随着智能驾驶技术的飞速发展，端到端方案正引领全球智能驾驶领域迈向新阶段，这一趋势在中国市场尤为显著。各大企业纷纷投入其中，探索不同的技术路径，而在此过程中，车端算力的重要性日益凸显，使得英伟达成为了行业内备受瞩目的焦点。
然而，英伟达在智能驾驶领域的贡献远不止于此。尽管车端算力是其备受市场关注的一面，但英伟达在自动驾驶技术实现的整体路径上，还进行了全方位的布局，包括云端、软件侧、工具链等多个层面，这些布局共同构成了英伟达赋能自动驾驶的完整技术体系。
对于智能驾驶用户而言，每一次车企推送的OTA升级都带来了更为优化的驾驶体验，而这些升级背后的车端智驾算法模型，正是提升用户体验的关键。然而，这些算法模型并非凭空产生，而是由车企或智能驾驶供应商在云端环境中构建而成。因此，云端环境可以被视为一个工具齐全、便利好用的“厨房”，而车端运行的算法模型则是从这个“厨房”中烹饪出的“菜品”。在诸多智能驾驶玩家中，尤其是自研方案车企的体系中，这个“厨房”往往都是基于英伟达的技术构建的。
自动驾驶能力的构建是一个复杂的系统性工作流程，包括数据处理和神经网络算法的构建两大模块。英伟达通过其软硬件技术，为这一流程提供了高效的支持。在数据处理环节，英伟达云计算平台（NGC）能够助力企业利用预训练模型注释图像，并通过视频编解码技术和TAO AI模型自适应平台进行模型优化，显著提升数据标注的效率。
英伟达还为特定玩家的自动驾驶技术路径选择提供了助力。例如，理想汽车在自动驾驶技术方向上采用了端到端+VLM的技术方案，这一方案对多模态数据处理和智能驾驶的认知与决策能力提出了新要求。在英伟达的帮助下，理想汽车能够更有效地利用历史数据，提高数据处理的效率和模型训练的泛化能力。
在软件层面，英伟达同样进行了巧妙的布局。为了推动Orin和Thor等车端算力平台更好地运行，英伟达开发了DriveOS操作系统，这是整个英伟达DRIVE软件堆栈的基础，为自动驾驶开发者提供了一个安全可靠的执行环境。同时，DriveWorks中间件也提供了对自动驾驶汽车开发至关重要的功能，包括传感器抽象层、数据记录器、车辆I/O支持和深度神经网络框架等。
英伟达的车端算力平台Orin和Thor已经成为众多智能驾驶玩家的首选。Orin计算平台凭借254 TOPS的AI算力，已经成为高阶智能驾驶的标准配置，被广泛应用于各大车企的车型中。而作为Orin的继任者，Thor在算力上实现了显著提升，支持8位浮点格式（FP8），提供1000 INT8 TOPS性能，几乎是Orin的4倍。Thor已经获得了越来越多主机厂客户的认可，并正在被更多细分领域的厂商选用。
在端到端和大模型等前沿技术上，英伟达也在持续探索，为自动驾驶行业的发展方向寻求更优解。同时，英伟达在自动驾驶的仿真测试方面也进行了深入布局，推出了NVIDIA Omniverse平台。这一平台能够很好地满足行业里对于高保真自动驾驶汽车仿真的需求，为自动驾驶汽车的安全测试和验证提供了有效的解决方案。
通过Omniverse平台，开发者可以利用生成式AI的最新技术对复杂场景进行精准建模，并作为训练数据的一部分。同时，Omniverse还可以降低物理测试和验证成本，提高研发效率。Omniverse还能够服务于自动驾驶汽车的外观设计、可视化等领域，为汽车设计、评审与性能优化提供全方位数字化平台。
英伟达在智能驾驶行业的角色不仅仅是车端算力平台的提供者，更是通过其在从云端训练到车端推理的一系列过程中的整体布局，实现了对自动驾驶行业的底层赋能。尽管市场和消费者更加关注硬件和算力参数本身，但英伟达的软件能力同样重要，是其构建自动驾驶技术和商业体系的核心竞争力之一。软硬件之间密不可分，共同构成了英伟达在自动驾驶行业的技术护城河。
