多年来，Nvidia一直将自动驾驶作为其AI技术的关键。然而，这一收入来源正在减弱，原因不是自动驾驶的问题已经得到解决，而是这个问题太难了。那么下一个大型AI应用是什么呢？
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Nvidia的GTC是全球最重要的面向AI开发者的会议之一。Nvidia利用这个场合展示其基于GPU技术的AI实力。
几年来，AI驱动的自动驾驶一直是每届GTC的重头戏。Nvidia展示其AI解决方案，即部署在数据中心进行AI训练，以及内置在车辆中央大脑的高算力SoC进行AI推理。
然而，在本周的GTC前简报中，显而易见的是，Nvidia已经开始对全自动驾驶唱起了截然不同的调子。
对自动驾驶持更为审慎甚至有些怀疑的态度，这对Nvidia来说是前所未有的。汽车团队的VP Ali Kani称完全自动驾驶汽车是“下一个十年的问题”。
Kani表示，考虑到“像Argo.ai这样投资数十亿美元的了不起的公司已经倒闭了”，对于OEM来说，将注意力集中在改善ADAS并将L4视为长期目标是“非常合理”的。
此外，他警告说，自动驾驶“并不像AI开发演示那样，只是一种可以展示的有趣小玩意儿。”人们的生命安全岌岌可危，“没有任何容错空间”。
他补充道，“Robotaxi公司，在一个城市努力使其正常运行，都面临挑战…… 它们是世界上最好的技术公司。”更糟糕的是，“他们正试图用一辆乘用车在全球范围内解决这个问题…… 你不能每周都绘制那个世界的地图，这是不可能的。他们必须解决的是一个难度高一个数量级的完全不同的问题。”
换句话说，即使在AI似乎总是无坚不摧的GTC上，现实依然令人痛苦。
ChatGPT来了
快进到周二黄仁勋发表的主题演讲。
黄仁勋强调，“生成式AI令人印象深刻的能力已经在渴望重新构想产品和商业模式的公司之间创造了一种紧迫感”。
随着计算以“光速”发展，黄仁勋讨论了一系列关键的合作伙伴关系，这些关系对于构建从训练到部署的先进AI服务的生态系统至关重要。这些合作伙伴包括Google、Microsoft、Oracle以及一系列引领新AI、仿真和协作能力进入每个行业的领先企业。
换句话说，把自动驾驶放到一边，先要来思考ChatGPT。
Nvidia的汽车业务
简单来说，Nvidia不再依靠自动驾驶汽车来销售其汽车SoC了。
相反，它向车厂推出了一系列技术，敦促他们利用AI支持软件开发和规划新的工厂。
在GTC上向汽车行业推销的是Nvidia的Omniverse平台和AI。Nvidia现在表示，车厂可以利用Omniverse和AI来改进他们的“产品生命周期，从概念和造型、设计和工程、软件和电子、智能工厂，到自动驾驶和零售。”
根据GTC上的公告，Nvidia正在与宝马合作，不是在汽车方面，而是在汽车生产基础设施方面。Nvidia声称，通过在宝马的生产网络中构建和运营工业元宇宙应用，它正在帮助宝马在匈牙利Debrecen建设一座电动车工厂，预计将于2025年开放。
至于中央计算SoC，英伟达的汽车SoC（如Orin或Thor）不会出现在宝马的下一代车型。取而代之的是Qualcomm的汽车SoC平台。
尽管如此，Nvidia本周在GTC上宣布的一项重大design win是Astroys。比亚迪正在基于Nvidia Drive Orin SoC构建其主要车型。
Nvidia声称，其他Tier 1和OEM也正在采用Nvidia的平台进行下一代车型开发。他们包括DeepRoute、Pony.ai、联想、Rimac Technology和smart。然而，并非每个客户都会接受由Nvidia设计的硬件和软件。
Nvidia表示，车厂正在利用Nvidia灵活的产品。Nvidia的平台是“开放”的，其中一部分以“模块”的形式提供。一些客户正在构建自己的座舱应用软件，还有一些甚至在开发自己的自动驾驶技术堆栈。
总之，Nvidia估计，其汽车design win pipeline在未来六年（2023年-2028年）将增加到140亿美元。对于汽车收入来说，重要的不仅仅是在车辆本身积累design win，还有Nvidia的AI和Omniverse能够为车厂提供的支持基础设施。
越来越多的车厂正在放弃追求全自动驾驶汽车，选择改进ADAS。在这种环境下，Nvidia的汽车SoC可能被证明是过犹不及的。Nvidia针对汽车行业修订后的AI战略似乎在培育另一条道路，即支持OEM生产和产品生命周期。然而，目前还不清楚这是否会比在部署在车辆上的Nvidia汽车SoC更具有利润空间。
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