AI基础的自动驾驶平台一家独大，NVIDIA凭什么能当老大？

自动驾驶车辆已经从研发阶段迈向量产？而现在看来，某个以AI为基础的自动驾驶车辆平台俨然呈现一家独大趋势…

Nvidia日前公布了在自动驾驶车辆方面的最新合作案，表示瑞典车厂Volvo以及其一线汽车零组件供应商Autoliv，选择了Nvidia的Drive PX2为预计2021年量产的自动驾驶车辆平台；此外德国汽车底盘大厂ZF以及汽车照明系统大厂Hella也承诺与Nvidia合作，为全球新车安全评鉴协会(NCAP)在自动驾驶车辆大量生产时的安全认证做准备。

除此之外，Nvidia还透露与德国车厂福斯(Volkswagen)签署合作协议，后者将扩大整个企业的深度学习(deep learning)能力，并开发执行于数据中心的各种人工智能(AI)应用程式。而其实在以上合作案之前，Nvidia已经与多家知名车厂、一线汽车零组件供应商在自动驾驶车辆开发方面建立合作关系，包括特斯拉(Tesla)、Audi，Toyota、Mercedes Benz (Dainler)以及博世集团(Robert Bosch)。

处理器芯片业者与车厂、一线汽车零组件供应商之间的合作关系（来源：EE Times；图中双园圈内的是晶片供应商，方框内的是车厂，椭圆框的是汽车零组件供应商，虚线框是自动驾驶车辆软件开发商；Cruise Automation与Argo AI因为分别被GM与Ford收购，所以用单向箭头指向这两家车厂；双向箭头代表双方有自动驾驶车辆开发合作关系，虚线则代表车厂纯粹只提供车辆给自动驾驶软件开发商）

Nvidia的资深车用业务总监Danny Shapiro在接受媒体采访时表示，自动驾驶车辆的动能持续成长，而且该领域的焦点已经从研发转移到了量产；他指出，已经有225个不同的开发案是采用该公司的Drive PX平台，该公司的合作对象横跨整个汽车产业，从车厂、一线汽车零组件供应商，到大卡车业者、高画质地图绘制业者，还有感测器开发商与一些新创公司。

而Shapiro以Nvidia与福斯的合作案为例，表示AI并不只是应用于车辆本身(例如执行路径规划)，也应用于以数据中心分析路况、车流以及反常驾驶行为等，以厘清整个交通生态系统的后端系统。对此市场研究机构首席分析师Luca De Ambroggi认为，这是Nvidia的高明之处，能从“边缘”到基础建设提供不同的解决方案，而且很多厂商其实更积极投资后端的预测性诊断与维护、网路安全还有交通管理等应用。

过去有一些质疑者，认为Nvidia的AI平台或许对研究应用有效，但并不一定适合量产车；而看来Nvidia正在反驳这些预测。市场研究机构Strategy Analytics的全球汽车市场研究总监Ian Riches接受EE Times采访时就表示：“从各种公开资讯来看，Nvidia (的AI平台)似乎是处于领导地位；我从以上最新讯息发表之前就如此评估，所以现在只是加强了这样的观点。”

技术顾问机构Vision Systems Intelligence (VSI)创办人暨首席顾问Phil Magney也表示：“我很难想到有哪一家车厂没有采用(或试用) Nvidia的DrivePX技术，这并不意味着他们都会将Nvidia平台导入量产，而是车厂无法承担不去研究Nvidia以AI为基础的安全与自动化驾驶技术生态系统之后果。”
车厂们可以随时“变心”吗？

当然，Nvidia的合作伙伴都并非独家，而且很重要的是，设计高度自动化驾驶车辆的这场战役的参与者数以千计，从晶片供应商到一线汽车零组件供应商、车厂，其他零组件供应商以及软件开发业者；一个大问题是：上述那些合作伙伴关系的可变动性如何？车厂是否能轻易地从某个平台(例如Drive PX)切换到另一个平台(例如Intel/Mobileye/BMW合作开发的平台)？

Strategy Analytics的Riches表示，承诺采用某个平台并不意味着永远不改变，但确实意味着对该平台在短、中期内是最佳解决方案有着高度信心；但他也强调，“变心”总是得付出代价，因为软件会需要针对特定硬件架构进行最佳化，工程师的习惯与技能也会偏向某个特定工具生态系统。

对于转换平台究竟有多困难的问题，VSI的Magney表示：“市面上并没有随插即用(plug and play)的自动驾驶车辆(AV)软件堆叠，一旦车厂承诺采用某个平台，大概就会继续下去了，至少会坚持一个世代的车辆研发；”为了研究目的，VSI现在也从事驾驶车辆开发：“根据我们自学经验，AV功能的开发非常困难，要将所有的基础程式码拼接在一起、同步感测器、校准扭矩讯号、控制延迟…等等，需要在工程资源方面大量投资。”

此外他指出：“开发软件堆叠并将整合到硬件平台，也是非常困难且耗时的任务；有部份AV堆叠包含适应软件应用程式的抽象层，还比较容易一点，但AV开发平台仍有很多差距。”至于IHS Markit的Ambroggi则认为情况更微妙，而且可能更复杂…

市场研究机构IHS Markit首席分析师Luca De Ambroggi将高度自动驾驶车辆的设计挑战分成软、硬体两个部分：“显然Nvidia想为客户提供(包含软硬体的)完整解决方案，但在实际的商业交易中，售出的配套产品可能包含不同的模式。”

他举出两个可能的情境，首先是一阶汽车零组件供应商与车厂可能取得完整的Nvidia解决方案(也就是内含Xavier晶片的DrivePX平台搭配Nvidia的AI软体)，其次是：“他们可能只采用软体与演算法的部分，尽可能在硬体方面保持不相关；透过这种方法，车厂甚至可以拿到更好的SoC价格，并确保有第二供应商来源。”

De Ambroggi补充指出：“不过你看，软体有大量的附加价值，而且有高利润；”他认为，与Intel相较，Nvidia的优势是正在对资料中心以及人工智慧训练基础架构发挥影响力：“他们因此在为客户提供包括IT基础建设在内的最佳化解决方案上，处于一个最有利位置。”

根据De Ambroggi的观察，让自动驾驶车辆平台竞争更复杂化的是：“这种AI盒子需要来自不同供应商、不同感测器的资料输入(而这是Nvidia无法掌控的)，并将资讯/行动决策递送到其他通用电子控制单元(这些ECU也是来自不同的供应商)；”而其实到最后，只要能满足车厂的需求，盒子里有什么可能也不重要：“不过I/O仍得确保有最基本程度的标准化，我认为车厂/一阶汽车零组件供应商需要关心这件事。”

持续变动的合作伙伴关系
而从Nvidia最新宣布的Volvo合作案也可以发现，伙伴关系的变化也在自动驾驶车辆从研发阶段转向量产的过程中出现──Volvo在瑞典Gothenburg采用Nvidia平台进行的“Drive Me”自动驾驶车辆研发专案，原本是采用Almotive (原名为AdasWorks)的软体；但现在与Autoliv合作开发并制造汽车安全系统的Volvo，将用Zenuity软体来取代Almotive。

根据新闻资料，Zenuity是Volvo与Autoliv各持一半股权合资成立的车用软体开发业者，目标是打造下一代自动驾驶车辆技术；Zenuity将提供Volvo自动驾驶软体，Autoliv也将透过广泛的销售通路，将该软体销售给第三方业者。

在此同时，由汽车底盘大厂ZF与汽车照明/雷达系统大厂Hella共同开发、采用Nvidia Drive PX平台的系统，将结合雷达与前向摄影机、专属软体，催生能符合欧洲新车安全评鉴协会(Euro NCAP)认证的所谓“Level 3”自动驾驶车辆。

ZF 的ProAI自动驾驶系统（来源：Nvidia）

Nvidia的资深车用业务总监Danny Shapiro声称，自动驾驶车辆从研发过渡到量产阶段，会是一个容易转移的过程，不需要任何重新设定，系统也是程式码相容；他表示，Nvidia的架构是开放性的，是一种软体定义、由AI系统驱动的平台。Shapiro解释，Nvidia平台的开放性允许一阶供应商编写客制化新软体、添加新功能以及更新，这种晶片架构能执行不同版本的软体：“它是开放而且可扩展的，并因此能让车厂保持领先。”

技术顾问机构Vision Systems Intelligence (VSI)创办人暨首席顾问Phil Magney认为，Nvidia在市场的强大气势，来自于该公司已经打造了：“近乎完整的自动驾驶车辆技术堆叠，有各种硬体、程式库以及开发工具，因此车厂、一阶供应商以及其他第三方开发商能建立自己的应用；此外该公司也有(与一阶伙伴们合作打造的)渐进式ADAS与自动驾驶量产解决方案。”

所以，其他人不用玩了？
IHS Markit的De Ambroggi同意，Nvidia在AI方面占据了有利位置，并且在与汽车业者的合作方面达到了“关键多数”；不过尽管将Nvidia与Intel视为在硬体方面明显的领先者，他强调市场情势仍有可能改变，因为车厂或许会寻求更无关硬体的的平台。

De Ambroggi表示：“我们别忘了，AI平台并不是驾驶/控制车辆的唯一电子系统；”从ADAS/自动驾驶的角度、特别是在短/中期来看，市场情况仍有可能改变。因此他的看法是，其他电子零组件供应商(如TI、NXP)仍有很大的发展空间：“安全系统与AI还需要更多进展，更紧密配合、步调一致，而且系统备援机制(system redundancy)也是有必要的。”