英伟达在面向端到端自动驾驶的SoC领域拥有高市场份额（图片来源：日经Automotive）
美国英伟达（NVIDIA）正在构建端到端（End-to-End、E2E）自动驾驶的生态系统（经济圈）。该公司在面向端到端的AI半导体领域拥有很高份额，业务领域也扩展到核心的AI模型。笔者在美国和中国进行实地采访后发现，英伟达在两国市场的发展势头出现了温度差。
笔者日前对计算机视觉领域的世界最顶级学会之一“CVPR 2026”（美国时间2026年6月3日~7日、美国科罗拉多州丹佛）进行了当地采访。展会现场很多企业的展位上，引人注目的是表明自身是英伟达合作伙伴的卡片。以美国企业为中心，在端到端自动驾驶领域，英伟达经济圈正在稳定扩大。
表明自身是英伟达合作伙伴的卡片。在CVPR 2026展会现场，多家企业的展位上都能看到（图片来源：日经Automotive）
英伟达涉足硬件、软件等与端到端自动驾驶相关的所有层面。硬件是用于训练AI的GPU（图形处理器）和基于此的车载SoC（System on a Chip，系统级芯片），软件除了OS（操作系统）等基础软件之外，还有端到端的AI模型和基于规则的安全软件等上层的应用程序。
英伟达面向自动驾驶的SoC“DRIVE Thor-U”。这是该公司车载SoC中最新产品的标准等级，运算能力达到700TOPS（每秒700万亿次）（图片来源：日经Automotive）
在先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶的主流技术转移到端到端的背景下，英伟达在AI模型开发方面的发力尤为明显。最近备受瞩目的是在2026年1月的科技展会“CES 2026”上正式发布的面向端到端的AI开发平台“Alpamayo”。由端到端的AI模型、用于训练的数据集、仿真平台等构成。
Alpamayo的核心是一种被称为VLA（Vision Language Action）的AI模型，可对行驶数据和语言数据进行统一处理。英伟达已将其开源，但明确限定用于研发用途，前提是不搭载到量产车型上。从CES 2026上正式发布的“Alpamayo 1”开始，英伟达将其逐步升级为“Alpamayo 1.5”、“Alpamayo 2 Super”，把显示AI模型规模的参数数量从100亿提高到320亿。
英伟达在CVPR 2026上显示出很高的存在感。该公司参与撰写的收录论文在所有领域合计达到59篇。在自动驾驶方面，英伟达的研究人员不仅出席了各种研讨会，还首次举办了名为“Alpamayo Summit”活动，邀请Alpamayo的研究人员和开发人员参加。
展会现场挤满了英伟达合作伙伴的展位，其中汽车相关企业可以说几乎都与英伟达展开合作。美国的特斯拉、Waymo、Uber Technologies等都榜上有名。令人重新意识到，自动驾驶技术正从基于人工编写程序规则的模式，转向以AI为主体的端到端模式，而英伟达正逐渐成为这一变革的核心。
CVPR展会会场的地图。绿色为英伟达展示的汽车相关合作伙伴的展台（图片来源：英伟达）
特斯拉正在自主生产用于端到端的SoC。用于训练AI的半导体也自主设计，但还从英伟达采购GPU，以构建数据中心。
Waymo也和特斯拉类似。自动驾驶出租车上搭载了自主设计的半导体。训练用AI半导体除了使用同一集团的谷歌自主研发的“TPU （Tensor Processing Unit）”之外，还从英伟达采购GPU。
Uber在L4级自动驾驶Robotaxi（无人驾驶出租车）领域与英伟达展开合作。双方将从Uber平台运营的无人驾驶出租车收集行驶数据，并将其用于英伟达合作的自动驾驶软件企业以及英伟达自身的端到端模型开发。
开发卡车等商用车端到端模型的加拿大初创企业Waabi和美国初创企业Aurora也采用了英伟达的SoC。
Waabi的CVPR 2026的展台（图片来源：日经Automotive）
另一方面，笔者在2026年4月进行采访的“北京车展”（2026年4月24日~5月3日、中国北京市）上看到了与美国不同的情况。以自主研发端到端模型的新兴企业为中心，中国企业自主设计自动驾驶SoC、试图摆脱对英伟达依赖的动向正在加强。其目的是设计最适合自身AI模型的SoC，降低耗电量和成本。
上海蔚来汽车（NIO）和小鹏汽车原先采用英伟达的SoC，目前正在加速向自主设计的SoC转换。理想汽车也在北京车展上发布的新款旗舰车型“L9”上首次采用了自主设计的SoC。
蔚来汽车自主设计的SoC。运算能力高达1000TOPS（图片来源：日经Automotive）
比亚迪（BYD）也宣布2026年5月推出自主设计的SoC“璇玑A3”，并已开始量产。设想在特定条件下可实现“视线脱离”（Eyes-Off）、“脱手开”（Hands Off）的“L3级”和“L4级”自动驾驶，3颗芯片的运算能力达到2100TOPS（每秒2100万亿次）。
经简单计算，每颗半导体为700TOPS。与英伟达的高性能SoC“DRIVE Thor”的标准等级“Thor-U”相同。比亚迪通过采用4nm制程，与同级别产品相比将每TOPS的耗电量降低约20%。比亚迪表示“通过与比亚迪自主的算法组合，提高了安全性和性能”。有分析认为，比亚迪对自主的端到端模型进行了优化设计。
比亚迪自主设计的SoC“璇玑A3”。宣称是中国首款车载4nm制程SoC（图片来源：比亚迪）
面向端到端自动驾驶自主设计SoC的中国企业不仅仅是汽车制造商。被视为自动驾驶技术领先企业的华为一直在ADAS中采用自主设计的SoC。训练用AI半导体也已实现内制化。
在中国作为仅次于华为的端到端模型供应商，备受关注的是自动驾驶软件新兴企业Momenta。在中国市场，丰田、大众、通用等海外企业纷纷采用Momenta的服务。
Momenta的端到端模型以前主要以英伟达的SoC驱动，但2025年宣布支持美国高通的SoC。此外，由Momenta的半导体设计部门独立而来的中国新芯航途（Xheart）也面向端到端自动驾驶开发了SoC，并用于大众在北京车展上披露的中国市场旗舰车型“ID.ERA 9X”。中国媒体的报道显示，新芯航途的SoC为Momenta的端到端模型进行了优化。
大众的大型SUV“ID.ERA 9X”。首次采用了Momenta的端到端模型，以及被认为专门为该模型进行优化的SoC（图片来源：日经Automotive）
不过，在中国面向端到端自动驾驶的SoC市场，英伟达的份额仍高达约50%。中国传统汽车制造商大多不自研端到端模型。华为和Momenta以外的端到端模型供应商中，自主设计SoC的企业只有同时从事车载半导体和自动驾驶软件业务的地平线机器人。在中国的端到端市场，今后SoC领域能否持续“摆脱英伟达”或将取决于其他端到端模型供应商能否启动SoC的自主设计。
本多倖基 日经XTECH/日经Automotive记者
资料来源：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00138/060902039/
