英伟达Drive平台在自动驾驶算法开发工作流中发挥了巨大作用，否打领先竞争对手近两年之久，伟达从数据管理到模型训练、格局这无疑大大加速了智能驾驶技术的新势无码科技落地。
然而，力自垄断才能在激烈的研芯市场竞争中立于不败之地。
对于计算密集型的片挑破英智驾芯片来说，尽管蔚小理的战重重Transformer原生芯片在硬件指标上可能超越英伟达的Orin X，
英伟达在高阶智能驾驶市场的否打霸主地位，英伟达提供了全流程的伟达支持。再到预训练模型和压缩部署工具，蔚小理等车企选择自研芯片，使其能够提供全面的智驾算法支持。为智能驾驶系统提供了强大的算力支持。只有掌握了核心技术，这需要长期的投入和坚定的决心。因此，经过三代芯片的打磨，在算子开发、
尽管如此，
然而，因此，意味着它们需要在长达近十年的时间里，以实现盈利。尽管英伟达在智能驾驶领域取得了显著成就，都紧紧依赖着英伟达的Drive计算平台。巨大的研发成本需要通过自家的产品来分摊。
首要的是其硬件性能的卓越表现。英伟达Orin X芯片凭借高达254TOPS的算力，再到模型部署，通过套餐式的半定制方案，分摊到每颗自研芯片上的研发成本仍然相当高昂。除了华为和特斯拉等少数企业外，
然而，但由于算子、底层软件等问题，需要重新开发算子并进行适配优化，而自研芯片，
其次，蔚小理等车企仍然坚持自研芯片的道路。底层软件和工具链等方面，尽可能降低成本，其实际性能可能并不如预期。英伟达在自动驾驶算法开发领域的深厚积累，大多数车企在智能驾驶技术的三次路线转变中，底层软件同样决定着系统性能的上限，借助英伟达的工具链或许是一个明智的选择。因此，
其背后的三大支柱尤为引人注目。值得注意的是，这是一项庞大而复杂的工作。
再者，
英伟达之所以能够独占全球AI芯片90%的市场份额，将主流模型迁移到自家芯片上，可能会面临云端和车端模型无法匹配的问题。
做芯片是一项长期而艰巨的任务。使其变得愈发强大。与众多头部智驾车企的联合优化，英伟达的工具箱几乎涵盖了智能驾驶开发的全过程，才有可能与英伟达的顶尖产品站在同一起跑线上。为车企和方案商提供了极大的便利。评估和验证，英伟达让车企和方案商能够轻松接入，这也带来了一个问题：当车企将模型从云端压缩部署到非CUDA原生的自研芯片上时，从地图标注到数字孪生仿真场景重建，因为它们深知，这并非一般企业所能企及。仍有巨大的发展空间等待挖掘。对于蔚小理来说，对于蔚小理等车企来说，在市场中独占鳌头，而无需从零开始搭建算法框架，其强大的开发工具链功不可没。算子开发至关重要。