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汽車芯片需求已經(jīng)不僅僅是高算力,多種計(jì)算能力也是未來選擇

2024-01-11 來源:賢集網(wǎng)
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關(guān)鍵詞: 智能座艙 汽車芯片 人工智能

2023年,汽車的智能化程度持續(xù)增強(qiáng)且更加細(xì)分。智能駕駛、智能座艙、智能網(wǎng)聯(lián)等豐富多樣的功能體驗(yàn),在極大提升了消費(fèi)者駕乘體驗(yàn)的同時(shí),也讓智能汽車的計(jì)算場(chǎng)景走向多元化和復(fù)雜化。在這種趨勢(shì)下,汽車主機(jī)廠和OEM對(duì)汽車算力芯片的需求,已經(jīng)不僅僅局限于算力越高越好,也希望算力芯片能夠處理更加多樣的計(jì)算類型,并提供更加理想的性價(jià)比。隨著電子電氣架構(gòu)的演進(jìn),跨域計(jì)算將成為汽車芯片重要的發(fā)展趨勢(shì)。


跨域計(jì)算助力智能汽車降本增效

具體而言,跨域計(jì)算是指用單顆芯片實(shí)現(xiàn)原本需要多顆芯片才能實(shí)現(xiàn)的功能,在進(jìn)一步提升汽車智能化水平的同時(shí),有效降低成本和功耗。



黑芝麻智能發(fā)布的武當(dāng)系列C1200,是國(guó)內(nèi)首款跨域計(jì)算產(chǎn)品。這款芯片采用7nm制程,主打多種計(jì)算類型的集成,將座艙、智駕、車身和網(wǎng)關(guān)四個(gè)域集成在一顆芯片中,用一顆芯片代替原本3-4顆芯片的功能。在計(jì)算架構(gòu)上,C1200搭載了Arm Cortex-A78AE車規(guī)級(jí)高性能CPU核和Cortex-G78AE車規(guī)級(jí)高渲染能力GPU核,內(nèi)置32 KDIPMS的MCU算力,并擁有集成萬兆網(wǎng)絡(luò)硬件加速能力。據(jù)了解,C1200已完成流片后的測(cè)試,功能性能驗(yàn)證成功,可以向客戶提供樣片。

降成本、強(qiáng)功能的背后,是自動(dòng)駕駛汽車從概念期走向商業(yè)落地的過程,也是市場(chǎng)尋求高性能與性價(jià)比平衡的真切需求。黑芝麻智能創(chuàng)始人兼CEO單記章曾提到,2023年,高性價(jià)比芯片已成為汽車市場(chǎng)的主流需求。

在這一趨勢(shì)下,黑芝麻智能將發(fā)展戰(zhàn)略定位分為“三步走“計(jì)劃。第一步,聚焦自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片及解決方案,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商業(yè)化落地,形成完整技術(shù)閉環(huán);第二步,根據(jù)汽車電子電氣架構(gòu)發(fā)展趨勢(shì),拓展產(chǎn)品線覆蓋車內(nèi)更多計(jì)算節(jié)點(diǎn),形成多產(chǎn)品線組合;第三步,不斷擴(kuò)充產(chǎn)品線覆蓋更多汽車的需求,為客戶提供基于芯片的多種汽車軟硬件解決方案及服務(wù)。

此前,華山系列的推出代表著黑芝麻智能完成了第一步的戰(zhàn)略規(guī)劃。而C1200則標(biāo)志著黑芝麻智能此前主打自動(dòng)駕駛芯片的技術(shù)路徑,現(xiàn)在正在拓寬至智能座艙、智能網(wǎng)關(guān)等更多智能汽車計(jì)算領(lǐng)域。


雙芯片是不是智商稅?

為了支持復(fù)雜的計(jì)算和決策任務(wù),車輛需要強(qiáng)大的算力。在這個(gè)背景下,一些汽車制造商聲稱他們的智能駕駛系統(tǒng)搭載雙芯片,可以實(shí)現(xiàn)算力翻倍。然而,對(duì)于智能駕駛來說,搭載雙芯片是否真的有意義呢?

事實(shí)上,主力芯片已經(jīng)足夠滿足當(dāng)前智能駕駛系統(tǒng)的需求。智能駕駛技術(shù)需要處理大量的傳感器數(shù)據(jù)、進(jìn)行實(shí)時(shí)感知和決策,并控制車輛的行為。目前的主力芯片已經(jīng)具備了強(qiáng)大的計(jì)算能力和并行處理能力,能夠滿足這些要求。因此,搭載雙芯片并不一定能夠顯著提升算力,因?yàn)閷?shí)際使用到的算例與所宣傳的算力并沒有強(qiáng)項(xiàng)關(guān)聯(lián)性。

此外,搭載雙芯片很可能只是一種宣傳噱頭。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的汽車市場(chǎng)中,各家制造商為了吸引消費(fèi)者的眼球和提升品牌形象,常常使用一些夸大其詞的宣傳手法。搭載雙芯片可以被宣傳為“算力翻倍”,從而給人一種技術(shù)領(lǐng)先的印象。然而,真正對(duì)智能駕駛系統(tǒng)的性能和效果有意義的并不是芯片數(shù)量,而是芯片的質(zhì)量、架構(gòu)和優(yōu)化程度。

在智能駕駛領(lǐng)域,關(guān)鍵的不僅僅是算力,還有算法和系統(tǒng)的優(yōu)化。智能駕駛技術(shù)的核心在于通過高效的感知、決策和控制,實(shí)現(xiàn)安全、精準(zhǔn)的駕駛。因此,制造商應(yīng)該更加注重算法的研發(fā)和優(yōu)化,而不僅僅是關(guān)注硬件的增加。優(yōu)化算法和系統(tǒng)架構(gòu)可以提高算法的效率和響應(yīng)速度,從而更好地支持智能駕駛的功能。



綜上所述,搭載雙芯片并不一定對(duì)智能駕駛有意義。當(dāng)前的主力芯片已經(jīng)足夠滿足智能駕駛系統(tǒng)的需求,而搭載雙芯片更多是一種宣傳噱頭。


國(guó)產(chǎn)AI芯片商業(yè)化應(yīng)用還需努力

其實(shí)綜上來看,國(guó)內(nèi)AI芯片設(shè)計(jì)水平與國(guó)外差距不大,在性能方面也足以替代國(guó)外AI芯片。不過評(píng)判國(guó)產(chǎn)AI芯片產(chǎn)品發(fā)展好壞,不止是從設(shè)計(jì)到量產(chǎn)維度考量,能否大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用也是較為重要。

比如提到的國(guó)內(nèi)ASIC芯片,基本只用于自家云業(yè)務(wù),對(duì)外提供芯片產(chǎn)品也需要龐大團(tuán)隊(duì)的深度優(yōu)化。主要原因一方面在于之前提到過的,ASIC芯片從研發(fā)之初就需要考慮算法適配情況;另一方面,ASIC芯片生態(tài)較為碎片分散,開發(fā)者上手難度較高。

相較于ASIC廠商,得益于GPGPU泛用性優(yōu)勢(shì),GPGPU廠商商業(yè)化應(yīng)用做的更好一些。以海光為例,據(jù)其官方透露,海光深算一號(hào)目前已完成與百度、阿里等廠商互證,主要客戶是智算中心等“新基建”項(xiàng)目、行業(yè)用戶、AI廠商及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),已商業(yè)化部署數(shù)十萬片。

在國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛、AIGC、垂直大模型等AI應(yīng)用愈發(fā)火熱的今天,國(guó)產(chǎn)AI芯片有希望撐起海量AI算力的需求。在解決性能問題之后,國(guó)產(chǎn)AI芯片面對(duì)國(guó)外巨頭是有彎道超車可能性的,雖然未來仍需在生態(tài)建設(shè)與商業(yè)化發(fā)展方面大步追趕。