的芯片驱动。

英伟达的高管在 2014 年的财报电话会议上就曾表示，汽车是其移动业务增长最快的领域，今后还将一直保持这种发展态势。

在当年 3 月的年会上，Shapiro 描绘未来汽车的图景：每辆汽车最终都将会成为一台超级计算机。

进军自动驾驶

英伟达并不满足只是提供浅层的图形处理能力，它的野心在于更有潜力的自动驾驶。而实现自动驾驶的汽车需要对周边环境进行识别，需进行庞大数据分析以及强大的计算能力。

在自动驾驶技术上，汽车通过搭载诸如摄像头、雷达等传感器采集图像数据，将这些信息通过深度学习进行处理和分析，最后发出指令控制汽车并实现自动驾驶。

在这个过程中，深度学习所需要的并行计算能力显得颇为重要，英伟达的 GPU 在这方面有天生优势：高度并行、海量规模的架构能很好满足深度学习的需求。

近几年，英伟达陆续推出了自动驾驶汽车计算平台，从 Drive PX、Drive PX2 到 Xavier，能够以每秒几万亿次浮点运算来处理数据。

作为对比，在 2000 年时，同样实现每秒 1 万亿次浮点运算需要 1 万个处理器，这庞大的计算系统显然会影响汽车高准度行驶的可靠性。

一位汽车工程师告诉雷锋网，自动驾驶需要同时处理多个传感器的实时信号，需要更高效的数据运算和信号处理能力。这对于英伟达而言无疑是天生的优势。再加上高精度地图的显示应用，更加显得当前主流车规级 IC 的性能不足。

「我觉得自动驾驶的羸弱，还是受限在车机能力和网络数据接入的平台接口，也就是硬件对接。车机没办法拥有像网络服务器那样的超强硬件。」他表示。而这正是英伟达的优势。

在今年的 GTC 上，丰田已经成为英伟达 Drive PX 平台吸纳的第四个汽车厂，另外三家厂商分别是奥迪、戴姆勒和大众集团。其中，大众集团和丰田汽车过去一直稳居世界汽车销量前两名（今年第一季度被雷诺-日产联盟超越）。

在未来，如果世界排名前 10 的大部分汽车厂商都使用英伟达的计算平台，英伟达的这门「生意」将更具想象空间。

近一年来，随着自动驾驶技术的兴起，智能汽车对于计算和数据处理能力的需求暴增，海量数据的处理与计算能力正是英伟达、英特尔、高通等公司所擅长的领域。

因此有业内人士认为，这为消费产品的芯片公司切入车用芯片市场提供了弯道超车的机会：

与传统汽车半导体公司相比，英伟达的真正优势并不是芯片设计能力，而是真正把诸如深度神经网络、云计算以及视觉等技术引入汽车芯片。

根据 IDC 预测，2015 年至 2020 年间，汽车芯片的平均年增速将达到 7.7%。现如今，消费电子行业的风口正转向自动驾驶汽车、人工智能和虚拟现实。而英伟达早已站在了这个新的风口之上。