自动驾驶的未来：高算力驱动

随着智能化技术的迅猛发展，汽车行业正迎来一场前所未有的变革。自动驾驶技术已经从一个遥远的愿景逐步走向现实。自动驾驶技术的进步离不开强大计算平台的支持。要实现从辅助驾驶到完全自动驾驶的目标，自动驾驶的实现不仅需要突破传统的驾驶技术，关键在于计算平台的算力、能效和可靠性，尤其是在处理海量传感器数据和复杂算法时，强大的计算平台性能成为实现自动驾驶的核心支撑。

一、自动驾驶系统的架构与挑战

自动驾驶系统通常包括感知层、决策层和执行层。与传统驾驶不同，自动驾驶车辆由AI主导，通过收集和分析环境信息实现自动驾驶，每一层都依赖强大的计算平台。

感知层：环境数据获取

感知层通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器实时收集周围信息。为了确保精准识别路面、交通标志、行人等，系统需要处理大量数据，特别是摄像头的高精度、低延迟图像数据，以便快速反应。

无人驾驶汽车感知系统架构

决策层：数据分析与决策制定

决策层负责处理感知层的数据并作出驾驶决策。无论是路径规划、碰撞避免还是与其他车辆互动，决策层都依赖高效的AI算法进行实时分析，要求极高的算力。

无人驾驶感知&决策

执行层：精准控制执行层将决策转化为具体操作，如加速、转向和刹车。尽管计算压力较低，但系统的高精度和稳定性至关重要，以确保车辆精确执行指令。

自动驾驶技术的实现离不开强大的计算平台。计算平台必须能够实时处理来自多个传感器的海量数据，并运行复杂的决策和深度学习算法。这就要求平台具备高效的数据流处理能力和强大的计算能力。

1. 高性能计算平台的需求

自动驾驶需要大量传感器实时收集环境数据，这些数据必须迅速被处理，并传递给决策系统进行实时判断。因此，计算平台的性能至关重要。它不仅需要高效处理感知数据，还必须能够快速运行深度学习和AI模型，支持实时决策和路径规划。

此外，计算平台还需要支持多任务处理，满足车载娱乐、智能助手、车联网等多个应用的需求。随着技术的进步，计算平台的集成度和多功能性将变得越来越重要。

2. 数据流与计算力：支撑智能决策

在自动驾驶系统中，感知系统产生的海量数据需要迅速处理。计算平台必须能够处理来自不同传感器的海量数据，并确保系统做出实时响应。此外，决策系统需要运行深度学习模型以预测交通状况和做出驾驶决策，平台必须具备足够的计算力以支撑这些复杂运算。

随着自动驾驶技术的不断发展，计算平台的需求越来越复杂。从简单的自动驾驶辅助系统到完全自动化驾驶，计算平台的性能将直接决定系统的表现。

3. 安全检测

在本届CES上，NVIDIA 英伟达推出通过美国国家标准委员会认证的安全检测实验室，可执行自动驾驶汽车的功能安全、网络安全和 AI 检测。新实验室的启动将帮助全球汽车生态系统合作伙伴开发安全、可靠的自动驾驶技术。梅赛德斯-奔驰和 JLR 正在进行新实验室的安全合规工作。该实验室的首批参与者还包括大陆集团和 Sony SSS-America。

NVIDIA 还宣布 DRIVE AGX Hyperion 平台已获得 TÜV SÜD 和 TÜV Rheinland 的安全认证，树立了自动驾驶汽车安全与创新的新标杆。

三、NVIDIA DRIVE AGX Orin，DRIVE AGX Thor与NVIDIA DriveOS软件平台 — 推动自动驾驶的未来

NVIDIA的DRIVE Orin和DRIVE Thor平台，凭借其强大的计算能力和灵活的架构，已经成为全球多个汽车厂商自动驾驶项目的重要技术支撑。这些平台不仅满足自动驾驶系统对计算能力的需求，还推动了全自动驾驶技术的发展。

1. NVIDIA DRIVE AGX  Orin平台：自动驾驶的核心大脑

NVIDIA DRIVE Orin平台是当前自动驾驶领域中最强大的计算平台之一，提供高达254 TOPS（万亿次运算）计算能力。它集成了GPU、CPU和AI加速器，能够同时处理来自多个传感器的数据流，并支持复杂的深度学习算法。通过这种强大的计算能力，Orin平台能够在复杂的交通环境中快速做出决策，并实时处理来自摄像头、激光雷达、雷达等多种传感器的数据。

2. NVIDIA DRIVE AGX Thor 平台：下一代集中式车载计算平台

基于运行在NVIDIA DriveOS 上的NVIDIA Blackwell 架构构建的 NVIDIA DRIVE AGX Thor 是用于安全可靠的自动驾驶汽车的下一代集中式车载计算平台，NVIDIA DRIVE Thor 是 DRIVE Hyperion 的核心计算平台，它可将多项智能功能整合在单个系统中，是专为汽车行业中日益重要的生成式 AI 应用而打造的车载计算平台，不仅可以提供丰富的座舱功能、车载娱乐、安全可靠的高度自动化驾驶以及无人驾驶功能，还能够将所有功能整合至同一个集中式平台上，专为处理交通行业最苛刻的数据密集型工作负载而设计，包括涉及生成式 AI、视觉语言模型和大语言模型的工作负载。

NVIDIA在 CES 上宣布：Cosmos 加入到NVIDIA 提供的端到端自动驾驶汽车三个核心计算平台，三个平台分别是：用于处理实时传感器数据的 NVIDIA DRIVE AGX™ 车载计算平台、用于训练 AI 模型和软件栈的 NVIDIA DGX™ 平台以及在 NVIDIA OVX™ 系统上运行、用于仿真测试和验证自动驾驶的 NVIDIA Omniverse™ 平台。Cosmos通过生成式 AI使自动驾驶汽车和机器人领域的 AI 模型开发变得更智能、更快速、更精确。

NVIDIA DriveOS软件平台包含了构建、调试、分析和部署自动驾驶汽车和自动驾驶汽车应用程序所需的所有软件、库和工具，能够令车企快速推进自动驾驶技术的研发与应用。

NVIDIA DRIVE OS专为在基于DRIVE AGX的硬件上开发和部署自动驾驶汽车应用程序而设计，可以为安全关键型应用程序提供执行环境，并提供安全启动、安全服务、防火墙和OTA更新等服务。

四、全球汽车制造商下一代智能出行方案

目前行业里多个领先企业已采用NVIDIA DRIVE Thor集中式车载计算平台，推动下一代消费者和商用车队的发展，包括新能源车、卡车、机器人出租车、自动驾驶巴士以及最后一公里自动配送车等。作为DRIVE Orin的继任者，DRIVE Thor 的处理能力是上一代 Orin 的 20 倍，专为生成性AI应用设计，能提供丰富的座舱功能，并在同一平台上实现安全且高效的高度自动化驾驶。

通过整合这些平台，汽车厂商能够更高效地实现自动驾驶的各项功能，包括感知、决策、规划和控制，同时提升车载智能系统的整体性能。

一颗DRIVE Thor芯片可以满足整车智能功能计算 图片来源：英伟达博客

BYDBYD除了使用NVIDIA DRIVE Thor平台来打造其下一代电动汽车车队外，还计划利用NVIDIA的AI基础设施进行云端AI开发和训练。BYD还将使用NVIDIA Isaac和Omniverse平台来开发虚拟工厂规划和零售配置工具，助力提升生产与零售环节的数字化水平。

Hyper (昊铂)Hyper昊铂计划采用NVIDIA DRIVE Thor平台，为其下一代电动汽车提供计算支持，并预计在2025年开始生产具备L4自动驾驶能力的车型。Hyper目前已在其旗舰车型Hyper GT上使用NVIDIA DRIVE Orin平台来支持L2+级别的自动驾驶功能，并计划在未来将更多高阶自动驾驶技术集成到其车队中。

极氪值得注意的是，极氪也将带来首个OEM量产英伟达DRIVE AGX Thor智驾域控制器平台。据官方介绍，该平台由极氪团队自主研发设计，具备2倍超高算力、低功耗设计、具备丰富的通信及传感器接口，能更好适配英伟达DRIVE AGX Thor，带来更加强大的AI智能驾驶体验。首款量产原生自动驾驶汽车极氪RT将于2025年开启大规模交付。

丰田在本届CES上，英伟达宣布，丰田将采用 NVIDIA DRIVE AGX Orin 平台，打造其下一代自动驾驶车型，并将运行经过安全认证的 NVIDIA DriveOS 操作系统。这些车型将提供具备功能安全保障的高级辅助驾驶功能，进一步推动丰田在自动驾驶领域的创新。通过与 NVIDIA 的合作，丰田将在未来的自动驾驶发展中整合领先的加速计算和 AI 技术，为安全性和驾驶体验带来显著提升。

除了乘用车，NVIDIA DRIVE Thor还广泛应用于卡车、机器人出租车、自动配送车辆等多个领域。Nuro选择DRIVE Thor为其Nuro Driver自动驾驶系统提供支持，该系统结合了Nuro自有的AI软件与NVIDIA的车载计算硬件，将用于商业与消费者车辆的L4级自动驾驶测试。Plus和Waabi也将在其自动驾驶卡车解决方案中使用DRIVE Thor，借助其强大的计算性能，确保安全的驾驶决策。WeRide与联想合作开发的多款L4级自动驾驶解决方案，也将基于DRIVE Thor平台，为商业应用提供智能化、安全的驾驶支持。

此外，自动驾驶技术公司Aurora、大陆集团和英伟达宣布建立长期战略合作伙伴关系，计划大规模部署由英伟达DRIVE提供支持的无人驾驶卡车。其中，DriveOS系统将集成到Aurora Driver中，后者是大陆集团计划于2027年量产的SAE L4级自动驾驶系统。

结语

自动驾驶技术正在迅猛发展，而计算平台作为其核心支撑，发挥着至关重要的作用。NVIDIA的DRIVE Orin和DRIVE Thor平台，凭借其强大的计算能力和灵活的架构，推动了自动驾驶技术的不断突破。随着更多汽车厂商采用这些平台，自动驾驶将在不久的将来实现更广泛的应用，智能交通和出行方式的变革也将逐步成为现实。通过持续的技术创新，未来的自动驾驶系统将不仅更加安全、智能，还将使我们的出行方式变得更加高效、便捷。

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