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智能汽車成敗取決于自動駕駛，而自動駕駛水平高低在于充當「智能汽車大腦」的計算平臺。
華為幫助車企造車的秘密之一，就隱藏在華為智能駕駛計算平臺 MDC。
最近一次，MDC 公開亮相在極狐阿爾法 S-華為 HI 版本發(fā)布會中。
在華為智能汽車解決方案 BU 首席運營官、智能駕駛解決方案產(chǎn)品線總裁王軍出場介紹極狐 HI 版時，關于 MDC 的一頁 PPT 雖然一晃而過，但卻不乏干貨——400+TOPS 稠密算力，16 個攝像頭；12 個 CAN；8 個車載以太，并且已經(jīng)量產(chǎn)上車，開始逐步交付消費者。
在華為 MDC 產(chǎn)品規(guī)劃里，400TOPS 的 MDC 是面向 Robotaxi 自動駕駛的，相當于把一個 MDC 產(chǎn)品線中的最高算力產(chǎn)品拿到乘用車來用。
或許這是華為對 HI 模式首發(fā)車型的偏愛，但對華為 MDC 內(nèi)部來說，所有的 HI 合作伙伴都一樣重要，但如果非要做一個排序，那么量產(chǎn)越前越重要。
「華為 MDC 對于行業(yè)內(nèi)的『期貨』現(xiàn)象很敏感，實驗室里訓練和 Demo Car 其實沒有太大意義，華為 MDC 更看重產(chǎn)品落地量產(chǎn)能力和商業(yè)化能力」，有業(yè)內(nèi)人士向汽車之心這樣表示。
所以，華為偏愛極狐并非是「讓先行者先行」，而是「讓能量產(chǎn)者先量產(chǎn)」。
華為 MDC，需要更快的上車節(jié)奏，也急需「一炮而鳴」。
01、低調的 MDC，不擔心算力
外界關注華為車 BU 的可能會從兩個方面切入：一方面是華為的硬能力，比如 ADS 部門的自動駕駛系統(tǒng)方案 ；另一方面是華為軟能力，比如華為給問界 M5、極狐阿爾法 S 提供的強勢銷售服務。
但鮮有人關注低調的華為智能駕駛計算平臺 MDC。
由于 MDC 搭載華為自研的自動駕駛芯片，華為 MDC 為了避嫌一直很「低調」。
甚至在 2021 年 MDC 810 發(fā)布時，也都是和 HarmonyOS 智能座艙、4D 成像雷達、激光雷達等其他產(chǎn)品共同亮相 2021 年上海車展，作為組合棧產(chǎn)品宣傳。
而在此之前的 2020 年，針對 HI 項目的 400TOPS 的定制版本 MDC（內(nèi)部代號 MDC Pro 610）已經(jīng)配套 ADS 在極狐阿爾法 S-華為 HI 版上進入開發(fā)調測階段了。
雖然 MDC 的行動軌跡「靜悄悄」，但這并不影響它在華為內(nèi)部的重要性。
在華為內(nèi)部，MDC 智能駕駛計算平臺產(chǎn)品部與融合傳感部門、ADS 部門（L4 級全棧智能駕駛解決方案）共同組成華為智能駕駛業(yè)務板塊。
三者的關系就像智能駕駛業(yè)務的三塊拼圖，而 MDC 的作用絕對是三片拼圖中最關鍵的一片。
翻看 2021 年華為年報就會發(fā)現(xiàn)，華為智能汽車解決方案生態(tài)是與鯤鵬/昇騰、HMS/鴻蒙、華為云同等高度的華為四大生態(tài)之一，而 MDC 生態(tài)則是智能汽車解決方案生態(tài)的重要內(nèi)容之一。
同時，華為 MDC 是華為 ICT 技術秀肌肉的主力軍。
在軟件層面，智能駕駛域控制器有操作系統(tǒng)層、中間件層及配套工具鏈等，共同支撐上層應用軟件的開發(fā)與運行。
在硬件層面，一個域控制器上往往有多組芯片，包括計算芯片、網(wǎng)絡芯片及 MCU 等。
具體來說，車載計算平臺是智能駕駛系統(tǒng)中最需要華為 ICT 技術的領域，不管是硬件上芯片 SoC、硬件工程，還是軟件中的操作系統(tǒng)、中間件、OTA，以及各類機器視覺算法、機器學習等等都極為考驗華為 ICT 技術。
華為 MDC 就是 ICT 技術的集大成者，因此從 2018 年開始華為就發(fā)揮特長，組建團隊自研計算平臺。
MDC 的底子其實很好，比如，芯片上有華為海思，操作系統(tǒng)上有華為中央軟件院，工程能力上有華為中央硬件工程院等。
就像搭積木一樣，2018 年的華為已經(jīng)有了 MDC 的地基，之后所做的就是在地基上再建樓。顯然，基地優(yōu)勢也使華為 MDC 全棧自研走得十分順暢。
到目前為止，華為 MDC 陸續(xù)推出了面向業(yè)界的 4 種不同算力的系列化產(chǎn)品，涵蓋了 L2-L5 自動駕駛生態(tài)鏈：
據(jù)汽車之心了解，目前華為 MDC 正在規(guī)劃 128TOPS 的中等算力平臺，預計今年年底面世。
算上新平臺，華為 MDC 一共有 5 個系列化產(chǎn)品。
其中，MDC 610 與 MDC 810 平臺搭載的芯片，可能是現(xiàn)階段算力能打平、甚至超越目前某主流廠商的自動駕駛芯片。
該自動駕駛芯片單顆標稱算力為 254TOPS，而搭載單顆華為自研芯片的 MDC 610，標稱算力為 200TOPS@INT8 稠密。
如果按賬面數(shù)據(jù)來看，顯然是主流芯片廠商的芯片贏了，實際則不然。
算力是一個很玄妙的東西，如果仔細觀察華為 MDC 算力標稱，就會發(fā)現(xiàn)一個細節(jié)，華為在標稱 MDC 算力時總是會在一旁備注此數(shù)據(jù)為「稠密算力」。
事實上，算力也要區(qū)分稠密算力和稀疏算力，不同的計算方式將會呈現(xiàn)兩個截然不同的算力數(shù)據(jù)。
目前許多芯片廠商其實多以「稀疏算力」面世，而這種計算方法會比「稠密算力」多出約 1 倍的算力數(shù)據(jù)。具體來說，兩者的區(qū)別是，稀疏算力會對矩陣中的 0 值元素進行剪枝運算，最終使矩陣乘法計算量減少，使得算力表現(xiàn)提升。
但實際上在自動駕駛場景中，來自攝像頭的實時數(shù)據(jù)矩陣中的 0 值元素并不多見。
有工程師將這兩者比喻為「得房面積」。試想，你是一個買房者，兩套房子，A 宣稱面積 254 平米，B 宣稱 200 平米，A 的套內(nèi)面積為 127 平米，B 的套內(nèi)面積就是 200 平米。
這個邏輯就是稠密算力和稀疏算力的現(xiàn)實演繹，看似都是「算力」，但稀疏算力在賬面上是稠密算力的 2 倍。
目前，在智能駕駛領域稠密算力運用最多，但如果用稀疏算力效果非常有限。
有工程師測試顯示稀疏算力性能僅能提升 5~7% 左右，遠遠達不到 2 倍提升。最起碼在當前的算法能力情況下，稀疏算力實用性很低，且有精度降低的風險。
曾經(jīng)有一位技術工程師以稠密算力來估算某主流廠商標稱 254TOPS 的自動駕駛芯片，工程師認為 GPU 稠密算力 84TOPS 加上 DLA 稠密算力 43TOPS，其真正稠密算力僅有 127TOPS，而 MDC 610 的稠密算力是 200TOPS。
以此來看，低調的華為 MDC，并不需要擔心算力問題。
02、華為 MDC 朋友圈，為什么缺少新勢力？
外界較為熟知的是，華為給車企提供的合作模式 HI 和智選。在這兩個項目中主要有上汽、北汽、廣汽三家傳統(tǒng)車企，以及東風小康賽力斯。
華為 MDC 屬于華為車 BU 下屬部門，按道理兩者的合作伙伴應該相差不大，但如果不看從屬關系，把兩者拆開來看，會發(fā)現(xiàn) MDC 朋友圈大于車 BU 精心布局的 HI 和智選模式合作廠商。
由于 MDC 平臺覆蓋場景涵蓋乘用車，港口/礦山/園區(qū)/干線物流等商用車，而且還可以單獨「零售」給車企，因此，MDC 的朋友圈擴展到了三層。
一層是車企客戶、一層是算法合作伙伴、一層是內(nèi)部 ADS 部門，配合 ADS 為車企量身定制全棧智能駕駛解決方案。
從這個層面上來說，華為車 BU 和華為 MDC 比較起來，兩者朋友圈的差集多過合集。
在 2021 年底的華為智能汽車解決方案生態(tài)論壇上，華為 MDC 領域總經(jīng)理李振亞透露，MDC 在乘用車領域拿下 6 個乘用車定點合同，11 個商用車合同。
而這 17 個合同僅為標準的甲乙方客戶合同，如果算起算法廠商等合作伙伴，華為生態(tài)圈的成員應該有 70 多家之多。
方便起見，我們梳理了目前華為 MDC 部分對外公開的合作款，以此能大概了解 MDC 的乘用車「朋友圈」：
從這一個列表也能看出來，目前搭載華為 MDC 的乘用車，均為傳統(tǒng)車企的自主品牌，新勢力只有合眾 1 家的身影。
這背后的主要原因是，求穩(wěn)的華為與較為激進的新勢力調性不同。
比如，在硬件預埋上，蔚來 ET7 直接搭載了 4 顆 Orin 芯片，算力達到 1016TOPS，但在目前實際運用中只有 2 顆 Orin SoC 參與實際的實時自動駕駛數(shù)據(jù)處理。
大算力的硬件對于軟件、算法的要求更高，短期內(nèi)其實很難發(fā)揮 1016TOPS 的算力作用，同時大算力帶來的超過 400 瓦的功耗也會對續(xù)航里程帶來影響。
因此，強調「大算力」雖然對主機廠來說，有刺激需求的好處，但「期貨」效應明顯影響了消費者體驗。
特斯拉 FSD 就是一個典型的「期貨」。
目前特斯拉在國內(nèi)提供 FSD 供消費者選配，其中包含基礎版輔助駕駛、增強版自動輔助駕駛功能的全部功能，以及城市街道輔助駕駛和識別交通信號燈等功能。
但消費者下狠心花 6.4 萬元購買 FSD，其中一半功能在國內(nèi)暫時都是期貨，比如識別交通信號燈和停車標志并做出反應、城市道路自動輔助駕駛、完全自動駕駛在現(xiàn)階段都無法使用。
即使排除政策限制原因，在特斯拉大本營美國，F(xiàn)SD 也仍在測試階段，只有一部分用戶被推送了 FSD Beta 版本。
與此相反，MDC 更傾向于以量產(chǎn)對抗「期貨」，希望選擇有豐富量產(chǎn)經(jīng)驗的傳統(tǒng)車企。
如果把傳統(tǒng)車企的子品牌和新勢力一起比較，從銷量角度來看，新勢力并非「絕對的主流」。
比如比亞迪 2021 年新能源乘用車全年銷量 59 萬輛，這個數(shù)字比「蔚小理」2021 年全年交付量高 2.1 倍。所以，華為 MDC 想走量產(chǎn)之路，傳統(tǒng)車企可能是更佳選擇。
不過，在商言商，新勢力目前也沒有主動選擇華為 MDC，原因可能有三點：制裁、自研與算力。
第一點很好理解，由于以蔚小理為首的造車新勢力都在美國上市，華為又被列入美國制裁名單，此時如果合作 MDC 可能會帶來風險因素。
第二點是自研。最近一兩年，智能車仍處「春秋戰(zhàn)國」時期，在群雄割據(jù)的背景下，大家沒有固定標準衡量好壞，所以造車新勢力多用自研給投資者、消費者「整活兒」，而華為 MDC 介入，再加上華為車 BU 的強勢氣場，可能會在輿論上影響新勢力的全棧自研的氣勢。
第三點是算力。華為標稱算力模式與英偉達等主流芯片企業(yè)有著本質區(qū)別。只標稱稠密算力的 MDC 平臺與多數(shù)采用英偉達 Orin 芯片尋求算力「標稱最大化」的新勢力思考邏輯有所不同。
按照這種思路，對于華為 MDC 來說，更妥善的一種差異化的打法是：車企們把資源聚焦到自動駕駛的上層應用上，把計算平臺這種偏向 ICT 基礎設施，高難度、高投資的產(chǎn)業(yè)交給有基礎能力的廠商去做。
一位業(yè)內(nèi)人士對汽車之心表示：「這個產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)一直比較落后。自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上的參與方（包括車企）需要找準自己的產(chǎn)業(yè)定位，順應產(chǎn)業(yè)分工發(fā)展的規(guī)律，采用平臺化的模式，而不是單純?yōu)榱恕喝珬Ｗ匝小欢度氪罅康娜肆εc時間資源從基礎研發(fā)做起。比如有些創(chuàng)業(yè)公司，不足百人的團隊，就號稱硬件、OS、中間件、算法等全棧自研，這顯然是沒有意義的?！?/p>
華為 MDC 基礎能力強，不擔心技術，但目前最棘手的問題是 MDC「量產(chǎn)」上車。放眼望去，在乘用車界，目前只有極狐阿爾法 S 華為 HI 版已量產(chǎn)，其他都要等到 2022 年年末或 2023 年。
因此目前華為 MDC 也寄望于 HI、智選模式能夠發(fā)揮出色，用「爆款案例」繼續(xù)擴展 MDC 朋友圈，吸引更多客戶。
03、智能駕駛計算平臺：品牌機與組裝機
目前國內(nèi)車載計算平臺版圖，除了華為 MDC，也涌現(xiàn)了像東軟睿馳、福瑞泰克、地平線、黑芝麻等玩家入局。
研發(fā)隊伍浩浩蕩蕩，但也能簡單歸類。
如果以前的汽車就是李書福所說的四個輪子加兩個沙發(fā)，那么現(xiàn)在的智能車就是跑在輪子上的計算機。
在智能車領域，工程師們更偏愛把車載計算平臺比喻成一臺計算機。因此，無論是可量產(chǎn)還是已量產(chǎn)，所有計算平臺都可大體分為「品牌機」和「組裝機」。
「品牌機」譬如華為 MDC，有全系自研的芯片、感知設備、算法軟件，可以聯(lián)合整個車 BU 力量提供 HI 全系解決方案。
像阿維塔 11 就是 HI 合作模式中唯一搭載 HI 全系解決方案的品牌，其中計算平臺、激光雷達等傳感器、智能座艙等都將由華為提供。
近期有媒體報道，華為內(nèi)部近千人駐守重慶，成為「品牌機」獨特的風景線。
「組裝機」的計算平臺廠商時常會聯(lián)手芯片廠商、算法廠商共同開發(fā)計算平臺，雖然靈活性更高，但多元的供應商也帶來了普遍存在的磨合問題。
汽車之心曾在《告別 Mobileye 模式，中國自動駕駛玩起「朋友圈」》一文中分析過，分散一定程度上意味著開放，主機廠的可控能力會變得更高。
有意思的是，華為 MDC 不提供芯片級的解決方案，不賣裸片意味著硬件開放程度其實沒有像英偉達那樣高。
但現(xiàn)階段，華為 MDC 在量產(chǎn)上車這一層面上找補回了優(yōu)勢——在軟件合作模式上提供系統(tǒng)級開放接口，更方便合作伙伴整合自家算法到設備中。
舉個例子，華為的工具鏈主要依照 Adaptive AutoSAR 標準體系開發(fā)，有很多能夠快速滿足客戶開發(fā) AutoSAR 規(guī)范的智能駕駛應用。
比如基于 AutoSAR 的可視化調測工貝以及診斷調試工具，而這些工具構成的開發(fā)生態(tài)更加貼近傳統(tǒng)主機廠軟件開發(fā)熟悉的流程。
雖然目前我們?nèi)噪y以確定「品牌機」VS「組裝機」誰會成為未來的主流趨勢，但參考計算機從組裝機走向品牌機的歷史軌跡，或許能提供參考性的答案——類似蘋果一樣擁有芯片、硬件、操作系統(tǒng)研發(fā)設計能力的車企及智能駕駛解決服務商，未來必將獲得巨大的優(yōu)勢。
道理都懂，奔著這個目標去的車企也不在少數(shù)。
僅以造車新勢力來看。理想和小鵬已經(jīng)率先走在全棧自研路上，比如理想今年 2 月成立了一家芯片公司，3 月份理想又發(fā)布了全自研的智能駕駛系統(tǒng)理想 AD Max，其中，感知、決策、規(guī)劃和控制軟件都是自研技術。據(jù)悉這套系統(tǒng)將會在理想 L9 上成為全系標配。
某種程度來說，每家車廠都做獨立的自動駕駛輔助系統(tǒng)、芯片是一種資源浪費，但在智能汽車產(chǎn)業(yè)初期「人人有機會」的狀態(tài)下，這是一種無法避免的現(xiàn)象。
在此背景下，華為 MDC 領域總經(jīng)理李振亞曾不只一次對外公開強調，華為 MDC 要「平臺化標準化」。
據(jù)汽車之心了解，華為 MDC 這幾年來也積極支持與協(xié)同一些業(yè)內(nèi)伙伴及國家標準組織，制定一些接口標準、架構標準、安全標準等等，來使得整個產(chǎn)業(yè)盡量往平臺化、標準化這個方向上走，以此提升行業(yè)發(fā)展效率。
短期來看，智能駕駛計算平臺、甚至整個智能車領域都會處于挑出優(yōu)等生組成朋友圈的狀態(tài)，但放眼未來，固定的「最優(yōu)解」將會成為行業(yè)標準，達到智能車產(chǎn)業(yè)的「今天下，車同軌，書同文」。
「這是最好的時代，也是最壞的時代」，群雄割據(jù)正當時，創(chuàng)新也好、混亂也罷，但可以肯定偉大公司一定隱匿其中蓄力待發(fā)。
而當行業(yè)越發(fā)熱鬧的時候，我們也可以預想離那個標準化的時代也不遠了，對于消費者來說，「便宜好用」的智能車已經(jīng)在加速腳步出現(xiàn)。
