由智驾网策划承办的2021世界智能驾驶峰会今天成功在北京国家会议中心举办，英伟达中国区自动驾驶业务总经理刘通做了主题为《面向软件定义汽车时代的系统性创新》的演讲，在演讲中他表示：英伟达公司因为专业做高性能芯片，而且一直是坚持做高性能芯片，我们也坚信在自动驾驶里面需要尽可能高的性能芯片，在过去这几年里面，我们几乎保持每两年性能翻数倍的增长路线。

以下为演讲全文，未经本人审阅。

首先很感谢主办方能够在今天给我们机会跟大家来分享英伟达在自动驾驶行业里的工作进展。大家都知道，英伟达是一家GPU公司，但是今天我强调的是英伟达已经变成了一家计算平台公司，我们公司的产品线在过去从单纯的GPU产品演变成为集成CPU、GPU到DPU甚至在服务器上面加上管理软件，这样一个完整端到端的计算平台公司。

最大受益于英伟达平台转变，或者说我们产品线转变的行业就是人工智能行业，今天我们讲的自动驾驶恰恰也是人工智能行业里面的主要场景。

最新落成的总部，不仅设计非常漂亮，最主要集成了很多绿色节能的观念，利用最新的GPU技术渲染出来的非常梦幻的总部大楼。公司由著名华人黄仁勋先生成立的，我想跟大家分享一周以前，黄仁勋先生被美国《时代周刊》杂志评为2021年度对世界影响力最大的人物，他的入选理由是：人工智能正在改变着世界。这在很大程度上依赖于黄仁勋先生带领的英伟达公司创造出来的高性能芯片。

所以今天我们给大家继续分享我们的高性能芯片在自动驾驶领域里有一些什么样的工作进展。

首先是未来我们坚信所有公路上行驶的大型的动力型交通工具，都会是具备自动驾驶能力的工具。无论是个人驾驶的汽车还是出租车、卡车、公交车、物流小车，甚至拖拉机都会具备自动驾驶的能力。这是改变整个交通出行行业的革命性技术，自动驾的技术。

在自动驾驶这个领域，我们如何通过人工智能去驱动自动驾驶？自动驾驶应该是在人工智能行业里面我们普遍认为它是一个单一最大场景之一，难度实现起来最高的场景之一。

其实它的每个环节都离不开人工智能，在自动驾驶的这几个环节当中，无论是在感知、推理还是驾驶，都离不开人工智能的驱动。因为感知就是人工智能里最显而易见的场景，是视觉分析的场景，无论是摄像头还是激光雷达，传递回来的数据都是一种物理视觉的呈现，它其实是离不开人工智能做判断分析，它是飞机典型的AI智能场景，这个场景做到极致才能保证自动驾驶的安全性，看上去它不是一个好像很新颖的概念，但是你在高速行驶的汽车上面如果能达到非常精准的准确度，每增加1%可能就要付出巨大的创新的努力，这是很高的门槛，可能在其他的行业，人脸识别行业或者某一些场景里面没有必要像自动驾驶行业这样追求极致的准确性，因为自动驾驶关乎安全。这也是现在我们在自动驾驶领域里面受到挑战最多的一个话题，自动驾驶是否安全？

安全是我们最关注的，它的先决条件就是我们要把人工智能能够开创到、利用到极致。除了感知，推理当然也是一样的，我们要去利用AI、利用人工智能去判断人流的走向、车流的速度，来准确做出推理，这也是必须离不开人工智能的。当然所有视觉、推理，最后落在汽车里面去执行驾驶的时候，一样离不开人工智能，我们希望在车端的自动驾驶，它是能超过人的智力，因为自动驾驶，理论上是最适合用人工智能替代的行业。

因为自动驾驶是技能型的行业，它是有严格规则可以遵循的行业，这个行业其实最适合用机器去替代。之所以今天我们没有被完全替代，因为技术不成熟，这些都是技术公司应该努力解决的问题，当然还有很多相关生态合作伙伴，我们要去联合开拓，今天是通讯展的会议，说明我们要有车联网，要有车路协同。但是不管怎么样协同，我们都不要忘了自己每一个人的使命，作为每一个做自动驾驶芯片、做AI的公司，我们的使命是用技术把自动驾驶本身、车载本身的准确性提高到极致的状态，这是我们应该做的。

在自动驾驶里面还有其他相关的环节是离不开人工智能的，我讲到这个的根本原因是在于自动驾驶的级别取决于人工智能的程度，人工智能就落到了英伟达最擅长的行业，因为今天英伟达之所以能高速发展，完全得益于人工智能，人工智能在各个产业、行业的落地也得益于英伟达技术的创新，它是互相呼应的。

在自动驾驶环节里面，英伟达公司里面做出了两个比较明确的贡献，我们开发了两个大脑，这个在自动驾驶环节里面是至关重要的两个大脑，这两个大脑才能决定自动驾驶的级别，或者是它开发的进度。当然，在整个过程中不是我们一家公司能够完成的，但是我们做了我们最擅长做的大脑的工作。

第一个就是AI开发大脑，这个是毋庸置疑的，今天在人工智能的开发领域，除了自动驾驶，任何人工智能的开发领域英伟达的技术应该是最成熟的，也是最被广为接受的技术，可能一个标准通用型的AI开发技术，英伟达是全世界最被广泛应用的，我们有最多的开发者，有最广的生态。所以在AI开发大脑上面是毋庸置疑的，英伟达的数据中心GPU+整体解决方案是推动AI开发的最有效的工具。

第二个是自动驾驶运行大脑，这也是整个自动驾驶里面要落地自动驾驶的关键环节，这台大脑涉及到的，所关联到的东西不仅仅是性能，我们有非常多其他的因素要考虑，要符合车规的安全，要满足生态开放的要求，要有极致性能。所以这台大脑是我们今天重点要跟大家分享的。

除了两个大脑之外我也想讲一下英伟达在自动驾驶里面的定位，我们以两个大脑为轴心，开发了端到端的解决方案，因为其实在整个自动驾驶里面，两个大脑是很难孤军奋战的，我们必须有比较完善的整体解决方案，所以在英伟达公司，我们做自动驾驶其实时间很久了，至少有六七年的时间，就是沉浸在自动驾驶这个领域，其实是跟AI几乎同步，我们就投入巨大的资源在做自动驾驶的开发，这几年以来我们积累了非常多的生态或者是端到端解决方案的技术。无论是从最左端的数据收集做样车，因为我们提供整个在车载芯片做成车载控制器的方案，大家可以直接拿我们的整体开发版的方案去改装你现有的车型，用最快的时间做出样车去采集数据，这是最高效的一种方式。

第二个是数据出来以后，自然到了我们的第一个大脑——开发大脑，这个大脑里面有最先进的GPU+管理平台，能够极大提升自动驾驶的开发效率。自动驾驶算法开发完之后自然就进入了模拟环节。这个也是今天我们在苛求自动驾驶算法走向一个极致的时候，不可忽视的一个非常重要的环节，我们不可能驾驶去公路上测试算法，它的效率是极低的，我们可能需要数千万公里的数据，你需要多少台车、跑多长时间能收集这么长的数据，所以必须要结合模拟的环境去测试你的算法，因为很多极致的场景是你很难在路测数据中得出来的，它是极致的特殊场景，我们可以轻易地用模拟的环境复现，英伟达做模拟最擅长，因为大家知道我们做渲染，无论是好莱坞大片、动画片、工业设计，在图形化领域里面，英伟达是最成熟的一家公司，所以做渲染我们是有得天独厚的优势，我们可以渲染出来以假乱真的测试数据，我们在大会上曾经发过生成的模拟环境人的肉眼是看不出来区别的，所以用这种近乎真实的数据其实是模拟的数据来测试你的算法，可以极大加速研发进程，这是模拟环境做的一种解决方案。

之后，算法开发验证之后进入车载芯片，车载芯片当然也有软件+硬件的方案去配合，把车能够在极大算力的条件下充分地实现自动驾驶的功能，在最后我们也做了远程控制，因为现在有很多商业场景，我们需要去立刻落地，但是无法脱开驾驶员，但如果你没有驾驶员，你又要保证安全，可能很多场景还是在用远程AI驾驶员做操控，所以我们有远程操控的解决方案，一样得益于我们有很强大的模拟环境，在这个虚拟环境的情况下，远程驾驶员可以仿佛在车上一样去驾驶你的汽车。

所以整体端到端英伟达都有自己的方案，当然，我们讲到端到端的时候，很多我们在中国的客户会有一些排斥的心理，我现在想强调的是我们的端到端是模块化的，每一个环节你都可以任选，并不是说你必须用我的端到端方案，我们提供的都是辅助工具，大家可以选择用1、3、5，2、4、6，或者只用1、3，都是非常灵活的，因为我们还是强调生态，之所以我们做了端到端，第一是有客户有这种需求，因为他们的焦点聚焦在怎么应用开发，怎么把自己的车做得最安全，要最快速度落地自动驾驶，所以我们端到端的方案满足了他的诉求。

第二就是我们要做端到端，理由是因为这个世界已经是协同开发的一个世界，有很多时候我们自己亲自要下场，去体验，很多是我们自己要去挖掘的，我们在做端到端的方案的时候积累了很多的经验，让我们更好地开发左右两个大脑，我们不一定去让每一个客户都用我所有的环节，但是它帮助我们的左右大脑得到了更加充分的发挥，重新回到我们的核心。

数据中心是我刚才讲的大脑的核心，在数据中心领域里面听上去大家觉得GPU服务器已经很流行了，或者是很正常的一个现象，为什么我们还值得提它呢？在我跟很多客户沟通过程当中，尤其是现在新进入自动驾驶的公司，它其实对高效的自动驾驶开发的数据中心是缺乏知识的，而且是非常缺乏知识的，是有误解的，不要认为把GPU服务器搭在一起就是高效的平台，我们要把效率发挥到极致是需要很多经验的积累，因为英伟达自己开发了六七年自动驾驶的系统，我们把GPU、高速网络、存储、开发库以及管理平台、调度平台，整个流程做成了一个自动驾驶的数据中心平台，来供大家参考使用。所以值得一提，我们的开发大脑是非常有含金量的，我希望大家在关注你的开发效率的时候，一定跟我们做一个沟通，去了解一下什么样的构建方式是最高效的，这个可以理解成工欲善其事必先利其器，并不是只用GDP就达到了一个目的。

回到第二个大脑，这是在自动驾驶里面大家最为直观关心的一个大脑，也是英伟达最近在这几年当中，从2018年开始量产的自动驾驶芯片逐渐增长的一个过程，或者说我们在逐渐创新的过程。有几点值得一提，第一，英伟达公司因为专业做高性能芯片，而且一直是坚持做高性能芯片，我们也坚信在自动驾驶里面需要尽可能高的性能芯片，在过去这几年里面，我们几乎保持每两年性能翻数倍的增长路线。今天发布重点强调的是250个TOPS，在中国有很多的客户选择了我们的方案，在最近市场上有声音说英伟达的芯片在拖延或者在推迟，我想做一个澄清，英伟达的芯片没有推迟，而且昨天我们有合作伙伴正式发布它的产品，已经基于英伟达Orin芯片的控制器顺利下线，而且整个过程相当顺利，我们芯片集成量产的车型一定会按时上线，我们的客户会按照进度继续开发车型。

因为有各种各样的声音，大家可能会觉得我为什么需要这么高性能的芯片？需不需要这么高的性能？这是说起来很简单，可能大家去，如果不是做自动驾驶非常深的人，又是一个很难去理解的话题，因为自动驾驶在开发过程中，我们取决于自动驾驶的芯片定位，因为英伟达公司治理与用最高性能的芯片，尽早地实现高级别的自动驾驶，我们在这个过程中会发现，高级别的自动驾驶对算力的需求几乎是无止境的，无止境的原因其实有几个，讲起来大家就会明白。

第一，自动驾驶的算法开发不是停滞不前的，今天也有自动驾驶算法的公司会给大家分享，因为算法是在不断革命的，模型越变越复杂，或者新的模型也可能会诞生，所有诞生的新模型有更大的数据去做训练的时候，它需要的算力都在不断地增长，算法决定算力，不管你怎么样优化你的算法，你要想达到极致的性能表现唯有最大的算力，因为自动驾驶行业几乎是对准确性有着极致苛刻的要求，不是99%、98%、97%就能满足的，你希望达到的是一个极限，只有极限的性能才帮助你实现极限的安全。

所以我们在尽自己最大的努力去创造最高芯片的性能。当然，我们有一系列的芯片，不仅仅只有1000个TOPS，面对不同车型的定位也有不同的TOPS，无论是代与代之间还是同一个产品系列之间，我们的软件都是兼容的，汽车公司未来都是科技公司，科技公司最大的优势是软件开发投入，也可能未来汽车公司的投入最大的之一就是软件开发，所以怎么样保护软件开发成本就是前后兼容，前后持续性、可持续的持续性是非常非常重要的，所以我在这儿提到Orin芯片的发展路径。

除了自动驾驶本身，我前面讲的跟激光雷达或者外置摄像相关的还有内置的驾舱，这也是需要算力，我们过去用一个芯片做智能驾舱，另外一个芯片做智能驾驶，但是今后是二者合一，无论是智能驾驶还是智能驾舱，打通数据流做到更好的智能驾驶体验的这种智能场景。

我们会针对这场景提出很多开发库，因为英伟达公司善于做软件库，我们不会直接做终端的应用，但是我们提供非常好的开发工具链，让你迅速地开发出来你想要的应用。最后我想提到的是端到端的安全，因为自动驾驶需要安全，安全永远被说成是最重要的，也是最受到挑战的，我们如何让自动驾驶落地？英伟达公司也是高度重视安全，我这边的数据其实是蛮震撼的，我们有4500名软件工程师是推动汽车车规软件编程方式认证的工程师，有数万跟软件相关的数据，这是无比巨大的投资，除了芯片本身要经过国际车规安全的认证，上面的这种操作系统、上面的软件模块、编程方式所有都要进行严格的软件安全认证，这些是需要巨大代价的，如果一个车型，我相信未来中国对软件和硬件本身的安全监管越来越苛刻，或者越来越细化，这些就是事先我们要去投资考虑的安全。

开放的生态是我前面强调的，我也希望我们在中国能够更多地跟我们的合作伙伴坚定地走自动驾驶开拓创新这条路，让自动驾驶能尽早地提高它的安全性，让我们的用户体会到科技带来的价值。

这是我们在中国的客户，包括新势力、蔚来、理想、小鹏、沃尔沃、上汽，明年所有这些车型都会分别在年初、年中、年末跟大家见面，我们希望它们能够给大家带来一个基于英伟达Orin芯片的全新的高级自动驾驶的体验。

最后，我邀请大家参加我们在11月份的GTC大会这是我们年度最大的大会，也会分享在汽车行业持续的创新，欢迎大家参加。