Nvidia日前公布了在自动驾驶汽车方面的最新合作案，表示瑞典车厂Volvo以及其一线汽车零组件供应商Autoliv，选择了Nvidia的Drive PX2为预计2021年量产的自动驾驶汽车平台；此外德国汽车底盘大厂ZF以及汽车照明系统大厂Hella也承诺与Nvidia合作，为全球新车安全评价协会（NCAP）在自动驾驶车辆大量生产时的安全认证做准备。
除此之外，Nvidia还透露与德国车厂福斯（Volkswagen）签署合作协议，后者将扩大整个企业的深度学习（deep learning）能力，并开发执行于资料中心的各种人工智能（AI）应用程序。而其实在以上合作案之前，Nvidia已经与多家知名车厂、一线汽车零组件供应商在自动驾驶汽车开发方面建立合作关系，包括特斯拉（Tesla）、Audi，Toyota、Mercedes Benz（Dainler）以及博世集团（Robert Bosch）。
处理器芯片业者与车厂、一线汽车零组件供应商之间的合作关系
（来源：EE Times；图中双园圈内的是芯片供应商，方框内的是车厂，椭圆框的是汽车零组件供应商，虚线框是自动驾驶车辆软件开发商；Cruise Automation与Argo AI因为分别被GM与Ford收购，所以用单向箭头指向这两家车厂；双向箭头代表双方有自动驾驶车辆开发合作关系，虚线则代表车厂纯粹只提供车辆给自动驾驶软件开发商）
Nvidia的资深车用业务总监Danny Shapiro在接受媒体采访时表示，自动驾驶汽车的动能持续成长，而且该领域的焦点已经从研发转移到了量产；他指出，已经有225个不同的开发桉是采用该公司的Drive PX平台，该公司的合作对象横跨整个汽车产业，从车厂、一线汽车零组件供应商，到大卡车业者、高画质地图绘制业者，还有传感器开发商与一些新创公司。
而Shapiro以Nvidia与福斯的合作案为例，表示AI并不只是应用于车辆本身（例如执行路径规划），也应用于以资料中心分析路况、车流以及反常驾驶行为等，以理清整个交通生态系统的后端系统。对此市场研究机构首席分析师Luca De Ambroggi认为，这是Nvidia的高明之处，能从“边缘”到基础建设提供不同的解决方案，而且很多厂商其实更积极投资后端的预测性诊断与维护、网络安全还有交通管理等应用。
过去有一些质疑者，认为Nvidia的AI平台或许对研究应用有效，但并不一定适合量产车；而看来Nvidia正在反驳这些预测。市场研究机构Strategy Analytics的全球汽车市场研究总监Ian Riches接受EE Times采访时就表示：“从各种公开资讯来看，Nvidia（的AI平台）似乎是处于领导地位；我从以上最新讯息发表之前就如此评估，所以现在只是加强了这样的观点。”
技术顾问机构Vision Systems Intelligence（VSI）创办人暨首席顾问Phil Magney也表示：“我很难想到有哪一家车厂没有采用（或试用）Nvidia的DrivePX技术，这并不意味着他们都会将Nvidia平台导入量产，而是车厂无法承担不去研究Nvidia以AI为基础的安全与自动化驾驶技术生态系统之后果。”
车厂们可以随时「变心」吗？
当然，Nvidia的合作伙伴都并非独家，而且很重要的是，设计高度自动化驾驶车辆的这场战役的参与者数以千计，从芯片供应商到一线汽车零组件供应商、车厂，其他零组件供应商以及软件开发业者；一个大问题是：上述那些合作伙伴关系的可变动性如何？车厂是否能轻易地从某个平台（例如Drive PX）切换到另一个平台（例如Intel/Mobileye/BMW合作开发的平台）？
Strategy Analytics的Riches表示，承诺采用某个平台并不意味着永远不改变，但确实意味着对该平台在短、中期内是最佳解决方案有着高度信心；但他也强调，「变心」总是得付出代价，因为软件会需要针对特定硬体架构进行最佳化，工程师的习惯与技能也会偏向某个特定工具生态系统。
对于转换平台究竟有多困难的问题，VSI的Magney表示：“市面上并没有随插即用(plug and play)的自动驾驶汽车(AV)软件堆叠，一旦车厂承诺采用某个平台，大概就会继续下去了，至少会坚持一个世代的车辆研发；”为了研究目的，VSI现在也从事驾驶车辆开发：“根据我们自学经验，AV功能的开发非常困难，要将所有的基础程序代码拼接在一起、同步传感器、校准扭矩讯号、控制延迟…等等，需要在工程资源方面大量投资。”
此外他指出：“开发软件堆叠并将整合到硬件平台，也是非常困难且耗时的任务；有部份AV堆叠包含适应软件应用程序的抽象层，还比较容易一点，但AV开发平台仍有很多差距。”至于IHS Markit的Ambroggi则认为情况更微妙，而且可能更复杂…
延伸阅读：
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《安防和监控应用的智能相机市场-2016版》
《激光雷达市场-2016版》
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