导读:部分自主品牌已经开始着手核心供应链的国产化准备工作。
自主可控“中国芯”,保证智能汽车供应链安全,已然迫在眉睫。
英特尔、英伟达主导了PC时代的CPU和GPU市场、Arm、高通、华为占据了智能手机时代的主战场。如今,一个更加多元化供应商组合正在加速边缘人工智能(AI)处理时代。
一直以来,汽车制造商在智能化研发上投入了大量资金,但高昂的硬件和软件成本依然存在。既要降低成本,又要更强大的计算能力也是一个挑战。
特斯拉是第一家迈过这个门槛的公司。
基于自主设计的人工智能芯片,特斯拉将在2020年底推出完全自动驾驶的功能,并可能在2021年年底推出Robotaxi车队。
“这是一个巨大的市场机遇,人们正在彻底反思适用于未来车载AI处理的计算架构,”行业人士表示,过去大多数是在传统芯片架构上扩展简单的机器学习加速模块。
传统人工智能硬件架构的一大瓶颈是在不同的处理核心、内存和其他芯片上的处理核心之间切换的时间。因此,人工智能算法需要进行优化,以减少核心之间的通信需求。
过去几年时间,全球数十家新兴芯片公司也在开发替代产品,这种技术可以比早期Demo样车搭载的GPU更划算。支持低功耗的高性能处理,使其成为GPU定价过高或经济型定位车型的最佳选择。
可以看到,高性价比的边缘人工智能处理已经成为汽车制造商创新的底层核心,相比于通用芯片,目前还没有一家供应商可以主导市场。
整个行业,也现在正从摩尔定律驱动的硬件改进转向定制人工智能芯片设计驱动的软件改进。
一、芯片,制约“软件定义汽车”
时间拨回到去年4月,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克向投资者展示了一款定制设计的人工智能芯片,并声称到从那时候开始,所有正在生产的特斯拉汽车都将配备最新的芯片,并具备全自动驾驶所需的一切硬件条件。
由于芯片设计是一项复杂的技术,特斯拉从三年前开始设计芯片,问题是该公司是如何决定多大的计算能力才算足够?
事实上,行业内大多数公司都不清楚自动驾驶所需的计算能力。“我认为没有人知道需要什么样的硬件。”一些芯片和汽车行业专家表示。
最终,特斯拉推出的FSD1.0版本计算平台,搭载了两颗自主设计的定制芯片,处理数据的速度几乎是现有搭载的英伟达芯片的3倍之多——每秒72万亿次运算,而英伟达是21万亿次运算。
不过,很快英伟达站出来辟谣:特斯拉将自己的芯片与英伟达几年前发布的Xavier芯片进行了对比,并不恰当。
按照英伟达的说法,其最新一代的Drive AGX Pegasus,每秒的运算量是特斯拉芯片的两倍多,而且包括戴姆勒在内的一些汽车制造商已经在使用。
这也说明了算力是当下汽车智能化芯片的核心指标之一。不过,最高速度并不是唯一的考虑因素。
特斯拉芯片项目负责人班农表示,特斯拉的设计非常有效地利用了功耗低的优势,使得可以在之前的旧车型上进行升级,好处是减少了车辆电池的损耗。
特斯拉进军芯片设计领域,遵循了苹果和谷歌采用的战略。苹果公司长期以来一直为移动设备设计自己的处理器,以最大化电池寿命和性能,而谷歌为其人工智能软件定制服务器芯片。
然而,设计自己的芯片要付出高昂的代价。
有行业机构估计,特斯拉这个为期三年的自研芯片项目至少耗资6000万美元。他们不确定特斯拉每年生产的汽车数量是否足以让定制芯片在经济效益上体现出预期的价值。
不过,这对特斯拉来说不是问题,这正是其对智能汽车、自动驾驶的长期押注。这项技术是未来几年需求的驱动力。
人工智能芯片在于颠覆传统汽车芯片的固有生命周期模式和算力瓶颈束缚,通过软件迭代来持续产生差异化竞争力。
人工智能是汽车产业新时代最具颠覆性的技术应用,而人工智能芯片则是最具颠覆性的基础设施。
二、芯片不再是“黑盒子”
更关键的是,芯片,这个过去传统汽车时代,消费者对其一知半解,汽车制造商视为黑盒子的指甲大小的元器件,如今在智能汽车时代,也已经成为消费者的重点关注配置。
3月10日,中国工业和信息化部正式要求特斯拉(上海)有限公司立即整改,以确保生产的一致性,并确保产品质量和安全,解决中国制造的Model 3的“芯片降级”问题。
此次事件发自于一些特斯拉车主在拿到新车后,发现实际安装的芯片与特斯拉的新车配置单信息不符。他们发现自己购买的新车按照的还是2.5版本的英伟达芯片,并非特斯拉自主设计的芯片。
从2.5到3.0的变化,牵涉到自动驾驶的精准程度和算法,特斯拉自主设计的芯片算力更大,运行速度也更快,对于当前的Autopilot功能体验也有了很大的改进。
随后,特斯拉官方回应称是基于“供应链的状况,一部分标准续航升级版Model 3安装的硬件为HW2.5”。
随着产能以及供应链恢复,硬件为HW2.5的中国制造标准续航升级版Model 3将会按照计划陆续免费更换为HW3.0。
在智能手机行业,这样的案例并不少见。
出于一些原因,同一款手机在内部的一些关键部件会出现不同,也造成了使用体验上的些许差异。
比如,三星在Galaxy S系列手机上均采用了双SoC的策略,即在部分地区发售的机型采用三星自家的猎户座处理器,另一部分地区采用高通骁龙处理器。
然而,双芯片策略也引来了不少用户的抱怨,随后就爆发了近万人的请愿书事件,要求三星在Galaxy旗舰智能手机中不再使用猎户座处理器。
随后,三星官方对此事进行回应称:采用猎户座与骁龙处理器的机型都经过同样严格严谨的真实场景测试,并将可在手机的生命周期内保持一致的性能。
但对于消费者来说,芯片已经成为购买手机的其中一项重要考虑因素,因为这直接影响了使用体验。
实际上,随着越来越多的新车上市都在寻求更多的功能亮点曝光,背后提供支撑的人工智能芯片也在成为汽车制造商和消费者建立新的认知通道的核心要素。
三、软硬件协同+本地化
随着近年来,消费者接触到的人工智能产品越来越多,背后的核心芯片是成功的关键。中国的初创公司也看到了国家助推发展自主研发设计人工智能芯片的政策导向,这是一场从底层开始的革命。
在中国工业和信息化部2017年12月发布的《人工智能发展三年行动计划》中,政府提出了到2020年大规模生产神经网络处理芯片的目标。
一位曾参与开发人工智能芯片的工程师这样说道,在中国开发芯片的优势在于庞大的用户群,这使得基于用户体验的人工智能芯片设计更新更快,更符合中国市场的需求。
中国曾经尝试过投入巨资布局芯片产业,但多以失败告终。原因是通用CPU或者GPU芯片,早已是巨头垄断的天下。想要从中挤出市场份额,难度很大。
但人工智能时代,不管是芯片巨头还是初创公司,几乎站在同一条起跑线上。在传统汽车芯片巨头还在守住原有市场的情况下,初创公司具备了冲出重围的机会。
“我们仍在遵循摩尔定律,但正在接近人们所认为的极限,继续遵循将是困难的。”一位芯片行业专家表示,通用CPU/GPU计算已经无法支撑AI算力的需求。
然而,同样是AI芯片,也存在很大的差异化。
“传统AI芯片片面强调乘法器的简单堆砌,无法面对AI算法迅速演进、计算方式改变、同时效率大幅提升的局面。”地平线公司相关负责人表示。
作为新一代中国人工智能芯片的领跑公司之一,地平线的BPU软硬协同优化,聚焦算法核心需求、在算法演进趋势上保持灵活性。
同时,随着算法的不断演进,始终保持高乘法器利用率、高帧率、低DDR占用。这在目前智能汽车开发进程中,强调软硬协同优化(木桶理论)的共识不谋而合。
相比于传统汽车芯片公司通过添加AI加速器不同,地平线的全新芯片架构以及软硬协同优化,对于汽车行业来说意味着极致效能。
实际上,特斯拉之所以自主研发设计芯片,目的之一也是充分发挥软件能力,而不是受限于通用芯片的硬件性能瓶颈。
对于汽车行业来说,在成本约束下,芯片厂商必然是要拼综合效能,而非简单的算力。
以目前搭载长安汽车UNI-T量产的地平线征程二代为例,单颗芯片可提供4 TOPS等效算力,典型功耗仅2瓦,够高效灵活地实现多类AI任务处理。
作为中国首款车规级AI芯片——征程二代,每TOPS算力可达同等算力GPU的10倍以上;视觉感知可以实现识别精度>99%,延迟<100 毫秒。
此外,和其他同行的模块中没有的关键功能,地平线也集成到芯片上,比如提供的像素级语义分割能力,超过60个分类,每帧高达60个目标及其特征的准确感知与输出。
而作为嵌入式边缘AI计算能力的提升,也有助于未来将数据云连接最小化,在本地处理大量数据,只将需要的数据发送到远程服务器,而丢弃其他数据。
这有助于保护用户隐私,因为对于消费者来说,谁都不愿意这些数据四处流动。长期来看,数据采集和处理的合规性有着明确的政策引导。
四、自主可控,已成趋势
实际上,一颗小小芯片的选型,除了性能、成本,更重要的是保证供应链的安全、稳定。在汽车行业,更是如此。
近年来,中美贸易以及全球化市场准入门槛使供应链问题进一步复杂化。比如,一些国家出于所谓的安全考虑,切断芯片等重要技术的外流。
另一方面,长期以来,跨国公司通常采取的都是优先供应外资品牌的策略,使得很多最新一代的芯片无法在国内汽车行业同步落地。
汽车智能化浪潮的汹涌而起,中国自主品牌以及深耕中国市场的外资品牌都需要强大的中国芯,才能把握瞬息万变的市场机会。
尤其是随着特斯拉FSD芯片的推出,一场围绕高级别自动驾驶的商业大战已经打响。对于大部分汽车制造商来说,选择一家灵活、开放的本地芯片供应商至关重要。
作为一家定位Tier2的中国人工智能芯片公司,地平线希望提供高效灵活的服务,快速响应合作伙伴需求。
比如,其提供的“天工开物”AI开发平台,开放工具链和丰富算法IP,赋能车企差异化开发需求。
通过与长安、红旗、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多家汽车行业主流企业的合作,也为地平线塑造了极高的市场信任度。
最新消息是,地平线预计今年推高等级自动驾驶芯片——征程5,具备96TOPS AI算力、支持16路高清摄像头,性能超特斯拉FSD,将成为中国车企应对特斯拉焦虑的解决之道。
随着汽车变得更加互联,能够处理基于人工智能的决策数据,汽车制造商尤其是中国自主品牌有了一次新的机会,来创新驾驶体验。
这背后,自主可控“中国芯”,保证智能汽车供应链安全,已然迫在眉睫。从《高工智能汽车》近几个月获得的信息分析,部分自主品牌已经开始着手核心供应链的国产化准备工作。