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智能汽車的算力焦慮,為什么只能靠高算力芯片來緩解?

不斷提高芯片算力,這在智能手機(jī)時(shí)代的比拼中司空見慣。 

如今,這一幕也在智能汽車領(lǐng)域上演。

4 月 19 日,自動駕駛計(jì)算芯片公司黑芝麻智能發(fā)布了一顆號稱是 2021 年「國產(chǎn)最強(qiáng)車規(guī)級自動駕駛芯片」:華山二號 A1000 Pro。

這顆芯片在 INT8 的算力為 106 TOPS,INT4 的算力達(dá)到了 196 TOPS,典型功耗 25W,也意味著整體能效比高達(dá) 8 TOPS/W。

A1000 Pro 支持 16 路高清攝像頭輸入,而且功能安全等級能做到 ASIL-B,還內(nèi)置了 ASIL-D 級別的安全島。

在應(yīng)用場景上,它可以支持高級別自動駕駛功能,能實(shí)現(xiàn)泊車-城市-高速場景的無縫銜接。

基本上,這也是目前大多數(shù)車企都在重點(diǎn)投入的自動駕駛技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域,A1000 Pro 正好適應(yīng)了這一市場需求。 

按照黑芝麻智能的規(guī)劃,A1000 Pro 將會在今年第三季度提供工程樣片,并在隨后的第四季度提供開發(fā)平臺,開發(fā)者最快在今年底就能基于這一平臺進(jìn)行系統(tǒng)測試。

如果只拿單芯片的算力來對比,黑芝麻智能目前的 A1000 Pro 芯片不輸任何一家友商: 

  • MobileyeEyeQ5 是 24 TOPS

  • 英偉達(dá) Xavier 是 30 TOPS

  • 英偉達(dá) Orin的高算力版本 Orin X 是 200 TOPS

  • 華為 MDC 是 48 - 160 TOPS

  • 特斯拉 FSD 是144 TOPS

更別說后續(xù)這款芯片也同樣支持多塊芯片級聯(lián),形成一個(gè)更強(qiáng)大的算力平臺。

在黑芝麻智能的芯片產(chǎn)品路線圖里,我還看到他們計(jì)劃在 2022 年推出算力超過 200 TOPS的芯片。

如果用 4 顆芯片組成一個(gè)超算平臺,那么這個(gè)計(jì)算平臺的整體算力將超過 800 TOPS。

在今年 1 月的 NIO DAY 上,蔚來 CEO 李斌提到了一個(gè)觀點(diǎn),他說,「馬力加算力是定義高端智能電動汽車的新標(biāo)準(zhǔn)?!?nbsp;

這個(gè)觀點(diǎn)的背后,是算力高達(dá)1016 TOPS 的 NIO ADAM 蔚來超算平臺,依靠 4 顆英偉達(dá) Orin 芯片,實(shí)現(xiàn)超過 7 個(gè)特斯拉 FSD 的總算力。

在這之后的多場新車發(fā)布會上,我們看到了諸多車企紛紛對高算力展開追求:

今年 1 月,上汽和阿里成立的新品牌智己汽車亮相,其中就提到新車將搭載可提供 30-60TOPS 算力的英偉達(dá) Xavier,以及可提供 500-1000+TOPS算力的英偉達(dá) Orin X 芯片;

今年 3 月,上汽 R 汽車發(fā)布新車型 ES33,將搭載英偉達(dá)的 Orin 芯片,擁有 500-1000+TOPS的算力。

就在昨天(4 月 20 日)理想汽車 CEO 李想在微博透露,理想自研的自動駕駛系統(tǒng),從明年起將標(biāo)配 508 TOPS的算力。

從各家目前公開的數(shù)據(jù)看,自動駕駛到底需要多少算力,到目前為止似乎也沒有明確的答案。 

1、自動駕駛需要多少算力?

數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能發(fā)展的三個(gè)重要因素。

其中,數(shù)據(jù)是「生產(chǎn)資料」,算法是「靈魂」,算力是「第一推動力」。

對應(yīng)到自動駕駛,也是如此。 

如果我們按照自動駕駛等級進(jìn)行劃分,那么相應(yīng)的自動駕駛分別需要多少算力呢?

有觀點(diǎn)認(rèn)為,自動駕駛算力的變化范圍取決于自動駕駛水平,從 20 到 2000 TOPS 不等。

也有觀點(diǎn)認(rèn)為,自動駕駛每往上升一個(gè)級別,需要的算力會增加 5 到 10 倍。 

此前,業(yè)內(nèi)有一個(gè)不成文的公式,總結(jié)了從 L2 到 L5 自動駕駛所需的算力:

(1)L2 需要的算力<10 TOPS;

(2)L3 需要的算力為 30~60 TOPS;

(3)L4 需要的算力>100 TOPS:

(4)L5 需要的算力目前未有明確定義(有預(yù)測需要至少 1000 TOPS)

可能很多人對這樣的算力沒什么概念,舉個(gè)簡單的例子:

拿英偉達(dá)曾發(fā)布的 Drive PX2 自動駕駛計(jì)算平臺(處理能力達(dá) 8 TPOS)舉例,這個(gè)平臺搭載 12顆CPU 和 2 顆 GPU,運(yùn)算能力相當(dāng)于 150 臺聯(lián)機(jī)工作的 Macbook Pro 蘋果電腦。

在近兩年,隨著芯片公司不斷推陳出新,車企在新車發(fā)布中也在不斷強(qiáng)調(diào)新車搭載的算力有多高。 

也許你會說,這只是堆料,是噱頭。

但不否認(rèn)的是,車企在下一代車型部署高算力的芯片或?qū)⒊蔀橐环N趨勢。

2、為什么智能汽車需要高算力芯片?

到目前為止,全球能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)且具備大算力計(jì)算平臺的芯片公司屈指可數(shù)。

今年 1 月,高通發(fā)布了擁有超 700 TOPS 算力的 Snapdragon Ride 計(jì)算平臺。

在前不久英偉達(dá)舉辦的 GTC 大會上,英偉達(dá)宣布計(jì)劃在 2024 年推出SoC:Nvidia Drive Atlan,直接將單顆芯片算力推至1000 TOPS

在國內(nèi),作為國產(chǎn)芯的代表,在車展期間吸睛無數(shù)的北汽 ARCFOX 阿爾法 S(華為 HI 版),搭載的是華為定制開發(fā)的計(jì)算平臺 MDC 810,算力達(dá)到了 400+ TOPS

國產(chǎn)芯的另一個(gè)代表,黑芝麻智能在去年推出 FAD 計(jì)算平臺。這也是目前在為數(shù)不多的高性能計(jì)算平臺中,能夠挑戰(zhàn)特斯拉 FSD 的平臺。

到了今年的上海車展,黑芝麻智能繼續(xù)發(fā)起產(chǎn)品攻勢,發(fā)布了一款最新的芯片——華山二號 A1000 Pro

這顆芯片在 INT8 算力的為 106 TOPS,INT4 的算力達(dá)到了 196 TOPS。

據(jù)稱這是目前「國內(nèi)算力最高」的自動駕駛芯片。

A1000 Pro 采用 16nm 工藝制程,功耗為 25W,能夠支持包括自動泊車,城市道路到高速公路場景的高級別自動駕駛。

按照規(guī)劃,A1000 Pro 預(yù)計(jì)在今年第三季度提供工程樣片,第四季度提供開發(fā)平臺。

根據(jù)黑芝麻智能的芯片產(chǎn)品路線圖,在 2022 年,他們還將發(fā)布一顆算力超過 200 Tops 的芯片。

芯片的迭代速度在加快,算力也在不斷攀升,背后的驅(qū)動力是什么?

黑芝麻智能科技的 CEO 單記章認(rèn)為,芯片算力不斷創(chuàng)新高,很大程度上是源于車企對新商業(yè)模式的思考。

「車企現(xiàn)在產(chǎn)生了一個(gè)新模式,即在車內(nèi)進(jìn)行硬件預(yù)埋后,通過軟件升級來賺錢。車企不是特別了解未來需要多大的算力,但可以先把算力預(yù)埋進(jìn)去,之后再去升級它的功能?!?span style="color: #333333; --tt-darkmode-color: #A3A3A3;">

另外一點(diǎn)是,「車企對算力的要求比我們想象的迭代還要快?!?/span>

也就是在這樣背景下,為了滿足現(xiàn)有車企客戶越來越旺盛、越來越急迫對算力要求,黑芝麻智能推出了更高算力芯片。

更進(jìn)一步看,這也就解釋了車企需要高算力芯片的核心驅(qū)動力,其實(shí)是車企想要模仿特斯拉售賣軟件的盈利模式。 

通過硬件預(yù)埋的方式,汽車通過不斷的軟件升級,用戶可以獲得更好的使用體驗(yàn)。

諸如更高級別的自動駕駛功能,雖然當(dāng)下不能實(shí)現(xiàn),但通過硬件預(yù)埋部署冗余算力,車企能夠?yàn)槌掷m(xù)的 OTA 升級提供更多可能性。

拿特斯拉的 FSD (完全自動駕駛選裝包)來說,安信證券的數(shù)據(jù)顯示,通過分析財(cái)報(bào)并建立財(cái)務(wù)模型,特斯拉 FSD 的累計(jì)現(xiàn)金收入預(yù)計(jì)達(dá)到 12.6 億美元

到 2025 年,特斯拉 FSD 收入預(yù)計(jì)將近70 億美元,占特斯拉汽車業(yè)務(wù)營收的接近 9%,貢獻(xiàn) 25% 的汽車業(yè)務(wù)毛利。

到 2030 年,F(xiàn)SD 的訂閱服務(wù)收入有望超過 160 億美元/年。

這就是軟件定義汽車所帶來的巨大潛力,與此同時(shí),這背后又離不開超強(qiáng)算力的支撐。

當(dāng)然,這種商業(yè)模式的變化,對同樣利好芯片公司。

單記章認(rèn)為,到了車企賣軟件的商業(yè)模式,芯片公司是有機(jī)會加入到這種模式的,并參與軟件帶來的利潤分成。

不過,僅僅有高算力仍然不夠,要收獲更多客戶的青睞,圍繞芯片而打造的開發(fā)生態(tài)也必須完善起來。

當(dāng)下,各大車企和自動駕駛公司都在向更高級別的自動駕駛功能量產(chǎn)挺進(jìn),計(jì)算平臺的升級換代也成為必然的需求。 

3、高算力芯片背后,為什么說開放是大勢所趨?

在 ADAS 行業(yè),Mobileye EyeQ 系列芯片占全球超過 60% 的視覺感知芯片市場份額,地位不可撼動。 

不過,Mobileye 的封閉模式一直被行業(yè)詬病。 

盡管 Mobileye 為車企提供芯片+算法的軟硬一體方案,但 EyeQ 芯片就像是一個(gè)「黑盒」,車企無法在芯片上注入自己的算法。

曾有車企嘗試基于 Mobileye 視覺感知開發(fā)自主泊車方案,但因?yàn)?Mobileye 不支持客戶對感知算法進(jìn)行自主更新,導(dǎo)致開發(fā)受阻。

很大程度上,也正是這個(gè)原因,特斯拉與 Mobileye 分道揚(yáng)鑣,走上了自研芯片的道路。

諸如新造車三強(qiáng)中的蔚來、理想、小鵬,包括上汽 R 品牌推出的下一代車型,紛紛選擇英偉達(dá)的芯片,其中一個(gè)考量是英偉達(dá)支持車企寫入自己的算法,能滿足車企各種定制化需求。 

當(dāng)然,車企要使用英偉達(dá)的芯片,門檻也很高。高額入會費(fèi)和聯(lián)合開發(fā)費(fèi)并非一般企業(yè)能夠承受。

據(jù)說小鵬汽車和德賽西威為了開發(fā) P7 的自動駕駛域控制器,向英偉達(dá)支付了上億的會員費(fèi)。

在智能汽車時(shí)代,車廠都希望深度參與自動駕駛技術(shù)的演進(jìn),在要求高算力的同時(shí),也希望芯片公司能將芯片的某些功能開放給車企,讓后者擁有更大的空間去進(jìn)行自己的應(yīng)用創(chuàng)新。

在這一趨勢的推動下,Mobileye 推出「開放」策略不可避免。事實(shí)上,在發(fā)布 EyeQ 5 芯片之后,Mobileye 嘗試變得開放起來,允許第三方自有代碼寫入芯片。

從更大的趨勢看,在面向未來中央計(jì)算的電子電氣架構(gòu),芯片廠商需要更加開放:為車企提供芯片、工具鏈,讓有自研算法的車企直接移植到硬件平臺中,同時(shí)為沒有算法能力的車企提供算法。

單記章表示,「開放」可以讓芯片公司與車企創(chuàng)造出更大的合作空間。 

對新興的芯片或者計(jì)算平臺而言,開發(fā)生態(tài)、配套軟件和工具鏈的搭建至關(guān)重要。

為了配合高算力的芯片,黑芝麻智能在本屆上海車展發(fā)布了一個(gè)名為「山?!沟?/span>人工智能開發(fā)平臺。

這個(gè)開放平臺擁有超過 50 種AI 參考模型庫轉(zhuǎn)換用例,可以有效幫助車企客戶降低算法開發(fā)的門檻。 

這意味著黑芝麻智能可根據(jù)車企的需求提供芯片+算法的整體方案,車企也可以在芯片上寫入自己的算法。 

另外,黑芝麻智能自研了一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動優(yōu)化工具、AI 工具鏈和感知算法,并且通過軟件 SDK 和 API 接口的形式開放給客戶。

最后,黑芝麻智能還與傳感器廠商、算法廠商合作,打造出一套標(biāo)準(zhǔn)化的 FAD 參考平臺,能夠進(jìn)行快速部署,幫助提升車廠及自動駕駛企業(yè)客戶的系統(tǒng)開發(fā)效率。 

正是這種開放性,黑芝麻智能還將芯片應(yīng)用到了車路協(xié)同領(lǐng)域。

針對車路協(xié)同場景應(yīng)用,發(fā)布新一代車路協(xié)同路側(cè)計(jì)算平臺:FAD Edge。

這個(gè)車路協(xié)同計(jì)算平臺可以將云端的計(jì)算下沉到邊緣層,在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)完成絕大部分計(jì)算,滿足車路協(xié)同超低延時(shí)需求。

截止現(xiàn)在,黑芝麻智能已經(jīng)與一汽、蔚來、上汽、比亞迪以及博世、滴滴、中科創(chuàng)達(dá)、亞太、東風(fēng)悅享科技等車企、 Tier 1 和自動駕駛公司在 ADAS 和自動駕駛方面開展了合作。

其中黑芝麻智能與一汽南京聯(lián)合打造的紅旗 芯算一體」自動駕駛平臺,將服務(wù)紅旗后續(xù)量產(chǎn)車型。

摩根士丹利在一份與自動駕駛相關(guān)的產(chǎn)業(yè)報(bào)告中提到,目前在整車價(jià)值中,硬件價(jià)值占據(jù) 90%,軟件占據(jù) 10%。

而在未來,整車價(jià)值硬件價(jià)值將下降到 40%,軟件價(jià)值上升到 40%,內(nèi)容價(jià)值增加到 20%。 

軟件價(jià)值的提升意味著,未來汽車更多的創(chuàng)新將集中在電子和軟件部分,智能汽車必須搭載更高算力的芯片才能滿足算力需求,從而支撐汽車不斷「進(jìn)化」,讓用戶常用常新。

來源:第一電動網(wǎng)

作者:汽車之心

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