关于自动驾驶芯片算力那点事~
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2021-07-31 06:14
（第370期）
文丨高工
汽车主机厂ADAS研发人员
近年来，依托 5G、物联网、云计算、大数据等技术的不断落地，智能自动驾驶技术也逐渐趋于成熟，并且呈现出了实用化的趋势。当下，智能自动驾驶俨然已经成为了汽车行业的热门关键词，并且在全球范围内进入了高速发展期。
就目前而言，人们所能接触到的智能自动驾驶还仅仅是停留在智能汽车单品层面，靠的是汽车传感器感知帮助车主实现智能辅助驾驶。而未来则是 “网络协同智能自动驾驶”，它是一套完整的体系，确切地说是一个由 “人 - 车 - 路 - 云” 构建而成的全新生态。想要实现这些，需要依托底层硬件的支撑、软件算法的加持以及云计算的助力等等。
芯片是重点、算力是核心，软硬结合协同发展
就像芯片对于手机、电脑的重要性一样，汽车芯片也是智能自动驾驶技术的核心。正如前不久黑芝麻智能创始人兼 CEO 单记章在 “2021 中国电动汽车百人会论坛” 上所说的那样：“芯片是下一代智能汽车电子架构的核心，车路协同也需要强大的计算能力，抓住了核心芯片的发展，就抓住了智能汽车产业链的核心，也就能抓住智能汽车的发展。”
图｜单记章在 2021 中国电动汽车百人会论坛发表讲话
然而，相较于手机 / 电脑芯片，汽车芯片不论是在算力、稳定、制程工艺等方面都有着更强、更严、更精的要求。因此想要把汽车芯片做好，唯有多年深耕芯片与汽车领域的团队才能将所有关键要素进行更好的融合。
首先是硬件层面。汽车芯片极其复杂，具体来说主要体现在算力、功耗和稳定这 3 个方面。
第一，算力。目前汽车上一般配有 8-17 个摄像头，另外还有多路雷达、超声波传感器以及其他各种数据采集设备。显然，汽车在行驶过程中的数据吞吐量极大，需要汽车芯片有非常强大的计算能力以及超高带宽的接口。由于这些数据来自不同的传感设备，且以不同的格式和形式进行传输，因此传统的 “芯片堆叠” 方案在这里是行不通的，这就需要对汽车芯片进行重新架构和设计。
智能自动驾驶的级别越高，数据采集量和传输量也就越大，对汽车芯片的计算能力要求也就越高。比如，L2 级别自动驾驶要求芯片的计算能力为 10 TOPS，L3 级别则需要上百 TOPS 的芯片，到 L3+、L4 级别的自动驾驶就需要上千 TOPS 的芯片。所以，大算力芯片是自动驾驶发展的核心，也是软件定义汽车的基础。（划重点了，上一次的大风口是激光雷达，现在轮到了芯片）就像前不久，蔚来与上汽公布的搭载上千 TOPS 的算力芯片的新车也正是表明了这个趋势。
第二，功耗。一般而言，算力越强其功耗也就越大。目前，支持 L3 级别自动驾驶汽车芯片的算力已经远超英特尔高级服务器处理器。面对如此大的功耗，散热也成了一个不得不克服的难题。如何有效地降低功耗呢？这就需要拥有先进的制程工艺和领先的架构设计。（散热问题一直是电子元器件升级道路中常见且必须解决的问题。恰好船尾研究生阶段就是做高导热/导电材料的，欢迎芯片厂家使用我的专利技术，哈哈哈）
第三，稳定。汽车芯片和手机 / 电脑芯片有所不同，汽车芯片需要在 - 40℃~100℃温度范围内都能够稳定、可靠地运行，而这便对芯片的封装工艺技术提出了更为苛刻的要求。
其次是软件层面。目前，手机操作系统不外乎 iOS 和 Android，这些都是单纯的操作系统。但是车载操作系统有所不同，比如中控屏幕承载着各种各样的功能和娱乐应用，可以基于 linux 操作系统开发，而仪表屏幕的实时性要求较高，所以要基于更安全的实时操作系统。另外，相较于手机的单一屏幕，汽车操作系统还要兼顾车内多块屏幕之间的交互与衔接，显然，汽车操作系统更为繁杂。
综上所述，想要做好智能自动驾驶技术，不论是硬件还是软件，对于企业来说都是一个相当高的门槛。
名家观点：
▲黄仁勋演讲现场
在自动驾驶领域，老黄发布了全新的自动驾驶SoC Atlan，单颗SoC的算力能够达到1000TOPS，相比上一代Orin SoC算力提升接近4倍（上代为254TOPS），比如今大多数L4级自动驾驶车辆整车的算力还要强。
▲四代自动驾驶芯片算力对比
Atlan SoC拥有安培架构GPU核心、基于Arm的Grace CPU核心、深度学习和计算机视觉加速器单元以及BlueField DPU核心，Atlan SoC将于2023年向开发者提供样品，2025年大量装车。从算力的绝对数量上看，英伟达Atlan SoC的算力升级是四代自动驾驶芯片中提升最大的。黄仁勋在演讲中还宣布沃尔沃将采用英伟达Orin自动驾驶芯片。明年上市的沃尔沃XC90 SUV车型将是沃尔沃旗下首款搭载Orin SoC的车型。据悉，沃尔沃XC90将搭载1颗Orin SoC，算力达到254TOPS，可以实现更加安全的自动驾驶。同时，英伟达也公布了最新L4级自动驾驶开发车Hyperion 8，车辆搭载2颗英伟达Orin SoC用作自动驾驶计算，并用1颗Orin SoC监测车内安全员，同时用4颗Orin SoC与4颗MLNX芯片记录3D环境。车外传感器也非常丰富，拥有8个800万像素摄像头、4个300万像素鱼眼摄像头、3个座舱内摄像头、9个毫米波雷达以及2个激光雷达。4 月 18 日消息 华为智能汽车解决方案 2021 新品发布会今日在上海车展开启，呈现了华为在汽车产业转型升级中的新产品、新技术。
华为表示今日将推出 HI 五大新产品，涵盖智能座舱、计算平台、雷达、自动驾驶开放平台和热管理系统，例如鸿蒙 OS 智能座舱、智能驾驶计算平台 MDC810、4D 成像雷达、" 华为八爪鱼 " 自动驾驶开放平台以及智能热管理系统。
会上，华为正式发布了 MDC810 智能驾驶计算平台，其算力高达 400+TOPS，可满足高级别的自动驾驶乘用车及 RoboTaxi 的应用场景，是已经量产的最大算力的智能驾驶计算平台。目前该计算平台已经完成全部测试，发布即量产。当然，关于芯片算力，也有其他观点：
不久前蔚来发布ET7，其超算平台NIO Adam配备四颗NVIDIA Drive Orin芯片，总算力高达1016 TOPS，超过7个Tesla FSD的算力总和。由于曝光的算法和算力数据过于强大，一时间引起行业热议。而就在2021电动汽车百人大会论坛上，AI芯片制造商地平线创始人余凯抛出了一个反其道的观点：算力并不反映智能芯片的实际性能。
余凯曾是百度自动驾驶项目的创始者之一。2014年，他意识到解决自动驾驶不仅仅是软件算法、传感器的问题，也面临着计算的问题，可能要在芯片上解决这个问题。于是，他离开百度，创立了一家人工智能芯片公司地平线。
余凯指出：正如对于汽车来说，马力（单位: HP）不如百公里加速时间（单位：秒）更真实反映整车动力性能，算力（单位: TOPS）并不反映汽车智能芯片实际性能，而每秒准确识别帧率MAPS（单位: FPS）才是更真实的性能指标。
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