自上个月 Uber 自动驾驶车事故发生之后，行业内已经产生了一系列的连带效应。在继丰田之后，上周 NVIDIA 也在举行硅谷 GTC 峰会期间对外透露他们已经暂停了 NVIDIA DRIVE 自动驾驶系统的路面测试。
在今年 CES 上，NVIDIA 公布了与 Uber 合作无人驾驶出租车的计划。顺理成章的，大家也会将这次 NVIDIA 暂停自动驾驶系统路测的决定与这个合作联系在一起。不过在我看来，NVIDIA 这么做有着更深层次的原因。
Uber 的事故与 NVIDIA 有何联系？
先说实锤：肇事的 Uber 无人车确实使用了 NVIDIA 的 GPU。不过，看过我们之前解读文章的同学都应该知道，NVIDIA 的自动驾驶平台涵盖了从计算硬件到软件到开发者 SDK 等众多模块，Uber 到底用了哪些？
在上周 GTC 的媒体专访中，老黄透露：Uber 的自动驾驶车从 2016 年上线开始就一直都在使用 NVIDIA 的 GPU SOC 作为运算硬件，但是在软件上则是一直在使用 Uber 自己研发的算法，甚至都没有使用 NVIDIA 的 SDK。
之前我们解读 Uber 事故视频的文章中就有分析过：此次事故的产生原因很有可能是来自于算法的判断错误，而并不是来自于硬件故障。因为如果是硬件出现故障，那么当时车辆的系统应该会报警让驾驶员接管，甚至停车，而不是以 60 多公里的时速继续行驶。
所以，从目前公布的信息来看，将 Uber 自动驾驶事故的锅直接甩给 NVIDIA 肯定是不合理的。那么问题就来了，为什么 NVIDIA 要在这时暂停他们的自动驾驶路试？
NVIDIA 暂停自动驾驶路试的真正原因
首先，我们从技术的角度看。作为一家供应商，NVIDIA 自己改装自动驾驶测试车进行路试的主要目的是为了向客户展示自己平台的能力。而不是像 Uber 那样是为了收集更多的数据。因此相较于其它车厂或者是出行服务商来说，路试对 NVIDIA 来说并没有那么的重要。
而从行业的运作模式上来看，NVIDIA 这个决定就有一个更深层次的意味，那就是：表明态度。
在去年的 3 月份，我曾经在柏林的博世物联网大会（Bosch Connected World）上采访过老黄，当时他对自动驾驶的落地的看法还是很激进的：认为在 2019 年就能实现 L4，并且行业也不应该过分依赖激光雷达作为核心传感器。彼时的老黄，在汽车这个垂直行业才刚刚起势。
而在与车厂、零部件供应商打了 1 年的交道后，CES 2018 上的老黄，已经有了明显的变化。他不再去强调自己对自动驾驶落地时间的理解，反而是着重去讲 NVIDIA 解决方案在安全领域尤其是车规级落地上面的最新进展。
老黄已经理解：与科技公司不同，真正能打动这些汽车厂商的，是解决方案的安全与稳定性，因为这是他们做自动驾驶的根本。想要去赚汽车厂商的钱，就得按照他们的规则办事。
老黄是芯片大牛，是 AI 教主，但他更是一个精明的商人。车企这样的大客户，NVIDIA 是一定要去拿的。
此次 Uber 的事故，其核心问题很可能就出在 Uber 的技术路线过于激进。这也恰恰证明，车企之前相对的保守的策略不无道理。
接下去的很长一段时间内，自动驾驶的「安全」问题又会成为整个汽车行业和舆论关心甚至是质疑的焦点。在这个时候选择暂停路测，其实是老黄给自己的众多汽车客户们吃了颗定心丸：表明了 NVIDIA 足够重视自动驾驶安全的态度。
「安全」已经变成 NVIDIA 的主要产品策略
今年 GTC，老黄发布的汽车相关消息并不多。其中最重要的就是 DRIVE Constellation 这个模拟平台。
你可以把它看作是 CES 上发布的 AutoSIM 的补全版，AutoSIM 是在 DRIVE Constellation 平台上运转的模拟器软件，它能够通过硬件在环和软件在环两种形式对自动驾驶的算法进行模拟测试及验证。
这其实就像是给一台自动驾驶车带上 VR 眼睛，让其在完全虚拟环境中进行驾驶。这套与数据中心结合的技术一旦落地（DRIVE Constellation 将在今年第三季度交货），也可以大大减少自动驾驶车在算法不成熟的情况下到实体道路上测试的必要性，从而进一步保证实际道路的交通安全。
从起初不断在汽车行业推广 GPU 和 AI 的能力，到现在强调安全并将业务向软件不断拓宽。老黄和 NVIDIA 的改变说明自动驾驶行业正在从起步阶段的爆发期，到现在的成熟发展期。
车企越来越务实，同时竞争对手也在越来越成熟。在这样的大环境下，安全和「软硬结合」的产品策略或许就是老黄的新突破点。
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