出品丨虎嗅汽车组

作家丨李赓

头图丨视觉中国

昨天（1月7日）早上，黄仁勋再次用我方的CES主题演讲引爆了科技圈。

在这场时长1个半小时的发布会中，绝大数东谈主最存眷的可能是全新的50系显卡和平直将Mac Mini从“桌面盒子”AI王座上赶下的Project DIGITS。但淌若举座扫视发布会各部老实容和时长，就会发现“智驾+机器东谈主”显得尤为杰出。

这一变化也反应出AI巨头英伟达的最新计策——乘着大模子端到端的东风，在智驾领域和机器东谈主诀别发起“追击战”和“攻坚战”，再次尝试将我方的影响力通过数字天下隐藏现实天下。

“停滞”的硬件，英伟达不再实足来源

严格来说，在本届CES上，英伟达并莫得为智驾带来任何新硬件。从黄仁勋重心展示的Thor处理器到PPT上“一闪而过”的Hyperion 9智驾平台，推行上齐是2022年秋季的GTC发布的“旧居品”。

黄仁勋展示Thor处理器，最大的道理可能是向全行业讲明果然驱动量产了

更进犯的是，甩手当前Thor仍莫得后继型号发布，完全冲突了英伟达智驾平台过往1～2年就换代的强壮节拍（英伟达2017年发布Orin，2019年发布Atlan后取消技俩，2022年发布Thor）。

英伟达之是以“不恐忧”，很大程度上亦然因为Thor的前辈Orin性能填塞苍劲，后者的双芯片智驾平台科罚决策能够提供卓著500TOPS的AI算力。在当前大家各个应用中的智驾平台决策中，仍处于第一梯队（特斯拉的HW4.0平台苟简是300～500TOPS，华为的ADS平台算力曾经达到400TOPS）。

而这次终于要量产上市的Thor，英伟达也一直莫得公布具体参数细节，但不错明确其算力为1000TOPS级别，且相较于上一代的Orin芯片不错杀青8倍的能效比。也等于一颗Thor很可能顶4颗OrinX，同期耗电还少一倍。

有这样苍劲的新硬件，为什么英伟达在这两年不将其推向阛阓？这个问题一直是个悬案，但约略率与英伟达Blackwell架构上的遐想颓势（黄仁勋我方在公开拓访中承认是英伟达我方的差错），也遗传到了使用相同架构的Thor芯片中。

但即便Thor果然能奏凯量产况且被实车搭载，英伟达在智驾芯片上的一家独大也已经无法复现。

就拿当前已经将芯片塞进了想象、旧年4月全新发布了新址品“征途6”系列况且给出了一起性能参数的地平线来说，其最强的“征途6P”芯片性能标称560TOPS，双芯科罚决策相同能够卓著1000TOPS。按照地平线官方的目的，这颗芯片鸠合其全场景智能驾驶科罚决策SuperDrive在2025年第三季度发布。

这种“被会剿”沸腾的背后，其实是英伟达多年AI发展的“通病”：天然其历练侧来源性无须置疑，可一朝某个行业或者场景走向熟谙，基于GPU架构的各式科罚决策频频会被更专用化的ASIC和SoC决策所顶替，反而吃不到行业AI平凡应用的红利。

英伟达贪图拿什么独揽端到端？

旧年年头，特斯拉选拔“端到端”决策的FSD V12已经部署，在行业内杀青了标杆效应，带动了 “蔚小理” 等车企以及华为、地平线这样的厂商纷繁转向，加码 “端到端” 自动驾驶本事。

这条全新路线简而言之，等于通过架构和机制的更动，冲突夙昔自驾行业东谈主类标注数据的瓶颈，用更弱的监督和更多的数据，在自动驾驶这个意见复现这几年大说话模子的“智能清爽”。

换言之，历练算力或者说通盘数据中心的界限、以及能够赢得的优秀数据界限，就决定了“端到端”的推崇上下。

黄教主：皮一下很兴隆（身前的“盾牌”推行上是一台NVL72管事器中悉数英伟达芯片拼成）

在这两点中，英伟达数据中心居品的苍劲无需多言，但数据侧则一直是其流毒。天然英伟达智驾生态合营伙伴繁密，但各家的数据大多只是管事于我方，英伟达我方天然有车队和工程师，但体量终究无法与大家数百万用户的特斯拉比拟。

致使不错这样说，特斯拉之是以要长途我方构建一套从智驾芯片到数据中心芯片的硬件辘集，内容齐是为了孤苦挖掘和看守海量数据的价值。

那么有莫得什么办法能够在不卖车的情况下，生成海量的驾驶历练数据呢？一个最浅易的想路等于用机器去生成。本就在游戏和专科捏造化领域十分苍劲的英伟达，在这个方进取，进行过不啻一次尝试。

AutoSim奈何看齐像是一个作念工省略的汽车游戏

就拿我所知谈最早的一次来说，英伟达早在2018年，就曾公布过一套能够独揽智驾科罚决策和云表算力对自动驾驶场景模拟、名为 “AutoSim” 的系统。其后数年英伟达数次从生成数据类型、生成数据细巧程度对模拟进行过升级，但恒久无法兼顾“无需东谈主监管生成数据”和“生成数据有历练价值”这两个要点。

相同的问题，亦然当前中国智驾功能推崇体感普及繁难的关键（比拟特斯拉在好意思邦原土的流通体验。中国谈路环境的变数确切太大，尤其是各式对象对交通轨则的不投诚，形成了历练数据的需求量极大）。

为了突破这个禁绝，英伟达本次在发布会上提议了一个全新的科罚想路：先插足海量资源，先打造一个靠谱的天下模子（通过多数图像、音频、视频和文本数据历练，让机器对天下运作方式能够进行推理），然后部分鸠合现实司机驾驶数据，数字孪生有关的各式资源，最终身成几何倍数于真正数据的捏造驾驶数据。

而这个天下模子，等于英伟达在本次发布会上初度亮相的Cosmos。凭证官方公布的信息，最大的Cosmos模子参数界限约略140亿（也等于14B），用2000万小时的真正天下东谈主类互动、环境、工业、机器东谈主和驾驶数据历练而成。

这个新决策的优点用黄仁勋我方的话来说：这个方式仍然需要真正的司机网罗数据，但几千个司机的数据完万能够在浅易的敕令下生成数十亿公里的新数据。

听起来比较概括，黄仁勋在现场用视频展示了这个科罚想路的几种应用想路。

其中有辆车是不是有点眼熟

第一种是独揽现实天下中谈路的中枢物理信息，独揽天下模子和数字孪生的智商进行历练数据的生成。相同的一个现实路口除了基本走向，其他一切信息齐不错通过生成更动，包括国别、时间、天气、隔壁的交通对象等等（不外可能，傍边舵国度可能需要诀别成就真正数据库）。

第二种比拟第一种要更进犯一些，是对禁绝物的模拟，英伟达的这套科罚决策复古在生成的经过中，平直从数字孪生数据库中调用各式禁绝物，况且纵容摆放，平直捏造出一个极为复杂的施工路段。天然，从当前的禁绝物列表来看，这个应用后续还要升级，对中国场景作念出更多适配（举例增多高速迁移的小电驴、低速迁移的分享单车、看起来像是车但更险恶的老翁乐，以及不按红绿灯的行东谈主等等）。

淌若前两种还算是比较“精工细作”，那么独揽平直用文本刻画让Cosmos生成视频的经过显着才是最让东谈主诧异的，你不错把它理会为一个物理层面更靠谱的“文生视频”智商。

就拿上头这个演示来说，推行输入的英文提示翻译过来的约略真谛是“行车记载仪捕捉到了夜间交通清苦、雾蒙蒙的高速公路的征象。场景被精通的红色刹车灯和渺小的蓝色车头灯照亮。浓雾遮住了谈路上的部分车辆。凸显了有限的能见度和具有挑战性的驾驶条目。”Cosmos简直是在刹那间就生成了6个不同录像头视角的视频画面（第一滑的6个画面，仔细看致使每个画面之间的对象接洽亦然没问题的，跟着车辆前行把握的车会出当前对应的录像头视角中）。

功能看起来极度秀雅，但还存在不少疑问：举例上头提到的能否在模拟不测场景的功能中，升级出填塞贴合中国场景的素材？Cosmos和Omniverse的相应智商若何向客户提供？淌若车企自己在腹地莫得填塞的英伟达GPU资源，能否在云上架设整套系统？还有等于这些历练出来的画面，能否高效自动地归集和学习，进一步裁减历练的资本等等。

按照英伟达过往的计策，势必会一块块补上剩下的拼图。

不错确定的是，全新决策“低插足高讲述”的特质，将为当前进程相对逾期的车企和供应商，提供一个珍爱的“追击”契机。

写在临了

从2015年正经作念智驾业务于今，英伟达已经在这个领域探索了10个年头，成长只可说不尽如东谈主意。就拿最直白的营收来说，“汽车和机器东谈主”业务在上个季度营收中只是占到1.2%，其中大部分如故中国新势力车企所孝敬。

形成这个恶果的中枢，如故AI从数字天下向现实天下来源的道路中，仍存在远大的鸿沟。将来淌若英伟达果然能够陆续扩充其天下模子，让其能够更精确、更合理的模拟天下，其所翻开的可能性不会停步于智驾，而是会快速彭胀至机器东谈主等更多不错落地的现引申业和现实应用中去。

若何完成这一步关键的“脱数向实”，将成为英伟达接下来发展的一个中枢看点。

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