从红色警戒到自动驾驶:我这20年,全在老黄的算盘里

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前两天深夜睡不着，我刷到了老黄（黄仁勋）的一段访谈。

他讲 NVIDIA 怎么从游戏显卡起家，一步步走到今天。听着听着，我突然意识到NVIDIA的技术爆发曲线和我的个人成长经历非常的同频

这哪里是在讲一家公司的历史，这分明是在讲我这 20 多年的人生啊。

我是 95后，15 年上大学，22 年研究生毕业，转行搞自动驾驶。我回头一看，自己从小学逃课打《红警》，到大学熬夜跑渲染，再到今天用 Vibe Coding 写 AI 工具。

原来，我这辈子走过的路，全在老黄的算盘里。

01

虚拟世界的“原住民”

小学二年级，我的牙刚刚能啃到电脑桌。我就看我的爸爸在玩游戏。那是一台方正电脑，屏幕不大屁股却不小。 当我第一次摸到电脑的时候。那时候不懂什么叫CPU什么叫GPU，只知道《红色警戒》里的坦克多了会卡。

如果你也是 90 后，你应该懂那种感觉。从《CS 1.6》的粗糙方块人，到《抢滩登陆》的定点射击，再到《极品飞车》里车漆的反光。我们这代人，是眼睁睁看着虚拟世界“活”过来的。

如果你把这些游戏按时间轴排列，你会发现一条清晰的技术曲线：虚拟世界越来越像真的了。

那时候，NVIDIA 在做什么？他们在死磕“光栅化”。

简单说，就是想尽办法让屏幕上的那堆像素点，看起来像真的。

我记得玩《GTA 5》和《荒野大镖客》的时候，我经常不去做任务，就骑着马或者开着车在地图里闲逛。看夕阳怎么照在水面上，看马蹄踩过泥土的痕迹。那时候我觉得这叫“沉浸感”。

现在回过头看，家里电脑不断迭代的显卡，从集显到独显，从1060到2080，那是我第一次被植入了一个概念：只要算力足够强，虚拟世界是可以无限逼近物理定律的。

这不仅仅是娱乐。这种对“虚拟仿真”的直觉，竟然成了我后来工作中最宝贵的资产。那时候的我绝对想不到，十几年后，我会靠着对“游戏引擎”的理解，去教车怎么开。

02

从“玩具”到“工具”的觉醒

2015 年，我考上大学。

那是一个分水岭。我的电脑里，游戏图标旁边多了 AutoCAD、3D Max 和各种渲染软件。

这时候，PC 对我来说变了。它不再只是一个让我爽的玩具，它成了一个干活的生产力工具。我要写论文，要建模，要渲染逼真的图像。

也就是在这个阶段，NVIDIA 的股价其实还趴在地上（相对现在而言）。但技术圈发生了一件大事：大家发现 GPU 不光能算图形，还能算数据。

我在宿舍里听着显卡风扇狂转，等着一张效果图渲染出来的时候，其实正在经历 GPU 历史上最重要的转型——从 Graphics（图形）到 General Purpose（通用计算）。

我在用算力换取学分，而外面的世界，深度学习（Deep Learning）刚刚开始在 ImageNet 上大杀四方。虽然那时候我还没意识到，但我已经在用“并行计算”的逻辑在思考问题了：

怎么把一个大任务拆成无数个小任务？怎么优化流程让出图更快？

这几年年，是我和 PC 的“蜜月期”。它是我身体的延伸，是我大脑的外挂。

03

当“游戏”变成了自动驾驶

2022 年，我研究生毕业，一头扎进了汽车自动驾驶行业。

刚入职的时候，我看着公司的数据采集系统和仿真平台，差点笑出声——这不就是我小时候玩的那些东西吗？

你看：

• 数据采集车：本质上就是一台装满了传感器的高性能 PC，架构和电脑一模一样。
• 仿真平台：用的就是游戏虚幻引擎（Unreal Engine）或者 Unity。我们在虚拟世界里造路、造车、造行人，让自动驾驶算法在里面跑。
• 虚拟合成数据：这不就是游戏里的“渲染”吗？

那一刻，一切都串起来了。

NVIDIA 从游戏显卡出发，提升了虚拟世界的真实度；而我现在做的自动驾驶，正是需要用这种极致的真实度，去训练车端的 AI 芯片（域控制器）。

我小时候对游戏画质的挑剔，变成了对仿真数据颗粒度的敏感；我大学对渲染效率的追求，变成了对模型训练速度的焦虑。

原来，我从来没有离开过“显卡”这个圈子，我只是从“玩游戏的人”，变成了“做游戏给车玩的人”。

04

从“人工智障”到“第二大脑”

工作这两年，另一个变量闯进了我的生活：AI。

说实话，这东西的发展速度，快得让我这个“第一批尝鲜的人”都觉得心慌。

还记得 ChatGPT 3.0 刚出来的时候吗？那时候它还不能说话，不能看图。为了能跟它语音对话，我得自己去装各种浏览器插件，把语音转成文字喂给它，再把它的文字转成语音读出来。

那时候它像个瘸腿的天才。

然后呢？几乎是一眨眼的事。

GPT-4 来了，能看懂梗图了；

GPT-4o 来了，能听懂你的呼吸和语气了；

Sora 来了，直接能生成视频了。

英伟达的股价也像坐了火箭一样节节攀升。为什么？因为全世界都发现，算力就是新时代的石油。

现在的我，已经完全离不开 AI 了。

• 写代码：我用 Vibe Coding 的方式，自己手搓小工具来解决工作里的重复劳动。
• 写文章：我用它搭建 Agent，帮我优化逻辑，润色文稿。
• 查资料：以前百度搜半天全是广告，现在 AI 直接把答案喂到嘴边。

它对我来说，已经和当年的 PC 一样重要。不，甚至更重要。PC 提升了我的“手速”，AI 提升的是我的“脑速”。

05.

下一站：具身智能

具身智能（Embodied AI）这个词从宇树机器人上春晚转手绢之后就一直很是火热。

我认为这就是 PC + AI + 自动驾驶的终极形态。

你想想，现在的 AI 虽然聪明，但它被困在屏幕里。它能帮你写诗，但不能帮你倒水；它能帮你画图，但不能帮你取快递。

具身智能，就是给 AI 装上身体。

而自动驾驶汽车，本质上就是“长了轮子的具身智能机器人”。我们现在在车上攻克的感知、规划、控制技术，将来都会下放到人形机器人身上。

3年后，也就是 2029 年，当我 30多 岁的时候，世界会变成什么样？

我斗胆做几个预测：

1. 1. 物理世界的“ChatGPT 时刻”：

也许我们还买不起全能的管家机器人，但家里会出现能干具体活儿的智能设备。比如能自己收拾玩具的机器臂，或者能真正看懂路况的轮椅。

1. 2. 我的工作方式会再次被颠覆：

我现在用键盘敲代码控制车。3年后，我可能直接对着屏幕说：“帮我生成一段暴雨天、有人鬼探头的场景，然后让这台车在里面跑 1000 次。”AI 会自动调度算力，完成仿真，给我报告。

1. 3. 从“在线”到“在场”：

现在的互联网让我们“在线”，未来的具身智能让我们“在场”。我可能通过 VR + 机器人，瞬间“传输”到千里之外的工厂，亲手（通过机器人的手）解决一个硬件故障。

写在最后

作为一个95后，我看着电脑从奢侈品变成日用品，看着游戏从像素点变成虚拟现实，看着 AI 从科幻变成生产力。

我的成长史，就是一部微缩的“人与硅基智能的共生史”。

小时候，我觉得电脑是通往快乐的窗口；

上学时，我觉得电脑是通往知识的工具；

工作后，我觉得 AI 是通往效率的捷径；

未来，我觉得具身智能是通往自由的钥匙。

如果你问我，怎么看待这段经历和 NVIDIA 的发展？

我想说：我很庆幸。

庆幸自己生在这个时代，庆幸自己小时候爱玩游戏，更庆幸自己选择了这个行业。我们不仅仅是技术的旁观者，我们就是这股浪潮的一部分。

风浪越大，鱼越贵。既然已经在船上了，那就坐稳了，看看这艘船到底能开向多么疯狂的未来。

你人生的第一台电脑是什么配置？你觉得 3 年后，家里真的会出现能帮你做家务的机器人吗？

终身学习的（努力）践行者，分享一些个人经验，成长干货，AI教程，失败案例，生活洞察。希望能帮到你一点点。