押注自動駕駛，英偉達需要中國
2023年底，英偉達傳言在上海辦公室召開了中國區全員大會，主持者是一張華人面孔——新任汽車事業副總裁吳新宙[1]。
在加入英偉達前，吳新宙更爲人熟知的身份是小鵬自動駕駛副總裁，憑藉自動駕駛系統的研發，在小鵬一戰成名。
吳新宙跳槽後，英偉達陸續從小鵬自動駕駛團隊挖走多人，不久前又挖走了百度Apollo團隊技術負責人之一的羅琦[2]。這是汽車事業SVP David Nister淡出管理層，英偉達自動駕駛團隊遲來的換血。
英偉達對汽車業務關懷備至，將其視作未來頂樑柱，按照黃仁勳的規劃，汽車業務的收入佔比應該達到30%。
但自2016年團隊成立至今，汽車業務雖貴爲三大核心業務之一，但收入貢獻遠不及數據中心和遊戲業務耀眼，營收佔比卻常年在5%附近徘徊，折射出英偉達自動駕駛的尷尬處境。
而這支充斥着中國色彩的嶄新團隊，很可能是英偉達打通自動駕駛的最後一塊拼圖。
別高估德國人的代碼
2020年，英國汽車雜誌《Autocar》採訪了大衆軟件部門負責人森格（Christian Senger）。《Autocar》可不是什麼野雞雜誌，而是歷史最悠久的汽車雜誌之一，創刊於1895年，和斯柯達年紀一樣大，比寶馬早21年，比大衆早43年。
在文章中[10]，森格詳細介紹了自己帶隊研發的車輛操作系統VW.OS，並且點名批評了蘋果和谷歌這些“行業外競爭對手”，稱其缺乏汽車生產經驗，而大衆龐大的車主羣體的數據，是軟件部門的巨大優勢。
按照大衆的規劃，VW.OS將搭載於大衆電動化轉型的標杆車型ID.3上。結果臨近交付軟件仍在趕工，大衆的OTA模塊也難堪重任。
考慮到營銷團隊已經立了交付軍令狀，大衆只能把新車連着筆記本電腦，由工程師手動安裝系統。
ID.3現場刷機堪稱大衆的史詩級污點，《Autocar》的雄文刊發一個月後，第一責任人森格黯然下課，被下放到邊緣的商用車部門。
大衆的轉型決心不可謂不堅定，森格作爲大衆MEB平臺的總設計師，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上市兩年後，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羣工程師的心提到了嗓子眼——如果大多數車企的軟件能力都是大衆水平，那麼英偉達汽車業務的增長根本無從談起。
按照英偉達的設想，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，英偉達自動駕駛業務的思路是提供高算力芯片和完整的軟件工具箱，讓車企基於英偉達的芯片開發軟件算法。
但這個思路有一個非常重要的前提條件：車企有開發自動駕駛算法的能力。
2016年，特斯拉牽手英偉達，基於後者的DRIVE PX 2平臺開發算法。儘管特斯拉是一邊用着英偉達的芯片，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。
劇本演到這裡，基本都符合英偉達的預期——除了汽車業務的營收。
長期以來，英偉達的汽車業務都扮演着吊車尾角色，甚至一度遜於“OEM和其他業務”。按照黃仁勳的經營理念，一項業務三年沒有進展，一定有哪個環節出了問題。
大衆在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。
傳統汽車製造流程中，芯片和對應的軟件算法基本是供應商的活。車企向Tier 1提需求，Tier 1經過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經驗。
而比起燃油車，電動車的代碼量整整提高了一個數量級。大衆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]。
爲了趕上交付，大衆只能將軟件工作外包，以至於“幾乎沒有一行軟件代碼是大衆自己寫的[4]”。
對傳統車企來說，軟件開發純屬超綱，研發自動駕駛更是讓文科生考高數。對此英偉達果斷轉變策略，不僅賣自動駕駛芯片，並且手把手爲車企開發算法，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，英偉達與奔馳宣佈合作開發新一代自動駕駛汽車，除了採用英偉達DRIVE AGX Orin計算平臺外，還將合作開發自動駕駛系統。
同爲軟件瘸腿的德國車企，奔馳與大衆可謂大哥莫笑二哥。但奔馳對自身的代碼水平看的透徹，沒有叫囂着自研，而是讓專業的人做專業的事。
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”眼裡“真正的奔馳”S級車型當試驗田，讓利程度也史無前例，破天荒同意英偉達按銷量抽成。
黃仁勳與梅賽德斯奔馳CEO Ola Kaellenius
奔馳伸出的橄欖枝，也是英偉達復仇的跳板：
2019年，特斯拉用自研的FSD芯片代替了英偉達的方案，而且整體性能吊打後者的Xavier芯片。分手後前男友過的更好，沒什麼比這更扎心的了。
要知道雙方合作期間，黃仁勳沒少貶低過特斯拉的芯片研發水平。2018年一次電話會上，黃仁勳就藉着分析師提問來了把戰術後仰，表示特斯拉如果搞不出來，自己“很願意幫忙”。
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“供應商”變成“承包商”。汽車霸主與芯片新王的牽手也讓業界寄予厚望，奔馳的“樣板工程”一旦成功，會鼓勵更多傳統主機廠加大自動駕駛投入，成爲英偉達的客戶。
然而三年過去，雙方的合作不能說沒有進展，但大概率不及預期。有消息稱奔馳一度要求引入第三方合作開發，從特斯拉挖來的計算機視覺專家David Nistér，也逐漸淡出管理層，自動駕駛團隊羣龍無首。
於是，英偉達尷尬的發現，搞定量產車自動駕駛這件事，不僅傳統車企沒這個能力，連自己也做不出來。
因爲做出一套量產車能用的自動駕駛要面臨三座大山：算力、算法、數據，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，實際非常正常——英偉達擁有全世界最好的大語言模型訓練/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品和開發支持工具，扮演AI淘金熱中的賣鏟人。
然而，即使身爲頂級賣鏟人，英偉達擅長的也只是給出一把趁手的鏟子和標準使用說明，如果要問“鏟子有哪四種使法”，那英偉達就得懵圈了。
而開發量產車自動駕駛算法，是英偉達頭一次越過賣鏟人定位，和下游客戶一起挖礦。
問題在於，放在Demo裡的前瞻算法和部署在量產車裡的自動駕駛算法基本上不是一個東西，前者爲了節目效果可以天馬行空、神乎其技，後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先集團有明顯差距，英偉達更缺乏持續滋養算法進步的大量數據。
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據採集終端 。此前有特斯拉美國車主爆料，用FSD開了一週，車輛在後臺上傳了260GB數據。
保有量百萬輛之巨的Model 3/Y收集的海量數據，被投入特斯拉的超算中心（其中的訓練卡大部分來自英偉達）後不斷產出能力更強的算法。
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了自動駕駛系統的測試員和安全員，試出新的bug，生成新的數據，爲算法的下一次迭代作出貢獻。
在一次次的循環中，自動駕駛需要面對的無數“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區，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）將所有車輛採集的數據共享，無車可賣的英偉達則只有少部分測試車用於數據收集，也沒有足夠的人手和車隊規模，對算法進行高頻率的測試驗證迭代。
自動駕駛行業將這套面向大量用戶收集數據-改進算法-測試驗證--全量推送的流程把控總結爲工程能力。
不幸的是，英偉達的核心能力一直是“賣卡”，以及圍繞芯片產品的軟件工具開發，而非苦哈哈地幹工程。
眼看着奔馳2024年落地的deadline逼近，黃仁勳只能再度請求場外支援。
那麼，能半夜起來改Demo、24小時在後方待命的工程師在哪呢？
聖克拉拉不相信狼性文化
關於吳新宙的跳槽有諸多說法，但吸引黃仁勳的原因非常簡單：他可能比英偉達的工程師更瞭解怎麼用好英偉達的芯片。
吳新宙本科畢業於清華大學，在小鵬之前只有一份長達13年的工作經歷——在高通擔任高級工程總監及自動駕駛/高級駕駛輔助系統團隊負責人。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。
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年挑戰了今年才流行起來的城市高階智駕。
作爲供應商，英偉達恐怕心情複雜。小鵬擁有的，恰恰是英偉達缺少的能力：基於英偉達的芯片開發自動駕駛系統。
在利用Xavier有限算力實現城區智駕的過程中，如何最大限度的壓榨算力是一個關鍵難題。除了靠算法工程師的水平，也需要大量的真實測試和數據。
在算法研發過程中，小鵬的數據團隊整整花了兩年在不同的城市、場景採集海量的攝像頭數據[7]。
另外，小鵬“測試不能停”的江湖傳聞由來已久，疫情暴發時，吳新宙還帶着團隊搶在廣州做路測。在執掌小鵬自動駕駛研發時，吳新宙更是利用中美的時差，開發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難度常常被低估，即使是大神雲集的特斯拉在採用英偉達芯片後，足足花了快一年時間，才把Autopilot 1.0的功能都實現，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與其他許多高技術行業不太一樣的地方：沒有快速解決戰鬥的魔法，高級人才們必須在高負荷的狀態下持續長期工作。
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務最需要的。但讓聖克拉拉英偉達總部的工程師天天加班調試算法，多少有些強人所難。
於是乎，英偉達的中國團隊迅速擴大。新官上任剛滿半年的吳新宙，已經在中國發布了兩次公開招聘。
畢竟眼下拿着英偉達的芯片和開發工具，又有過自動駕駛量產經驗，還願意在辦公室擺上行軍牀的工程師，幾乎都在中國。
去年11月，有英偉達上海員工在社交媒體發佈vlog，由於上海團隊急劇擴張，已經有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着兩種商業模式：
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，但無需自行開發算法，節省了研發成本。
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，讓車企可以基於英偉達的硬件自行開發軟件算法，但前提是得有那個金剛鑽。
這兩種模式共同的特點是：芯片公司只負責產品的銷售，不參與任何定製化的研發和服務。只有這樣，芯片公司的研發成本纔能有效攤薄，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，又不願丟掉靈魂”的狀態，面對芯片公司自然是既想兄弟出力，又怕兄弟太努力。於是，爲車企深度定製化開發的承包商模式走上臺前。
對於賣卡躺賺的英偉達來說，與奔馳的合作意味着之前積累的經驗集體失效，眼看着項目的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滿街跑了。
編輯：熊宇翔
視覺設計：疏睿
製圖：疏睿
責任編輯：李墨天
封面圖片來自ShotDeck
參考資料
[1] 英偉達強補智駕，吳新宙開始“救火行動”，36氪PowerOn
[2] 英偉達智駕持續擴張，百度Apollo原技術負責人之一羅琦加入，晚點LatePost
[3] 2019全球電動車銷量再破200萬，特斯拉再奪冠，蓋世汽車
[4] 前高管痛批大衆：沒有一行代碼完全來自大衆工程師，沉睡吧，你們終將血流成河，電動星球News
[5] 英偉達8年自動駕駛之路：拖沓的奔馳項目，救火的吳新宙，雷鋒網
[6] 毫末智行甄龍豹：自動駕駛量產面臨“巨大鴻溝”，Robox
[7] P7視角下的高級別自動駕駛背後的視覺感知技術，吳新宙
[8] 小鵬吳新宙：對手如何出牌，不會打亂我們的節奏，晚點Auto
[9] 英偉達上班vlog
[10] Analysis: How Volkswagen is tackling new software challenges，AutoCar