押注自动驾驶？“插班生”英伟达（NVIDIA）破局汽车产业依旧困难
编者按：本文来自微信公众号“HackDrive骇驾”（ID：hackdrive），作者刘布斯，36氪经授权发布。
尽管黄仁勋口头上说，游戏才是英伟达（NVIDIA）的核心业务；但今年CES发布会上与ZF（采埃孚）、博世、奥迪等的合作迹象表明，汽车自动驾驶将是其下一步致胜棋。
近两年IT公司与汽车厂商的合作尤为密切。诸如Google、苹果、微软、QNX等，都不同程度上建立了属于自己的汽车生态体系。但这些公司属于上层应用级支持商，没有真正进入汽车供应链体系，大部分属于玩票心态。
对于英伟达来说，境况就不同了。它的Drive PX自动驾驶解决方案，将直接在芯片级市场与英特尔、高通、恩智浦、瑞萨电子等老牌企业产生正面碰撞。
高调的新品发布与眼花缭乱的产品命名，给人一种“英伟达在汽车领域布局已久”的错觉。实际上，相比前述几家公司，英伟达只算是一个插班生。但在自动驾驶浪潮袭来之时，黄仁勋意识到，英伟达在游戏领域积累的超级计算能力与人工智能经验，将成为其挑战传统汽车半导体供应商的绝对筹码。
实际上，英伟达虽然在汽车领域宣布了不少跨界合作，它本身并未渗透进汽车产业。直至特斯拉Model S这样的更加智能化和多媒体化的车型出现，英伟达才找到了一点存在感。这一点得益于英伟达早期在视觉处理和移动计算领域积累的优势。
在CES上，英伟达发布了AI Co-Pilot辅助驾驶系统。它可以看做是一个“智能副驾”，协助驾驶员监控周围的动态，并作出反馈。这一概念，后面会被集成到Xavier超级计算机中，成为智能汽车的大脑。
这次与奥迪联合研发自动驾驶车型，可以看做是英伟达对于不久前英特尔与宝马合作的一次回应。
英特尔与英伟达相比，在汽车领域的存在感并未高出很多。与宝马合作自动驾驶车型的研发，得益于宝马与英特尔长期在ConnectedDrive（宝马智能互联）产品上的合作关系。
其实，这两家“英”字头的芯片公司，过去几年或多或少都在车机领域有所渗透。比如宝马的i3，既采用了英特尔的Atom凌动处理器，也搭载了英伟达GeForce 8视觉处理器。然而，在这两家之外，还有一串很长的供应链名单：
飞思卡尔、意法半导体、英飞凌、德州仪器、瑞萨电子、恩智浦、富士通、博世、赛灵思、高通....
英伟达与英特尔的产品，在宝马i3上加起来都不敌飞思卡尔的一半多。而自动驾驶，对于他们（再加上高通）来说，应该是一个弯道超车的机会。
当前，CPU与GPU在车内的应用，仍停留在车机（娱乐信息系统）层面，还没上升到整车的控制中心级别。99%的车型，也并不需要英伟达Drive PX这个级别的运算能力，甚至连Tegra 2、3处理器都不是很普及。
特斯拉Model S最早装配了英伟达的Tegra 2作为处理核心，后来升级到3、4，一直到X1。这与宝马i3搭载英伟达GeForce视觉处理单元有着本质的区别：英伟达不仅是一家显示芯片制造商，同时也提供移动计算芯片；当移动市场被高通占据后，汽车可能是英伟达侧面突破的一个机会。
据ABI调研公司预测，车机芯片营收在2020年左右可以达到19.5亿美元，这比2013年的6.8亿美元增长了2.8倍。这主要得益于车载娱乐信息系统的普及。不过，在这个市场中，占据绝对领导地位的，依然是汽车半导体厂商。
另据IHS发布的一份2013年的调研显示，在车机中的互联与处理器单元市场分布中，恩智浦（NXP）以16.8%的市占率占据第一位；紧随其后的是意法半导体，占据13.8%的份额。
而在智能手机领域有出色表现的德州仪器（TI），仅占6%。即便如此，它也比双“英”加上高通在车机中的占比要高很多。
所以，目前的局面是，在汽车智能化的大趋势下，英伟达、英特尔、高通三家公司，利用其各自在移动计算、云计算与视觉处理方面的优势，成功笼络了宝马、奥迪、福特、特斯拉等车厂。
这些车厂研发的智能汽车，搭载着各种摄像头与传感器，在CAN之外，还部署了FlexRay、MOST等高带宽的通讯协议，自然需要更强悍的处理器以及云平台作为运算能力的保证。
相比传统的汽车半导体公司，英伟达的真正优势，并不在于芯片设计能力，而在于它代表它的友商英特尔、高通，真正把深度神经网络（DNN）、云计算以及视觉技术引入汽车芯片。
尤其是在DNN方面的积淀，是英伟达致胜的关键棋子。这就是为何在今年的CES上，黄仁勋对AI（人工智能）汽车大着笔墨。英伟达押注AI，就是押注自动驾驶。借助在人工智能和移动计算方面的优势，英伟达有望在汽车领域脱离二级供应商的地位，直接成为Tier 1公司，成为汽车供应链的一个环节。
未来，以英伟达Drive PX 2为代表的汽车移动处理模组，将成为与变速箱、四驱系统等并列的汽车零部件。
同时，“双英”格局正在形成。
