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　　文/鄧思邈

　　來源：智能車參考（ID:AI4Auto)

　　真正對(duì)自動(dòng)駕駛有追求，得深入硬件，最好還是芯片？

　　這不，最新消息，又一家自動(dòng)駕駛技術(shù)公司拋棄了英偉達(dá)，決定自研自動(dòng)駕駛芯片。

　　通用Cruise，全球自動(dòng)駕駛頭部玩家，披露同時(shí)搞四種芯片，2025年之前上車——就是那款沒有方向盤或腳踏板的Origin。

　　之所以要自研，一方面為了降低成本，另一方面也是為了把命運(yùn)掌握在自己手里。

　　而且軟件公司、車企跨界自研造芯，似乎在馬斯克和特斯拉成功之后也在成為潮流。

　　今年以來，業(yè)內(nèi)流行的說法是：真正要做好自動(dòng)駕駛就非碰硬件不可，現(xiàn)在，這種硬件深入到了芯片層面。

　　通用Cruise造自動(dòng)駕駛芯片？

　　據(jù)Cruise硬件負(fù)責(zé)人卡爾·詹金斯（Carl Jenkins）透露稱，目前已經(jīng)研發(fā)出來四種芯片：

• 一款名為Horta的計(jì)算芯片；

• 一款處理傳感器數(shù)據(jù)的Dune芯片；

• 一款雷達(dá)芯片；

• 最后一款芯片稍后公布。

　　具體來看，Horta計(jì)算芯片相當(dāng)于汽車的大腦，采用的是ARM架構(gòu)，原因是該芯片2年前就已投入研發(fā)。

　　不過，Cruise芯片負(fù)責(zé)人安桂（Ann Gui）補(bǔ)充道，他們也在密切關(guān)注RISC-V架構(gòu)，因?yàn)樗_源，能夠提供更多便利。

　　需要補(bǔ)充介紹的是，ARM和RISC-V這兩個(gè)指令集架構(gòu)，都是構(gòu)建芯片的基礎(chǔ)，它們定義了可以在芯片上運(yùn)行的軟件類型。ARM架構(gòu)之前最知名的是服務(wù)器和智能手機(jī)，而RISC-V則是更加分布式的AIoT。

　　通用Cruise的自研芯片，將會(huì)在2025年之前上車之前推出的自動(dòng)駕駛概念車Origin無人車，完全自動(dòng)駕駛，沒有腳踏板也沒有方向盤。

　　目前Cruise已敲定和一家亞洲芯片制造商合作——臺(tái)積電和三星都有可能，未來將大規(guī)模生產(chǎn)其自研芯片。

　　至于為何要自研，Cruise硬件負(fù)責(zé)人卡爾詹金斯（Carl Jenkins）明確給出了答案：

　　兩年前，我們花重金從一家著名芯片供應(yīng)商那里采購GPU。我們量太小，沒有議價(jià)權(quán)。

　　那時(shí)候我意識(shí)到，我們必須把命運(yùn)掌握在自己手里。

　　包括公司CEO凱爾·沃格特（Kyle Vogt）也表示支持，他認(rèn)為自研芯片能夠幫助公司到2025年成本達(dá)到最理想狀態(tài)，屆時(shí)推出量產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車也不是難事。

　　根據(jù)此前的公開披露，他提到的合作供應(yīng)商應(yīng)該是英偉達(dá)。

　　所以兩件事連起來，大概也能知道：黃仁勛家的GPU實(shí)在太貴，貴得只能自己造。

　　紛紛跨界造自動(dòng)駕駛芯片，為何？

　　聚焦到自動(dòng)駕駛芯片，自研的好處主要有以下幾點(diǎn)：

　　首先，自研芯片可以跟自己的自動(dòng)駕駛軟件系統(tǒng)更加匹配。

　　馬斯克也曾回答過，為何要拋棄老黃家的GPU、自研自動(dòng)駕駛芯片：

　　英偉達(dá)是一個(gè)偉大的公司，為滿足眾多客戶的需求，他們需要做一個(gè)通用解決方案。而我們更關(guān)心專用設(shè)計(jì)，專用設(shè)計(jì)使得軟件在硬件上更好運(yùn)行。我認(rèn)為這種軟硬件整合才是無與倫比的。

　　例如，英偉達(dá)Xavier芯片能分配給自動(dòng)駕駛的算力不足50%，而FSD芯片卻可以把90%的算力用在上面，并且完全符合特斯拉自己的硬件架構(gòu)。

　　這也是諸如地平線等自動(dòng)駕駛芯片廠商認(rèn)定的機(jī)會(huì)所在——比起通用計(jì)算芯片，有時(shí)代級(jí)機(jī)遇。

　　其次，自研芯片可以針對(duì)自己算法中計(jì)算量的大小來優(yōu)化硬件，從而提高性能。

　　就比如，特斯拉自研的NPU，通過合并輸出通道中X和Y維度上的輸出像素，在多個(gè)輸出通道上并行運(yùn)行。這就意味著，他們可以并行處理工作，同時(shí)處理96個(gè)像素。

　　最后，自研芯片，車企可以自主把握開發(fā)周期，自行設(shè)計(jì)算力需求，無關(guān)的通用性接口或者單元也可以舍棄，功耗低，靈活性很高。

　　舉例來看，特斯拉HW2.5版本，搭載英偉達(dá)Drive PX2芯片，硬件功耗為57W；而搭載特斯拉自研的FSD芯片，硬件功耗是72W。

　　然而，特斯拉自研FSD芯片擁有每秒2300幀的圖像處理能力，是HW2.5版本的21倍，計(jì)算能力提升了大約7倍。

　　總結(jié)以上，只有自研自動(dòng)駕駛芯片，車企才能真正掌握智能汽車自主話語權(quán)。

　　跨界造自動(dòng)駕駛芯片，難在哪里？

　　首先，在人工智能和半導(dǎo)體領(lǐng)域前期要有足夠的積累。

　　比如國內(nèi)車廠中，比亞迪就有專門的半導(dǎo)體公司，也透露正在研發(fā)制造自動(dòng)駕駛方面的芯片。但比亞迪絕不是赤手空拳、腦袋一熱就決定自研自動(dòng)駕駛芯片。

　　他們20年前成立了芯片部門，目前能夠生產(chǎn)IGBT芯片（絕緣柵雙極型晶體管）、車規(guī)級(jí)MCU芯片等。

　　華為就不用說了，海思已經(jīng)在方方面面證明了自我。現(xiàn)如今華為進(jìn)軍智能車，自動(dòng)駕駛相關(guān)的芯片和算力，也是重中之重。

　　其次，自動(dòng)駕駛芯片開發(fā)成本高、難度大，時(shí)間長。

　　需要同時(shí)考慮算法效率和算力、芯片適配性、開發(fā)便捷性、車規(guī)級(jí)認(rèn)證、能效比等，開發(fā)芯片從產(chǎn) 品定義到流片大約需要一年半至兩年，到最后量產(chǎn)上車大約需要42個(gè)月左右。

　　需要自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，做卷積；還需要進(jìn)行整體架構(gòu)布局，解決數(shù)據(jù)頻繁存儲(chǔ)的問題。

　　最后，關(guān)于自動(dòng)駕駛芯片的設(shè)計(jì)，最好滿足以下幾點(diǎn)要求：

　　1、性能要夠。

　　這是因?yàn)椋邱{的感知和規(guī)控需要復(fù)雜的AI算法，CPU、GPU需要足夠的算力，視覺感知決策需要深度學(xué)習(xí)。

　　2、要考慮架構(gòu)的靈活性和可編譯性。

　　3、要考慮芯片的完整性。

　　原因在于，算法軟件在不斷迭代，要保證未來一個(gè)芯片能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)感知、規(guī)控的所有功能。

　　所以再看今日通用Cruise的跨界造芯，或許也就不再那么出乎意料。

　　首先，出于成本、性能方面的追求，有能力的自動(dòng)駕駛公司一定也在追求更強(qiáng)的芯片話語權(quán)。

　　其次，自動(dòng)駕駛技術(shù)公司、軟件公司，或者說“方案”公司，如果不能通過硬件級(jí)交付，會(huì)不會(huì)遭遇之前CV四小龍一樣的困境？自動(dòng)駕駛的算法能力，前幾年奇貨可居，但會(huì)不會(huì)隨著時(shí)間而門檻降低？到時(shí)候技術(shù)公司的核心壁壘又在何處？這是所有自動(dòng)駕駛玩家都需要回答的焦慮——藏在歷史深處的憂慮。

　　最后，如圖靈獎(jiǎng)得主阿蘭·凱說的，真正有追求軟件公司都應(yīng)該自己做硬件。喬布斯信了，于是有了今天的蘋果。馬斯克也相信，于是有了今天的特斯拉。

　　所以在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，“跨界”造芯，應(yīng)該不會(huì)止于通用Cruise……畢竟趨勢(shì)都看得到，就看有沒有勇氣和賭性了。

　　以及有意思的是，自研自動(dòng)駕駛芯片的玩家不少，卻很少聽聞自研智能座艙芯片的玩家，又是為什么呢？

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