浅谈国内车载AI芯片的新锐力量
近日，地平线创始人兼ceo余凯公开发表文章《车载ai芯片是智能汽车的数字发动机》：未来的智能汽车就是一台四个轮子上的超级计算机。其中最核心的器件是车载ai芯片，是智能汽车的数字发动机。
事实上，随着软件在车辆上占据越来越多的价值，车辆的电子电气架构转型升级，车辆的计算能力势必要有更大的提升。
当下，拥有高算力的车载ai芯片已经成为车企们的刚需，将其称为“通往智能汽车、自动驾驶征途上的最强发动机”也不为过。
“算法、数据、算力，三者缺一不可”
“一般来说，人工智能技术的发展需要三个要素：数据、算法和算力。”在今年全球人工智能和机器人峰会（ccf-gair 2020）上，人工智能学院院长、ccf会士周志华教授表示。
智能汽车是人工智能技术落地集大成者，其发展更是需要这三要素的支撑。车辆的智能化演进需要源源不断的数据——数据又能反哺汽车的升级和迭代。
当然，大数据本身并不必然意味着大价值。
“数据是资源，要得到资源的价值，就必须进行有效的数据分析。今天有效的数据分析主要依靠机器学习算法”。周志华教授表示。
当下，不少主机厂、零部件供应商的软件意识都在觉醒，纷纷建立、或者扩大自身软件团队。
奥迪新任 ceo markus duesmann 就正在组建新的团队，希望依托大众集团的资源，用200名工程师打造全新的计算机驱动车辆系统。
“在数字化上我们确实落后了。”duesmann 在奥迪总部接受采访时说道。“汽车技术的发展早已不再以体型论英雄，车辆的电子与电气化架构才最为重要。”在他看来，豪华车和高端型号现在就应该靠着算力与传感器级别来建立与其他产品的差异化。
尽管大众首批id.3的软件问题也还有待解决，但大众和奥迪对特斯拉发起的追赶意味不言而明。
更早之前，丰田宣布成立新的控股子公司，专注于开发自动驾驶、新的汽车操作系统以及高清地图等软件业务。
在国内，上汽集团也于7月成立了独立的软件团队公司，并表示在2023年将团队规模扩大至2200人。
这种对软件的加大码注，无疑会促进汽车智能化更快地到来。
打造一辆智能化汽车需要软硬件的高度耦合。除了软件，车辆的底层硬件，是更加不可或缺的一部分。
正如余凯在文章中表示：
“制约当前智能汽车发展的核心瓶颈就是车载ai芯片的算力不足，算力就好比智能汽车的脑容量，自动驾驶每往上走一级，所需要芯片算力就要翻一个数量级。要实现完全自动驾驶，我们需要在四个轮子上搭载天河二号级别的计算能力。”
算力是支撑智能化的根基。如果算力跟不上，再好的算法也无法支撑其功能落地。
算力即权力时代，千帆竞发
趋势愈发明朗，车载ai芯片上的竞争愈发激烈。
当下势头最为强劲的无疑是英伟达和特斯拉，双方的相爱相杀，也成为业内关注的大戏。
前脚，英伟达5月在nvdia gtc 2020大会上，黄仁勋发布了面向自动驾驶领域的orin系统级芯片（soc），采用的是7nm工艺。
后脚，8月份就有报道表示，特斯拉正与博通合作研发新款hw 4.0自动驾驶芯片，并于明年第四季度大规模量产，采用台积电7nm技术进行生产。
在性能上，英伟达的新一代soc orin，可以提供200tops的运算能力，是上一代xavier soc的7倍，功耗45w，主要面向l2+级自动驾驶场景。
虽然特斯拉hw 4.0自动驾驶芯片的性能暂时还没公布，但预计会比当下hw 3.0自动驾驶上的fsd芯片性能要高3倍，预计明年第四季度大规模投产。目前fsd芯片算力72tops，功耗36w。
如果特斯拉hw 4.0的算力能提升三倍，则比英伟达的soc orin算力更高。
可见，在车载ai芯片这个赛道上，特斯拉与英伟达都对头把交椅虎视眈眈。
当然，芯片能力的高低不能只看算力的峰值。
因为在实际场景下，解决问题用到的算力可能一半都不到。算力如何跟算法契合，跑得更加快速而精准，才是解决具体问题的关键。
地平线也表示：峰值算力只反映ai芯片理论上的最大计算能力，而非在实际ai应用场景中的处理能力，有很大的局限性。因此评估ai芯片的性能，本质上应该关注做ai任务的速度和精度，即“多快”和“多准”。
在这个层面，特斯拉自研的芯片无疑会和内部的ai算法更加契合，而英伟达的通用芯片，无法面向客户的特定算法进行优化。
也就说，软件结合才是更硬的道理。
不过无论如何，在这个算力代表着一定权力的时代，特斯拉和英伟达都尝到了实打实的甜头。
从特斯拉2020年q2财报来看，特斯拉软件（包括 autopilot fsd完全自动驾驶选装包、ota付费升级以及高级车联网功能）现金收入累积超 10 亿美金。
马斯克自己也说：“短期而言，全自动驾驶是远超其他功能的最大商机。”也无怪乎其市值于近日超越丰田，成为全球汽车行业一哥。
英伟达的市值也不赖，跟其算力提升一样蹭蹭蹭往上涨。
截止9月3日，英伟达市值达到3541亿美元，成为全球市值最高的芯片霸主，而昔日的竞争对手英特尔市值为2222亿美元。
据ai财经社报道，一位接近英伟达和英特尔的人士表示：“实际上英伟达的营收比英特尔小很多，只有1/7多一点。但ai、自动驾驶等概念，推动了英伟达的市值高涨。”
目前，英伟达的xavier芯片已经搭载在小鹏 p7、以及沃尔沃、奔驰、丰田等车型上。
这里面存在一个逻辑：随着芯片算力的增强，车企们的数字化驱动能力更强，车辆的智能化表现也会更加丰富和高级，同时也能为车辆品牌方带来更高的溢价空间和销量。由此，芯片玩家的身价自然也水涨船高。
地平线余凯也在文章中指出，预计到2030年，每辆汽车的车载ai芯片平均售价将达1000美元，整个车载ai芯片市场的规模将达到1000亿美元，成为半导体行业最大的单一市场。
国内车载ai芯片的新锐力量
正如中国电动汽车百人会理事长陈清泰所说：
在燃油车时代，国内汽车产业对零部件的关注度和投入度都不够，国内汽车行业也一直饱尝核心零部件空心化的苦果。尤其是在今年新冠疫情爆发和国际形势变化的情况下，这种缺点暴露的更加明显。
但随着汽车新四化浪潮的到来，汽车零部件的概念和范畴正在被重新定义。三电技术、自动驾驶芯片、传感器、控制器等硬件，还有高精度地图、网联通信、云控平台、ai软件算法等，都在成为未来智能汽车的核心技术。
更重要的是，这些领域的技术壁垒尚未形成，新进入者还有着巨大的创新空间。
以车载ai级芯片为例，即便行业中有特斯拉和英伟达相爱相杀，但国产新锐独角兽地平线也逐渐冒出。另一方面瞬息万变的国际环境，凸显了中国缺芯之痛。
去年，地平线推出中国第一款车规级ai芯片征程2，填补了国内汽车芯片产业的空白。
如前文所提，车载ai芯片不仅在算力方面有着要求，更要与用户企业的算法有极强的适配性。
据地平线余凯介绍，征程2芯片与当前国际市场主打的专用adas芯片不同，有极强的通用性，可以灵活地支持不同软件来实现差异化功能。
不仅可以应用在车辆的智能驾驶域的adas上，还可以应用于车辆的智能座舱域的人机交互应用方面。
目前，征程2芯片已经陆续签下了两位数的量产定点车型。
在已经量产的长安汽车uni-t车型上，也可以见到征程2芯片的身影。基于这款芯片，长安汽车与地平线联合开发了智能座舱npu计算平台。
得益于「智能」标签的加持，长安uni-t在短短二十天内预售车辆破万。在7月，长安unit的销量达到10081辆，跑进7月国产suv销量榜的前十。这在国内汽车销量下行的阶段，算是一个不错的成绩。
摩根士丹利也在长安汽车二季度的评估报告中表示，长安汽车国产品牌的强劲增长让人印象深刻，长安cs75 plus和uni-t就是典型案例。
这也再次显示了，智能化功能越来越成为车企车辆销量提升的关键要素，也逐渐成为汽车行业分析师关注的重点。
地平线表示，今年下半年将针对国内陆续推出性能更强大的征程3和征程5芯片。“其中征程3能够支持泊车辅助等多摄像头adas应用，而征程5将达到单芯片96tops的ai算力，组成的自动驾驶计算平台具备192-384tops算力，可支持l3-l4级自动驾驶。”
当然，地平线的生态圈朋友并非只有主机厂，其努力和成果正在得到越来越多产业伙伴的认可。
近日，地平线与低速自动驾驶企业新石器达成合作，搭载征程2芯片和感知算法的新石器无人车将于今年下半年量产部署。
此前，地平线还和地图服务提供商凯立德签署协议，双方将共同打造面向后装市场的主动安全和众包地图方案，实现高精度地图的动态更新。与此同时，地平线还和图商易图通合作的前装高精度地图产品也将于年内面世。
可见，地平线正在努力地赋能产业，摆脱算力对智能汽车的掣肘。未来这个国产芯片势力也有望登上国际舞台，跟特斯拉、英伟达等玩家同台一较高下。
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“一般来说，人工智能技术的发展需要三个要素：数据、算法和算力。”在今年全球人工智能和机器人峰会（ccf-gair 2020）上，人工智能学院院长、ccf会士周志华教授表示。
智能汽车是人工智能技术落地集大成者，其发展更是需要这三要素的支撑。车辆的智能化演进需要源源不断的数据——数据又能反哺汽车的升级和迭代。
当然，大数据本身并不必然意味着大价值。
“数据是资源，要得到资源的价值，就必须进行有效的数据分析。今天有效的数据分析主要依靠机器学习算法”。周志华教授表示。
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打造一辆智能化汽车需要软硬件的高度耦合。除了软件，车辆的底层硬件，是更加不可或缺的一部分。
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“制约当前智能汽车发展的核心瓶颈就是车载ai芯片的算力不足，算力就好比智能汽车的脑容量，自动驾驶每往上走一级，所需要芯片算力就要翻一个数量级。要实现完全自动驾驶，我们需要在四个轮子上搭载天河二号级别的计算能力。”
算力是支撑智能化的根基。如果算力跟不上，再好的算法也无法支撑其功能落地。
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当下势头最为强劲的无疑是英伟达和特斯拉，双方的相爱相杀，也成为业内关注的大戏。
前脚，英伟达5月在nvdia gtc 2020大会上，黄仁勋发布了面向自动驾驶领域的orin系统级芯片（soc），采用的是7nm工艺。
后脚，8月份就有报道表示，特斯拉正与博通合作研发新款hw 4.0自动驾驶芯片，并于明年第四季度大规模量产，采用台积电7nm技术进行生产。
在性能上，英伟达的新一代soc orin，可以提供200tops的运算能力，是上一代xavier soc的7倍，功耗45w，主要面向l2+级自动驾驶场景。
虽然特斯拉hw 4.0自动驾驶芯片的性能暂时还没公布，但预计会比当下hw 3.0自动驾驶上的fsd芯片性能要高3倍，预计明年第四季度大规模投产。目前fsd芯片算力72tops，功耗36w。
如果特斯拉hw 4.0的算力能提升三倍，则比英伟达的soc orin算力更高。
可见，在车载ai芯片这个赛道上，特斯拉与英伟达都对头把交椅虎视眈眈。
当然，芯片能力的高低不能只看算力的峰值。
因为在实际场景下，解决问题用到的算力可能一半都不到。算力如何跟算法契合，跑得更加快速而精准，才是解决具体问题的关键。
地平线也表示：峰值算力只反映ai芯片理论上的最大计算能力，而非在实际ai应用场景中的处理能力，有很大的局限性。因此评估ai芯片的性能，本质上应该关注做ai任务的速度和精度，即“多快”和“多准”。
在这个层面，特斯拉自研的芯片无疑会和内部的ai算法更加契合，而英伟达的通用芯片，无法面向客户的特定算法进行优化。
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在燃油车时代，国内汽车产业对零部件的关注度和投入度都不够，国内汽车行业也一直饱尝核心零部件空心化的苦果。尤其是在今年新冠疫情爆发和国际形势变化的情况下，这种缺点暴露的更加明显。
但随着汽车新四化浪潮的到来，汽车零部件的概念和范畴正在被重新定义。三电技术、自动驾驶芯片、传感器、控制器等硬件，还有高精度地图、网联通信、云控平台、ai软件算法等，都在成为未来智能汽车的核心技术。
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当然，地平线的生态圈朋友并非只有主机厂，其努力和成果正在得到越来越多产业伙伴的认可。
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