车东西（公众号：chedongxi）
作者 | James
编辑 | 晓寒
2024年的奔驰怎么开，2026年将有怎样的自动驾驶车？在昨晚开幕的英伟达2022春季GTC上，英伟达CEO黄仁勋给出了答案。
在自动驾驶行业迈进L3、L4等级的今天，英伟达宣布了2024年将实现全场景L2自动驾驶量产，并且首款车是辆奔驰。演示画面中，英伟达的测试车Hyperion 8再次得到了升级，AI语音助手融入驾驶过程，全程不用手控制。同时，相比去年的演示画面，今年的Hyperion 8能够通过难度更高的无保护路口。
除了日渐成熟的Hyperion 8，英伟达还推出了更强的Hyperion 9参考设计。这辆车的计算芯片用了2颗去年发布的Atlan SoC，要知道其单颗芯片算力就达到了1000TOPS。感知设备则用上了14枚摄像头、9个毫米波雷达、3个激光雷达和20个超声波雷达，传感器数量几乎比Hyperion 8翻倍。
此外，英伟达推出了多模态地图引擎DRIVE Map，包含摄像头、激光雷达和毫米波雷达的数据，能够更安全地开发自动驾驶。
最后，老黄还宣布了与车企、自动驾驶公司的一系列新合作。其中最重磅的信息是英伟达与比亚迪达成合作，从2023年上半年开始比亚迪的车型将搭载英伟达Orin芯片。此外，海外造车新势力Lucid，国内一众自动驾驶公司元戎启行、云骥智行、悠跑科技、文远知行也宣布基于Orin芯片进行自动驾驶开发。
拥有自动驾驶的全栈开发技术的英伟达，已经和越来越多整车、自动驾驶公司达成了深度合作，并正逐步拓展自己的技术领域。
一、城市L2得到进化 2024年将量产上车
在谈自动驾驶之前，老黄先讲了讲机器人。他说机器人系统的工作流程很复杂，简化为4个支柱分别为收集和生成真值数据、创建AI模型、使用数字孪生进行仿真、操作机器人。实际上，实现自动驾驶也就分为这几个步骤，本质上就是AI司机驾驶汽车。
自动驾驶技术闭环
英伟达开发了全栈自动驾驶平台NVIDIA DRIVE，开发者可以使用全部技术，也能使用其中部分。在收集和生成真值数据方面，英伟达拥有DeepMap高精地图、人工标记数据和Omniverse Replicator合成数据生成引擎；在训练AI模型过程中，开发者可以利用NVIDIA AI和DGX超算，在数字孪生阶段，开发者可以用DRIVE Sim仿真软件在OVX数据中心级服务器上测试；最终让DRIVE AV自动驾驶软件在Orin计算平台上运行，实现现实世界中的自动驾驶。
基于奔驰S级打造的Hyperion 8
跟随镜头，测试人员来到了美国加州圣何塞的街头，展示了英伟达DRIVE Hyperion 8自动驾驶演示车，并且秀了一把更高级的城市L2自动驾驶。相比去年4月和11月两次的演示，整套系统的表现更加出色，功能也更完善了。
这套Hyperion 8很明显是面向量产的，2024年奔驰将采用英伟达的自动驾驶系统，届时Hyperion 8将量产上车。2025年，这套系统将量产搭载于捷豹路虎的车型上。
2024年的奔驰怎么开，今天就能先睹为快。
从上车开始，车机屏幕上的AI语音助手DRIVE Concierge就会向驾驶员打招呼，并且阅读出行计划，这一过程应该与驾驶员的手机联动实现。驾驶员确认出行计划之后，车辆就能自己生成导航数据。
当驾驶员对AI助手一声「开始Drive Pilot驾驶」之后，车辆就会开启点对点L2级自动驾驶。在这次的城市L2演示中，英伟达的测试车终于通过了一个无保护路口，成功实现左转。在人车混行的复杂城市道路上，车辆也能从容行驶。
无保护路口左转
驾驶过程中，驾驶员和车内AI语音助手也能随时沟通，例如给朋友发送个短信说自己马上就到。如果视线短暂望向窗外，还能提问看到的这座地标、建筑是什么。在电影院定个座、买张票也能让AI一起搞定。
车辆能识别驾驶员面部和视线
在行程中，摄像头采集的数据也能实时导入仿真软件DRIVE Sim中，生成鸟瞰3D实景，为后续开发提供参考。
到达目的地后，人流密集区域找人非常困难，Hyperion 8的车外摄像头能够准确识别人脸，找到要接的乘客。同时，驾驶员也能命令车辆自动泊车入位。
很显然，驾驶员已经转变成为车辆的安全员。
二、2000TOPS算力演示车发布 2026年量产
实际上，Hyperion 8还只是春季GTC自动驾驶领域的开胃菜，Hyperion 9才是重头戏。这是Hyperion 8参考设计的升级，这一硬件系统计划在2026年实现量产。在硬件配置上，Hyperion 9相比Hyperion 8有了更大的提升，能够实现L3级自动驾驶能力以及L4级泊车功能。
NVIDIA DRIVE Hyperion 9参考设计
在感知系统上，Hyperion 9拥有14个摄像头、9个毫米波雷达、3个激光雷达、20个超声波雷达。仅仅是传感器数量，Hyperion 9就已经是Hyperion 8的两倍了。
如此大量的数据要怎么计算呢？目前算力最强的Orin芯片已经无法满足，就需要下一代的Atlan芯片了。
英伟达Atlan自动驾驶芯片
去年4月的英伟达春季GTC上，老黄发布了这款单颗芯片算力达到1000TOPS的Atlan SoC，绝对称得上是自动驾驶行业的一颗「核弹」。Hyperion 9的域控制器直接用了两颗Atlan芯片，整体算力达到2000TOPS，应该是现阶段算力最强的自动驾驶域控制器了。
从功能上看，Hyperion 9还是一款L3级自动驾驶的车型，并非L4级。由此可见，英伟达虽然瞄准完全自动驾驶，但循序渐进的过程可能比我们想象中的更慢。两年之后的2024年，奔驰将量产基于Hyperion 8的全场景L2级自动驾驶；四年之后的2026年，全场景L3级自动驾驶和L4级自动泊车才会量产。那么，全场景的L4级自动驾驶何时能够量产呢？这还是个未知数。
三、布局高精地图 仿真测试更精准
一年多之前，英伟达收购了高精地图公司DeepMap，之后开始大力布局高精地图。一年多以后的今天，英伟达展示了自己的高精地图——NVIDIA DRIVE Map，精度能够达到厘米级。
这一高精地图包含摄像头、毫米波雷达和激光雷达的数据，开发者可以单独定制地图的每一层，或者使用其中一层，为自动驾驶提供更多的路线选择，还能实现冗余。
NVIDIA DRIVE Map
DRIVE Map拥有两个地图引擎，分别为真值测绘地图和众包车队地图。英伟达计划，到2024年底将创建北美、西欧、亚洲所有主要公路的数字孪生，道路总长度大约为50万公里。与此同时，在路上行驶的汽车能够不断拓展、更新地图。
老黄甚至透露出了自己的长期目标：建立全球自动驾驶车队数字孪生。也就是说，老黄想要为全球道路建设高精地图。
最后，英伟达针对自动驾驶的仿真测试打造了两种不同的地图，方便实现各种场景测试。
利用激光雷达点云建图
第一种建图方式就来自于DRIVE Map，激光雷达生成的点云信息导入Omnivores，就能自动生成真实场景下的道路模型。例如，在一个路口处，开发人员可以模拟左转，并且随机加入各种无保护措施，通过对各种随机场景的模拟，最终实现对自动驾驶系统的训练。
利用自动驾驶视频建图
另一种建图方式则是利用神经网络AI与Omniverse，将录制下来的自动驾驶视频转化为可以修改、回放的驾驶过程。在获得自动驾驶视频后，神经网络就会重建3D场景，并且移除正在运动的物体。在重建3D场景中，开发人员也能添加各种随机场景测试车辆。
四、Orin芯片明年上车比亚迪 国内自动驾驶公司拥抱英伟达
在今年春季GTC自动驾驶板块的最后，黄仁勋宣布了与英伟达达成合作的最新几家整车厂和自动驾驶公司。
其中，全球第二大电动汽车制造商比亚迪与英伟达达成合作，比亚迪将基于英伟达Hyperion 8参考设计的技术打造下一代电动汽车，预计2023年上半年将为旗下车型搭载DRIVE Orin自动驾驶计算平台。美国造车新势力企业Lucid首款车型Air以及下一代车型也将基于英伟达DRIVE研发。
英伟达与比亚迪达成合作
在自动驾驶公司中，国内多家自动驾驶公司：元戎启行、云骥智行、悠跑科技、文远知行集体宣布，将采用NVIDIA DRIVE方案开发自动驾驶系统。
其中，元戎启行使用两颗Orin芯片打造自动驾驶域控制器，整体体积控制得更小，功耗也降低到了150W，这将加速L4级自动驾驶系统前装量产。
元戎启行采用两颗Orin芯片作为自动驾驶域控制器
云骥智行的L4级自动驾驶平台也将搭载英伟达Orin芯片，实现全场景L4级自动驾驶。悠跑科技同样采用了英伟达Orin芯片，得益于悠跑UP超级底盘的灵活性，配置Orin芯片的数量也相当灵活，其最高AI算力能够超过1000TOPS。
文远知行也宣布，将基于Hyperion平台打造新一代自动驾驶解决方案，其中也会用上Orin芯片。旗下自动驾驶出租车（Robotaxi）、小巴（Robobuses）、同城货运车（Robovans）等多款自动驾驶产品也将逐渐扩大规模化部署和商业化应用进程。
结语：英伟达持续发力自动驾驶
在本届GTC大会上，无论是宣布最新的合作，还是推出Hyperion 9演示车，亦或是最新的英伟达DRIVE Map，都显示出英伟达正持续发力自动驾驶。
英伟达的意图很明确，不仅要继续扩大其在自动驾驶行业的市场份额，还要加深与自动驾驶公司、整车厂的合作，获得真实且复杂的道路场景下的测试数据。
近几年，英伟达的自动驾驶芯片的性能不断提升，已经逐渐成为行业内的明星产品，受到越来越多造车新数量的青睐。
