传感器|英伟达自动驾驶，你大爷就是你大爷( 二 ) 销售额|Lazada|lazada|东南亚|东南

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右边为自动驾驶系统眼中的世界
一位自动驾驶从业者认为，这个软件平台模式，其实非常像百度的阿波罗（Apollo）平台，后者也是有包括高精地图、感知等功能模块的开放平台。
不过，根据官网介绍，这一最新的Drive系列自动驾驶软硬件平台，是为最高水平的功能安全和网络安全而设计的，包括大陆、Ouster、Luminar、索尼、法雷奥，以及国内的激光雷达头部企业禾赛、速腾聚创等传感器厂商都告诉虎嗅，表示均已经支持这一平台。
很明显，英伟达志在车厂。
更重要的是，老黄在主题演讲中着重强调，DRIVE Hyperion 8可用于2024年的车型（这一点很重要）。
激光雷达明星企业Ouster在回复虎嗅的英文邮件里阐述了这个简单的合作事实——这意味着，你以后可以在英伟达的Drive计算平台上，更容易调取他们的激光雷达全部插件。
而很早便加入英伟达 JETSON ECOSYSTEM 的速腾聚创则告诉虎嗅，可以将其理解为“兼容”：
如果你在使用Xavier（他们上一代自动驾驶计算芯片）等平台做方案，那么自己的感知等软件可以兼容其任何计算单元。
“说白了，就是我们的软件可以很好地在他们硬件基础上用起来。”

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他们建立了一个激光雷达素材库，
这里“素材库”主要指的是激光雷达相关的软件模型
另外非常值得注意，英伟达不仅直接展示了团队开发的感知算法，还重点提及自己的“高精地图测绘能力”。没错，他们在2021年6月，悄悄收购了曾经的高精地图明星企业Deepmap。

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“无人驾驶汽车的未来取决于高质量的地图。” 福布斯杂志在三年前的这句评论并没有夸大，其“超强的存在感”来源于无人驾驶的一个特性：
既消耗数据（燃料），也生产数据（收集信息）。
举个例子，一辆无人车即便安装了各类传感器与软件工具，也需要经历“冷启动”阶段。但好在机器们都具备“蜂巢思维”这个优点，把另一辆汽车上收集的数据记忆完全移植到另一辆车的“大脑” 中，是一件能做到的事情。
而视觉传感器与计算机视觉系统，在无人车按照高精地图进行定位、导航以及规划路线的同时，才能精准捕捉周围环境特征。
继而，它们才能不断补充、校正与更新高精地图背后的庞大数据库，形成一个良性闭环。
“在以前跟大厂接触过程中，曾遇到过很多车企期望用钱一次性买断这个技术能力（版权），”
一位熟悉Deepmap的消息人士告诉虎嗅，当时他们觉得这样想很不靠谱，因为中外的道路情况差异很大，交通法规和当地驾驶习惯都有厚厚一册子要去理解，需要专业的人干专业的事儿。
“Deepmap的地图团队比英伟达原来地图团队的技术能力强不少，而英伟达这块软件的确是个短板；Deepmap具备的最大优势，便是大规模高精制图能力。”
而之所以强调“大规模”，是指融合多种技术，如多传感器融合（别小看这个技术，很多公司就是吹吹）、定位来构建全方位3D道路环境模型的能力。这是成立于2016年，工程师均来自谷歌、苹果与百度的Deepmap具备的最重要优势。

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这是 DeepMap 曾经生成的加利福尼亚州圣何塞地图，
它描绘了道路和周围城市街区环境的高度详细特征。
因此，我们在2021GTC上，看到英伟达展示的自动驾驶技术能力三件套——感知、决策规划、控制执行等方面，才惊讶地发现，它已经不是一家优秀的芯片制造商，英伟达也逐渐掌握了自动驾驶技术公司需要的全栈能力。