Gartner 市场份额：服务，全球，2023
06-18
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本文来自微信公众号《智能汽车参考》（AI4Auto）作者：邓思邈如果真想追求自动驾驶，就得深入硬件。
是不是用芯片比较好？这不，最新消息是，又有一家自动驾驶技术公司放弃了英伟达，决定开发自己的自动驾驶芯片。
全球自动驾驶领军人物玩家通用克鲁斯透露，他正在同时研发四种类型的芯片，并在年前将它们放入汽车中——没有方向盘或踏板的Origin车型。
资料来源：智能车参考之所以需要自主研发，一方面是为了降低成本，另一方面也是为了将命运掌握在自己手中。
而且，软件公司、车企跨界跨界自主研发、制造核心，似乎在马斯克和特斯拉成功之后也成为了一种趋势。
今年以来，业内流行一句话：要真正做好自动驾驶，还得摸硬件。
现在，这种硬件已经渗透到芯片层面。
通用邮轮正在生产自动驾驶芯片吗？据 Cruise Hardware 负责人 Carl Jenkins 介绍，目前已经开发出四款芯片：一款名为 Horta 的计算芯片；处理传感器数据的 Dune 芯片；雷达芯片；而最后一款芯片将在稍后公布。
具体来说，Horta计算芯片相当于汽车的大脑，采用ARM架构，因为该芯片是在两年前投入研发的。
来源：Smart Car Reference 不过，Cruise 芯片负责人安贵（Ann Gui）补充说，他们也在密切关注 RISC-V 架构，因为它是开源的，可以提供更多便利。
需要补充的是，ARM和RISC-V这两种指令集架构是构建芯片的基础。
它们定义了可以在芯片上运行的软件类型。
ARM 架构以前最出名的是服务器和智能手机，而 RISC-V 是一种更加分布式的 AIoT。
通用汽车Cruise的自研芯片将用于推出自动驾驶概念车Origin自动驾驶汽车，然后在今年之前投入到汽车中。
它将完全自动驾驶，无需踏板或方向盘。
来源：智能车参考 目前，Cruise 已与一家亚洲芯片制造商敲定合作——台积电、三星都有可能，未来将量产其自研芯片。
至于为什么要进行自研，Cruise Hardware CEO Carl Jenkins给出了明确的答案：两年前，我们花了很多钱从知名芯片供应商那里采购了GPU。
我们的数量太少，没有议价能力。
那时我意识到我们必须把命运掌握在自己手中。
包括公司首席执行官凯尔·沃格特（Kyle Vogt）也表示支持。
他认为，自研芯片可以帮助公司在年内达到最优成本，届时推出量产自动驾驶汽车并不困难。
根据此前公开披露的信息，他提到的合作供应商应该是英伟达。
所以当两个东西联系起来的时候，我们大概可以知道：黄仁勋的GPU太贵了，贵到只能自己搭建。
自动驾驶芯片跨国制造有很多，为什么？聚焦自动驾驶芯片，自研芯片的主要好处有以下几点：一是自研芯片可以更好地匹配自己的自动驾驶软件系统。
马斯克还回答了为什么放弃老黄的GPU而开发自动驾驶芯片：NVIDIA是一家伟大的公司，为了满足很多客户的需求，他们需要创建一个通用的解决方案。
而我们更关心的是专用设计，让软件在硬件上运行得更好。
我认为这种软件和硬件的融合是无与伦比的。
例如，英伟达的Xavier芯片可以将不到50%的算力分配给自动驾驶，而FSD芯片则可以使用90%的算力，并且与特斯拉自家的硬件架构完全一致。
这也是地平线等自动驾驶芯片厂商认定的机会——相比通用计算芯片，专用芯片具有时代级机会。
来源：智能车参考 其次，自研芯片可以根据自身算法中的计算量来优化硬件，从而提高性能。
例如，特斯拉自研的NPU通过合并输出通道的X和Y维度上的输出像素，在多个输出通道上并行运行。
这意味着他们可以并行处理工作，同时处理 96 个像素。
最后，借助自主研发的芯片，车企可以自主控制开发周期、设计算力需求，并抛弃不相关的通用接口或单元。
功耗低、灵活性高。
例如特斯拉HW2.5版本搭载NVIDIA Drive PX2芯片，硬件功耗为57W；而搭载特斯拉自研FSD芯片，硬件功耗为72W。
来源：智能车参考 不过，特斯拉自研的 FSD 芯片拥有每秒帧数的图像处理能力，是 HW2.5 版本的 21 倍，计算能力提升了约 7 倍。
综上所述，车企只有开发自主研发的自动驾驶芯片，才能真正拥有智能汽车的自主话语权。
跨界打造自动驾驶芯片有何难点？首先，人工智能和半导体领域前期要有足够的积累。
例如，国内汽车制造商中，比亚迪拥有专门的半导体公司，也透露正在研发和制造自动驾驶芯片。
但比亚迪肯定决定赤手空拳、头脑发热，开发自己的自动驾驶芯片。
来源：Smart Car Reference 他们在20年前就成立了芯片部门，目前能够生产IGBT芯片（绝缘栅双极型晶体管）、汽车级MCU芯片等。
不用说，华为已经在各个方面证明了自己。
如今华为进军智能汽车，与自动驾驶相关的芯片和算力也是重中之重。
其次，自动驾驶芯片的开发成本高、难度大、耗时长。
算法效率和算力、芯片适应性、开发便利性、车规级认证、能效比等需要同时考虑。
一款芯片的研发从产品定义到流片，再到量产上市，大约需要一年半到两年的时间。
大约需要42个月。
来源：智能汽车参考需要开发自研神经网络加速器做卷积；还需要布局整体架构，解决数据频繁存储的问题。
最后，关于自动驾驶芯片的设计，最好满足以下要求： 1、性能要足够。
这是因为智能驾驶的感知和控制需要复杂的AI算法，CPU和GPU需要足够的计算能力，视觉感知决策需要深度学习。
2.考虑架构的灵活性和可编译性。
3、考虑芯片的完整性。
原因在于算法软件不断迭代，以确保未来一颗芯片能够同时实现传感和控制的所有功能。
那么今天看通用邮轮跨界核心制造，或许不再那么出人意料。
首先，出于对成本和性能的追求，有实力的自动驾驶企业也必然追求更强的芯片话语权。
来源：智能车参考 其次，自动驾驶技术公司、软件公司或者“解决方案”公司如果不能通过硬件层面来交付，是否会遇到与之前的车虎们一样的困境？自动驾驶的算法能力在前几年还很少见，但随着时间的推移门槛会降低吗？那么科技公司的核心壁垒又会在哪里呢？这是所有自我驱动的玩家都需要回答的焦虑——隐藏在历史深处的焦虑。
最后，正如图灵奖获得者艾伦·凯所说，任何真正追求软件的公司都应该制造自己的硬件。
乔布斯相信了这一点，苹果就成了今天的样子。
马斯克也相信这一点，才有了今天的特斯拉。
因此，在自动驾驶领域，“跨界”核心制造不应止步于通用汽车……毕竟趋势是看得见的，就看你有没有勇气和意愿去赌。
有趣的是，研发自动驾驶芯片的玩家有很多，但研发自研智能座舱芯片的玩家却很少有人听说过。
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