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押注自動駕駛,英偉達需要中國

04/15 12:05
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作者:何律衡,編輯:熊宇翔

2023年底,英偉達傳言在上海辦公室召開了中國區(qū)全員大會,主持者是一張華人面孔——新任汽車事業(yè)副總裁吳新宙[1]。

在加入英偉達前,吳新宙更為人熟知的身份是小鵬自動駕駛副總裁,憑借自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā),在小鵬一戰(zhàn)成名。

吳新宙跳槽后,英偉達陸續(xù)從小鵬自動駕駛團隊挖走多人,不久前又挖走了百度Apollo團隊技術(shù)負責(zé)人之一的羅琦[2]。這是汽車事業(yè)SVP David Nister淡出管理層,英偉達自動駕駛團隊遲來的換血。

英偉達對汽車業(yè)務(wù)關(guān)懷備至,將其視作未來頂梁柱,按照黃仁勛的規(guī)劃,汽車業(yè)務(wù)的收入占比應(yīng)該達到30%。

但自2016年團隊成立至今,汽車業(yè)務(wù)雖貴為三大核心業(yè)務(wù)之一,但收入貢獻遠不及數(shù)據(jù)中心和游戲業(yè)務(wù)耀眼,營收占比卻常年在5%附近徘徊,折射出英偉達自動駕駛的尷尬處境。

而這支充斥著中國色彩的嶄新團隊,很可能是英偉達打通自動駕駛的最后一塊拼圖。

別高估德國人的代碼

2020年,英國汽車雜志《Autocar》采訪了大眾軟件部門負責(zé)人森格(Christian Senger)?!禔utocar》可不是什么野雞雜志,而是歷史最悠久的汽車雜志之一,創(chuàng)刊于1895年,和斯柯達年紀(jì)一樣大,比寶馬早21年,比大眾早43年。

在文章中[10],森格詳細介紹了自己帶隊研發(fā)的車輛操作系統(tǒng)VW.OS,并且點名批評了蘋果和谷歌這些“行業(yè)外競爭對手”,稱其缺乏汽車生產(chǎn)經(jīng)驗,而大眾龐大的車主群體的數(shù)據(jù),是軟件部門的巨大優(yōu)勢。

按照大眾的規(guī)劃,VW.OS將搭載于大眾電動化轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿車型ID.3上。結(jié)果臨近交付軟件仍在趕工,大眾的OTA模塊也難堪重任。

考慮到營銷團隊已經(jīng)立了交付軍令狀,大眾只能把新車連著筆記本電腦,由工程師手動安裝系統(tǒng)。

ID.3現(xiàn)場刷機堪稱大眾的史詩級污點,《Autocar》的雄文刊發(fā)一個月后,第一責(zé)任人森格黯然下課,被下放到邊緣的商用車部門。

大眾的轉(zhuǎn)型決心不可謂不堅定,森格作為大眾MEB平臺的總設(shè)計師,也是打過硬仗的老同志。只是寫代碼這件事,對德國人來說屬實有點超綱。

ID.3上市兩年后,廣大車主還得去4S店手動更新軟件。

德國下薩克森州的一場軟件工程事故,讓美國加州英偉達總部一群工程師的心提到了嗓子眼——如果大多數(shù)車企的軟件能力都是大眾水平,那么英偉達汽車業(yè)務(wù)的增長根本無從談起。

按照英偉達的設(shè)想,算法是自動駕駛的核心競爭力,大型車企一定會嘗試自研算法。所以,英偉達自動駕駛業(yè)務(wù)的思路是提供算力芯片完整的軟件工具箱,讓車企基于英偉達的芯片開發(fā)軟件算法。

但這個思路有一個非常重要的前提條件:車企有開發(fā)自動駕駛算法的能力。

2016年,特斯拉牽手英偉達,基于后者的DRIVE PX 2平臺開發(fā)算法。盡管特斯拉是一邊用著英偉達的芯片,一邊悄悄搞自研,最終在2019年用“自主可控”的FSD芯片代替了英偉達。

但有了這個樣板工程,小鵬、蔚來等新勢力車企紛紛送上了訂單。

劇本演到這里,基本都符合英偉達的預(yù)期——除了汽車業(yè)務(wù)的營收。

長期以來,英偉達的汽車業(yè)務(wù)都扮演著吊車尾角色,甚至一度遜于“OEM和其他業(yè)務(wù)”。按照黃仁勛的經(jīng)營理念,一項業(yè)務(wù)三年沒有進展,一定有哪個環(huán)節(jié)出了問題。

大眾在ID.3上的軟件暴雷給出了答案:大部分車企的軟件能力連車機都搞不定,更不要說開發(fā)難度更高的自動駕駛算法

不幸的是,它們恰恰是汽車銷量的主力軍。

傳統(tǒng)汽車制造流程中,芯片和對應(yīng)的軟件算法基本是供應(yīng)商的活。車企向Tier 1提需求,Tier 1經(jīng)過Tier 2/Tier 3層層分包,最終交給車企一套完整的軟硬件解決方案。也就是說,大部分車企其實沒有軟件開發(fā)經(jīng)驗。

而比起燃油車,電動車的代碼量整整提高了一個數(shù)量級。大眾高爾夫的軟件包含大約只有100萬行代碼,ID 3則超過 1000萬行[10]。

為了趕上交付,大眾只能將軟件工作外包,以至于“幾乎沒有一行軟件代碼是大眾自己寫的[4]”。

對傳統(tǒng)車企來說,軟件開發(fā)純屬超綱,研發(fā)自動駕駛更是讓文科生考高數(shù)。對此英偉達果斷轉(zhuǎn)變策略,不僅賣自動駕駛芯片,并且手把手為車企開發(fā)算法,送佛送到西。

但英偉達很快就會知道,自己還是想簡單了。

請奔馳先行先試

2020年6月,英偉達與奔馳宣布合作開發(fā)新一代自動駕駛汽車,除了采用英偉達DRIVE AGX Orin計算平臺外,還將合作開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)。

同為軟件瘸腿的德國車企,奔馳與大眾可謂大哥莫笑二哥。但奔馳對自身的代碼水平看的透徹,沒有叫囂著自研,而是讓專業(yè)的人做專業(yè)的事。

面對英偉達這個乙方,奔馳不可謂不重視,不僅拿出了“懂車人”眼里“真正的奔馳”S級車型當(dāng)試驗田,讓利程度也史無前例,破天荒同意英偉達按銷量抽成。

奔馳伸出的橄欖枝,也是英偉達復(fù)仇的跳板:

2019年,特斯拉用自研的FSD芯片代替了英偉達的方案,而且整體性能吊打后者的Xavier芯片。分手后前男友過的更好,沒什么比這更扎心的了。

要知道雙方合作期間,黃仁勛沒少貶低過特斯拉的芯片研發(fā)水平。2018年一次電話會上,黃仁勛就借著分析師提問來了把戰(zhàn)術(shù)后仰,表示特斯拉如果搞不出來,自己“很愿意幫忙”。

與奔馳的合作是英偉達首次嘗試芯片和算法全包的模式,從“供應(yīng)商”變成“承包商”。汽車霸主與芯片新王的牽手也讓業(yè)界寄予厚望,奔馳的“樣板工程”一旦成功,會鼓勵更多傳統(tǒng)主機廠加大自動駕駛投入,成為英偉達的客戶。

然而三年過去,雙方的合作不能說沒有進展,但大概率不及預(yù)期。有消息稱奔馳一度要求引入第三方合作開發(fā),從特斯拉挖來的計算機視覺專家David Nistér,也逐漸淡出管理層,自動駕駛團隊群龍無首。

于是,英偉達尷尬的發(fā)現(xiàn),搞定量產(chǎn)車自動駕駛這件事,不僅傳統(tǒng)車企沒這個能力,連自己也做不出來。

因為做出一套量產(chǎn)車能用的自動駕駛要面臨三座大山:算力、算法、數(shù)據(jù),英偉達拿手的只有芯片(算力)。

“能做自動駕駛芯片,做不出自動駕駛算法”這件事聽上去科幻,實際非常正?!ミ_擁有全世界最好的大語言模型訓(xùn)練/推理芯片,但沒有推出任何一款聊天機器人。

一直以來,英偉達關(guān)注的是先進算法的前瞻式研究,以及針對先進算法打造芯片產(chǎn)品和開發(fā)支持工具,扮演AI淘金熱中的賣鏟人。

然而,即使身為頂級賣鏟人,英偉達擅長的也只是給出一把趁手的鏟子和標(biāo)準(zhǔn)使用說明,如果要問“鏟子有哪四種使法”,那英偉達就得懵圈了。

而開發(fā)量產(chǎn)車自動駕駛算法,是英偉達頭一次越過賣鏟人定位,和下游客戶一起挖礦。

問題在于,放在Demo里的前瞻算法和部署在量產(chǎn)車?yán)锏淖詣玉{駛算法基本上不是一個東西,前者為了節(jié)目效果可以天馬行空、神乎其技,后者面對各種約束必須見招拆招、小心翼翼。

更尷尬的是,不僅在自動駕駛算法積累上和領(lǐng)先集團有明顯差距,英偉達更缺乏持續(xù)滋養(yǎng)算法進步的大量數(shù)據(jù)。

特斯拉能自研自動駕駛成功,很大程度上仰賴賣出去的每一輛車都是數(shù)據(jù)采集終端 。此前有特斯拉美國車主爆料,用FSD開了一周,車輛在后臺上傳了260GB數(shù)據(jù)。

保有量百萬輛之巨的Model 3/Y收集的海量數(shù)據(jù),被投入特斯拉的超算中心(其中的訓(xùn)練卡大部分來自英偉達)后不斷產(chǎn)出能力更強的算法。

在這些新算法推送至特斯拉車上時,成千上萬的車主又免費充當(dāng)了自動駕駛系統(tǒng)的測試員和安全員,試出新的bug,生成新的數(shù)據(jù),為算法的下一次迭代作出貢獻。

在一次次的循環(huán)中,自動駕駛需要面對的無數(shù)“Corner Case”:小到電瓶車鬼探頭、各種形狀的水泥墩,大到重慶這種8D城市路況,或者是紅綠燈識別這種極易出錯的重災(zāi)區(qū),才能被逐步化解。

而在英偉達和奔馳的組合中,奔馳不可能(也做不到)將所有車輛采集的數(shù)據(jù)共享,無車可賣的英偉達則只有少部分測試車用于數(shù)據(jù)收集,也沒有足夠的人手和車隊規(guī)模,對算法進行高頻率的測試驗證迭代。

自動駕駛行業(yè)將這套面向大量用戶收集數(shù)據(jù)-改進算法-測試驗證--全量推送的流程把控總結(jié)為工程能力。

不幸的是,英偉達的核心能力一直是“賣卡”,以及圍繞芯片產(chǎn)品的軟件工具開發(fā),而非苦哈哈地干工程。

眼看著奔馳2024年落地的deadline逼近,黃仁勛只能再度請求場外支援。

那么,能半夜起來改Demo、24小時在后方待命的工程師在哪呢?

圣克拉拉不相信狼性文化

關(guān)于吳新宙的跳槽有諸多說法,但吸引黃仁勛的原因非常簡單:他可能比英偉達的工程師更了解怎么用好英偉達的芯片

吳新宙本科畢業(yè)于清華大學(xué),在小鵬之前只有一份長達13年的工作經(jīng)歷——在高通擔(dān)任高級工程總監(jiān)及自動駕駛/高級駕駛輔助系統(tǒng)團隊負責(zé)人。2019年,吳新宙離開高通自動駕駛團隊加入小鵬,接棒小鵬的自動駕駛研發(fā)。

小鵬不僅是英偉達Tegra Xavier芯片的第一個客戶,還僅僅依靠Xavier單顆30TOPs的算力,在2022年挑戰(zhàn)了今年才流行起來的城市高階智駕。

作為供應(yīng)商,英偉達恐怕心情復(fù)雜。小鵬擁有的,恰恰是英偉達缺少的能力:基于英偉達的芯片開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)。

在利用Xavier有限算力實現(xiàn)城區(qū)智駕的過程中,如何最大限度的壓榨算力是一個關(guān)鍵難題。除了靠算法工程師的水平,也需要大量的真實測試和數(shù)據(jù)。

在算法研發(fā)過程中,小鵬的數(shù)據(jù)團隊整整花了兩年在不同的城市、場景采集海量的攝像頭數(shù)據(jù)[7]。

另外,小鵬“測試不能?!钡慕髀動蓙硪丫茫咔楸┌l(fā)時,吳新宙還帶著團隊搶在廣州做路測。在執(zhí)掌小鵬自動駕駛研發(fā)時,吳新宙更是利用中美的時差,開發(fā)了中美團隊輪流接力的全天候工作流程。

實際上自動駕駛算法的研發(fā)難度常常被低估,即使是大神云集的特斯拉在采用英偉達芯片后,足足花了快一年時間,才把Autopilot 1.0的功能都實現(xiàn),讓新車主能夠享受老車主一樣的輔助駕駛功能。

這也是自動駕駛量產(chǎn)與其他許多高技術(shù)行業(yè)不太一樣的地方:沒有快速解決戰(zhàn)斗的魔法,高級人才們必須在高負荷的狀態(tài)下持續(xù)長期工作。

這種同時需求高智力+高體力才能支撐高效率的工程能力,恰恰是英偉達的汽車業(yè)務(wù)最需要的。但讓圣克拉拉英偉達總部的工程師天天加班調(diào)試算法,多少有些強人所難。

于是乎,英偉達的中國團隊迅速擴大。新官上任剛滿半年的吳新宙,已經(jīng)在中國發(fā)布了兩次公開招聘。

畢竟眼下拿著英偉達的芯片和開發(fā)工具,又有過自動駕駛量產(chǎn)經(jīng)驗還愿意在辦公室擺上行軍床的工程師,幾乎都在中國。

去年11月,有英偉達上海員工在社交媒體發(fā)布vlog,由于上海團隊急劇擴張,已經(jīng)有300名員工不得不搬去新的臨時辦公地點[9]。

尾聲

自動駕駛芯片一直存在著兩種商業(yè)模式:

一種是Mobileye模式,即算法與芯片綁定,交付給客戶的是一個無法修改算法的“黑箱”,雖然車企沒有軟硬件自主權(quán),但無需自行開發(fā)算法,節(jié)省了研發(fā)成本。

另一種是英偉達模式,即提供高算力芯片和完整的軟件工具箱,讓車企可以基于英偉達的硬件自行開發(fā)軟件算法,但前提是得有那個金剛鉆。

這兩種模式共同的特點是:芯片公司只負責(zé)產(chǎn)品的銷售,不參與任何定制化的研發(fā)和服務(wù)。只有這樣,芯片公司的研發(fā)成本才能有效攤薄,保證足夠的利潤率。

但從目前的情況看,大部分車企都面臨“既無力自研算法,又不愿丟掉靈魂”的狀態(tài),面對芯片公司自然是既想兄弟出力,又怕兄弟太努力。于是,為車企深度定制化開發(fā)的承包商模式走上臺前。

對于賣卡躺賺的英偉達來說,與奔馳的合作意味著之前積累的經(jīng)驗集體失效,眼看著項目的Deadline日漸逼近,武器庫充足的競爭對手們也站在了門口:

自動駕駛的奔馳S級還沒造出來,另一家承包商的問界已經(jīng)滿街跑了。

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NVIDIA(中國大陸譯名:英偉達,港臺譯名:輝達),成立于1993年,是一家美國跨國科技公司,總部位于加利福尼亞州圣克拉拉市,由黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同創(chuàng)立。公司早期專注于圖形芯片設(shè)計業(yè)務(wù),隨著公司技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展,已成長為一家提供全棧計算的人工智能公司,致力于開發(fā)CPU、DPU、GPU和AI軟件,為建筑工程、金融服務(wù)、科學(xué)研究、制造業(yè)、汽車等領(lǐng)域的計算解決方案提供支持。

NVIDIA(中國大陸譯名:英偉達,港臺譯名:輝達),成立于1993年,是一家美國跨國科技公司,總部位于加利福尼亞州圣克拉拉市,由黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同創(chuàng)立。公司早期專注于圖形芯片設(shè)計業(yè)務(wù),隨著公司技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展,已成長為一家提供全棧計算的人工智能公司,致力于開發(fā)CPU、DPU、GPU和AI軟件,為建筑工程、金融服務(wù)、科學(xué)研究、制造業(yè)、汽車等領(lǐng)域的計算解決方案提供支持。收起

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