上周结束的Nvidia(英伟达)GTC大会让我印象深刻。稍后我得出了一个观点：Tesla的颠覆式创新贵在合理想象，而如果没有Nvidia这个幕后英雄的技术支持，现在的一切都只是空谈。换句话说，掀起下一波汽车革命浪潮的，不是Tesla本身，而是它的芯片提供商。确切地说，我认为就是Nvidia。
Tesla Model S上一共有两个屏幕，一个是12.3英寸的仪表盘，另一个是17英寸的中控屏。所以，一台Model S上就有两块来自Nvidia的Tegra芯片组。这是Nvidia的移动处理器Tegra在汽车领域的典型运用。
为什么要选择Tegra?原因很明显，Model S的这两块大屏幕对显示效果的要求非常高，尤其是17寸中控屏上复杂的操作界面，需要有强大的GPU支持。所以，专注于显卡芯片研发的Nvidia成为了最佳选择，而产品就是采用CUDA理念的Tegra芯片组。
早期的Tesla车型曾使用过Tegra 2，但处理能力远远不够，所以后来升级到了Tegra 3。不出意外，新款的Model S、Model X将会搭载Tegra 4，甚至Tegra K1。这都是早晚的事。Nvidia在图形处理方面积累的功底，与其悉心经营的CUDA架构为其带来了Tesla这样一个强力合作者。而Model S也成为了Nvidia在高度智能化的汽车上的最佳代言者。
回到正题。在GTC 2014上，黄仁勋亲自发布了基于Tegra K1打造的JETSON TK1超级计算模块，其采用的架构与橡树岭实验室的泰坦(Titan)超级计算机是一致的。泰坦能做的，TK1都能做，只不过执行效率慢一些。这玩意要用在手机或平板上吗?没有必要。目标，是汽车。当然可包括其他需要大量运算的电子设备上，比如医疗、地理和防务产业。
最重要的是，JETSON TK1的价格只有192美元。
这样的计算核心可以应用在哪里?答案是：自动驾驶汽车。我们整天都在吆喝这个名词，但再怎么智能的汽车，也得有一个芯片组来驱动。
奥迪在CES 2014上展出的Audi Connect自动驾驶汽车，搭载的就是一个基于Tegra K1打造的芯片组(注意，不是JETSON)。对于这样的复杂运算，正是Tegra K1大显身手的地方。要知道，且不说自动驾驶汽车，一台普通汽车的代码条数就有近千万行，超过了一家波音飞机的运算量。
除了Tesla，Nvidia还在为BMW的全系车型、新款奥迪A3提供芯片支持。相对来说，Tegra系列的供应者都是较为高端的车型，配备功能强大的车载系统。
但Nvidia不仅在硬件上有动作，它已经渗透到了软件层面。在GTC 2014上，Nvidia展出了一辆深度改装的Jeep，但改的不是发动机、轮毂或包围，而是中控系统。在这辆演示车上，我们看到了用3D打印制造出的中控台，配以一个17英寸的电容屏。屏幕划分为3个区域，上中下分贝显示地图、娱乐信息以及HVAC(比如空调控制)。配合Tegra K1，Nvidia直接切入到了车辆的CAN总线中，实现了对整个车辆的控制，与Model S的17寸屏幕是一样的。剩下的，就是怎么编程的问题了。
你一定在纳闷这个操作系统是哪来的?其实这不是Nvidia独立开发的一个新的系统。他们有一套 UI Composer Studio工具集，可以让汽车厂商自行设计自己的操作系统。比如，底层用QNX与CAN进行对接，上层植入一个Android系统负责娱乐信息功能。而至于CarPlay这样的产品，Nvidia也正在研发中。
当前，车载系统的芯片市场主要有三大供应商，瑞萨电子(Renesas)、飞思卡尔(Freescale)和德州仪器(TI)。但现在一些移动芯片制造商也开始来抢这块蛋糕了，比如英特尔、高通和Nvidia。这三个均有自己的汽车业务部门，而除了Nvidia，英特尔与高通也已经快速切入车载系统市场。
比如，英菲尼迪Q50上那个双屏系统，采用的就是英特尔的凌动处理器。而高通也在今年年初发布了骁龙602A，专门用于汽车计算。
但相比Nvidia，英特尔与高通在汽车领域的优势并不明显。从Tesla的选择上就能找到答案。Nvidia更擅长图形处理，其CUDA并行计算架构是最重要的一个筹码，因为今后的汽车智能化必然需要强大的GPU支持，尤其是大屏、双屏设计。
高通的602A想要从4G LTE，也就是网络连接性的角度切入，但考虑到大陆等零部件供应商已经推出了4G LTE的模块设备，这种SoC+LTE的组合能否抢占Tegra+4G模块的市场，还是有待检验的。
据黄仁勋透露，当前汽车芯片业务每年能为Nvidia带来1亿美元的收入，而这个数字今后有望提升至10亿美元。
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