2022年英伟达发展现状及市场规模分析

1、2022年英伟达发展现状及市场规模分析英伟达自2015年推出NVIDIADrive系列平台，赋能自动驾驶生态。英伟达自2015年开始推出面向座舱的DRIVECX和面向驾驶的DRIVEPX，此后先后推出DRIVEPX2、DrivePXXavier、DRIVEPXPegasus、DRIVEAGXOrin等多个自动驾驶平台，而在SoC芯片方面，从Parker、Xavier、Orin到最新发布的Atlan。（1）DRIVEPX：英伟达在CES2015上推出了基于英伟达MaxwellGPU架构的第一代平台：搭载1颗TegraX1的DRIVECX，主要面向数字座舱，以及搭载2颗TegraX1的DRIVEP

2、X，主要面向自动驾驶；（2）DRIVEPX2：英伟达在CES2016推出了基于英伟达PascalGPU架构的第二代平台DRIVEPX2，主要由TegraX2（Parker）和PascalGPU组成，PX2有多个版本，主要可以分为单芯片版的AutoCruise、双芯片版的AutoChauffeur以及四芯片版的FullyAutonomousDriving。特斯拉自2016年HW2.0开始搭载英伟达的定制版DRIVEPX2AutoCruise版本，并在2017年的HW2.5上升级为2颗TegraX2（Parker）；（3）DrivePXXavier：英伟达在CES2017上推出了XavierAIC

3、arSupercomputer，并在CES2018上重新发布命名为DrivePXXavier，搭载一颗30TOPS算力的TegraXavier芯片。Xavier平台是PX2的小型化高能效版，算力稍有提升的前提下，面积缩小为PX2的一半，功率仅为PX2的1/8左右。该平台目前搭载在小鹏P5与P7车型上。（4）DRIVEPXPegasus：英伟达在2017年10月推出了DRIVEPXPegasus，Pegasus定位更注重性能的提升。Pegasus共有四颗芯片，2颗TegraXavier芯片，2颗单独的Turing架构的GPU，每颗Xavier集成了一颗8核CPU和一个英伟达Volta架构的GPU

4、，通过增加CPU和GPU，Pegasus平台可以实现320TOPS的算力，功耗500W。（5）DRIVEAGXOrin：英伟达在中国GTC2019大会上推出了DRIVEAGXOrin平台，该平台由2颗OrinSoC芯片和2颗Ampere架构的GPU，最高算力达到2000TOPS，功耗800W。单颗OrinSoC可实现254TOPS算力，功耗低于55W，可支持单片或多片协同方案，实现算力扩展。OrinSoC芯片集成了ArmHerculesCPU内核、新一代架构Ampere的GPU、全新深度学习加速器（DLA）和计算机视觉加速器（PVA），可实现每秒254TOPS运算性能，相比上一代Xavier系

5、统级芯片运算性能提升了7倍。在运算性能提升巨大的情况下，Orin的功耗低于55W。Orin可以覆盖10TOPS到254TOPS的算力需求、可以为终端用户提供可升级的方案支持单片或多片Orin协同的解决方案，无限扩展算力。Orin所集成的GPU拥有2048个CUDACore和64个TensorCore。Orin内部集成了Ampere架构GPU，该GPU拥有2个GPC（GraphicsProcessingClusters，图形处理簇），每个GPC包含4个TPC（TextureProcessingClusters，纹理处理簇），每个TPC包含2个SM（StreamingMultiprocesor，流

6、处理器），每个SM下包含包含128个CUDACore，合计2048个CUDACore，算力为4096GFLOPS。此外，还包括64个TensorCore（张量核），TensorCore是专为执行张量或矩阵运算而设计的专用执行单元，稀疏INT8模型下算力达131TOPS，或者密集INT8下54TOPS。蔚来ET7成为Orin系列的首发量产车，NIOAdam超算平台搭载四颗Orin芯片，单车算力打造1016TOPS。蔚来NIOAdam超算平台，配备四颗Orin芯片，Adam拥有48个CPU内核，256个矩阵运算单元，8096个浮点运算单元，共计680亿个晶体管，总算力高达1016TOPS。Adam

7、平台集成了安全自主运行所需的冗余和多样性，在4颗OrinSoC中，前两颗OrinSoC负责处理车辆传感器每秒产生的高达8G的数据量，第三颗OrinSoC作为后备，以确保系统能够在任何情况下安全运行，第四颗OrinSoC可进行本地的模型训练，进一步提升车辆自身的学习能力，并基于用户偏好提供个性化驾驶体验。蔚来ET7将作为NVIDIADRIVEOrin系列的首发量产车于2022年3月开始交付，同样搭载NIOAdam超算平台的蔚来ET5将于2022年9月开始交付。当前，英伟达在自动驾驶领域遥遥领先，持续获得大量自动驾驶客户，英伟达的客户大致可以分为三类：造车新势力、传统车企、自动驾驶公司。（1）造车

8、新势力：蔚来（ET5、ET7）、小鹏（P5、P7、G9）、理想（X01）、威马（M7）、上汽智己、R汽车、FF等；（2）传统车企：奔驰、沃尔沃、现代、奥迪、Lotus等；（3）自动驾驶Robotruck/Robotaxi公司：通用Cruise、亚马逊Zoox、中国的滴滴，沃尔沃商用车、Kodiak、图森未来、智加科技、AutoX、小马智行、文远知行等。英伟达提供包括从芯片、硬件平台、系统软件、功能软件、应用软件以及仿真测试平台和训练平台在内的全栈工具链。以英伟达DRIVEAGX硬件开发平台为起点，在DRIVEConstellation上验证软件算法。充分验证后将部署软件，通过DRIVEHype

9、rion参考架构进行上路测试。利用DGX高性能训练服务器进行深度学习模型训练，此过程反复迭代。英伟达提供了从芯片（Xavier/Orin/Atlan）、DRIVEAGX硬件平台、DRIVEOS、Driveworks、DRIVEAV自动驾驶软件栈、DRIVEHyperion数据采集和开发验证套件、DRIVEConstellation虚拟仿真平台和DGX高性能训练平台等全栈工具链。（1）应用软件：DRIVEAV与DriveIX软件栈。DRIVEAV软件栈主要面向自动驾驶域，包括了从规划、地图到感知的应用软件开发，帮助开发者实现端到端的感知、路径规划、地图构建、决策和控制等功能的开发；DriveIX

10、主要面向智能座舱域，集成了视觉、语音和图形用户体验，包括可视化（盲区可视化、自动驾驶可视化以及驾驶员监控可视化等）、AI辅助驾驶（DMS、神经网络、摄像头标定等）以及AI助手（语音识别、手势识别、面容识别等）。（2）功能软件（中间件）：Driveworks。DriveWorks是所有自动驾驶汽车软件开发的基础，包含了高阶自动驾驶开发所需要的处理模块、工具和框架。DriveWorks是模块化、开放、易于定制的，方便开发人员在自己的软件堆栈中实现深度定制开发。包括DNN算法加速库、Calibration标定工具、DriveCore核心库（传感器抽象层、车辆I/O、图像处理、点云处理、DNN框架等。

11、（3）系统软件：DRIVEOS。DRIVEOS提供了一套参考操作系统和相关软件栈，专为在基于AGX硬件平台上的开发与部署，相关的基础软件栈包括RTOS、Hypervisor、英伟达CUDA和TensorRT等其他组件，这些组件经过优化后可直接访问AGX硬件平台。DRIVEOSSDK利用所有软件、库和工具、技术和API，为自动驾驶汽车的构建、调试、配置和部署应用程序，提供了优化的工作流。（4）硬件平台：DRIVEAGX平台。英伟达DRIVEAGX开发工具包提供了开发展所需要的硬件、软件及示例应用程序。英伟达的历代硬件计算平台DRIVEPX2、DrivePXXavier、DRIVEPXPegasu

12、s、DRIVEAGXOrin等，前文已经详细介绍。DRIVEAGX平台提供开放的软件框架，以及与硬件计算平台相配套的完善的开发工具包；此外，英伟达应有众多Tier1及传感器产业合作伙伴，提供摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等车载传感器。（5）仿真平台：DRIVEConstellation与DRIVESim。DRIVEConstellation自动驾驶车辆仿真平台主要完成对各种虚拟场景的渲染、仿真，产生模拟传感器数据，通过运行DRIVESim仿真软件，模拟仿真汽车在仿真环境中行驶可产生的传感器数据。Constellation仿真平台提供可扩展、全面且多样化的测试环境。借助开放的模块化架构，DRIVESim仿真软件可让客户利用自己的仿真模型或生态合作伙伴的自定义车辆、环境、传感器或交通场景。（6）训练平台：NVIDIADGX。基于高性能的英伟达DGXAI服务器，客户可以进行深度网络学习的训练、推理和数据分析，同时多台DGX构建超级计算机或者人工智能集群，为具有挑战性的自动驾驶海量数据进行深度学习网络模型训练和建图提供出色的基础设施和灵活可扩展的AI计算性能。英伟达发布全新自动驾驶软硬件开发参考平台DRIVEHyperion8。在2021年英伟达GTC大会上，英伟达发布了自动驾驶软硬件开发参考平台DRIVEHyperion8，允许主机