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车企算力竞赛背后的彷徨

发稿时间:2022-09-28 09:37:00 来源:中国汽车报 中国青年网

  一颗高算力AI芯片的发布,其关注度远远超过一款新车。

  日前,英伟达首席执行官黄仁勋发布了新一代自动驾驶计算芯片DRIVE Thor。据悉,这款芯片主要升级了汽车的中央计算架构,算力达到了惊人的2000TOPS,是此前发布的Altan的2倍,是Orin的8倍。有分析人士指出,DRIVE Thor的横空出世,犹如传统燃油车汽车12缸发动机的问世,在汽车圈引得阵阵惊叹,随之传来的极氪等汽车品牌已经计划搭载,将车企的芯片“算力大战”推上新高度。

  车载芯片算力从2019年的144TOPS到2022年的1440TOPS,再到最新的2000TOPS,这场“算力大战”愈演愈烈。

  彷徨中坠入“算力大战”

  当下的智能电动汽车时代,已经进入智能网联决胜的下半场,高算力芯片则成为衡量汽车企业产品水平高低的重要指标之一,犹如燃油车时代各家车企在动力方面的比拼。在此背景下,车企既是“芯荒荒”也是“心慌慌”,生怕“缺芯少魂”让自己的产品黯然失色,在不知不觉、有意无意中被裹挟进“算力大战”。

  不久前,英伟达、AMD两家知名半导体企业旗下生产的GPU产品被美国列入限制范围之后,更是引起国内整车企业一定程度的恐慌,有提前囤货的车企为自己免受“缺芯之困”而庆幸。小鹏汽车掌门人何小鹏表示,小鹏汽车已经提前购买了充足的芯片,能够满足未来几年的配装需求,这番芯片“囤货”操作将会使它在“完全自动驾驶”领域明显超越竞争对手。

  车企在拿到高算力芯片之后往往底气十足,在其最新产品的营销宣传上,总是会突出配装高算力芯片后给整车带来的出色的产品竞争力。如日前理想汽车在发布理想L8相关信息时就表示,理想L8将会有两款车型,分别为理想L8 Pro和理想L8 Max。其中,Pro车型配装了地平线征程5芯片的智能驾驶AD Pro,同时搭载了配有骁龙8155芯片的智能座舱SS Pro;Max车型则会配装智能驾驶AD Max,同时配装智能座舱SS Max,它们分别采用了骁龙8155芯片和英伟达Orin X芯片。

  显然,算力配置已经成为车型规划中的关键要素。

  “车企的‘算力大战’是消费者倒逼造成的,不搭载算力更强的芯片,几乎等于宣称产品技术落伍。”某车企智能驾驶相关负责人在接受记者采访时表示,这方面已经出现了正反两个典型案例。

  正面例子是,极氪在7月宣布,极氪001座舱全面升级为“高通骁龙8155智能座舱计算平台”,未交付的车主可以直接升级。同时,老车主可以在8月1日通过手机上的极氪应用程序进行免费的预约更换。总计费用花费大致在3亿元。免费更新的高通骁龙8155芯片采用7nm制程工艺,拥有8核心CPU。与原先搭配的820A车机芯片相比,CPU算力提升177%,GPU算力提升94%。更新芯片后的座舱平台配备16GB内存,带宽提升一倍,另外还有128GB存储空间。

  消息一出,消费者大呼极氪良心,而极氪这一波“广告”在一定程度上带动了极氪销量的不断提升。

  反面的例子是,某电动汽车品牌,其一度宣传使用的是高通8核芯片,但被消费者发现情况并不属实,实际使用芯片是英特尔4核芯片。一经曝光,消费者发起投诉甚至起诉,部分车主发布联合声明提出诉求,虽然最终品牌方给出了解决方案,但终究没让消费者彻底满意,对品牌形象造成了比较大的伤害。

  在汽车智能芯片企业——地平线看来,算力的发展在目前看来还远远没有达到充分满足的阶段,仍然需要继续往高阶推进。目前来看,配装2级以上辅助驾驶技术的车辆芯片要做到至少百TOPS级别才能充分满足需求;3级自动驾驶阶段以上,同时支持城区自动驾驶、高速领航、泊车等全场景自动驾驶需求,对算力的需求又是接近一个数量级的提升;要实现全面的自动驾驶、无人驾驶,芯片算力还需要大幅提升才能支撑。

  高算力不等于高智能

  在消费者的眼中,汽车所配装芯片的算力高低,几乎就是判断一辆智能网联汽车智能水平的标准。那么,高算力是否可以和高智能直接画等号?

  全国政协经济委员会副主任、工信部原部长苗圩日前表示:“算法比算力还重要,如果有一个好的算法,可能TOPS不是最高,但是功耗会降低,运算效率会比较高,这同样能够弥补我国芯片行业的一些缺失。”

  “算力是智能化的一个必备条件,但不是决定性条件,我国在车路协同领域,如果只有算力,没有软件、基础设施包括网络通信的配合,算力也发挥不了充分的作用。”国家新能源汽车技术创新中心总经理、中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长原诚寅在接受《中国汽车报》记者采访时表示,“算力是很容易用来做量化指标的依据,就像新能源汽车刚起步发展之时,大家关注的是动力电池能量密度的高低、大小,但现在我们已经不再简单地追求动力电池的能量密度,而是更关注整车的安全性、百公里能耗及快充时间。”

  “算力毋庸置疑可以成为算法发挥更大能力的基础,但如同所有衡量性能或产品特性的单一指标一样,算力本身的大小并不直接等同于车辆的智能程度,例如在嵌入式软件层面做出合理的设计,才能发挥出算法更优的性能,这需要在算力、功耗、成本、算法之间找到一个更好的平衡。”智能驾驶和智慧出行领域的核心技术服务商——智驾科技相关负责人李立(化名)在接受《中国汽车报》记者采访时表示,“在智能驾驶领域,随着高阶技术的升维,处理的场景和功能复杂度的提升,行业将会拥抱一个高算力的时代,但算力永远不是衡量性能的绝对标准,算力决定了算法发挥的下限,而不是上限。”

  在李立看来,高阶智能驾驶系统对算力资源的要求将会更高,但高算力不等于高智能。算力是“肌肉”,算法则是“智慧”,而数据是“生产资料”,三者需要互相配合。如果算法没有取得突破,或者数据积累不够充分,无论堆砌多高的算力也无法实现高智能。

  地平线认为,算力并不反映自动驾驶计算平台真实的性能。当前智能汽车发展的核心瓶颈确实是算力不足,智能化竞争在提速,这体现在算力的军备竞赛上。但受摩尔定律的功耗限制,单纯追求算力的突破并不可持续,同时算力也并不代表汽车智能芯片的真实性能,芯片计算效率同样需要关注。正如对于汽车来说,马力不如百公里加速时间更能真实反映整车的动力性能,算力也不反映汽车智能芯片真实性能,每秒准确识别帧率FPS才是更直接的性能指标。

  以特斯拉为例,得益于其软件能力,FSD标称算力只有Nvidia Drive PX2的3倍,但真实性能却是PX2的21倍。因此,算法驱动车载智能芯片设计的软硬结合趋势下,新一代汽车智能芯片领导者,也将是世界级的算法公司。

  目前,行业单纯追逐上千TOPS级别的物理算力,实际上,物理算力是晶体管的数目乘以主屏,等于芯片面积。它不代表效率、性能,更不是用户价值,它是给整车企业的成本衡量标准之一。相比关注物理算力,更应该关注最先进的神经网络在芯片上如何跑得快、跑得好,即真实计算性能,这才是用户价值所在。

  车企走上“拼算力”歧路

  与过去传统燃油车贵在“发动机、变速器”有所不同,现在的智能电动汽车则贵在动力电池和车载芯片上,其成本飙升有过之而无不及。但区别在于,过去的发动机和变速器几乎掌握在车企手中,而现在动力电池和车载芯片几乎都掌握在供应商手中,车企处于相对被动的地位。

  如今,最先进的高算力芯片仅仅掌握在少数高科技企业手中,车企采购可能需要下“血本”。“如果高算力指的是200TOPS起步的芯片,行业中的方案一般是1~4颗不等,日前英伟达推出的2000TOPS芯片,致力于集中解决所有问题,那么就只需要1颗即可,但成本应该在数千元甚至上万元级别。”一位业内人士告诉《中国汽车报》记者。

  “芯片的算力提升,会对研发成本和制造工艺提出更高的要求。因为在保持高算力的前提下,不能让能耗也同时正比例增加,反而要降低能耗,这就要求使用更好的制造工艺。所以,流片的成本、研发的成本都会明显上升。”原诚寅表示,“车上需要有多少颗高算力芯片,与车辆的需求有关。比如车辆的设计目标是辅助驾驶还是高速自动驾驶,车辆行驶的外部环境如何,这些综合因素确定后才能确定对于算力的需求。”在原诚寅看来,车企不应该盲目配装高算力芯片。

  “车企‘打肿脸充胖子’,最后还是会把成本转移到消费者身上,所以现在的智能电动汽车,售价越来越高,随便一款配置相对较高的车型,售价往往都在20万甚至30万元以上。”在业内人士王讯(化名)看来,车企堆配置的行为,最终损害的是消费者的利益。

  国家统计局最近公布的《中国人口普查年鉴——2020》披露了第七次人口普查的分项数据,其中,长表数据资料的第九卷反映了全国及各省份家庭用车价位情况。数据显示,中国有车家庭比例已达41.67%,有车家庭中81.4%的家庭汽车价格在20万元以下。“汽车已经是普通的消费品,大多数消费者还是希望质优价廉,现在这么多的汽车品牌在堆配置、拼算力,可能忽略了最大消费群体的需求。”王讯认为,比“壕”的做法不太可取,最多只适用于小部分汽车品牌。

  提升性能不仅是“拼算力”

  既然无需盲目追求高算力,那么相关企业应该怎么做?

  在地平线看来,车企一定要有差异化的思考和创新思维,在智能驾驶时代,核心竞争力是单位成本下面数据的处理量而不是晶体管的集成密度。以地平线为例,目前虽然也关注峰值算力的持续提升,但本质上更加关注有效算力的提升。这就好比住房面积大,但是公摊面积可能也大,得房率并不高。最核心的关注点应该是在一定的面积下、一定数量的晶体管中,能够有多少可以用于深度神经网络计算,这涉及创新的硬件架构设计及软件和硬件的协同。

  同时还有算法的优化和提升。算法在过去的几年里突飞猛进的发展,未来20年,整个算法每年都将会有大的更新和迭代。所以,如何适应算法本身的迭代也非常重要。地平线提出新摩尔定律,即通过场景驱动定义软件框架,然后软件框架结合硬件的架构设计,使得软件和硬件结合,继续提高计算效率。

  地平线相关人士介绍,“软硬结合”存在两方面的壁垒。一是软件算法原理处于高速发展的过程,难以预测未来发展情况,因此要求企业在基础算法原理方面具备较强的研发能力;二是面对软件场景,需要设计高效的硬件架构。两点相结合,其复杂度与难度大大增加,这也是自动驾驶要走“软硬结合”之路门槛高的两大原因。

  由此,地平线认为,要想真正做到“软硬结合”,核心要从应用场景出发,不仅要掌握软件算法的先进技术,更重要的是深刻掌握未来技术发展脉络,这样硬件设计才能真正适应场景计算的需求。

  值得注意的是,地平线研发的征程5,得益于软硬协同优化,真实计算性能(FPS)从最初的1283FPS刷新至1531FPS。实测对标结果显示,在典型分类、检测模型下,征程5在轻量化计算具有一定优势,相较Orin性能表现更佳;经软硬结合优化的高效模型,同精度下征程5性能与能效表现全面领先于Orin-X,计算性能(FPS)最高可达Orin-X的3倍,能效(FPS/Watt)最高可达Orin-X的9倍。

  在李立看来,软件算法的改善会直接影响自动驾驶的功能实现和功能体验。在自动驾驶领域,获取更多有效场景数据意味着下一代系统边界性能的突破。在技术维度之外,产业链协作的进一步优化、行业法规的不断健全也将是自动驾驶功能真正落地的必要因素。本报记者 张忠岳《 中国汽车报 》(2022-09-26  001 版)

责任编辑:张丽艳
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