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撰稿： 聽風吟
審稿：侃二姐
編輯：蕭蕭
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【文 / 财圈社 & 道哥說車 聽風吟】8 月 2 日，财圈社 & 道哥說車報道 " 小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙将離職加入英偉達 " 後，小鵬汽車創始人于當日發文确認了吳新宙的離職，" 因爲家庭和多方面的原因，新宙在去年下半年表示要回到美國，裏面原因很多，但是我非常尊重和認可他的思考。"
作爲小鵬汽車智能駕駛業務的核心人物，吳新宙的離職可謂足夠震動。值得一提的是，或受此消息影響，當日小鵬汽車港股下跌 14.63%，報收 70.600 港元。不過，何小鵬在确認吳新宙離職同時也爲小鵬汽車 " 吃下 " 一顆定心丸。
何小鵬稱，在此後 10 個月時間裏，小鵬汽車确立全新的工作模式，并在架構和組織上進行了提前優化和叠代。負責 XNGP 項目的李力耘博士将接手自動駕駛團隊。此外，其提到，将親自帶領自動駕駛和研發團隊，" 爲了在今年年内完成 50 城努力，并且全力支持戰略合作夥伴大衆集團。"
何小鵬還透露，吳新宙将成爲全球知名公司的最高等級華人高管，并繼續在芯片等多個方面和小鵬汽車深度合作。
靈魂人物離職 小鵬自動駕駛是否會受到影響？
公開資料顯示，吳新宙于 2019 年加入小鵬汽車，出任自動駕駛副總裁，全面負責小鵬汽車自動駕駛美國及國内的整體技術路線規劃、業務及團隊管理，并向小鵬汽車董事長兼 CEO 何小鵬彙報。
此前有報道稱，在吳新宙入職小鵬汽車之前，該公司在智能駕駛軟件自研上并不順利。直到吳新宙加入，重新梳理了技術架構，并對團隊進行了整合，小鵬的自研之路才步入正軌。2020 年 4 月上市的 P7 車型上，小鵬用自研算法替換換掉了供應商的方案，去年 10 月，小鵬汽車的城市 NGP 功能在小鵬 P5 車型上率先搭載，成爲國内首個量産落地城市智能輔助駕駛功能的汽車公司。
而新上市的小鵬 G6 更是表現驚豔，成爲目前市場中能實現高階智能輔助駕駛價格最低的車型，甚至小鵬新車 G6 上市 1 個月内，訂單數超 4 萬，其中智能駕駛高配 "Max 版 " 占比高達 70%。以此來看，從 2019 年開始就負責小鵬汽車自動駕駛業務的吳新宙，其作用可見一斑。
不過，對于吳新宙的離職，小鵬汽車似乎也做了足夠的準備工作。正如何小鵬所言：" 因爲已經準備了近一年，因此我無比相信團隊和業務的過渡會是絲滑流暢的。"，其甚至還提到 " 在我過去的職業生涯中，我沒有見過一個人，可以在長達近一年的交接期中，如此全身心投入到工作和組織上，但是在最近和新宙的配合中，我第一次看到了這一點 " 用以強化 " 絲滑 "。
而接替吳新宙的李力耘同樣也不是泛泛之輩。公開報道顯示，李力耘在加入小鵬前還曾擔任京東矽谷研發中心 X 實驗室架構師，任職于百度矽谷研發中心，曾在百度無人車部門負責無人車行爲預測系統和智能決策規劃系統的整體架構及算法優化。何小鵬也提到，李力耘之前負責的是 XNGP 項目。也就是說，李力耘在智能駕駛方面同樣擁有深厚的功底。
英偉達迎來急缺人才 有望進一步完善生态
與小鵬汽車痛失愛将不同，英偉達算是迎來了急缺型人才。據《财圈社 & 道哥說車》了解，吳新宙離職後将加入英偉達擔任要職，直接向該公司大 Boss 黃仁勳（英偉達 CEO）彙報。而何小鵬的一句話也說明了吳新宙新去向的地位，" 新宙将成爲全球知名公司的最高等級華人高管，并繼續在芯片等多個方面和小鵬汽車深度合作 "。
值得一提的是，從履曆上看，吳新宙與英偉達還算契合，甚至對于吳新宙來說算是回歸了老本行。在入職小鵬汽車之前，吳新宙爲高通自動駕駛負責人。在國内媒體中，吳新宙的相關資料較少，能夠查到的是，吳新宙 1998 年畢業于清華大學電子工程系，在美國伊利諾伊大學香槟分校獲得博士學位。2006 年，吳新宙進入高通，度過 13 年職業生涯，最高職位至高級工程總監。
如今來到全球 GPU 芯片龍頭企業英偉達，也算是重操芯片 " 老本行 "。當然，英偉達或許需要的是吳新宙的另一方面能力。衆所周知，吳新宙的下一任 " 東家 " 英偉達在自動駕駛芯片領域成就較高，包括小鵬、特斯拉等自動駕駛領域的尖端車企都是英偉達的客戶，小鵬 P7、P5 車型的智能駕駛系統就是基于英偉達 Xavier 平台研發的。
尤其在芯片出貨量上，英偉達是絕對龍頭企業，2022 年 , 據弗若沙利文數據 , 以出貨量計 , 英偉達占到全球高算力自動駕駛芯片市場份額爲 82.5%, 地平線爲 6.2%, 黑芝麻智能爲 4.8%。甚至，與熱衷于 " 低算力方案 " 的地平線等，英偉達主要 " 研究 " 大算力芯片。不過，就算法等軟件實力而言，英偉達卻并不突出。
而吳新宙在小鵬工作期間，恰好将小鵬汽車自動駕駛算法推向了高潮，讓小鵬汽車成爲業内自動駕駛領域的佼佼者。更重要的是，吳新宙是有 " 帶隊 " 能力的，而何小鵬發文中的 " 在此後 10 個月時間裏，小鵬汽車确立全新的工作模式，并在架構和組織上進行了提前優化和叠代 " 不就是最好證明？
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