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英伟达多维进击汽车业务:自动驾驶时代已至

2025-01-09 汽车电子设计 阅读:
黄仁勋在CES 2025上的演讲明确传递了英伟达在汽车领域的战略雄心:以领先的计算能力和生态布局,引领自动驾驶和物理AI的技术变革。

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全程听完CES上的英伟达发布会,干货太多。黄教主对未来的改变很快会让普通人感受到。给大家总结一下重点。z26ednc

汽车领域其实是英伟达物理智能的一部分。黄教主在发布会上,宣告自动驾驶时代已至,并勾勒出宏大蓝图:发布第四代Thor智驾计算平台,算力相比上一代骤升20倍;z26ednc

2026财年,英伟达预计将汽车业务规模扩至50亿美元,推出世界基础模型Cosmos,为自动驾驶与机器人开发提供低成本数据生成方案,全方位加速汽车智能化变革,对产业格局、技术走向及出行生态都将产生深远影响。z26ednc

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Part 1z26ednc

英伟达在汽车领域的新布局z26ednc

● Thor智驾平台的技术突破z26ednc

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我们写过《技术分析|英伟达的Thor芯片有多先进?》,英伟达此次发布的第四代Thor智驾计算平台,是智能驾驶技术迭代到现在的核心变化,满血的Thor,算力是上一代Orin平台的20倍,这不仅是性能的简单迭代,更是功能的全面升级。z26ednc

借助Thor,英伟达为车载计算机提供了强大的实时计算能力,支持多传感器融合(包括摄像头、雷达、激光雷达等),实现自动驾驶L4甚至L5级别的能力。z26ednc

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Thor的突破性性能使其能够支持包括自动驾驶、驾驶舱体验、车联网等在内的多重功能集成,为车企提供了一站式解决方案,Thor的可扩展性使其不仅局限于汽车领域,还能广泛应用于机器人等场景,进一步延展了其市场潜力。z26ednc

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英伟达的自动驾驶迭代方式是开创性的,注重虚实结合,借助真实世界数据反哺。z26ednc

随着搭载英伟达芯片的车辆上路,它们采集各类行驶数据,从日常通勤的城市缓行,到长途跋涉的高速驰骋,这些一手数据成为优化自动驾驶算法的“富矿”,利用Omniverse等虚拟平台。z26ednc

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基于Blackwell芯片算力与软件服务,在虚拟世界重构汽车制造产线,还能依据真实数据生成全新虚拟场景用于训练。这就好比给自动驾驶系统打造了一个“数字沙盒”,无限模拟极端天气、罕见路况,让算法提前适应,减少现实试错成本。z26ednc

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自动驾驶技术的迭代需要大量的训练数据和模拟场景支持,英伟达提供了三个关键计算系统——AI训练系统、虚拟世界“Omniverse”以及数据合成系统“Cosmos”,形成了一个从数据采集到模型训练再到仿真的闭环体系。z26ednc

◎ Omniverse:提供高保真的虚拟场景模拟,用于测试和优化自动驾驶算法。z26ednc

◎ Cosmos:利用自动驾驶汽车获取的真实数据生成新的虚拟数据,进一步丰富训练样本。z26ednc

通过这些工具,车企能够大幅降低研发成本,加速技术迭代,提升自动驾驶算法的精度和可靠性,哪怕强如特斯拉也在使用英伟达的核心系统来完善自己。z26ednc

● 生态合作:构建“自动驾驶朋友圈”z26ednc

丰田是英伟达的重要合作伙伴之一,双方将在下一代自动驾驶汽车领域展开深度合作,丰田的规模优势与英伟达的技术实力形成互补,为未来的自动驾驶技术落地提供了强大支撑。z26ednc

除了丰田,英伟达还吸引了包括特斯拉、奔驰、比亚迪、理想、小米和极氪在内的多家车企加入其生态系统。z26ednc

这些合作伙伴涵盖了从传统车企到新势力品牌,Aurora和大陆集团,英伟达在自动驾驶生态建设中的强大吸引力。z26ednc

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在这里国内的小鹏和蔚来退出了英伟达最新的圈子,每个企业都有自己的选择。z26ednc

英伟达从技术方案优化、硬件适配集成层面,助力英伟达自动驾驶生态闭环构建,覆盖从算法到整车落地全链路,你也可以退出这个圈子的一部分,但是完全离开英伟达的系统,打造自己的独特的体系,在中国也只有华为。z26ednc

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Part 2z26ednc

物理AI:英伟达的战略视角z26ednc

在英伟达看来,物理人工智能是解锁自动驾驶与机器人高阶能力的关键,不是单纯理论模型,而是紧密关联现实物理世界交互逻辑的智能形态。z26ednc

传统AI模型在面对机器人操控、自动驾驶复杂物理动态时往往力不从心,因为现实世界充满不确定性,物体运动、力学关系、人类不可预测行为等因素交织。z26ednc

物理AI要能精准模拟、理解、回应这些状况,比如机器人搬重物时的重心调整,自动驾驶汽车避障时的物理碰撞预估,是迈向成熟智能应用的核心门槛。z26ednc

物理AI(Physical AI)是英伟达提出的新概念,通过AI技术赋能物理世界的智能化。z26ednc

Cosmos世界基础模型是实现这一目标的关键工具,模型能够将文本、图像、视频等信息转换为机器人和自动驾驶汽车可以执行的任务,从而为开发人员提供丰富的训练数据。z26ednc

Cosmos通过2000万小时的视频训练,生成逼真的物理场景,用于自动驾驶系统和机器人的算法优化。z26ednc

开发人员可以利用Cosmos生成特定的天气条件、路况或交通状况的仿真场景,从而更有效地评估和训练自动驾驶系统,开发物理AI模型,以往需海量真实世界数据收集与测试,成本高且耗时。z26ednc

以小鹏汽车为例,此前采集不同光照、地形下的自动驾驶训练数据代价高昂,有了Cosmos,可在虚拟层面合成相似效果数据,极大节省资源。z26ednc

Cosmos不仅提供通用基础数据,还允许开发者微调构建定制模型。这吸引不同规模、不同应用场景的企业。z26ednc

拼车巨头Uber要优化自动驾驶配送算法,机器人公司1X要强化人形机器人动作协调性,都能基于Cosmos按需调整,降低开发门槛,激发行业创新活力。z26ednc

英伟达将Cosmos定位为物理AI领域的“ChatGPT”,目标是通过开放式的基础模型让更多开发者触及高质量数据资源和AI工具。z26ednc

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● 这种策略有两层含义:z26ednc

◎ 降低技术门槛:通过开放Cosmos平台,开发人员可以在英伟达的加速计算系统上轻松部署模型,避免高昂的数据采集成本。z26ednc

◎ 扩大生态影响:英伟达通过与车企、小鹏汽车、Uber等合作伙伴的合作,进一步扩大了其在物理AI领域的生态影响力。z26ednc

独木难支,全力与全球开发者生态系统合作。联合各方力量,让高校科研团队、初创科技企业、成熟工业巨头都参与物理AI建设。z26ednc

好比一场开源盛宴,各方贡献智慧,共享成果,英伟达则稳坐技术底座与生态中枢,推动物理AI技术波浪式前进,从基础理论到应用场景不断拓展,辐射汽车、机器人多元领域。z26ednc

自动驾驶汽车不仅是AI技术的应用场景,也是生成数据的主要来源。通过Omniverse和Cosmos的结合,英伟达为车企提供了从产线设计到产品优化的全流程支持。z26ednc

◎ 产线优化是基于虚拟仿真技术,重构汽车制造流程,提高效率和柔性化生产能力。z26ednc

◎ 数据驱动研发是利用自动驾驶汽车收集的海量数据,生成更多真实世界的训练样本,进一步提升自动驾驶技术的能力边界。z26ednc

小结z26ednc

黄仁勋在CES 2025上的演讲明确传递了英伟达在汽车领域的战略雄心:以领先的计算能力和生态布局,引领自动驾驶和物理AI的技术变革。z26ednc

从Thor平台到Cosmos模型,英伟达为车企和开发者提供了从硬件到软件的全套解决方案,加速了汽车智能化的进程。z26ednc

正如黄仁勋所言,“自动驾驶时代已经到来。”在这场变革中,英伟达不仅是技术的推动者,更是未来出行方式的定义者。z26ednc

责编:Ricardo
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