押注自动驾驶，英伟达需要中国

2023年底，英伟达传言在上海办公室召开了中国区全员大会，主持者是一张华人面孔——新任汽车事业副总裁吴新宙^[1]。

在加入英伟达前，吴新宙更为人熟知的身份是小鹏自动驾驶副总裁，凭借自动驾驶系统的研发，在小鹏一战成名。

吴新宙跳槽后，英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人，不久前又挖走了百度Apollo团队技术负责人之一的罗琦^[2]。这是汽车事业SVP David Nister淡出管理层后，英伟达自动驾驶团队迟来的换血。

英伟达对汽车业务关怀备至，将其视作未来顶梁柱，按照黄仁勋的规划，汽车业务的收入占比应该达到30%。

但自2016年团队成立至今，汽车业务虽贵为三大核心业务之一，但收入贡献远不及数据中心和游戏业务耀眼，营收占比却常年在5%附近徘徊，折射出英伟达自动驾驶的尴尬处境。

而这支充斥着中国色彩的崭新团队，很可能是英伟达打通自动驾驶的最后一块拼图。

别高估德国人的代码

2020年，英国汽车杂志《Autocar》采访了大众软件部门负责人森格（Christian Senger）。《Autocar》可不是什么野鸡杂志，而是历史最悠久的汽车杂志之一，创刊于1895年，和斯柯达年纪一样大，比宝马早21年，比大众早43年。

在文章中^[10]，森格详细介绍了自己带队研发的车辆操作系统VW.OS，并且点名批评了苹果和谷歌这些“行业外竞争对手”，称其缺乏汽车生产经验，而大众庞大的车主群体的数据，是软件部门的巨大优势。

按照大众的规划，VW.OS将搭载于大众电动化转型的标杆车型ID.3上。结果临近交付软件仍在赶工，大众的OTA模块也难堪重任。

考虑到营销团队已经立了交付军令状，大众只能把新车连着笔记本电脑，由工程师手动安装系统。

ID.3现场刷机堪称大众的史诗级污点，《Autocar》的雄文刊发一个月后，第一责任人森格黯然下课，被下放到边缘的商用车部门。

大众的转型决心不可谓不坚定，森格作为大众MEB平台的总设计师，也是打过硬仗的老同志。只是写代码这件事，对德国人来说属实有点超纲。

ID.3上市两年后，广大车主还得去4S店手动更新软件。

德国下萨克森州的一场软件工程事故，让美国加州英伟达总部一群工程师的心提到了嗓子眼——如果大多数车企的软件能力都是大众水平，那么英伟达汽车业务的增长根本无从谈起。

按照英伟达的设想，算法是自动驾驶的核心竞争力，大型车企一定会尝试自研算法。所以，英伟达自动驾驶业务的思路是提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企基于英伟达的芯片开发软件算法。

但这个思路有一个非常重要的前提条件：车企有开发自动驾驶算法的能力。

2016年，特斯拉牵手英伟达，基于后者的DRIVE PX 2平台开发算法。尽管特斯拉是一边用着英伟达的芯片，一边悄悄搞自研，最终在2019年用“自主可控”的FSD芯片代替了英伟达。

但有了这个样板工程，小鹏、蔚来等新势力车企纷纷送上了订单。

剧本演到这里，基本都符合英伟达的预期——除了汽车业务的营收。

长期以来，英伟达的汽车业务都扮演着吊车尾角色，甚至一度逊于“OEM和其他业务”。按照黄仁勋的经营理念，一项业务三年没有进展，一定有哪个环节出了问题。

大众在ID.3上的软件暴雷给出了答案：大部分车企的软件能力连车机都搞不定，更不要说开发难度更高的自动驾驶算法。

不幸的是，它们恰恰是汽车销量的主力军。

传统汽车制造流程中，芯片和对应的软件算法基本是供应商的活。车企向Tier 1提需求，Tier 1经过Tier 2/Tier 3层层分包，最终交给车企一套完整的软硬件解决方案。也就是说，大部分车企其实没有软件开发经验。

而比起燃油车，电动车的代码量整整提高了一个数量级。大众高尔夫的软件包含大约只有100万行代码，ID 3则超过 1000万行^[10]。

为了赶上交付，大众只能将软件工作外包，以至于“几乎没有一行软件代码是大众自己写的^[4]”。

对传统车企来说，软件开发纯属超纲，研发自动驾驶更是让文科生考高数。对此英伟达果断转变策略，不仅卖自动驾驶芯片，并且手把手为车企开发算法，送佛送到西。

但英伟达很快就会知道，自己还是想简单了。

请奔驰先行先试

2020年6月，英伟达与奔驰宣布合作开发新一代自动驾驶汽车，除了采用英伟达DRIVE AGX Orin计算平台外，还将合作开发自动驾驶系统。

同为软件瘸腿的德国车企，奔驰与大众可谓大哥莫笑二哥。但奔驰对自身的代码水平看得透彻，没有叫嚣着自研，而是让专业的人做专业的事。

面对英伟达这个乙方，奔驰不可谓不重视，不仅拿出了“懂车人”眼里“真正的奔驰”S级车型当试验田，让利程度也史无前例，破天荒同意英伟达按销量抽成。

奔驰伸出的橄榄枝，也是英伟达复仇的跳板：

2019年，特斯拉用自研的FSD芯片代替了英伟达的方案，而且整体性能吊打后者的Xavier芯片。分手后前男友过得更好，没什么比这更扎心的了。

要知道双方合作期间，黄仁勋没少贬低过特斯拉的芯片研发水平。2018年一次电话会上，黄仁勋就借着分析师提问来了把战术后仰，表示特斯拉如果搞不出来，自己“很愿意帮忙”。

与奔驰的合作是英伟达首次尝试芯片和算法全包的模式，从“供应商”变成“承包商”。汽车霸主与芯片新王的牵手也让业界寄予厚望，奔驰的“样板工程”一旦成功，会鼓励更多传统主机厂加大自动驾驶投入，成为英伟达的客户。

然而三年过去，双方的合作不能说没有进展，但大概率不及预期。有消息称奔驰一度要求引入第三方合作开发，从特斯拉挖来的计算机视觉专家David Nistér，也逐渐淡出管理层，自动驾驶团队群龙无首。

于是，英伟达尴尬地发现，搞定量产车自动驾驶这件事，不仅传统车企没这个能力，连自己也做不出来。

因为做出一套量产车能用的自动驾驶要面临三座大山：算力、算法、数据，英伟达拿手的只有芯片（算力）。

“能做自动驾驶芯片，做不出自动驾驶算法”这件事听上去科幻，实际非常正常——英伟达拥有全世界最好的大语言模型训练/推理芯片，但没有推出任何一款聊天机器人。

一直以来，英伟达关注的是先进算法的前瞻式研究，以及针对先进算法打造芯片产品和开发支持工具，扮演AI淘金热中的卖铲人。

然而，即使身为顶级卖铲人，英伟达擅长的也只是给出一把趁手的铲子和标准使用说明，如果要问“铲子有哪四种使法”，那英伟达就得懵圈了。

而开发量产车自动驾驶算法，是英伟达头一次越过卖铲人定位，和下游客户一起挖矿。

问题在于，放在Demo里的前瞻算法和部署在量产车里的自动驾驶算法基本上不是一个东西，前者为了节目效果可以天马行空、神乎其技，后者面对各种约束必须见招拆招、小心翼翼。

更尴尬的是，不仅在自动驾驶算法积累上和领先集团有明显差距，英伟达更缺乏持续滋养算法进步的大量数据。

特斯拉能自研自动驾驶成功，很大程度上仰赖卖出去的每一辆车都是数据采集终端 。此前有特斯拉美国车主爆料，用FSD开了一周，车辆在后台上传了260GB数据。

保有量百万辆之巨的Model 3/Y收集的海量数据，被投入特斯拉的超算中心（其中的训练卡大部分来自英伟达）后不断产出能力更强的算法。

在这些新算法推送至特斯拉车上时，成千上万的车主又免费充当了自动驾驶系统的测试员和安全员，试出新的bug，生成新的数据，为算法的下一次迭代作出贡献。

在一次次的循环中，自动驾驶需要面对的无数“Corner Case”：小到电瓶车鬼探头、各种形状的水泥墩，大到重庆这种8D城市路况，或者是红绿灯识别这种极易出错的重灾区，才能被逐步化解。

而在英伟达和奔驰的组合中，奔驰不可能（也做不到）将所有车辆采集的数据共享，无车可卖的英伟达则只有少部分测试车用于数据收集，也没有足够的人手和车队规模，对算法进行高频率的测试验证迭代。

自动驾驶行业将这套面向大量用户收集数据——改进算法——测试验证——全量推送的流程把控总结为工程能力。

不幸的是，英伟达的核心能力一直是“卖卡”，以及围绕芯片产品的软件工具开发，而非苦哈哈地干工程。

眼看着奔驰2024年落地的deadline逼近，黄仁勋只能再度请求场外支援。

那么，能半夜起来改Demo、24小时在后方待命的工程师在哪呢？

圣克拉拉不相信狼性文化

关于吴新宙的跳槽有诸多说法，但吸引黄仁勋的原因非常简单：他可能比英伟达的工程师更了解怎么用好英伟达的芯片。

吴新宙本科毕业于清华大学，在小鹏之前只有一份长达13年的工作经历——在高通担任高级工程总监及自动驾驶/高级驾驶辅助系统团队负责人。2019年，吴新宙离开高通自动驾驶团队加入小鹏，接棒小鹏的自动驾驶研发。

小鹏不仅是英伟达Tegra Xavier芯片的第一个客户，还仅仅依靠Xavier单颗30TOPs的算力，在2022年挑战了今年才流行起来的城市高阶智驾。

作为供应商，英伟达恐怕心情复杂。小鹏拥有的，恰恰是英伟达缺少的能力：基于英伟达的芯片开发自动驾驶系统。

在利用Xavier有限算力实现城区智驾的过程中，如何最大限度地压榨算力是一个关键难题。除了靠算法工程师的水平，也需要大量的真实测试和数据。

在算法研发过程中，小鹏的数据团队整整花了两年在不同的城市、场景采集海量的摄像头数据^[7]。

另外，小鹏“测试不能停”的江湖传闻由来已久，疫情暴发时，吴新宙还带着团队抢在广州做路测。在执掌小鹏自动驾驶研发时，吴新宙更是利用中美的时差，开发了中美团队轮流接力的全天候工作流程。

实际上自动驾驶算法的研发难度常常被低估，即使是大神云集的特斯拉在采用英伟达芯片后，也足足花了快一年时间，才把Autopilot 1.0的功能都实现，让新车主能够享受老车主一样的辅助驾驶功能。

这也是自动驾驶量产与其他许多高技术行业不太一样的地方：没有快速解决战斗的魔法，高级人才们必须在高负荷的状态下持续长期工作。

这种同时需求高智力+高体力才能支撑高效率的工程能力，恰恰是英伟达的汽车业务最需要的。但让圣克拉拉英伟达总部的工程师天天加班调试算法，多少有些强人所难。

于是乎，英伟达的中国团队迅速扩大。新官上任刚满半年的吴新宙，已经在中国发布了两次公开招聘。

毕竟眼下拿着英伟达的芯片和开发工具，又有过自动驾驶量产经验，还愿意在办公室摆上行军床的工程师，几乎都在中国。

去年11月，有英伟达上海员工在社交媒体发布vlog，由于上海团队急剧扩张，已经有300名员工不得不搬去新的临时办公地点^[9]。

尾声

自动驾驶芯片一直存在着两种商业模式：

一种是Mobileye模式，即算法与芯片绑定，交付给客户的是一个无法修改算法的“黑箱”，虽然车企没有软硬件自主权，但无需自行开发算法，节省了研发成本。

另一种是英伟达模式，即提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法，但前提是得有那个金刚钻。

这两种模式共同的特点是：芯片公司只负责产品的销售，不参与任何定制化的研发和服务。只有这样，芯片公司的研发成本才能有效摊薄，保证足够的利润率。

但从目前的情况看，大部分车企都面临“既无力自研算法，又不愿丢掉灵魂”的状态，面对芯片公司自然是既想兄弟出力，又怕兄弟太努力。于是，为车企深度定制化开发的承包商模式走上台前。

对于卖卡躺赚的英伟达来说，与奔驰的合作意味着之前积累的经验集体失效，眼看着项目的Deadline日渐逼近，武器库充足的竞争对手们也站在了门口：自动驾驶的奔驰S级还没造出来，另一家承包商的问界已经满街跑了。

参考资料：

[1] 英伟达强补智驾，吴新宙开始“救火行动”，36氪PowerOn

[2] 英伟达智驾持续扩张，百度Apollo原技术负责人之一罗琦加入，晚点LatePost

[3] 2019全球电动车销量再破200万，特斯拉再夺冠，盖世汽车

[4] 前高管痛批大众：没有一行代码完全来自大众工程师，沉睡吧，你们终将血流成河，电动星球News

[5] 英伟达8年自动驾驶之路：拖沓的奔驰项目，救火的吴新宙，雷锋网

[6] 毫末智行甄龙豹：自动驾驶量产面临“巨大鸿沟”，Robox

[7] P7视角下的高级别自动驾驶背后的视觉感知技术，吴新宙

[8] 小鹏吴新宙：对手如何出牌，不会打乱我们的节奏，晚点Auto

[9] 英伟达上班vlog

[10] Analysis: How Volkswagen is tackling new software challenges，AutoCar

本文来自微信公众号：远川科技评论 （ID：kechuangych），作者：何律衡，编辑：熊宇翔