就连英伟达的汽车业务负责人，也得为了算力和公司内部争抢。

# 就连英伟达汽车业务负责人也要跟公司抢算力 来源：https://www.theverge.com/podcast/964614/nvidia-auto-xinzhou-wu-ev-ai-hyperion-autonomy-cars-tesla 今天我邀请到的是英伟达汽车业务负责人吴新宙。 显然，英伟达因人工智能热潮而频频出现在新闻中——它是全球最具价值的公司之一，因为AI行业对该公司GPU的需求永无止境。 但英伟达也是汽车行业的关键供应商。它的芯片已经搭载在汽车上多年，而吴新宙在构建一整套可供车企直接使用的自动驾驶系统方面发挥了关键作用。例如，正如你将在节目中听到他多次提到的，这套系统已经应用于新款梅赛德斯奔驰电动车。 所以，我非常想听听他对于汽车行业如何应对向自动驾驶电动车这一重大转型的看法。这是每个车企和供应商都会告诉你的目标，但在2026年来看，这个目标似乎比以往任何时候都更遥远。美国的电动车普及周期已经完全偏离轨道，自动驾驶似乎永远卡在试图解决最后20%的场景上，而汽车本身也在持续涨价，即便消费者正受到通货膨胀和能源价格全面上涨的压力。 [](https://platform.theverge.com/wp-content/uploads/sites/2/chorus/uploads/chorus_asset/file/24792604/The_Verge_Decoder_Tileart.jpg?quality=90&strip=all&crop=0,0,100,100) *Verge*订阅者们，别忘了你们有独家权限，可以在任意播客平台收听无广告版本的*Decoder*。点此前往订阅管理页面。还不是订阅用户？你可以点此注册。 你会听到吴新宙说，在重塑汽车本身基本属性方面，实际上已经取得了惊人的进展——这个行业称之为"软件定义汽车"，它由少数几台强大的计算机控制，而不是几十甚至上百个独立的电子控制单元（ECU）。如果你是*Decoder*的听众，你已经听过无数车企高管谈论摆脱ECU的必要性；吴新宙认为，这个时刻基本上已经到来。 我们深入聊了中国汽车工业，以及它为何能够基本上抢占先机，因为它一开始就建立在电动化的架构和平台上，而无需费力管理从燃油车和那些ECU的转型过程。吴新宙曾在一家中国车企（OEM）工作，所以他对这方面有相当深刻的见解。 我们还谈到了在英伟达工作的感受。这是一家独特的公司，有一位独特的领导人黄仁勋，吴新宙说他在那里的三年是快速学习的过程。他毫不避讳地谈及需要跟公司蓬勃发展的AI业务争夺资源和产能的现实。他描述了什么能赢得这些争论——尤其是在他的客户像车企一样缓慢且厌恶成本的情况下——这非常吸引人。 当然，我们不可避免地讨论了AI，以及英伟达的自动驾驶方法如何将吴新宙所说的"经典"技术栈和推理模型操控汽车的能力结合起来。这里面有很多内容，包括你会看到AI模型实际上在自言自语，以弄清楚如何驾驶你的车，这我觉得既极其有趣，又十分好玩。 当然，在美国谈论电动车或汽车自动驾驶，就不可能不提到埃隆·马斯克和特斯拉。所以我相当直接地问了吴新宙，特斯拉的全自动驾驶（FSD）是否真的能做到埃隆所宣称的、无需激光雷达就能实现的程度。你来判断一下他的回答是否站得住脚。 好的，欢迎英伟达汽车业务负责人吴新宙。我们开始吧。 *为篇幅和清晰度考虑，本次采访做了轻度编辑。* **吴新宙，你是英伟达的汽车业务负责人。欢迎来到*****Decoder*****。** 谢谢邀请。 **和你谈话我非常兴奋。感觉汽车的"本质"究竟是什么这个问题，正处于悬而未决的状态。感觉汽车行业正处于一个巨大的重新调整期，几乎可以说，过去几年大家对汽车这个产品未来走向是有共识的，而现在因为电动车转型困难、因为中美贸易战带来的困难，这一切都变得比以前更加混乱。** **很多车企正在收缩阵线，而我觉得你在英伟达的位置让你对汽车行业正在发生的事情有一个相当广阔的视角，因为你为几乎所有主要汽车生产国的主要车企提供产品。** **那么我们就从这里开始吧。你对汽车行业在通往自动驾驶和电动化这条漫长而曲折的道路上，现在处于什么阶段，有什么看法？** 这是个很好的问题。我在汽车行业大概工作了15年，从我在高通（Qualcomm）的职业生涯开始。我曾经负责高通汽车团队一段时间。显然，我们听过"软件定义汽车"这个说法。而现在，随着AI技术的发展，我们正在进入下一阶段，我们可以称之为"AI定义汽车"。 伴随着这些巨大的技术创新，汽车行业在过去十年里变化得非常快。如你所知，我还在中国一家OEM工作了五年，负责他们的自动驾驶团队。 现在我来到了英伟达。所以，在我15年的职业生涯中，我亲眼见证了这场巨大的变革。汽车从主要是机械加上电气设备，变成了可以通过OTA软件快速升级功能的产品。这就是我们所说的"软件定义汽车"时代。现在，随着技术向生成式AI发展，我们正在用AI重写汽车中的大部分软件。这就是我们所说的"AI定义汽车"时代。 这，一方面加快了车辆能力开发的步伐。另一方面，它也改变了我们定义"车辆"的方式。AI正在各个层面影响着整个行业。看到世界将随着这些新技术创新如何演变，真的令人兴奋。 **让我来梳理一下你提到的几个术语。我经常从车企高管那里听到这些词，他们喜欢来节目告诉我汽车的未来会怎样。但我认为其中一些术语的边缘有点模糊。** **你提到了"软件定义汽车"。这是个相当模糊的术语。我认为核心思想是，我们要去掉汽车中目前控制着大量不同系统的所有ECU。我们将所有这些组件集中到车上的一两个大型计算中心。特斯拉以做到这一点而闻名。Rivian也下了很大的赌注。Rivian的Wassym Bensaid刚来过节目聊过这个。** **其他传统车企也尝试过这样做。通用汽车来过节目，他们说："看，我们不需要那样做。我们没问题。我们按自己的方式来做。"福特也曾大张旗鼓地尝试过。他们成立了一个攻关小组，建立了一种全新的造车方式，他们对此非常自豪。据说，这个项目很快就会有一款卡车问世。** **我认为这个行业并没有完全实现这个目标。这基本就是我想说的。新兴车企已经达到了可以声称拥有软件定义汽车的程度，即车上有一两台大型计算机控制着所有系统。而传统车企大部分还没有成功。** **对此我要加个星号。也许福特会用那款新卡车成功，但我们还不知道。你认为整个行业会普遍走向软件定义汽车，还是传统车企会维持现状？** 百分之百会。我有机会亲眼目睹了2018年到2023年间中国发生的事情。整个行业在短短五年内就经历了这场巨大的变革。在那里，不仅是新造车势力，传统车企也必须适应。每个人都在转向单一中央计算式的电气架构，因为这就是竞争的方式。 在世界其他地方也是如此——我们也通过Drive和Drive AV合作项目有合作伙伴，比如我们的伙伴梅赛德斯。他们当前一代就是基于中央计算机的架构。这将会应用于他们所有的车辆。对于其他主流车企，我们正在与他们所有人合作，试图帮助他们将架构转变或升级为采用一或两台计算机的路线，因为会有信息娱乐系统、基础驾驶或高级驾驶辅助系统（ADAS）ECU。但我认为世界实际上正朝着这个方向快速发展。 有些公司显然会慢一些，有些会快一些。这是这个行业的本性。但我毫不怀疑世界正在朝着这个方向演进。 **我其实对你的经历很好奇。你在小鹏汽车工作过，这是一家中国车企。从我身在美国、作为一个长期汽车爱好者的角度来看，我觉得中国车企有一个相当独特的优势，就是他们不是大型全球车企。他们没有在巨大的规模上运营。电动化来了。特斯拉显然在中国建立了大量制造能力。我们都知道中国的制造生态系统是如何运作的，他们得以重置。他们基本上像美国的新兴车企一样，从一张白纸开始设计了一系列电动车，在一个全新的基础上制造出了具有全球竞争力的汽车，而不必担心美国传统车企需要担心的那些历史包袱。然后，中国政府又以极高的力度补贴了这一切。** **你在那里工作过。这是你的经验吗？基本上就是这么回事，他们得以从头开始？** 我认为这只是其中一面。他们的历史包袱确实更少，需要担心的负担更小，这确实是一个优势。但我也看到，不仅是新势力，甚至在那里的全球玩家也必须适应中国的节奏。至少从我在那里学到的东西来看，每个人都在以那种速度前进。再说一次，你希望能够竞争。 但正如你所说，这股浪潮……软件定义汽车已经存在了很长时间，而特斯拉是真正将其推向全面量产的公司。我不确定他们是不是第一个，但肯定是最广泛的那个。我毫不怀疑世界其他地区的车企也会跟进。 我认为现在每个车企都必须这样做，因为这是你竞争的方式，是你为了生存必须做的事情。自动驾驶将几乎成为所有车企车辆的必需品。我们都相信那个未来。而实现这一目标的唯一途径就是……首先，需要我描述的那种架构，它能够实现软件升级，而不需要许多独立的ECU。实际上，我最近没有听到有人反对这个观点。也许你听到了不同的说法，但我认为这对每个人来说都是必要的一步。在这个阶段，这几乎是下一代架构的基本要求。显然，我们正在与许多OEM沟通，但这是行业正在达成的共识。 **我很好奇实现这一目标的路径，因为我同意你的观点，很多人都说过这是最终状态，它能够赋能未来的一切。只是感觉通往那里的道路比行业预期的要坎坷得多。部分原因，我不知道，可能是特朗普政府不喜欢电动车。所以这里的电动车销售和税收优惠消失了，也许电动车销量因为所有需求被提前释放而飙升过，然后现在也许每个人都想要燃油车了。而且，当你没有一块巨大的电池可以永久地为所有这些系统供电，而实际上你需要启动发动机来为这些系统供电，而不是仅仅依靠一个12伏电池时，这一切可能会更难。** **或者，可能是因为中国车企竞争力太强且受到大量补贴，以至于传统车企实现这一目标的成本难以克服，因为他们确实有传统的制造基础设施和在美国的经销商网络需要照顾，所以我们只能先放一放。实现这个公认的未来汽车状态的道路，似乎比我预想的，或者过去五年里任何来节目的嘉宾所说的都要艰难。我很好奇，从你的视角来看，你是供应商，你试图推销这个愿景，你试图把芯片装到所有汽车里。从你的角度来看，是什么让这条道路变得更难了？** 嗯，你提到了好几件事。 汽车行业非常"重"。它涉及庞大的供应链，很多公司，很多员工。要改变一个架构，并且当你推出一款车时，你必须支持它10到15年。英伟达作为供应商，也对我们提供的任何技术，包括芯片组、其他平台和我们的AV技术，向客户做出类似的承诺。我们会承诺支持同一代产品10到15年，即使是当前这一代的芯片。如果你从硅谷供应商的角度来考虑，这几乎是疯狂的。但这就是汽车生意的本质。这个行业的本质会让事情慢一些。这是一方面。 另一方面，因为技术变化如此之快，而且与我们所知的传统汽车相比如此不同，要转向软件定义汽车、AI定义汽车，你需要拥有不同的人才库，才能以正确的方式建立公司，并适应这波新的技术创新浪潮。这就是为什么英伟达可以介入并提供帮助。因为我们相信技术正在达到——我们这里主要讨论的是自动驾驶汽车，显然——技术正在达到一个成熟的水平。我们将把这项技术投入量产，而供应商可以介入。 这就是为什么我们不仅提供AV技术，我们还提供整个平台，从芯片开始，到操作系统，一个开源模型，以及我们称之为Halos的系统，这是一个安全操作系统，帮助OEM能够更快地适应这个新世界。 这个行业的本质是，不是每个人都能以同样的速度前进。所以可以肯定，因为这个行业的沉重性，每个人都需要一些时间才能到达终点线。但话又说回来，我在英伟达的工作就是试图帮助每一个人，让一切移动的物体都实现自主驾驶，尽快实现这个愿景。 **现在让我问问你在英伟达的角色，因为我认为这把我们带到了*****Decoder*****的核心问题。我想每个听节目的听众可能都非常了解英伟达在AI领域的迅猛发展。它是全球最具价值的公司之一。英伟达能制造的每一块GPU都已被预订。何