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英伟达自动驾驶无劲敌?丰田/特斯拉/奥迪/戴姆勒一众盟友恐不给力

2017/07/09
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今日的 Nvidia 已不是昨日靠游戏抢风头的它,反复强调自己是一家 AI 公司。如今,Nvidia 在自主驾驶被看好,然而长远来看,能否站稳脚还有待深入讨论。在这项研究中,我们将解释为什么我们认为 Nvidia 在自主驾驶领域地位不受挑战是很难的事情。


其 Drive PX2 平台充分展示了 Nvidia AD 实力,是个行业领导者。


Drive PX 平台连接方向盘、多台摄像头雷达 / 激光雷达(如有)和用于数据存储的 SSD。如同主板进行工作,平台中的软件可以连接车辆(通过摄像头或雷达)看到驾驶员如何反应(向左或向左转动方向盘)。然后比较驾驶员的反应和如果没有驾驶员时软件预测的反应。软件预测的反应与驾驶员的真实反应之间的差异是“错误”。然后使用该错误来校正软件的权重,以便能够以更高的精度预测未来的正确反应。这个过程称为“训练”,它只能通过连接到 Drive PX 平台的 GPU 进行。


拥有万亿兆字节的具有正确权重的数据后,车辆就可以完全自主驾驶。但是,有一个主要的关切;车辆需要很多时间来搜索训练期间所做的所有操作才能获得实际的输出。想想如果这是一个为了数学考试而学习的学生,学习 100 本书 学生需要花费大量时间来记住在可以解决问题所需要的公式。最好的方式是什么?那就是在学习期间列出所有考试可能需要的公式。


那么这就是所谓的“推理”,在训练过程中,自动化车辆记录了在面对类似情况时,它预计需要的那部分数据。


所有 GPU 都有能力同时进行:训练和推理。虽然 Nvidia 的 GPU 比其他品牌的 GPU 速度更快的进行这种处理,但是 Nvidia 在推理方面没有优势,因为它更侧重于训练。


基于这一点,Nvidia 正在与沃尔沃、大众、丰田、特斯拉、奥迪和戴姆勒等多家汽车制造商合作,对其车辆进行训练。但是,这些伙伴关系并不是排他性的,而且不是长期的。这些制造商早期需要 Nvidia 的 Drive PX 来收集和训练数据(训练需要高速处理)。但一旦拥有必要的训练数据,在每个车辆上安装 PX 平台的重要性就会降低。


虽然这些车辆需要一个平台,以便在交通 / 道路上进行更新,但这一平台的处理速度在这一点上并不重要。一旦他们有规模,汽车制造商就不需要每一辆车都来训练数据,因为他们将有数以百万计的没有任何好处的重复数据。基于这一点,汽车制造商将寻求更好的成本 / 性能平台,将其与数据中心的经过培训的数据相关联,而不是处理速度更快的平台。此外,他们将寻求比 Nvidia 的 GPU 更好的推理能力的平台,因为推理将比批量生产阶段的训练更为重要
因此,Nvidia 的优势将会减少,因为许多其他公司都拥有便宜的训练平台,但并不像 Drive PX 那么快,而 Nvidia 在推理方面没有优势。


例如,半导体公司 Xilinx 相信,它可以在推理部分中击败 Nvidia。事实上,Xilinx 公司的 CEO 和我们有相同的观点,那就是从长远来说,推理比培训更重要。


此外,恩智浦 BlueBox(类似 Drive PX 这样的平台,相比较 PX 驱动的处理速度更低)的零售价为每套售价 5,000 美元,而 Nvidia 的 Drive PX2 以零售价为每套 15,000 美元(汽车制造商获得非常高的折扣)。恩智浦与汽车制造商有更好的联系,因为它已经将 ADAS 系统销售了数十年。


除了赛灵思和恩智浦之外,另外一个威胁可以来自于 Alphabet,因为该公司的推理机,TPU 被用于数据中心,并可以使用收集到的训练数据从那里向车辆发送命令。


同样重要是,Mobileye 将被视为 Nvidia 在训练和推理中的重大威胁,因为该公司将在明年将其专有架构上运行的 EyeQ 芯片转换为开放系统。在过去几年中,由于 Mobileye 的 EyeQ 芯片用于封闭系统中的操作,这对制造商和开发人员来说很不受欢迎,这为 Nvidia 的出色表现起到了重要作用。因此,Mobileye 可能在大规模生产阶段从 Nvidia 获得市场份额,因为汽车制造商将开始关注功耗,这是 Mobileye 和 Nvidia 的密切竞争的领域。


Nvidia 需要成为自主车辆批量生产阶段的领导者,以获得体面的收入增长。作为培训阶段的领导者,Nvidia 没有获得任何明显的收入。这就是为什么汽车业务部门在同时与许多汽车制造商建立合作关系时,收入只有 1.4 亿美元,勉强高于 2016 年第四季度和第三季度的数量。目前汽车部门的大部分收入来自特斯拉的销售额,而不是销往其他制造商的销售额(这可以从汽车行业销售额的低位增长看出)。此外,还有一种可能性就是,所有其他汽车制造商都将不会参与生产足够数量的携带 Drive PX 的汽车,这将影响 Nvidia 的汽车收入。


总结
Nvidia 的 Drive PX 领先可能是临时的,受限于相对较少的车辆使用它,并且主要用于训练数据。一旦潜在的培训数据达到极限,Nvidia 的领先程度将会减少,因为处理速度不会成为优先级。Mobileye 和恩智浦都提供具有较低速度但成本低得多的平台。培训阶段结束后,这些替代方案更具竞争力。此外,Alphabet 的 TPU 对 Nvidia 的 Volta 构成威胁,因为前者未来的型号将为数据中心带来更高的处理速度,这可能会减少两者之间的差距。


我们相信,在自动驾驶的 800 亿美元的市场中,Nvidia 若成为自主驾驶的大规模生产阶段的领导者,不能只看重被视为利润丰厚的训练阶段产品。此外,游戏与数据中心也具有充分的增长潜力。


在以下问题被真正解答以前,观望是最好的态度。
- 丰田、沃尔沃、大众汽车和戴姆勒将搭载 Drive PX 车型?
- 这些汽车制造商在使用 Nvidia 平台的同时,还会选择其他厂商的产品吗?
- 平台处理速度在自动驾驶领域到底有多重要?
- 这些汽车制造商从 Drive PX 平台转移到另一个平台有多大的灵活性?

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