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马斯克成功后,又一家自动驾驶公司决定造芯

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马斯克成功后,又一家自动驾驶公司决定造芯

head.jpg思邈 2022-09-15 15:33:59 来源:量子位

每天烧掉3000万,居然还要自研芯片?

邓思邈 发自 副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

真正对自动驾驶有追求,得深入硬件,最好还是芯片?

这不,最新消息,又一家自动驾驶技术公司抛弃了英伟达,决定自研自动驾驶芯片。

通用Cruise,全球自动驾驶头部玩家,披露同时搞四种芯片,2025年之前上车——就是那款没有方向盘或脚踏板的Origin。

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之所以要自研,一方面为了降低成本,另一方面也是为了把命运掌握在自己手里。

而且软件公司、车企跨界自研造芯,似乎在马斯克和特斯拉成功之后也在成为潮流。

今年以来,业内流行的说法是:真正要做好自动驾驶就非碰硬件不可,现在,这种硬件深入到了芯片层面。

通用Cruise造自动驾驶芯片?

据Cruise硬件负责人卡尔·詹金斯(Carl Jenkins)透露称,目前已经研发出来四种芯片:

  • 一款名为Horta的计算芯片;
  • 一款处理传感器数据的Dune芯片;
  • 一款雷达芯片;
  • 最后一款芯片稍后公布。

具体来看,Horta计算芯片相当于汽车的大脑,采用的是ARM架构,原因是该芯片2年前就已投入研发。

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不过,Cruise芯片负责人安桂(Ann Gui)补充道,他们也在密切关注RISC-V架构,因为它开源,能够提供更多便利。

需要补充介绍的是,ARM和RISC-V这两个指令集架构,都是构建芯片的基础,它们定义了可以在芯片上运行的软件类型。ARM架构之前最知名的是服务器和智能手机,而RISC-V则是更加分布式的AIoT。

通用Cruise的自研芯片,将会在2025年之前上车之前推出的自动驾驶概念车Origin无人车,完全自动驾驶,没有脚踏板也没有方向盘。

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目前Cruise已敲定和一家亚洲芯片制造商合作——台积电和三星都有可能,未来将大规模生产其自研芯片。

至于为何要自研,Cruise硬件负责人卡尔詹金斯(Carl Jenkins)明确给出了答案:

两年前,我们花重金从一家著名芯片供应商那里采购GPU。我们量太小,没有议价权。

那时候我意识到,我们必须把命运掌握在自己手里。

包括公司CEO凯尔·沃格特(Kyle Vogt)也表示支持,他认为自研芯片能够帮助公司到2025年成本达到最理想状态,届时推出量产自动驾驶汽车也不是难事。

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根据此前的公开披露,他提到的合作供应商应该是英伟达。

所以两件事连起来,大概也能知道:黄仁勋家的GPU实在太贵,贵得只能自己造。

纷纷跨界造自动驾驶芯片,为何?

聚焦到自动驾驶芯片,自研的好处主要有以下几点:

首先,自研芯片可以跟自己的自动驾驶软件系统更加匹配。

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马斯克也曾回答过,为何要抛弃老黄家的GPU、自研自动驾驶芯片:

英伟达是一个伟大的公司,为满足众多客户的需求,他们需要做一个通用解决方案。而我们更关心专用设计,专用设计使得软件在硬件上更好运行。我认为这种软硬件整合才是无与伦比的。

例如,英伟达Xavier芯片能分配给自动驾驶的算力不足50%,而FSD芯片却可以把90%的算力用在上面,并且完全符合特斯拉自己的硬件架构。

这也是诸如地平线等自动驾驶芯片厂商认定的机会所在——比起通用计算芯片,专用芯片有时代级机遇。

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其次,自研芯片可以针对自己算法中计算量的大小来优化硬件,从而提高性能。

就比如,特斯拉自研的NPU,通过合并输出通道中X和Y维度上的输出像素,在多个输出通道上并行运行。这就意味着,他们可以并行处理工作,同时处理96个像素。

最后,自研芯片,车企可以自主把握开发周期,自行设计算力需求,无关的通用性接口或者单元也可以舍弃,功耗低,灵活性很高。

举例来看,特斯拉HW2.5版本,搭载英伟达Drive PX2芯片,硬件功耗为57W;而搭载特斯拉自研的FSD芯片,硬件功耗是72W。

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然而,特斯拉自研FSD芯片拥有每秒2300帧的图像处理能力,是HW2.5版本的21倍,计算能力提升了大约7倍

总结以上,只有自研自动驾驶芯片,车企才能真正掌握智能汽车自主话语权

跨界造自动驾驶芯片,难在哪里?

首先,在人工智能和半导体领域前期要有足够的积累。

比如国内车厂中,比亚迪就有专门的半导体公司,也透露正在研发制造自动驾驶方面的芯片。但比亚迪绝不是赤手空拳、脑袋一热就决定自研自动驾驶芯片。

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他们20年前成立了芯片部门,目前能够生产IGBT芯片(绝缘栅双极型晶体管)、车规级MCU芯片等。

华为就不用说了,海思已经在方方面面证明了自我。现如今华为进军智能车,自动驾驶相关的芯片和算力,也是重中之重。

其次,自动驾驶芯片开发成本高、难度大,时间长。

需要同时考虑算法效率和算力、芯片适配性、开发便捷性、车规级认证、能效比等,开发芯片从产 品定义到流片大约需要一年半至两年,到最后量产上车大约需要42个月左右。

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需要自研神经网络加速器,做卷积;还需要进行整体架构布局,解决数据频繁存储的问题。

最后,关于自动驾驶芯片的设计,最好满足以下几点要求:

1、性能要够

这是因为,智驾的感知和规控需要复杂的AI算法,CPU、GPU需要足够的算力,视觉感知决策需要深度学习。

2、要考虑架构的灵活性和可编译性

3、要考虑芯片的完整性

原因在于,算法软件在不断迭代,要保证未来一个芯片能够同时实现感知、规控的所有功能。

所以再看今日通用Cruise的跨界造芯,或许也就不再那么出乎意料。

首先,出于成本、性能方面的追求,有能力的自动驾驶公司一定也在追求更强的芯片话语权。

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其次,自动驾驶技术公司、软件公司,或者说“方案”公司,如果不能通过硬件级交付,会不会遭遇之前CV四小龙一样的困境?自动驾驶的算法能力,前几年奇货可居,但会不会随着时间而门槛降低?到时候技术公司的核心壁垒又在何处?这是所有自动驾驶玩家都需要回答的焦虑——藏在历史深处的忧虑。

最后,如图灵奖得主阿兰·凯说的,真正有追求软件公司都应该自己做硬件。乔布斯信了,于是有了今天的苹果。马斯克也相信,于是有了今天的特斯拉。

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所以在自动驾驶领域,“跨界”造芯,应该不会止于通用Cruise……毕竟趋势都看得到,就看有没有勇气和赌性了。

以及有意思的是,自研自动驾驶芯片的玩家不少,却很少听闻自研智能座舱芯片的玩家,又是为什么呢?

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