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鄧思邈 發(fā)自 副駕寺
這不，最新消息，又一家自動駕駛技術(shù)公司拋棄了英偉達(dá)，決定自研自動駕駛芯片。
通用Cruise，全球自動駕駛頭部玩家，披露同時搞四種芯片，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)，因為它開源，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，將會在2025年之前上車之前推出的自動駕駛概念車Origin無人車，完全自動駕駛，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，沒有議價權(quán)。那時候我意識到，我們必須把命運掌握在自己手里。
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)，屆時推出量產(chǎn)自動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實在太貴，貴得只能自己造。
紛紛跨界造自動駕駛芯片，為何？
聚焦到自動駕駛芯片，自研的好處主要有以下幾點：首先，自研芯片可以跟自己的自動駕駛軟件系統(tǒng)更加匹配。
馬斯克也曾回答過，為何要拋棄老黃家的GPU、自研自動駕駛芯片：英偉達(dá)是一個偉大的公司，為滿足眾多客戶的需求，他們需要做一個通用解決方案。而我們更關(guān)心專用設(shè)計，專用設(shè)計使得軟件在硬件上更好運行。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駕駛芯片廠商認(rèn)定的機(jī)會所在——比起通用計算芯片，專用芯片有時代級機(jī)遇。
其次，自研芯片可以針對自己算法中計算量的大小來優(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，在多個輸出通道上并行運行。這就意味著，他們可以并行處理工作，同時處理96個像素。
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，計算能力提升了大約7倍。
總結(jié)以上，只有自研自動駕駛芯片，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?，F(xiàn)如今華為進(jìn)軍智能車，自動駕駛相關(guān)的芯片和算力，也是重中之重。
其次，自動駕駛芯片開發(fā)成本高、難度大，時間長。
需要同時考慮算法效率和算力、芯片適配性、開發(fā)便捷性、車規(guī)級認(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)頻繁存儲的問題。
最后，關(guān)于自動駕駛芯片的設(shè)計，最好滿足以下幾點要求：
1、性能要夠。這是因為，智駕的感知和規(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，要保證未來一個芯片能夠同時實現(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，有能力的自動駕駛公司一定也在追求更強(qiáng)的芯片話語權(quán)。
其次，自動駕駛技術(shù)公司、軟件公司，或者說“方案”公司，如果不能通過硬件級交付，會不會遭遇之前CV四小龍一樣的困境？自動駕駛的算法能力，前幾年奇貨可居，但會不會隨著時間而門檻降低？到時候技術(shù)公司的核心壁壘又在何處？這是所有自動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。
所以在自動駕駛領(lǐng)域，“跨界”造芯，應(yīng)該不會止于通用Cruise……畢竟趨勢都看得到，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？
