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    算力內(nèi)卷大潮下,芯片企業(yè)需「降溫」

    本文作者: 韓永昌 2022-11-15 21:23
    導語:算力太高,也用不完。

    算力內(nèi)卷大潮下,芯片企業(yè)需「降溫」

    去年12月1日,高通發(fā)布了號稱迄今為止最強大的手機移動處理器——驍龍8 Gen1。為爭奪驍龍8的首發(fā)權(quán),小米和摩托羅拉在微博上吵得熱火朝天。

    這樣的現(xiàn)象在當下的智能汽車行業(yè)也已成為常態(tài)。

    為了賦予汽車產(chǎn)品更大的賣點,不少車企在旗艦車型上進行算力比拼,“雙Orin”已成為標配,甚至有“四Orin”的堆疊組合出現(xiàn)。

    不久前,英偉達發(fā)布了算力達2000TOPS的Thor芯片,將汽車行業(yè)的算力競爭推至高潮。

    有意思的是,新智駕從多方了解到,盡管車企常常對其搭載的高算力自動駕駛芯片引以為豪,但目前很少有將算力充分利用的案例,甚至可能連一半都沒有開發(fā)出來。

    這樣的落差不免讓人疑惑,“唯算力論”是否為偽命題。

    對此,新智駕對話了芯馳科技副總裁徐超,試從“唯算力論”的演變中洞悉行業(yè)的現(xiàn)狀以及未來發(fā)展的風向。

    跨域融合,算力所趨

    說起車企在高算力芯片上的內(nèi)卷,威馬絕對是榜上有名。

    今年三月份,威馬推出了搭載四顆英偉達Orin X芯片的M7,算力1016TOPS,并號稱采用了中央域控架構(gòu)。

    這一車型的上市將汽車行業(yè)的算力內(nèi)卷與跨域融合的趨勢,帶向了一個新的階段。

    汽車電子電氣架構(gòu)從傳統(tǒng)分布式朝著集中式、輕量化的方向轉(zhuǎn)變已成為老生常談。在這個過程中,域控制器的概念順勢出現(xiàn),進而演變出三種架構(gòu):分布式架構(gòu)、跨域融合式架構(gòu)以及中央域控式架構(gòu)。

    目前,分布式域控已經(jīng)在不少量產(chǎn)汽車身上實現(xiàn),如威馬M7般的跨域融合成為了行業(yè)新的追求。

    在過去的文章中,我們談及了不少關于行泊一體技術的演進,其實,行泊一體只是跨域融合的表現(xiàn)形式之一,類似還有艙泊一體,駕艙一體等域控架構(gòu)。

    徐超認為:“從芯片設計的角度來看,在A域里面融合B域的一部分功能,車企可以拿B域的功能作為主要功能來使用,也可以拿B域的功能作為A域的備份或增強。這是一種大趨勢?!?/p>

    跨域融合帶來的優(yōu)點顯而易見,如果將駕駛域與座艙域融合起來,車企目前追逐的高通8155與英偉達Orin X的搭配可能會被一塊芯片或者一組芯片所替代,這樣硬件上的成本可能會下降一半。

    在軟件開發(fā)層面,跨域融合可以采用標準化的底層基礎軟件與通用型中間件,二者可以適用于不同平臺,比起分別開發(fā)兩套系統(tǒng),可以縮短一倍底層軟件和中間件的開發(fā)周期。相當于一棵主干生出兩套系統(tǒng),同根同源。

    對于消費者而言,駕駛體驗上也能得到不小的提升。不同的傳感器在行車、泊車、以及座艙中可以復用。例如在泊車時,泊車攝像頭只能識別到近處物體,對于遠處來車,車主可用行車系統(tǒng)的前攝像頭遠距離觀察,更加安全且可靠。

    算力內(nèi)卷大潮下,芯片企業(yè)需「降溫」

    圖源:芯馳科技官網(wǎng)

    但過于集中化的芯片設計也可能會出現(xiàn)一些問題。

    徐超告訴新智駕:“如果單一控制器被損毀會面臨沒有備份的情況,這很危險。未來真正做到跨域融合的時候,很有可能還是要采用另外一張芯片來做備份接管,做好安全冗余設計。”

    而想要以更少的芯片數(shù)量做到跨域融合,單個芯片的算力就必須達到一定水平。

    集度汽車日前宣稱,未來量產(chǎn)的ROBO-01可以做到智艙、智駕互為冗余,在智駕系統(tǒng)出現(xiàn)問題時智艙系統(tǒng)及時接管。這是目前為止通往駕艙融合方向的一個不小突破。

    集度方面在發(fā)布會后也坦言,可以做到如此地步的原因在于高通8295芯片的應用,8295芯片算力為30TOPS,比之8155芯片的8TOPS有了極大的提升。

    因此,想做到跨域融合,算力上就必須有所拔高,芯片企業(yè)與車企也不約而同的走上了算力內(nèi)卷之路。

    “唯算力論”不可取

    數(shù)據(jù)顯示,自動駕駛等級每增加一級,所需要的芯片算力就會呈現(xiàn)十數(shù)倍的上升:

    L2級自動駕駛的算力需求僅要求2-2.5TOPS,L3級自動駕駛算力需求則需要20-30TOPS,L4級需要200TOPS以上,L5級別算力需求超過了2000TOPS。

    目前,受限于政策環(huán)境以及自動駕駛技術的成熟度,各大車企的智能駕駛功能大多還仍停留在L2階段。理論上講,即便是L3級自動駕駛也只需要20-30TOPS,但車企的內(nèi)卷程度遠超相應需求。

    當下行業(yè)內(nèi)算力最高的芯片為英偉達254TOPS的自動駕駛芯片Orin X以及高通8TOPS的智能座艙芯片8155。

    自兩塊芯片量產(chǎn)以來,各家車企發(fā)布的新車均以二者為賣點,這自然成為了消費者吐槽與對比的焦點。

    舉例而言,理想L8、L7,小鵬G9,集度ROBO-01,飛凡R7在智駕方面均搭載了兩塊Orin X,蔚來ES7搭載了四塊Orin X,算力破千。在智艙領域,高通8155則是上述車型的標配,明年才量產(chǎn)的集度ROBO-01甚至搭載了高通8295智艙芯片。

    極氪001上市時搭載的高通820A智艙芯片,因車機卡頓與芯片性能不足被不少車主投訴,考慮到競爭力問題,極氪斥資3億元免費為用戶升級為8155芯片。

    今年10月,極氪首次突破月銷萬輛大關,實現(xiàn)交付1.01萬輛,環(huán)比增長22.3%,累計交付5.56萬輛。

    不管算力是否能被充分發(fā)揮,起碼在銷量上的作用是顯而易見的。

    對此,徐超認為:“消費電子行業(yè)里所謂的旗艦算力進入到了汽車領域中,導致大家都在進行算力競賽,這不是基于應用跟性價比的角度去做產(chǎn)品,而是基于宣傳賣點為導向去做產(chǎn)品,并不理性?!?/p>

    更加內(nèi)卷的是芯片企業(yè)。9月21日晚,在一年一度的“春晚”GTC大會上,英偉達發(fā)布了一款算力高達2000TOPS的汽車芯片Thor。對比于當下Orin X的254TOPS,真正做到了“一個打八個”。

    算力內(nèi)卷大潮下,芯片企業(yè)需「降溫」

    圖源:英偉達

    此前一直主打座艙芯片的高通也不甘示弱,星夜兼程,僅過了兩天,在23日凌晨便推出了號稱“業(yè)內(nèi)首個集成式汽車超算SOC”——Snapdragon Ride Flex。

    雖然沒有技術展示,僅有PPT內(nèi)容,但最高版本的Ride Flex Premium SoC加上外掛AI加速器組合起來,同樣可以實現(xiàn)2000TOPS的綜合算力,與Thor旗鼓相當。

    高通的Snapdragon Ride Flex與英偉達的Thor芯片都可以作為智能汽車的計算中樞,同時為自動駕駛、智能座艙等車載智能系統(tǒng)提供算力支持。至此,芯片算力內(nèi)卷大戰(zhàn),達到高潮。

    不過,芯片算力堆得越高是否就代表智能化程度越高,是個值得琢磨的問題,因為算力只是一個理論上限,芯片能發(fā)揮多少效率,還得取決于跟軟件算法的配合。

    在實際應用中,業(yè)內(nèi)常以特斯拉作為典型來舉例,特斯拉自研的FSD芯片單顆算力為72TOPS,每輛車搭載兩顆,算力共計144TOPS,但得益于特斯拉的軟件算法,在實際上感知層的神經(jīng)網(wǎng)絡上面,其效果是比英偉達200-300TOPS好上許多。

    徐超便指出:“在整車生命周期和產(chǎn)品售賣的過程中,大算力芯片的算力往往都不能完全發(fā)揮,甚至可能連一半都發(fā)揮不了?!?/p>

    因此,充分挖掘芯片算力,將算力轉(zhuǎn)化為汽車的智能化能力才是車企的決勝手段。

    車企想要達成這個目標,便要深入了解芯片構(gòu)造,與芯片企業(yè)聯(lián)手探索智能化道路。芯片企業(yè)也應該在追逐高算力之路上冷靜下來,更多的在軟件層面下些功夫。

    芯片研發(fā)需夯實基礎

    電動化、智能網(wǎng)聯(lián)的趨勢為汽車行業(yè)帶來了新的半導體需求,也給作為Tier2的芯片企業(yè)帶來了角色上的轉(zhuǎn)變。

    燃油車時代,主機廠+Tier1+Tier2的金字塔格局固若金湯,芯片企業(yè)僅與Tier1對接,完成本職工作便可生存。

    但如今,考慮整車項目與芯片設計的開發(fā)流程與適配性,主機廠經(jīng)常會跳過Tier1直接與芯片廠商進行前端溝通,以此來挖掘市場真實的需求并促成軟件的適配與迭代。

    徐超告訴新智駕:“車企如果沒有非常深入的了解芯片行業(yè),在智能化創(chuàng)新的過程當中就很容易碰到天花板。如果車企不知道芯片該怎么用或者該如何用好,以及芯片能力的上限在哪,便無法把芯片的功能發(fā)揮出來,或者即便能實現(xiàn),成本也會非常高。”

    因此,車企與芯片企業(yè)需要去深度交流與合作。在這個過程中,芯片企業(yè)研發(fā)速度不斷加快。

    回到2018年,Mobileye在汽車芯片行業(yè)可以說擁有絕對的統(tǒng)治力,2018年量產(chǎn)EyeQ4芯片之時,其在ADAS領域市占率近90%。

    然而,到了2021年,Mobileye下一代芯片EyeQ5量產(chǎn),市場份額快速跌至70%,且多數(shù)是存量份額,幾乎很少見到搭載EyeQ5的新車出現(xiàn)。

    Mobileye的三年空白期中,特斯拉的FSD迭代了兩次;英偉達推出了Parker與Xavier芯片;地平線在兩年內(nèi)從個位級算力突破到128TOPS;黑芝麻在2021年將算力提升至了70TOPS超過EyeQ5。

    “作為傳統(tǒng)的零部件供應商,三年迭代一款產(chǎn)品已經(jīng)是正常速度,甚至偏快”。徐超說道。但在智能化的大潮中Mobileye的地迭代節(jié)奏儼然限制了其上車的速度。

    不過,一味的追求速度并不合理。

    相對于消費級和工業(yè)級半導體,車規(guī)級半導體對產(chǎn)品的可靠性、一致性、安全性、穩(wěn)定性等要求更為嚴苛。一款車規(guī)級芯片從產(chǎn)品定義,設計,流片,仿真,再到客戶適配的流程至少需要2-3年,芯片企業(yè)需要投入大量的人力物力。

    目前芯片企業(yè)的迭代速度,多少有點被市場牽著鼻子走,徐超告訴新智駕:“一定要夯實芯片研發(fā)的基礎,尤其是在安全性上的考量,過分的用先進技術去追求超高的算力競爭,有點過頭?!?/p>

    其實芯片企業(yè)也在不斷思考如何平衡研發(fā)速度與市場需求之間的關系。

    以芯馳為例,其產(chǎn)品覆蓋智能座艙、智能駕駛、網(wǎng)關和高性能MCU。在布局上,面向未來汽車電子電氣架構(gòu)最核心的芯片類別;在設計上,四個產(chǎn)品線采用平臺化設計,不少技術都可平移復用,因此發(fā)展比較均衡。目前,四大系列芯片均已實現(xiàn)量產(chǎn),服務客戶超260家,覆蓋中國90%以上的車廠。

    算力內(nèi)卷大潮下,芯片企業(yè)需「降溫」

    圖源:芯馳科技官網(wǎng)

    此外,芯片企業(yè)也需要加強算法與軟件技術的積累。在自動駕駛逐漸被深入應用的過程中,軟件算法決定著車輛駕駛時的安全與否,已經(jīng)成為車企未來發(fā)展戰(zhàn)略之中的關鍵勝負手。

    在車企“自主可控”的需求下,“通過與芯片公司和算法公司的開放式合作,車企可以將車輛的數(shù)據(jù)回傳積累下來,讓這一部分數(shù)據(jù)產(chǎn)生更大的價值?!毙斐f道。

    寫在最后

    汽車芯片并不是一個新興行業(yè),傳統(tǒng)汽車電子領域已經(jīng)形成一道道堅實的壁壘,從業(yè)者按部就班的在航道中前行,有條不紊。

    近年來,“軟件定義汽車”的趨勢卻將這個細分領域推向了新能源浪潮的前沿。這場由整車電子電氣架構(gòu)升級驅(qū)動的市場變革,任何一家芯片企業(yè)置身其中都必須在研發(fā)上鉚足了勁,不敢有絲毫懈怠。

    不過,目前還遠未到終局,在市場烈火烹油般內(nèi)卷算力之后,最后比拼的,或許依然是基礎的研發(fā)能力以及對汽車安全的切實保障。

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