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导览：

近期，2024年度CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）自动驾驶国际挑战赛揭晓结果，英伟达凭借其Hydra-MDP模型，在“端到端自动驾驶”赛道中脱颖而出，击败了全球400多位竞争对手，荣获冠军。此次挑战赛由上海人工智能实验室携手国内外顶尖高校、科研机构和企业共同举办，是全球规模最大的、级别最高的自动驾驶赛事，参赛队伍代表了全球自动驾驶领域的研发前沿。

了解到，英伟达的Hydra-MDP模型不仅在比赛中夺冠，还荣获了本届CVPR的创新奖，彰显了国际科研界对其在自动驾驶汽车开发领域的领先地位的认可。英伟达在自动驾驶领域的稳步增长，得益于其先进解决方案的广泛应用，特别是在中高端智能汽车市场，NVIDIA DRIVE Orin芯片的市场份额显著。

据统计，全球超过30家主流汽车制造商，包括蔚小理、比亚迪、腾势、上汽智己、飞凡、吉利极氪、极越、路特斯、奇瑞、长城等，均采用了NVIDIA DRIVE Orin系列芯片。此外，众多知名汽车品牌，如比亚迪、广汽、理想、小鹏、奇瑞、极氪、极越、长安等，已选择英伟达的最新Blackwell GPU架构的NVIDIA DRIVE Thor平台，为其下一代自动驾驶系统提供强大的计算能力支持。

除了在车端提供自动驾驶算力解决方案外，英伟达还通过AI和加速计算技术，助力汽车制造商和合作伙伴实现全价值链的数字化升级，为汽车研发、设计、生产制造、营销等多个环节引入创新。

文章以下以比亚迪电子、小鹏、蔚来及理想四大头部汽车品牌的案例为例，探讨AI如何赋能汽车行业数字化转型，创造新机遇和价值。

英伟达 Isaac + Omniverse，打造比亚迪的数字工厂

在当前的汽车制造业中，虚拟工厂的概念正逐渐成为现实。虚拟工厂作为物理世界的一比一数字复制品，允许制造商在无需物理原型的情况下，对生产流程、资源和运营进行建模、模拟、分析和优化，从而极大地提升了生产效率和灵活性。

比亚迪与英伟达的合作，不仅限于车端技术，还扩展到了云端。双方合作使用下一代车载芯片NVIDIA DRIVE Thor、自动驾驶汽车的云端AI开发与训练，以及比亚迪电子的智能工厂建设。借助英伟达的NVIDIA Isaac和Omniverse平台，比亚迪得以构建高度真实的虚拟工厂环境，实现自主移动机器人的高精度仿真，优化车队调度与管理，显著降低了工厂规划成本，加速了AMR（自主移动机器人）的部署。

NVIDIA Omniverse，小鹏汽车协同设计创新

传统汽车设计流程中常遭遇团队协作困难、沟通不畅、设计审查效率低、物理原型成本高等挑战。NVIDIA Omniverse平台的引入，为小鹏汽车提供了一个高效协同设计的解决方案。通过使用Omniverse，小鹏汽车实现了其超智驾大七座旗舰车型X9的设计流程优化，显著提高了设计流程的效率和协同性，加快了产品上市速度，同时也节省了大量时间和资金成本。

NVIDIA AI Enterprise + Instant NeRF，理想汽车大模型应用落地

新能源汽车的竞争焦点正转向智能化。理想汽车在端到端模型的研发上取得了突破，特别是在3D感知、动态感知、静态感知及跟踪模型化方面。通过与英伟达的合作，理想汽车利用NVIDIA AI Enterprise加速了模型的部署和推理过程，将视觉工作流的处理速度从每秒9帧提升至21帧。此外，NVIDIA Instant NeRF技术帮助理想汽车在3D渲染和场景重建方面实现高效迭代，提高了数据处理效率和模型泛化能力。

智能座舱与AI助手的革新

在智能座舱领域，理想汽车通过多模态认知大模型Mind GPT构建了“理想同学”AI助手，融合了语音、视觉和触控等多种感知信息，能够准确理解语言和用户需求，提供有价值的回应。NVIDIA GPU的强大计算能力支撑了大模型的训练和推理，使得“理想同学”能够快速、准确地处理和响应用户指令。

结论

英伟达与四大汽车厂商的合作案例，展示了汽车行业数字化转型的趋势：

1. 全自动驾驶：从AI 1.0向AI 2.0演进，自动驾驶模型更多依赖于数据驱动，加速计算和生成式AI在下一代自动驾驶汽车中扮演越来越重要的角色。
2. 虚拟工厂与智能制造：AI机器人技术正在加速制造业的自动化和效率提升，比亚迪电子的案例就是一个从单点到系统赋能的成功典范。
3. 高阶汽车智能化：理想汽车通过端到端的AI加速解决方案，已经能够处理高速和城区驾驶，以及复杂的红绿灯路口场景，展现出汽车智能化的新阶段。
4. 全工作流数字化：AI正在融入汽车设计、工程、生产、销售等各个环节，推动汽车行业进入AI工业2.0时代，实现全面的数字化升级。

这些案例共同揭示了AI时代的到来，标志着汽车行业的未来充满了科技与创新的无限可能。