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王傳福拿下英偉達(dá)!比亞迪獲強(qiáng)援,能否聯(lián)手黃仁勛撼動(dòng)特斯拉地位

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最近智能駕駛?cè)Φ拇蠊险娴恼ǚW(wǎng),之前總被網(wǎng)友吐槽智能駕駛是短板的比亞迪,轉(zhuǎn)頭就抱上了算力圈頂流英偉達(dá)的大腿。王傳福和黃仁勛這倆行業(yè)大佬直接搭伙,把矛頭對(duì)準(zhǔn)了常年霸榜的特斯拉,網(wǎng)友吵翻了天,有人說(shuō)這是王炸組合穩(wěn)了,也有人說(shuō)特斯拉積累深厚那是說(shuō)超就超的,今天咱們就嘮嘮這事到底有多大勝算。



比亞迪現(xiàn)在是全球新能源車(chē)企里的頂流沒(méi)跑,賣(mài)出去的車(chē)跑遍全球各種路況、氣候區(qū)域,攢下來(lái)的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)多到數(shù)不清,這可是訓(xùn)練智能駕駛模型的核心寶貝。就是之前在底層算力和AI技術(shù)研發(fā)這塊,多少還有上升空間,想把高階智能駕駛做普及,總差點(diǎn)核心底氣。

黃仁勛掌舵的英偉達(dá),剛好能補(bǔ)上比亞迪的這塊缺口。之前GTC大會(huì)上,英偉達(dá)放的大招一個(gè)比一個(gè)狠,不光推出了要重構(gòu)智能駕駛底層邏輯的物理AI技術(shù),還發(fā)布了面向AI工廠的全新Varrobin計(jì)算架構(gòu)。

這套架構(gòu)可不是單一芯片的迭代,是7款芯片垂直整合而成的系統(tǒng),涵蓋CPU、GPU、LPU及存儲(chǔ)交換機(jī)芯片,能組成5款機(jī)架形成超級(jí)AI計(jì)算機(jī),專(zhuān)門(mén)為智能體AI設(shè)計(jì)。英偉達(dá)還同步推出了開(kāi)放式Phys AI數(shù)據(jù)工廠藍(lán)圖,剛好能給自動(dòng)駕駛這類(lèi)物理AI應(yīng)用提供底層支撐。



行業(yè)里有預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,到2027年底,英偉達(dá)Blackwell和Ruby系列AI芯片的收入將達(dá)到1萬(wàn)億美元,這背后全是其在算力領(lǐng)域的硬實(shí)力撐著。比亞迪有海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù),英偉達(dá)有頂級(jí)算力和AI技術(shù),兩家的合作完全是優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的天作之合。英偉達(dá)提供算力基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)模型框架,比亞迪提供海量終端數(shù)據(jù)用于模型微調(diào),這種組合也是目前加速智能駕駛技術(shù)迭代最合理的商業(yè)模式。

還有英偉達(dá)的G12芯片,算力密度高到能讓汽車(chē)在車(chē)內(nèi)實(shí)時(shí)運(yùn)行百億參數(shù)級(jí)別的大模型。這能讓汽車(chē)的決策機(jī)制從之前的執(zhí)行預(yù)設(shè)規(guī)則,轉(zhuǎn)向類(lèi)似人類(lèi)的直覺(jué)判斷,碰到雨天行人橫穿馬路這類(lèi)沒(méi)預(yù)設(shè)的復(fù)雜突發(fā)場(chǎng)景,應(yīng)對(duì)起來(lái)也穩(wěn)得多。這也是王傳福最看重的核心優(yōu)勢(shì),畢竟能搞定復(fù)雜路況下的智能駕駛痛點(diǎn),才是撬動(dòng)消費(fèi)市場(chǎng)的關(guān)鍵。

現(xiàn)在智能駕駛賽道玩家不少,但特斯拉作為先行者,依舊占據(jù)著非常重要的地位,核心競(jìng)爭(zhēng)力就是軟硬一體化的垂直整合模式。



特斯拉不僅自主研發(fā)FSD算法,還自研車(chē)載推理芯片,甚至在云端訓(xùn)練層面開(kāi)發(fā)了專(zhuān)用超級(jí)計(jì)算機(jī),形成了完全自主的數(shù)據(jù)閉環(huán)。這種封閉生態(tài)的核心優(yōu)勢(shì)就是迭代效率極高,所有技術(shù)研發(fā)和數(shù)據(jù)積累都握在自己手里,不用依賴(lài)外部合作,純視覺(jué)端到端的路線走得最早也最堅(jiān)決。

說(shuō)實(shí)在的,這種封閉模式也有明顯短板,開(kāi)放性不足,很難和其他車(chē)企或者供應(yīng)商深度合作,后期場(chǎng)景覆蓋速度說(shuō)不定就會(huì)受限。



再看比亞迪和英偉達(dá)的組合,走的是開(kāi)放生態(tài)+算力+真實(shí)數(shù)據(jù)的差異化路線,這也是他們挑戰(zhàn)特斯拉的核心破局點(diǎn)。和特斯拉的封閉不同,英偉達(dá)聚焦自己最擅長(zhǎng)的算力和底層AI模型,王傳福則發(fā)揮比亞迪的終端優(yōu)勢(shì)和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),兩家聯(lián)手推進(jìn)技術(shù)落地。這種模式開(kāi)放性強(qiáng),能整合更多資源,還有海量真實(shí)數(shù)據(jù)加持,能讓物理AI技術(shù)快速迭代,更好適配真實(shí)駕駛場(chǎng)景,補(bǔ)上現(xiàn)有智能駕駛技術(shù)的短板。

現(xiàn)在賽道里還有其他玩家,也間接影響著這場(chǎng)博弈的走向,比如高通,在智能座艙芯片領(lǐng)域擁有絕對(duì)統(tǒng)治力,正試圖向自動(dòng)駕駛滲透,但在算法和場(chǎng)景落地層面仍有差距。傳統(tǒng)燃油車(chē)巨頭則受限于軟件基因,高度依賴(lài)外部供應(yīng)商,高階自動(dòng)駕駛進(jìn)展十分緩慢。這些玩家的存在讓賽道競(jìng)爭(zhēng)更激烈,也讓比亞迪與英偉達(dá)的差異化優(yōu)勢(shì)更加突出。

大家最關(guān)心的肯定還是,王傳福拿下英偉達(dá),聯(lián)手黃仁勛,真的能撼動(dòng)特斯拉的地位嗎?



其實(shí)這事不能一概而論,要分短期和長(zhǎng)期來(lái)看,這場(chǎng)博弈的核心,終究離不開(kāi)技術(shù)落地、成本控制和系統(tǒng)安全三大關(guān)鍵。

短期來(lái)看,比亞迪與英偉達(dá)的組合很難撼動(dòng)特斯拉的地位,畢竟特斯拉在智能駕駛領(lǐng)域積累已久,數(shù)據(jù)閉環(huán)和技術(shù)迭代效率都有明顯優(yōu)勢(shì),用戶(hù)基礎(chǔ)和品牌影響力也不是短期就能超越的。



還有個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是,英偉達(dá)的Varrobin計(jì)算架構(gòu)和G12芯片成本不低,怎么把技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為價(jià)格優(yōu)勢(shì),讓更多比亞迪走量車(chē)型能搭載,是王傳福和黃仁勛要解決的首要問(wèn)題。同時(shí)物理AI模型的穩(wěn)定性和安全性,還需要經(jīng)過(guò)大量真實(shí)場(chǎng)景的檢驗(yàn),這些都要花不少時(shí)間打磨。

但從長(zhǎng)期來(lái)看,王傳福與黃仁勛的聯(lián)手,確實(shí)有潛力改寫(xiě)整個(gè)智能駕駛的賽道格局。先說(shuō)比亞迪攢的海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù),能快速優(yōu)化英偉達(dá)的物理AI模型,讓其在復(fù)雜路況的應(yīng)對(duì)能力上快速超越現(xiàn)有技術(shù),甚至優(yōu)于特斯拉的純視覺(jué)路線。還有啊,英偉達(dá)的算力優(yōu)勢(shì),能幫助比亞迪快速補(bǔ)齊智能化短板,實(shí)現(xiàn)智能駕駛技術(shù)的跨越式提升,這種數(shù)據(jù)+算力的雙重加持,是特斯拉的封閉生態(tài)很難匹敵的。



對(duì)咱們普通消費(fèi)者來(lái)說(shuō),不管哪種技術(shù)路線,最終關(guān)心的都是智能駕駛能不能讓人真正放心,能不能實(shí)現(xiàn)安全、便捷的出行。目前智能駕駛還處于迭代階段,沒(méi)有任何一家企業(yè)能做到完美,但比亞迪與英偉達(dá)的合作,無(wú)疑為行業(yè)帶來(lái)了新的可能。他們的聯(lián)手不僅是兩家企業(yè)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),更是智能駕駛賽道數(shù)據(jù)+算力模式的重要探索。



說(shuō)到底,王傳福拿下英偉達(dá),只是比亞迪智能化轉(zhuǎn)型的重要一步,聯(lián)手黃仁勛挑戰(zhàn)特斯拉,注定是一場(chǎng)長(zhǎng)期博弈。技術(shù)路線沒(méi)有絕對(duì)的對(duì)錯(cuò),最終都要經(jīng)過(guò)市場(chǎng)的檢驗(yàn),但可以肯定的是,這場(chǎng)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,必將推動(dòng)智能駕駛技術(shù)加速迭代,最終受益的還是咱們普通消費(fèi)者。對(duì)了,你覺(jué)得王傳福與黃仁勛的聯(lián)手,能撼動(dòng)特斯拉的地位嗎?在各家智能駕駛方案中,你更認(rèn)可哪一家?

參考資料:人民日?qǐng)?bào) 中國(guó)智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)

參考資料:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào) 新能源車(chē)企智能化轉(zhuǎn)型觀察

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