現(xiàn)在，傳統(tǒng)芯片公司、電動汽車頭部廠商、造車新勢力已全線加入。
在幾年前，人們還認(rèn)為電動汽車是大號的手機(jī)。而幾年后，這種觀念得到了飛速迭代。
01
為什么汽車需要算力
實際上，汽車作為一種終端非常需要算力支持。
這包括在車機(jī)系統(tǒng)中的算力，它主要負(fù)責(zé)導(dǎo)航、娛樂、語音識別等。
而在語音控制系統(tǒng)所需要的算力中，由于語音控制系統(tǒng)不斷進(jìn)化，為確保語音識別和處理的速度和準(zhǔn)確性，對算力需求更多了。
最重要的是，自動駕駛系統(tǒng)需要的算力，這是智能汽車的重頭戲?，F(xiàn)在的自動駕駛系統(tǒng)需要高精度地圖、傳感器融合、決策和控制等復(fù)雜的技術(shù)支持，這塊是算力需求增長最快的一部分。
當(dāng)然了，對于安全控制來說，也需要一定的算力，它們被設(shè)計用來改善制動系統(tǒng)、避障系統(tǒng)等。
在目前電動汽車行業(yè)同質(zhì)化嚴(yán)重、價格戰(zhàn)猛烈的客觀環(huán)境下，我們認(rèn)為，算力將是未來車和車之間差異化的重要標(biāo)志。
因為，算力水平直接影響了新能源車的計算效率，高效的計算能夠更好地支持車輛的實時決策、控制和優(yōu)化，大家可以類比手機(jī)，越卡的手機(jī)越?jīng)]人買就是這個道理。
除了是個大號的手機(jī)，車聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、導(dǎo)航數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等，客觀上，這方面能力也會反映在車的銷售中。
02
車廠之間的布局情況
現(xiàn)在，主流新能源車已十分關(guān)注這方面。
據(jù)了解，特斯拉在硬件上一直采用較為激進(jìn)的策略，其FSD（Full Self-Driving）芯片算力已經(jīng)達(dá)到了72TOPS，并采用了14nm制程工藝，大大提升了芯片性能和能效。特斯拉在算力方面進(jìn)行了大量的投資，最新的Cybertruck更是配備了HW 3.0處理器，有望在算力上實現(xiàn)大幅提升。
新勢力方面，蔚來汽車推出了搭載4顆英偉達(dá)Orin X芯片的ES7車型，總算力達(dá)到了1016TOPS，是特斯拉Model Y的7倍。蔚來通過與英偉達(dá)合作，想在此分一杯羹。
作為特斯拉的直接對手，小鵬G9使用了與蔚來ES7和理想L9相同的英偉達(dá)Orin X芯片，并且采用了兩顆芯片，算力達(dá)到了508TOPS。雖然不及蔚來ES7的總算力，但相比小鵬上一代車型已有一個數(shù)量級的提升。
另外是一向“劍走偏鋒”的理想，這次趨同于行業(yè)了，它在L9上采用了與小鵬G9相同的英偉達(dá)Orin X芯片，并且也是兩顆，算力同樣達(dá)到了508TOPS。
在手機(jī)高端芯片被華為逆襲后，高通也在積極布局智能汽車領(lǐng)域。其推出的驍龍Ride平臺是專為汽車設(shè)計的處理器系列，旨在為汽車制造商提供更強(qiáng)大的自動駕駛功能。
高通仍然具有強(qiáng)大競爭力，對此不能小覷。
03
電動汽車的最終形態(tài)
電動汽車不僅是燃油車的替代，也不僅僅改變了動力來源。現(xiàn)在，它雜糅著最新科技的成果，未來的發(fā)展十分廣闊。
以時下最流行的AIGC來說，Transformer和端到端大模型在智能汽車發(fā)展中扮演了關(guān)鍵角色，它提升了汽車的感知與決策能力，這在我們以往對機(jī)器人等行業(yè)的分析中已經(jīng)司空見慣，但車才剛剛開始。
原理是，借助多傳感器融合的方式，將攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種傳感器的信息進(jìn)行融合處理，提取特征向量，并結(jié)合時序信息進(jìn)行動態(tài)識別。
這樣可以在統(tǒng)一的3D坐標(biāo)系空間（BEV）內(nèi)進(jìn)行特征融合，提高感知的精準(zhǔn)度。此外，Transformer大模型還可以通過注意力機(jī)制實現(xiàn)更精準(zhǔn)的目標(biāo)識別，結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)HydraNet，實現(xiàn)端到端的智能駕駛。
大家都知道，現(xiàn)在的自動駕駛還不是很可靠，在人工智能逐漸進(jìn)步的當(dāng)下，不得不說這有利于自動駕駛的最終成型。
現(xiàn)在還有一個趨勢是，智能座艙正在向著艙駕智能的方向演化。
這倒逼了芯片行業(yè)的變革。
傳統(tǒng)的汽車功能芯片已經(jīng)無法滿足需求，大算力智能座艙SoC芯片的需求大幅高漲。芯擎科技董事兼CEO汪凱博士曾表示，要打造一個更好用戶體驗感的智能座艙系統(tǒng)，首要條件就是智能座艙芯片的算力要向手機(jī)看齊。而要實現(xiàn)非常自然、流暢的交互體驗，則需要足夠的AI算力和相應(yīng)的AI算法作為支撐，傳統(tǒng)的車內(nèi)娛樂芯片已經(jīng)不能夠滿足智能座艙的計算能力需求。因此，伴隨著整車電子電氣架構(gòu)加速由分布式向集中式演進(jìn)，接下來的一段時間內(nèi)，傳統(tǒng)低算力芯片將加速被高性能座艙SoC替代。
其次，艙駕智能的發(fā)展需要汽車電子電氣架構(gòu)的不斷升級。汽車電子電氣架構(gòu)的發(fā)展經(jīng)歷了多個階段，從分布式電子電氣架構(gòu)到模塊化階段，再到集成化階段，最后到域/跨域集中式電子電氣架構(gòu)和中央計算電子電氣架構(gòu)。在這個過程中，ECU的數(shù)量不斷減少，功能更加集成，算力需求逐步增長。特別是在域集中控制階段，功能域即根據(jù)功能劃分的域控制器，最常見的是博世公司劃分的五個功能域（動力域、底盤域、車身域、座艙域、自動駕駛域）。
在跨域融合階段，為進(jìn)一步降低成本和增強(qiáng)協(xié)同，出現(xiàn)了跨域融合，即將多個域融合到一起，由跨域控制單元進(jìn)行控制。比如將動力域、底盤域、車身域合并為整車控制域，將高算力需求的座艙域和自動駕駛域合并為艙駕一體計算域。
中央計算+位置域階段則進(jìn)一步升級為更加通用的中央計算平臺，充足的算力支持應(yīng)用軟件的迭代升級，通過位置域控制器（Zone ECU）連接車上某一個區(qū)域（如中域、左域、右域）內(nèi)的傳感器、執(zhí)行器。位置域控制器負(fù)責(zé)某車身位置內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)的初步計算處理和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)就近布置線束，減少通信接口，更好實現(xiàn)硬件可插拔擴(kuò)展。
此外，高工智能汽車研究院監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，2021年度中國市場交付乘用車搭載信息娛樂的占比已經(jīng)超過80%，其中，NXP、TI、全志、杰發(fā)等傳統(tǒng)低算力芯片占比超過50%。這意味著高性能座艙SoC替代市場巨大。
也許，在未來，我們不僅僅得到的是電動汽車，還得到了功能強(qiáng)大的智能終端。行業(yè)依舊在飛速發(fā)展，對行業(yè)發(fā)展的終局目前還很難判斷。
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