前不久，志气满满的 NVIDIA 接连宣布五个全新的合作伙伴。看来，它们搞定研发阶段直奔量产的豪言确实吸引力十足。
随后，VOLVO 与 Autoliv 绑定了 NVIDIA 战车，它们要借助 Drive PX 2 平台在 2021 年量产自动驾驶汽车。除此之外，一级供应商采埃孚与海拉也加入了进来，这两家公司要和 NVIDIA 一起推动自动驾驶时代新车安全评估测试标準的成型，帮助自动驾驶汽车实现大规模部署。
不过，以上这些并非最重量级的合作伙伴，德国巨头大众才是 NVIDIA 钓到最大的鱼。未来，两家公司将在 AI 和深度学习领域进行深度合作，让这两项技术在更多领域发光发热。
在这之前，围绕在 NVIDIA 周围的汽车厂商和一级供应商的阵容已经相当强大，其中特斯拉的市售车辆已经部署了 Drive PX 平台，而奥迪则準备在 2020 年推出基于该平台的 Level 4 自动驾驶车辆。
另一家超级巨头丰田，準备借助 NVIDIA 的平台驱动自家的 ADAS 系统。除此之外，包括戴姆勒和博世等知名公司也坚定站在 NVIDIA 一边。
NVIDIA 汽车部门高级董事 Danny Shapiro 曾表示：「自动驾驶汽车正站在风头上。」现在我们的主要任务已经从研发阶段转向了量产阶段。
同时 Shapiro 还提到，已经有 225 家公司投身到 Drive PX 平台中，这些公司完美覆盖了整个汽车产业的上中下游，将汽车厂商、一级供应商、卡车製造商、高精地图公司、感应器和各种新创公司一网打尽。
在提到与大众的合作时，Shapiro 表示 AI 现在可不是车辆专属，它还将成为数据中心的后台系统，能提供更多的交通模式，车流与驾驶习惯等，并理解整个交通生态。
IHS Markit 车用电子部门首席分析师 Luca De Ambroggi 同意这一观点。「NVIDIA 确实实力强大，它不但在尖端技术上有自己的解决方案，在基础搭建上也不落下风。毕竟对许多汽车厂商来说，类似预测诊断、维护、网路安全和交通管理等基础功能才是真正刚需。」
此前，许多怀疑论者认为 NVIDIA 的 AI 平台只是个实验室产品，用在量产车上根本不可能，但 NVIDIA 却用实际行动频频回击这波唱衰者。
Strategy Analytics 公司主管 Ian Riches 在接受採访时表示：「从一系列公开发布会的情况来看，NVIDIA 现在确实处于领先。而且别忘了这还是一系列重大利多消息之前的判断，五家全新合作伙伴的到来更是坚定了我的判断。」
VSI 公司创半人 Phil Magney 对该观点表示了赞同。「现在不用 NVIDIA Drive PX 平台的汽车厂商确实越来越少了。当然，这并不意味着它们都能快速进入量产阶段，毕竟他们不想当小白鼠，不想为 AI 和自动化技术的安全性买单。」
这些合作足够稳固吗？值得注意的是，此次新增的五家合作伙伴与 NVIDIA 签署的都是非排他性协议，而要想设计出高度自动化的车辆需要的可不止几百家公司，晶片供应商、一级供应商、汽车厂商和软体开发者等角色都至关重要。
因此，最大的问题在于这些合作协议是否稳固？这些汽车厂商转换研发平台的可能性到底有多大？
Strategy Analytics 的 Riches 认为「现在专注于一个平台不代表未来就不会改变，但至少证明在中短期内这种解决方案是最佳选择。」
「更换平台是要花成本的，软体开发时会专门针对某个平台进行优化，工程师对开发工具也有个熟悉与否的问题。」他补充。
在更换平台到底有多困难的问题上，VSI 的 Magney 表示：「自动驾驶产业可不存在即插即用，一旦某家汽车厂商做了选择，它可能就会一直坚持下去，朝令夕改的可能性很小。」
眼下，VSI 也为了研究目的投身了自动驾驶汽车的研发。Magney 表示：「自动驾驶功能的研发难度非常高。我们需要将基础代码串在一起，完成感应器的同步，校准力矩讯号并控制好延迟问题，这也就意味着巨大的工程资源投入。」
「此外，开发并将软体整合进硬体平台也是个费时费力的工作，虽然一些自动驾驶堆栈的抽象层让其整合起来要简单不少，但在开发中，依然有各种难以逾越的鸿沟。」他补充。
IHS Markit 的 Ambroggi 则认为各家公司间关係微妙且比想象中複杂很多。他指出：「如果将自动驾驶汽车的设计分为硬体和软体两个部分，很明显 NVIDIA 希望直接卖给客户完整的解决方案。但事实上，恐怕最终各家想要的不太一样。」
De Ambroggi 列举了两种可能性最大的情境，第一种是汽车厂商与一级供应商们全盘接纳英特尔的解决方案，另一种则是优先选择软体和算法部分，硬体方面根据需求做选择。这样的解决方法让汽车厂商对 SoC 价格有了议价能力，同时还不会被 NVIDIA 完全扼住喉咙。
不过无论如何，软体上的高附加值都能让 NVIDIA 大赚一笔。
De Ambroggi 认为，英特尔在数据中心和训练基础设施上的能力未来将与英特尔平起平坐。「因此，它未来能为客户提供包括 IT 基础设施在内的各种最优解决方案。」
他指出，真正让平台之争变複杂的根本原因在于，AI 需要从不同供应商的不同感应器汲取数据，并将处理好的资讯推送给车辆 ECU，而 ECU 通常也来自不同的供应商。
「只要性能能满足 OEM 商的要求，AI 到底使用什幺数据会变得不再重要。」De Ambroggi 总结道。「显然这里需要一点标準化，我认为汽车厂商和一级供应商都应早作打算。」
合作关係大洗牌随着整个产业逐渐从研发向量产阶段转型，各家厂商的合作关係也开始经历新一轮大洗牌，VOLVO 与英特尔携手后，原本为其提供软体的 AImotive 就被打入冷宫，其地位被新上位的 Zenuity 替换掉了。
后者是 VOLVO 与 Autoliv 共同成立的合资公司，其主要目标是开发下一代自动驾驶汽车技术。Zenuity 将为 VOLVO 提供自动驾驶软体，而该软体未来还会卖给参与合作的第三方汽车厂商。
简单的迁移路径Shapiro 将开发向量产转变的过程称为「简单的迁移路径」，因为整个过程无需重新设定，系统的代码也可完美兼容。
在 Shapiro 看来，NVIDIA 的优势所在就是其架构的「开放性」。他将自家架构称为「由软体定义，AI 系统驱动的开放自动驾驶平台。」
据了解，系统的开放性让一级供应商能定制新的软体，增加各种功能并定时完成升级。NVIDIA 的晶片架构可以运行许多不同的软体，「它相当开放且可扩展性极强，能帮助汽车製造商走在技术前沿。」Shapiro 解释。
Magney 认为 NVIDIA 已经完成了完整的自动驾驶汽车堆栈建设。「它手里握有硬体、开放工具和庞大的文件库，一级供应商和其他第三方开发者可以以此为基础打造自己的应用。除此之外，它还有随时可以投入量产的 ADAS 和自动驾驶解决方案。」
其他厂商已经毫无还手之力了？De Ambroggi 认为 NVIDIA 在 AI 领域确实有无可比拟的优势，它合作厂商众多，已经形成了群聚优势。
在硬体市场，NVIDIA 则与英特尔两分天下，不过 De Ambroggi 认为未来形势也许会发生变化，因为汽车厂商可能更倾向于一个与硬体无关的平台。
「要知道，AI 平台可不是控制自动驾驶汽车的唯一电子系统。」从 ADAS/自动驾驶的角度来看，整个产业可能会重新洗牌。「因此，传统的电子厂商和供应商未来可能还会有一席之地。想将安全与 AI 完美融合还需要更多的努力。」