nvidiapx2算力

1. 这配置就能到7.9了

windows自带的评分系统计算方式等并不完善，仔细研究算法，就会发现，windows综合评分的分数取决于最大值，因此即使其他都为2.0，但其中一种配件为7.9，就会被评为7.9，由于您的CPU为市场主流产品，因此评分偏高

2. 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

3. 英伟达是奔驰最好的选择

当然在GPU硬件方面，英伟达也在不断巩固、增强固有优势。2019年，英伟达收购了成立于1999年的Mellanox公司，该公司是全球数据中心端到端连接解决方案的领先供应商，其领先的InfiniBand互联方案是超算系统的核心组件，速度远超其它技术，占统治地位。也就是说，英伟达通过收购Mellanox公司，弥补了其在数据中心低延迟互联及网络方面的欠缺，不仅具备了超高的服务器计算能力，同时也具备了超快的服务器连接速度。

毫无疑问，通过这些年的发展，如今的英伟达已经不能简单的用显卡供应商来形容了，那么我们该如何定义它？黄仁勋曾说过，英伟达是一家AI公司，更强调英伟达是一家软件公司，和苹果类似，通过售卖硬件盈利的软件公司。

图|来源于网络

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4. 如何看待芯驰面向汽车的三款SOC芯片

引言:上个月受邀看了芯驰(SemiDrive)的9系列SoC线上发布会，年初其实就收到了线下发布会的邀请，但因为疫情一直无法确定时间。这次线上发布会看下来还是颇有亮点的，只可惜没有抽到奖品。芯驰这次发布了三款芯片（X9、V9、G9）三大汽车芯片产品，作为一个国产车规高性能芯片的团队，这次发布的9系列芯片有不少独到之处，依据发布会的信息简单聊一聊这三款芯片和芯片对汽车电子的发展影响。
01? 芯片在新型架构中重要性
在智能网联汽车产业大变革背景下，汽车软件作为一种车企需要探索的模式，从产品定义的角度围绕软件出发，已成为业界需要探索的共识。在这个里面，传统汽车采用经典的分布式 E/E 架构遇到了核心的瓶颈，主要的原因是：单个ECU的计算能力不足、供应商软硬件迭代一体化使得产品SOP之后固化，面向未来更多功能的通讯带宽不足等等，都不能满足未来的汽车发展的需求。
在目前的EE电子电气升级中有几个突出的特点值得关注：
1）汽车ECU的硬件架构和ECU协同工作的网络升级。升级路径表现为分布式（模块化→集成化）、 域集中（域控制集中→跨域融合）、 中央集中式（车载电脑→车-云计算）。在这个过程中，车载网络骨干由CAN总线向CANFD、以太网方向发展，甚至发展到后期可能采用PCIE的板卡通信架构发展车载电脑的整体设计。
2）软件架构升级。通过 AutoSAR和Autosar Adaptive等软件架构提供标准的接口定义，模块化设计，促使软硬件解耦分层，实现软硬件设计分离；?Classic AutoSAR 架构逐步向 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混 合式架构。好处在于：可实现软件/固件 OTA 升级、软件架构的软实时、 操作系统可移植；采集数据信息多功能应用，有效减少硬件需求量，真正实现软件定义汽车。
在智能汽车的计算平台的硬件上，大部分车企会采用混合架构，传统主控制器主要还是基于32位Tricore,PowerPC以及850等架构的微处理器, 主要作为冗余和兼容的部分。对于AI和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用, 需提供GPP通用处理器、硬件加速器（HWA）和嵌入式的可编程逻辑阵列（eFPGA），域控制器最大的提升还是在芯片算力的提升，这也使得芯片厂家和车企的直接沟通，也在这个层级需要和软件联合考虑。
比较典型的是类似于BMW的架构，如下图所示，BMW的智能驾驶的所有基础就是基于Intel和Mobileye的基础芯片平台，在这个基础芯片平台上
02 芯驰的芯片平台
智能汽车计算平台硬件架构，基于高性能CPU/GPU的SOC芯片实现娱乐、自动驾驶和内部的高速通信，需要强大的硬件运算资源，在智能驾驶领域能够基于摄像头、毫米波雷达、激光雷达、定位系统和高精地图等多信息融合实现环境感知定位、路径决策规划和车辆运动控制等，满足智能驾驶系统高性能和高安全性的控制需求。在娱乐领域，处理后台的大量视频数据满足外部的高速数据传输，这一切都需要计算平台内的芯片满足强大的运算能力满足计算性能与实时性要求、满足ISO 26262的功能安全要求、满足信息安全要求、支持多种车内通信协议CANFD/Ethernet等、支持FOTA升级，实现功能迭代、满足车规级标准（温度、电磁兼容、可靠性等）和满足成本要求。
这里面我们看到的更多的还是国外芯片企业在汽车领域的布局，可能还有三星和苹果未来也要参与这个游戏。
英特尔早期尝试发布自动驾驶平台IntelGo，并通过并购来完成布局，包括Mobileye的EyeQ系列专用芯片、Altera的FPGA芯片和Movidius的视觉处理单元VPU，以及自己的8核凌动芯片CPU处理器，形成自动驾驶的整体硬件解决方案。
英伟达的Drive PX和PX2可满足L2、L3级ADAS应用，为合作伙伴提供从底层运算、操作系统层、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案；自动驾驶处理器Xavier和Orin芯片可满足L3/L4级自动驾驶应用，集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器。
高通通过将自己的移动处理芯片升级为车规级切入汽车电子领域，2019年量产的820A支持深度学习的ADAS应用，经过迭代以后高通发布自动驾驶芯片平台骁龙Ride，采用了模块化的高性能异构多核 CPU/GPU，包括深度学习加速器和自动驾驶软件Stack，内置了AI计算机视觉引擎。
这次芯驰发布的三款芯片，定位是很有意思的：
X9系列芯片用来支持未来智能座舱：在传统汽车座舱里，人和车的沟通只能通过按键和基础的触控屏等进行；而一颗X9芯片可以同时支持多块高清屏幕，具备语音交互、手势识别，驾驶员状态监控等功能，可以让人在车内感受到多元化的交互体验；
V9系列芯片是自动驾驶的核心大脑：作为域控制器核心，V9内置高性能视觉引擎，支持多达18个摄像头输入，不仅能满足ADAS应用需求，还能给未来更高级别的自动驾驶和无人驾驶留有充足的扩展空间；
G9系列芯片是未来汽车的智慧信息枢纽；X9智能座舱、V9智能驾驶，以及其它功能模块和域控制器，原本相互独立、各自为政，G9在其中起到了交互连接的作用，让各个功能模块在车内互联互通，形成未来汽车的智慧神经网络。同时，G9还可连接外部网络，支持OTA在线升级，自动驾驶在线开启等功能。
我觉得这些产品的推出，特别是芯驰也和一些生态的伙伴把芯片的应用尝试推起来，真的是一个很有意义的尝试，能给产业多一种选择。传统半导体通常我们会用3个维度来评价一个半导体，通常是Performance(性能)，Power(功耗)，Price(价格)。对于车规芯片来讲，还有三个维度：安全性、可靠性和长效性。围绕未来的智能汽车的计算平台的需求，对于芯片这块我们只看到华为把手机芯片往汽车级别迁移，并没有太多其他企业专注于这个领域。
小结：这一篇文章我觉得还是重点谈一下SOC芯片平台存在的意义，我们可以看一下这三款产品发布会上的视频，后面我们来谈谈芯驰的架构师的一些总结，非常有意思。
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5. 续航706km专打特斯拉小鹏P7正式上市售价22.99万元起

4月27日，继G3之后，小鹏汽车第二款产品，定位超长续航智能轿跑的小鹏P7以线上直播发布的形式宣布上市，三种动力版本共8款配置，补贴后售价22.99-34.99万元。

自去年广州车展上小鹏P7开启预售，长续航版本650km+的续航里程以及四驱高性能车型4.3S破百的强悍数据便让人眼前一亮。今天，这款令人充满期待的车终于揭开了它最后一层价格面纱。

新车亮点信息：

1.车型定位中型纯电动轿跑，NEDC综合续航里程706km；

2.首款搭载NVIDIADRIVE?AGXXavier平台的量产车型；

2.搭载小鹏汽车自主研发的XPILOT自动驾驶辅助系统；

3.智能车险服务可定制搭配险种，整合一键续保、智能理赔。

自从特斯拉国产以来，国内造车“新势力”压力倍增。再加上席卷世界的疫情横扫汽车产业链，汽车作为长链条、重资产的行业，任何一个环节的危机都会为产业链下游企业带来巨大影响。小鹏P7轿跑定位已经避开一大批自主纯电SUV，而拥有了宁德时代、博世、LG、英伟达、采埃孚等国际巨头零部件供应商的支持，小鹏P7的智能化和产品力都能和Model3展开正面竞争，重要的是价格方面，P7已经赢了。

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6. 在中国搞“双重标准”，刚刚国产的特斯拉该道歉吗

特斯拉又一次处在风口浪尖，特斯拉之前承诺新车都会使用最新的芯片，而且随车清单上也是这样注明的，但恰恰有车主发现车辆实际装配的是旧版本芯片，特斯拉国产简配、特斯拉偷梁换柱的质疑声四起。3月3日，特斯拉官方也给出了回应。

上汽通用五菱的复工时间比特斯拉早一天，但并不是生产汽车，从2月9日开始，联合上游供应商生产口罩开始自建生产线生产口罩，供应给疫情一线、供应商、经销商等。

据全国乘联会秘书长崔东树统计的2月市场零售数据，到2月23日，国内乘用车单日的零售成交量仅为3000多辆，同比下滑了89%，由此他预计2月份市场零售量将同比下降75%。

受大环境影响，特斯拉如此着急赶工交付，能不能完成50万的目标暂且不说，在中国消费者心中的印象分又降了几个刻度。

这不是特斯拉在中国第一次犯错，2019年4月，上海一地下车库内，一辆特斯拉起火燃烧，火势殃及周围停泊的其他车辆。最后特斯拉回应到：我们没有收到任何信息表明这起火灾是与汽车本身出现问题有关的......非常官方的陈词之后特斯拉并没有道歉，不知道这次特斯拉会不会低下高傲的头颅，向中国消费者道歉。

文/崔建伟

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7. 2020 年最值得期待的智能轿跑 小鹏 P7 究竟有哪些黑科技

随着新能源汽车的快速发展，2020年将会有很多全新的纯电动车型来到我们身边，其中小鹏P7就是一款非常值得期待的智能轿跑。相比起强悍的性能数据，这台车最打动我的地方还是在智能化方面的一些构想。除了整车OTA升级、超过30万亿次/秒算力的NVIDIADRIVEXavier芯片，这台车上还有很多能够反映小鹏造车理念的黑科技，也正是这些黑科技让这台充满互联网基因的旗舰车型变得更有竞争力。

而且考虑中国路况，在小鹏P7上前向三个摄像头联合起来在距离和角度层面分别涵盖200米距离到120度广角，前向侧角两个摄像头专门针对中国式加塞和十字路口对向来车设计，后向侧角实现盲区监测，后向摄像头针对后方来车可以检测到将近100米距离，保证全方位感知要求。

值得一提的是这台车会首发搭载博世第五代毫米波雷达，相对第四代毫米波雷达视场角从90°增大到100°、带宽从1G扩大到1.5G。而且在前面提到了，13个摄像头里面专门设置有4个环视摄像头，除了360度倒车影像，这些摄像头也是为了自动泊车设计的，在之前的小鹏G3上一个给大家留下深刻印象的地方就是自动泊车，这个优势在小鹏P7上依然还会保留。特别是之前在特斯拉上非常有新鲜感的NOA功能，在小鹏P7上未来也可能见到。

编辑总结?/

小鹏P7将于2020年第二季度正式上市并启动交付，到时就可以实际感受在现实用车环境里这些黑科技给我们带来的不一样的体验。目前小鹏P7共发布后驱长续航车型、后驱超长续航车型及四驱高性能车型，共3个车型、8个主要版本，预售价格区间24-37万元。在不到三十万的价格买到这样一台纯电动旗舰轿跑，你会期待它的到来吗？

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8. 车企需不需要自研芯片

车企到底需不需要自研芯片？这是一个非常值得讨论的话题。

在最近这段时间里，我们其实看过了不少宣布要自研芯片的新闻亦或者是传闻，似乎自研芯片又要成为新的热潮。

但是，车企，真的需要去自研芯片吗？这是这篇文章想要讨论的问题。

先从自研芯片的好处讲起。

打破垄断封锁

在半导体领域，美国处于绝对是霸主地位，也正是因为美国的制裁，华为发布的Mate40系列手机，成为麒麟芯片的「绝唱」。

在中国信息化百人会2020上，华为消费者业务CEO余承东坦言：「互联网时代，中国终端产业的核心技术和美国差距很大。」在芯片、核心器件领域同样如是。

以已经成功自研出芯片的特斯拉为例。去年四月的自动驾驶日上，自研芯片正式面世，但是，这款芯片的设计却是在一年半前到两年前」完成的，而在更早之前的2016年，特斯拉就已经在思考关于自研芯片的事了，?细究下来，为了自研芯片这件事，特斯拉花了3年时间。

理想汽车首席技术官（CTO）王凯表示，从技术角度来说，对系统拥有足够深的理解是自研芯片的必要条件。以特斯拉为例，在那个时候（自研芯片），他们对于芯片已经有很深的理解，同时在市面上找不到一个更好的芯片，所以决定自己来做。同时也会深度参与其中。「一般芯片设计开发需要三年时间，然后有三年的使用时间，之后就需要对架构进行调整，加起来就是6年，对于主机厂来说，这是一个巨大的风险，甚至有可能什么都搞不出来。」

所以，自研这个事情，没那么容易。

至少自研芯片具体要花多少钱。舒杰告诉我，可能并没有想象中那么夸张。「我个人感觉用不了10亿美元，这个（资金）看你怎么用，可能你需要第三方的支持，或者要把软件生态做好，可能要投入很多，但是10亿美金我觉得有点太多了。」

小结

芯片这个事情，非常值得做。虽然现在很有阻力，但是放在未来智能汽车的大背景下来看，增强芯片方面的能力非常有必要。

看看现在的特斯拉你就知道了。在有了自研芯片能力之后，将FSD重写、自研神经网络训练机器Dojo，这些能力带来的结果就是特斯拉在智能化上的体验升级，为其构筑了更加坚实的智能化护城河。

最初更新的重写版FSD功能展示了其无保护左转的能力，在这个视频里，特斯拉在通过比较窄小的车道的时候，会自动把后视镜收起来（第一次看还有点头皮发麻），可以预见的是，重写版FSD能力还没有见底，Dojo的潜力还没有见底。

甚至这种优势直接为特斯拉带来源源不断的收益，Autopilot的涨价就是一个非常好的例子，现在美国FSD的价格已经涨到1万美元，价格相当于最便宜Model3（37990美元）的1/4。这些，都为主机厂带来了新的利润想象空间。甚至体现在其估值之上，现在特斯拉股价已经是彼时第一名丰田的两倍之多。

车企要不要自研芯片？这里其实还是多方因素综合考量。要看自身的实力以及技术储备，同时评估这件事的益弊。毕竟，有钱有有钱的做法，没钱有没钱的方式，要学会灵活变通，选择一套最适合自己的玩法。

可预见的是，未来汽车的竞争，将是算力和数据的战争，而作为这二者的硬件载体，以芯片为代表的半导体也将在汽车中发挥更重要的作用。

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9. 小鹏P7上都搭载了哪些黑科技

小鹏P7不仅长得帅气，还有许多的黑科技设计，比如小鹏P7搭载着自主研发的L3级别的自动驾驶辅助复系统，

10. “皮衣教主”黄仁勋与他的自动驾驶帝国

就在今年9月，我们@皆电体验了蔚来NOP（NavigateonPilot）功能。捏指一算，这是继特斯拉FSD（NoA）之后第二款能基于导航规划路线实现自动进出闸道，自动变道超车的辅助驾驶功能了。

NOP目前已经通过FOTA的形式推送给用户，支持蔚来全部车型。尽管是“老掉牙”的ES8，其内置MobileyeEyeQ4芯片的算力冗余已经能完全满足NOP的需求。

提及到高级辅助驾驶，除了高清摄像头、各种雷达之外，芯片可以说是最重要，也是车企最难攻克的部分，目前除了特斯拉能实现自研之外，包括奔驰、宝马、蔚来、小鹏都选择了外购芯片。而能提供这类芯片的ADAS厂商也不少，像Mobileye、博世、德州仪器以及英伟达，看到这里可能有人会问：

“英伟达不是做显卡GPU的那个吗？”

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