导读：一个新的传感器套件、更大的算力和地图软件是扩大AV生态系统的关键。
本周的GTC大会上，Nvidia发布了Hyperion 9 AV架构，即其下一代自动驾驶汽车（AV）平台。为了给其不断增长的生态系统造势，Nvidia声称Hyperion 9将使其汽车pipeline在未来6年内提升到110亿美元以上。
新订单
该公司宣布最近成功拿到了比亚迪、Lucid Motors、DeepRoute、Pegasus、UPower和WeRide的订单。
Hyperion 9构建在多个Atlan SoC上，计划在2026年投产。Nvidia的汽车副总裁Danny Shapiro说：“该系统内置了大量的冗余。”
Hyperion 9的核心配置将使用两个Atlan AV处理器来实现完全自动驾驶。另外一个Atlan设备将作为座舱处理器。
新的传感器套件
Hyperion 9提供了一个新的传感器套件。14个更高分辨率、更高帧率的摄像头，1个成像雷达、3个激光雷达和20个超声波，以及更好的车底和近距感知。还有1颗雷达用于舱内乘员监测。
Nvidia之前的Hyperion 8架构配备了来自领先供应商的车规级雷达、摄像头、超声波和激光雷达。有索尼的摄像头、Luminar的激光雷达、海拉和大陆的雷达，以及法雷奥的摄像头与超声波。然而，Nvidia表示，现在讨论Hyperion 9的传感器供应商还为时尚早。
Orin到Atlan的算力提升
Hyperion 8中的Drive Orin的算力为254 TOPS。而Hyperion 9的Atlan将达到1,000TOPS。
Nvidia Drive Map
同时亮相的还有Nvidia Drive Map，由两个地图引擎组成：地面实况勘测地图和一个众包地图引擎，以收集和维护“地球的集体记忆（collective memory of the earth）”。据Nvidia称，其目标是到2024年在全球范围内勘测50万公里，以创建一个不断更新的地球尺度的数字仿真，达到厘米级精度。
真实世界的地图数据加载并存储在Nvidia Omniverse上。Omniverse维护着一个地球尺度的数字仿真，通过使用建立在Omniverse上的自动内容生成工具，持续更新和扩展。
Shapiro说：“整个自动驾驶汽车行业都可以使用Drive Map，无论车厂是否在他们的车辆中使用Nvidia。”但许可费未予披露。
Nvidia的蓝图究竟是什么？
多数人都晓得，Nvidia的汽车蓝图并不完全建立在该公司超级算力的SoC上。相反，Nvidia更倾向于向车厂提供大量资源和工具谋求更大发展。
以下是Nvidia在媒体问答环节的片段。Shapiro的回答可以让我们一窥Nvidia的汽车战略。
Q：车厂正在谈论开发和自研软件和硬件。这对Nvidia是一种威胁吗？
A：根据Nvidia的说法却并非如此。Shapiro解释说，车厂的需求差别很大。奔驰和捷豹已经宣布了我们正在与他们合作的整体软件堆栈。但上面总是有应用层，这对他们来说是定制化的。
一些车厂可能会在上面添加算法。拥有多种行人检测算法并没有错。一些可能是由Nvidia开发的，另一些是由车厂开发的，它们相互参照和双重校验。在另一端，Nvidia也看到一些公司采用Nvidia的处理器并构建整个堆栈。所以，要看具体情况。Shapiro说，关键是灵活性，它是开放的。
题外话，即使是自研SoC的车厂也不一定对Nvidia构成威胁。该公司在其AV开发平台和工具链中保留了灵活性，使车厂能够充分利用其资源。
Q：Nvidia最终是否会将车厂绑定在Nvidia的平台上？
A：车厂始终可以迁移到其他平台，但Shapiro强调了在整个过程中继续使用同一架构的好处。他解释说，开发深度神经网络和收集数据来构建软件的大量努力是一个非常漫长和持续的过程。
Q：宝马最近将平台从Mobileye切换到了Qualcomm。Nvidia现在是否与Qualcomm是竞争关系？
A：Nvidia不认为SoC的订单是“交易性的”。Shapiro补充说，车厂和Nvidia等技术公司之间的联盟是非常长期的关系。车厂所谓的购买Nvidia芯片，其实是在投资Nvidia提供的整个平台。
这包括从数据中心到车辆计算和整个开发过程的一切。此外，Nvidia还增加了仿真，使车厂能够开发软件并对硬件进行负载测试。这是一个巨大的优势。
至于Qualcomm，他说，竞争是健康的，这让我们保持警惕。我们并不期望赢得每一笔交易。但我们有非常巨大的动力、优秀的产品，以及众多的优质合作伙伴。
Q：Nvidia主要靠数据中心、AI和游戏盈利。这如何为Nvidia的汽车业务赋能？
A：Nvidia的汽车业务从所有方面受益。即使车厂不使用Nvidia的SoC，他们也很可能使用Nvidia支持的数据中心来开发其全栈软件。Shapiro表示，AI用于实时计算pipeline的所有阶段，从感知到绘图和定位，再到规控，这个过程永远不会结束。
Nvidia利用其在游戏行业的经验，暗示其与汽车行业的关系将如何发展。Shapiro指出，Nvidia从游戏起家。但这并不意味着Nvidia会开发游戏。他说，Nvidia提供硬件，大家都在上面玩。游戏是在库、图层、渲染引擎以及Nvidia提供的光线追踪和物理引擎上开发的。但开发商在Nvidia平台之上建立的游戏对他们来说是定制化的。
Shapiro说，同样这也适用于在Nvidia计算引擎之上构建软件和应用程序的汽车行业。车厂正在向我们寻求工作流程的算法和深度神经网络。但最终，他们拥有软件，他们拥有应用。
Q：Nvidia如何将PC的成功与未来的汽车业务联系起来？
A：人们可以把PC的成功解释为PC平台、软件、应用程序或构成元素的标准化。Shapiro说，真正支撑PC发展的是该平台从CPU到GPU、到内存、到几乎所有东西的自我升级的能力。
现在，该行业正在将汽车电脑化，同样的理念必须适用。汽车行业的周期要长得多，因此你会看到汽车行业走向“拥抱高端解决方案，如Nvidia的Orin，可以承诺更长的生命周期。”
Nvidia似乎也在向那些无法立即决定如何重新设计其汽车架构的车厂推销其高端AV平台。Shapiro说，车厂的心态有了转变，不是所有的事情都要现在决定。当车厂花时间考虑未来汽车的不同能力和应用时，他们都在计划可进行软件升级的汽车。Shapiro指出，这是一个巨大的挑战。
强大的硬件可能是前提条件，但要注意一点，升级车辆中的计算机很简单，但升级传感器，如果不同类型的传感器有不同的配置，那就有点难了。
作者：Astroys
