電子發燒友網報道（文/李彎彎）9月20日晚，在2022秋季GTC大會上，英偉達發布了新一代的汽車芯片DRIVE Thor，這顆芯片主要瞄準汽車的中央計算架構，算力達到2000TOPS，是其此前發布的Altan的2倍，Orin的8倍。

英偉達此前發布Orin，算力為254TOPS，已經處于世界領先水品，并且獲得了大批客戶，如今新一代2000TOPS算力DRIVE Thor的發布，將會給自動駕駛領域帶來怎樣的巨變？

英偉達Orin芯片正在收割全球客戶

早在2015年，英偉達就開始推出適用于自動駕駛需求的Tegra X1，該芯片采用20nm工藝，算力為1TOPS，主要面向智能座艙。2018年，英偉達推出Parker，采用16nm工藝，算力為1TOPS，該芯片產品開始在特斯拉、沃爾沃等品牌中得到應用。

2020年，英偉達又量產首款高等級自動駕駛芯片Xavier，基于臺積電12nm工藝，集成90億顆晶體管，總體INT8算力為30TOPS。該芯片在小鵬、上汽等的L2、L2+級車型上得到使用，不過相較于同行，這顆芯片算力水平并不高。

因此英偉達在Xavier量產之前，就開始布局Orin，該芯片在2019年發布，采用7nm工藝，算力達254TOPS，是上一代芯片的8倍多。Orin內置第二代深度學習加速器DLA、第二代視覺加速器PVA、視頻編解碼器，可以支持主機廠開發自適應巡航控制、自動緊急制動、變道輔助、防碰撞、車道偏離預警、交通信號燈識別等自動駕駛功能。

英偉達推出的Orin，可以很好的解決自動駕駛系統對高算力的需求，因此獲得了大批主機廠、自動駕駛公司的歡迎。

早在2020年9月，理想汽車就與英偉達及英偉達中國合作伙伴德賽西威簽訂三方戰略合作協議，理想汽車將在2022年推出的全尺寸增程式智能SUV上率先使用NVIDIA Orin系統級芯片中運算能力最強的產品。

2022年英偉達Orin芯片開始正式大規模上車，據了解，率先搭載該芯片的是蔚來ET 7，該車于今年3月28日開始交付，蔚來自研的車載NIO Adam平臺配備4顆 Orin芯片，算力達到1016TOPS，支持包括1顆超遠距高精度激光雷達、7顆800萬像素高清攝像頭、4顆300萬像素高感光環視專用攝像頭、5顆毫米波雷達等33顆傳感器，可實現19項輔助駕駛功能。

除了ET 7，蔚來旗下的ET5、ES7，以及威馬M7均搭載了4顆NVIDIA Drive Orin芯片，理想L9以及小鵬G9等計劃搭載2顆NVIDIA Drive Orin芯片，可實現508TOPS的算力。此外，上汽智己、法拉第未來、比亞迪、奔馳、捷豹路虎、沃爾沃、現代、奧迪、路特斯等都與英偉達就Orin達成合作，德賽西威、百度Apollo、圖森未來、小馬智行、智加科技、文遠知行、元戎啟行等自動駕駛公司也將基于Orin開發ADAS方案。

另外無人駕駛通用解決方案公司輕舟智航（QCraft）也于近期完成了搭載雙NVIDIA DRIVE Orin的L4級乘用車車隊在國內的率先落地，攜手T3出行于本月聯合啟動Robotaxi的公開運營，成為行業內首批搭載Orin實現L4級別Robotaxi車隊部署的公司。輕舟智航憑借全棧自研技術，在行業內率先實現了基于一顆激光雷達城市NOA方案的落地。

英偉達DRIVE Thor促進汽車底層架構改變

英偉達Orin已經取得了令人矚目的成績，那么新一代自動駕駛計算芯片DRIVE Thor又將會給自動駕駛領域帶來怎樣的巨變呢？相較于Orin的256TOS算力，DRIVE Thor單顆芯片算力高達2000 TOPS，黃仁勛表示，該芯片確認在2025年上車量產。

目前而言，在已經發布和規劃的產品中，DRIVE Thor的算力都是驚人的。目前業界自動駕駛計算芯片中，算力較高的應該算是高通5nm制程的SnapdragonRide芯片，單顆芯片AI算力360TOPS，其次就是英偉達自己的Orin了，地平線征程5，單顆芯片AI算力128TOPS。

這顆芯片最大的亮點，應該是同時支持ADAS系統（高級駕駛輔助系統）和IVI系統（車載信息娛樂系統），黃仁勛在2022秋季GTC大會上表示，這顆芯片就是為汽車的中央計算架構而生，用一顆芯片打造一個控制器，即可同時為自動泊車、智能駕駛、車機、儀表盤、駕駛員監測等多個系統提供算力。

為什么說這是最大亮點，我們首先來看一下汽車電子電氣架構的發展。過去，為了豐富汽車的電子功能，主機廠不停地在車上搭載各種ECU元件，一輛車的ECU達到100多個，可以說ECU廣泛存在于車輛的發動機、變速箱等底層零部件之中。

汽車的每一個功能都需要單一或者多個ECU模塊進行控制，以此實現整車信息的轉化和處理，這些遍布車身的ECU組成的架構就叫分布式電子電氣架構。

上面提到的ECU，即Electronic Control Unit，電子控制單元，又被稱為“行車電腦”、“車載電腦”等。它和普通的電腦一樣，由微控制器（MCU）、存儲器（ROM、RAM）、輸入/輸出接口（I/O）、模數轉換器（A/D）以及整形、驅動等大規模集成電路組成。

一句話形容就是，ECU相當于汽車的大腦。

然而，分散的ECU模塊容易導致車輛線束布置復雜，車身越來越重，從而導致整車成本高昂。另外，由于涉及的供應商眾多，ECU模塊的軟件開發無法同步，后續更新也難以為繼。為了優化汽車的智能體驗，如今主機廠開始減少車輛上的ECU。

這個過程，需要將上百個ECU模塊進行軟硬件剝離，然后將軟件注入集中式的計算單元，逐漸催生出一個汽車大腦，即黃仁勛說的中央計算架構。

雖然不少車輛ECU模塊的數量在減少，卻還沒有真正形成一個控制器同時為所有系統提供算力。不過，隨著整車電子電器架構的發展演變出了域控制器的概念。

主要有這五個功能域：動力域、底盤域、智能座艙域、自動駕駛域、車身域。使用域架構的好處：一是能夠將傳感與處理分開，傳感器與ECU不再是一對一的關系，管理起來比較容易；二是可以適當的集成化，減少ECU的數量。也有些車輛主要是三大域，比如大眾的MEB平臺做了三大控制器，包括車輛控制域、智能駕駛域、智能座艙域。

可以說，目前自動駕駛正處在從3到5個域控制器向中央計算控制器演進的階段，特斯拉在這方面比較領先，其2017年下線的Model 3功能域已經不太明顯，中央計算模塊將ADAS域、信息娛樂系統域和通信系統域集成到一起，這種集中架構，使得汽車ECU模塊更少。

這個演進存在難度，小鵬汽車電子電氣架構負責人段工此前對媒體表示，因為汽車的座艙域、智駕域、動力域、車身域等幾大域對操作系統的需求并不一致，比如座艙系統對于屏幕的色彩處理和渲染要求比較高，而智駕功能則對系統的安全要求特別高，目前還有沒一種芯片或者一個嵌入式的硬件平臺，既有高算力能夠支撐豐富圖像處理，又有高性能、高存儲，同時還具有非常豐富的IO接口。

不過從英偉達新發布的DRIVE Thor來看，搭載這顆芯片的中央計算控制器足夠為整車自動駕駛、智能座艙等多個系統提供算力支持。可見DRIVE Thor 2025年上車，將會更加徹底改變汽車底層架構，推動智能駕駛汽車的發展更進一步。