谈起特斯拉，老黄笑了。

NVIDIA 主办的 GPU 技术大会：GTC CHINA 于今天在北京举行，我们熟悉的教主老黄又再次站上了演讲的舞台。由于之前业内爆出了 Tesla 开始与 AMD 寻求合作共同研发自动驾驶芯片的消息。所以对汽车行业来说，老黄这次在 GTC CHINA 上的发言又多了几分重要性。

整个 GTC 的主题还是围绕 GPU 计算的范应用领域，所以老黄此次大会演讲重点突出的其实是 NVIDIA 产品在云计算中的运用。其中重点包括三个消息：

1. 公布 BAT 三家互联网巨头的云服务产品开始使用 NVIDIA AI 计算平台：百度云、阿里云、腾讯云加在一起共覆盖了超过两亿的用户，这三家的云服务都将陆续更新到 NVIDIA 最新 Volta 架构的 V100 GPU。除此之外，华为、浪涛和联想三家 IT 公司的企业服务器解决方案中也将开始使用 NVIDIA 最新的平台。

2. 公布最新一代 AI 推理软件 TensorRT 3：TensorRT 是 NVIDIA 专门为其 GPU 产品所设计的 AI 计算加速器，且这个加速器具有可编程性，可方便不同开发者适配 AI 在不同领域内的应用（包括自动驾驶、机器人等）。有了 TensorRT 3 的加持，NVIDIA 最新 GPU 产品的速度可达到 CPU 的 40 倍。由于 TensorRT 是一种软件加速器，所以其成本也仅为 CPU 的十分之一。这个更新可以说就是瞄准了谷歌的 TPU 进行回击。

3. 公布 NVIDIA 的 AI 城市平台：这个平台叫 NVIDIA Metropolis，此次发布新增了阿里巴巴和华为两家合作伙伴，并在平台中新增了 NVIDIA DeepStream SDK 软件开发套件。此平台相当于针对城市的大型数据中心，其主要目的是为了结合城市当中已有的超过 10 亿个的摄像头，NVIDIA 将与合作伙伴一起，把这些摄像头所捕捉到的数据信息更好地利用。

在中国这个超级互联网市场重点突出云计算服务是非常合理的选择，因为中国有着庞大的互联网用户群，也有着众多基于云计算提供互联网服务的巨头公司。他们的大型云端数据中心对计算芯片的需求量要远高于其它终端，NVIDIA 也自然希望自己的 GPU 产品能够尽可能多的占领这块市场。

对于自动驾驶而言，云服务也是至关重要。不管是百度的阿波罗计划，还是特斯拉的 Autopilot，背后都需要有强大且高效的云计算平台来负责数据运算，算法训练以及终端更新推送。而 AI 城市平台则可以为自动驾驶的基础设施，路况检测以及高精度地图等要素提供有力的支持。因此云计算的产品对于 NVIDIA 的自动驾驶解决方案来说也有着很深远的影响。

说到自动驾驶，老黄这次也并没有把它落下。他在演讲中发布了 NVIDIA 自动驾驶平台当中的新成员 Drive AV（AV 应指 Autonomous Vehicle）。

刚看到上面这页 ppt 的时候，我一脸懵逼：NVIDIA 的自动驾驶平台不是叫 Drive PX 吗？那这个 Drive AV 又是什么？

对此，老黄在之后的专访中解释道，NVIDIA 的自动驾驶平台统称为「Drive」。算上「Drive AV」之后，一共包括四个部分，剩下三个分别为”Drive PX”、「Drive OS」、「DriveWorks SDK」。这四个部分呈现递进式的分工：

Drive PX：指的是 NVIDIA 自动驾驶平台的硬件部分，也就是 Drive PX 2 那样的超级 AI 电脑。

Drive OS：运行在 Drive PX 硬件上的操作系统，就像是 PC 需要 Windows 或 Linux 等操作系统一样。

DriveWorks SDK：运行在 NVIDIA 自动驾驶平台上的软件开发套件。类似于 DirectX 对于游戏软件开发的作用一样。结合前面两个部分，开发者使用 DriveWorks SDK 能够开发出针对不同自动驾驶技术需求的软件。

Drive AV：由 NVIDIA 发布的，可以在 Drive 平台上运行的自动驾驶技术研发软件，相当于 MS office 或者是 Photoshop。开发者可以选择直接使用 Drive AV 的软件实现自动驾驶不同功能相关的研发，而不必每次都要使用 DriveWorks SDK 自行开发软件。

整个 Drive 平台支持 L3-L5 级别的自动驾驶研发。单独拿出这四个不同的部分是为了适应不同客户的需求：有的客户可能只需要硬件平台，而其余部分希望自己来做，有的开发者则希望 NVIDIA 在硬件基础之上提供不同级别的软件支持。

老黄解释道，Drive 平台这样的策略主要也是为了「开放」，吸引更多的自动驾驶开发者，只要这些开发者足够靠谱，Drive 平台都能够提供符合他们需求的解决方案。

这种平台式的战略与中国的互联网公司十分相似，对于 All in AI 计算领域的 NVIDIA 来说，开发者就是他们最重要的用户。由于目前 FPGA，TPU 等计算平台与 GPU 之间的软件架构无法通用，这就意味着一旦开发者开始选择了 NVIDIA 的 GPU 平台，并开发了一段时间，那么他们就不会轻易更换至其它平台，因为更换就意味着之前所做的许多开发工作都要推倒重来。

这也是为何 NVIDIA 和百度这样 All in AI 的公司要宣传「开放」的本质原因：为了持续扩大开发者的数量以及开发者对平台的粘性。

关于 Tesla 和 AMD 的合作，在专访时，有记者含沙射影地问老黄：「如果 Tesla 用了其它厂商的芯片，你还会不会买？」

穿着皮夹克，坐在椅子扶手上的老黄保持了他一关谈笑风生的风格：「会买啊！Tesla 会用其它厂商的产品，就像 PC 里也会有其它厂商生产的 CPU 一样。但是你必须承认的是，Tesla 是一家很牛的公司，他们的产品也十分出色。我买 Tesla 的原因是因为他的车开起来很爽，并不是因为他用了我们的芯片」

聊到在众多自动驾驶合作伙伴中如何侧重，如何选择的问题时，老黄说：「我们喜欢和所有的合作伙伴合作，不管是大众、丰田、奥迪还是百度或者是创业公司。对于 NVIDIA 来说，我希望他们都能够成功。NVIDIA 做的是平台，关键点在于「爱」而不是「恨」。”

可以看出，随着与越来越多的车企，汽车供应商、互联网公司、自动驾驶创业公司达成合作后。老黄做「自动驾驶计算平台」的战略已经愈发清晰且坚定。但是，这种平台战略就意味着 NVIDIA 会尽力去适配市场内大部分客户的普遍需求，而无法花很大精力在单一客户的定制化需求上。

业内有人将自动驾驶的开放平台比作智能手机领域的安卓，我觉得有几分相似。NVIDIA 的自动驾驶平台就像安卓一样，秉持开放，吸引很多开发者及 OEM 来参与。但相应的，不同开发者基于安卓开发出的产品也具有较强的同质化，在底层创新上也会对安卓拥有较强的依赖性。在自动驾驶领域亦是如此。

手机领域中，安卓的开放策略，有着 iOS 的封闭与独立策略相对应，那么自动驾驶呢？关于这个问题，老黄的理解是：短时间内，要想自己像苹果 iOS 在智能手机中那样搭建一套硬件+软件闭环的完整自动驾驶平台是十分困难的。但如果把时间放宽到十年之内，那么这种独立的封闭平台确实可能会出现。

联想到 Tesla 以及 Elon Musk 一贯的「先锋派」策略，我们有理由相信，他们就希望能打造一套由自己主导的封闭供应链。从建造超级电池工厂，再到自行研究自动驾驶算法，都证明着 Elon Musk 对自己的产品有着非常严格的创新与控制欲。他无法忍受自己的产品会因为某个供应商的原因而降低与竞品区分的空间。

即使是这个供应商有着很重要的行业地位与客户群，Tesla 也理应为自己的创新空间留下备选方案。之前，Tesla 与 Mobileye 分手转而在量产车上使用 NVIDIA Drive PX 硬件也是这个原因：Mobileye 与 Tesla 合作时还是个小众公司，能够为 Tesla 提供充足的关注以及定制化空间，但后来 Mobileye 变成了汽车行业的宠儿，大家都开始用他的方案，给 Tesla 的定制空间越来越小，所以 Tesla 转投了 NVIDIA。

现在 NVIDIA 也从自动驾驶领域的新秀变成了众多车厂面前的大红人，那么 Tesla 寻找一个现在还很小众的备选方案，顺理成章。NVIDIA 为的是更大的市场，而 Tesla 为的是主导权与创新力。