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从依赖到自主:中国智驾芯片的崛起与未来

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编者按:本文来自微信公众号 星海情报局(ID:junwu2333),创业邦经授权转载。

国产智驾芯片,真的要站起来了?

最近这两个月,在智驾芯片领域,国产车企可谓“大事频发”,7月底,在“NIO IN 2024蔚来创新科技日”上,蔚来宣布首个车规级5nm智能驾驶芯片“神玑NX9031”成功流片。

按照蔚来对外宣布的参数,神玑NX9031拥有超过500亿颗晶体管。算力据称达到了4颗英伟达Orin X芯片(每颗254 Tops),也就是1000 Tops左右。

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同样地,8月27日晚间,小鹏汽车董事长、CEO何小鹏宣布,小鹏自主设计的智驾芯片图灵芯片于8月23日流片成功,图灵芯片可以用于L4级自动驾驶。

根据小鹏公布的信息,这款图灵芯片拥有40个核心CPU,两个NPU,以及两个独立图像ISP。同时还可支持300亿参数的大模型在端侧运行。

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何小鹏声称,在应用在L4自动驾驶汽车时,一颗图灵芯片可媲美当前3颗主流智能驾驶芯片。

除此之外,还有消息称,理想也开始在自研智驾芯片方面发力,其自研智驾芯片项目代号为“舒马赫”,将在年内完成流片。

那么,如此“多强涌现”的局面,有读者问星海老局:这是否意味着,国产车企真的要在智驾领域,颠覆传统霸主的江山了?

今天这篇文章老局就和大家聊聊智驾芯片领域的国产替代。

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智驾芯片的蛋糕

在智驾芯片这个圈子里,英伟达绝对是老大。

根据盖世汽车研究院的数据,2023年中国市场智驾芯片的装机量排名中,特斯拉的FSD芯片排第一,卖了大概120.8万颗,占了37%的市场份额;英伟达的Orin-X芯片紧随其后,卖了109.5万颗,占了33.5%;

而国产的地平线征程5芯片排第三,卖了20万颗,市场份额是6.1%。

这说明,从巨头桌上抢蛋糕,确实不是件容易的事儿。

凭借着Orin-X单颗254TOPS的超强算力,在很长一段时间里,英伟达在智驾芯片领域都难逢敌手。

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这样的格局,让任何想要进入智驾领域的车企,都得看英伟达的脸色。

比如说,高工智能汽车研究院的数据显示,2023年光是蔚来、小鹏和理想这三家,就贡献了英伟达Orin芯片在中国市场前装份额的近90%。

那么问题来了,为啥英伟达在智驾芯片领域这么牛?

在老局看来,除了它有超强的算力作为硬实力之外,它的最大优势,就是不断更新的产品和完整的软硬件生态系统。

说得具体点,英伟达不只是卖芯片,还提供了一整套自动驾驶解决方案——Drive AGX平台,这里面包含了硬件、软件、算法和开发工具等各种东西。Drive AGX平台里还有Drive OS操作系统、CUDA和TensorRT等开发框架。

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这样一来,车企和开发者们就可以很方便地构建和优化智驾算法,缩短开发周期。

简单说,就是用英伟达的芯片,方便又灵活。

这种,软硬件一条龙服务,从芯片到开发平台都给你包圆了。英伟达直接给车企一套“傻瓜版”工具,照着用就完事了。开发周期?蹭地一下就缩短了。

更牛的是这个模块化设计。L2、L3级别的,一片搞定;想上L4、L5,也能通过双芯片或多芯片解决,这意味着车企可以用同一个硬件平台,整出不同级别的自动驾驶系统。低配高配,想怎么玩就怎么玩。

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蔚来ES6-NIO,就搭载了带4枚 Orin-X芯片

更重要的是,这种双芯片、多芯片的配置,不仅是简单的硬件堆叠,而是通过软件来智能管理,和调度多芯片之间的任务分配和数据通信。

用一句话总结就是:英伟达的强大,不仅在于其硬件,而是通过完整的生态,将车企在智驾方面要走的路,要过的坎,都给提前一一踏平了。

这样的体验和效果,让一众车企无不觉得十分顺畅。

在智驾领域,特斯拉和国产新势力一开始首选的芯片供应商是入局更早的Mobileye,但由于其生态与英伟达相比较封闭,且在灵活性和整体性能扩展性上不如英伟达,并在后来走起了传统供应商的“黑盒模式”,也就是盒子里面啥样、工作原理如何都是商业机密。

这对于一些大型车企来说,无疑有些难以接受。

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因此,即使在算力相近的情况下,很多高阶智驾的车型,仍会选择英伟达做供应商。

既然用得好好的,国内车企何苦一定要啃这个硬骨头,追求自研呢?

自研的必要性

英伟达的芯片,在智驾领域确实好使,市场渗透率也高,但是这价格,啧啧啧,简直让人肉疼。

2022年,英伟达Orin芯片上市,价格定价在400-500美元之间(约3000元人民币)。如果一台车采用两颗英伟达Orin-X芯片,其智驾系统的主算芯片成本就将达到6000元以上。

更肉疼的是,那些车企,每多用一片Orin-X,卖给消费者的价格就得多2万!国内的车企,以及咱消费者,被英伟达薅得那叫一个惨!

况且,现在新能源车这行业,那叫一个内卷!车企要求L2+的自动驾驶方案未来要进一步降价,芯片企业的成本控制能力要更强。

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另一方面,自动驾驶算法的复杂化又会要求芯片算力持续攀升。综合之下,一款既能支持Transformer高效率运行,价格又有优势的芯片,那才叫真本事!

并且,更关键的是,如果车企没有软硬件层面的自研能力,意味着车企的“产品定义权”依然掌握在芯片供应商手里。

而这样的“定义权”,很大程度上取决于车企是否具有一种深度定制化与完全自主可控的能力。

在智驾芯片这条赛道上,现在那些已经实现自研的玩家,比如特斯拉和华为,无不在软件、算法和硬件层面上下了大功夫,形成了自己独特的优势。

虽然英伟达的NVIDIA DRIVE平台提供了开放的软件生态,但说到底,它还是个相对通用的解决方案。

拿特斯拉来说,它的FSD自动驾驶软件已经是业内的佼佼者了,但如果没做到从硬件到软件的垂直整合,FSD里的那些特定算法需求,比如端到端的神经网络推理,就没办法根据自家的工作负载来量身定做,也就谈不上优化性能和能效了。

同样的道理,华为的MDC平台不只是一个自动驾驶解决方案那么简单,它还整合了华为在通信、云计算、车路协同(V2X)和操作系统(比如HarmonyOS)等方面的技术优势,这样才真正形成了全方位的竞争壁垒。

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这种软硬件的高度整合、一体化的特点,很大程度上定义并区别了二者在当今众多车企中的品牌地位。

更重要的是,虽然自研芯片这种事,表面上看是在“重复造轮子”,但当今的自动驾驶是一项多学科交叉、复杂度极高的技术,没有一种单一的解决方案能够完全适应所有的情况,

例如特斯拉的FSD,就是主攻纯视觉的感知系统,其AI算法依赖于大量摄像头数据的处理和融合。因此,其FSD芯片也必然是朝着优化数据传输和处理路径的方向发展,以便降低延迟。

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而华为的MDC平台,则是主打多传感器融合方案,通过摄像头、雷达、激光雷达(LiDAR)、高精度地图和V2X(车路协同)等多种感知手段,来实现更高等级的自动驾驶。这样的方案,就需要芯片支持更复杂的传感器接口、数据处理管线和融合算法。

不同的智驾方案,决定了不同的算法,不同的算法,又造就了不同的芯片。

各车企通过自研芯片,能够探索不同的技术路线和架构,并在市场竞争和实际应用中不断验证和优化,从而让最优的方案和标准逐渐浮现出来。

逆袭者的机会

既然自研芯片这么重要,那国产厂商目前在这方面的处境怎样?

就现阶段来说,中国已经出现了诸如黑芝麻、地平线这样较有代表性的智驾芯片企业,且各路新势力,例如蔚小理等,也开始入局自研芯片这条赛道,但在自研这条路上,国内厂商仍有两大难关要闯:

其一是,智驾芯片的研发,是一个需要大量跨领域知识与人才,和长期的、高成本的投入的工程,其中涉及到了计算机架构、AI算法、汽车电子等,若非体量庞大,且业务布局颇广的“复合型”企业,想凭一己之力搞定这么多领域,并且还能顶住前期的高投入与长期亏损,这本就是一件极不容易的事。

看看现在市场上那些自研智驾芯片,还能站住脚的大玩家,特斯拉、英伟达、华为这些,哪个不是多栖发展的“复合帝国”?他们都不是单纯搞汽车、半导体或者AI的,每个领域都玩得转,这才是人家能撑住的底气。

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这种“复合帝国”的优势就在于,在集各类技术的优势(半导体、汽车、AI)于一身的同时,还通过庞大的版图,分散了芯片领域高投入的风险,这是营收结构单一,出货量有限的智驾芯片企业、传统车企可望而不可及的。

举例来说,英伟达在 2023 年第四季度,总体营收达 221 亿美元,利润率高达 76.7%;但同时,来自汽车业务的营收仅为 2.81 亿美元,总体占比非常低(小于 1.5%)。

相较之下,2023年,黑芝麻智华山A1000系列SoC出货量在12.7万片左右。而整个2023年,黑芝麻智能经营亏损为16.97亿,粗算下来,平均每卖出一块芯片,黑芝麻智能就要亏损约1.34万元。

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除了跨领域、高投入的挑战外,智驾芯片的另一大难关,就是算法优化与车辆的软硬件协同能力。

这一点,是极考验芯片厂商或车企“内功”的地方。

因为单从纯粹的算力指标来看,超越英伟达的Orin-X芯片,并不是什么难于登天的事,实际上,已经有国产厂商做到了这点。

比方说,地平线去年整出来的那个征程6系列,最牛的那款J6P,算力能达到560 TOPS。这数字一出来,英伟达最强的Orin-X芯片,254 TOPS的算力,瞬间就显得不够看了。

可是,在智能驾驶这个领域,光是算力高还不行,你得想办法把这股子劲儿用到刀刃上,这考验的就是软硬件配合的功夫。

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软件上的优化,决定了芯片能不能根据自家车型的特点和驾驶场景来深度定制算法,这样才能最大化芯片性能,确保芯片和车载系统的无缝对接。

这方面,英伟达可是老江湖了。

比如它的自动驾驶软件栈——里面有感知、地图构建、路径规划、控制,啥都有。不光能把各种传感器的数据揉在一起,还自带了一堆高级驾驶辅助和自动驾驶的花活儿。

这种模块化的设计,给了车企很大的灵活性,想根据自家硬件改点儿啥,那叫一个得心应手。

用一个比喻来形容,智驾芯片本身,相当于厨房里的各种高端厨具(如多功能烤箱、感应炉),而软件生态和算法优化,则相当于一套丰富的食谱。

但幸运的是,即使在这样一个极考验“内功”的领域,国产厂商也取得了突破。

国产自研的崛起

在7月底,蔚来宣布其自研的5nm智能驾驶芯片“神玑NX9031”成功流片后,很多人都将焦点放在了其芯片的各种硬性参数上。

然而,在此之前,第二届NIO IN 上,李斌宣布蔚来历时4年研发、投入超过23,000人月、面向 AI打造的汽车智能化底座——整车全域操作系统SkyOS·天枢全量发布。

SkyOS·天枢旨在智能地分配和管理算力资源,同时管理车辆的所有子系统,例如动力系统、智能驾驶、车载娱乐等。从而提高系统间的协同效率。

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如果说,自研芯片的发布,只是让其成为了一个破局者,那么这种整车全域操作系统,则让其成为了智驾领域的标准制定者。

“神玑NX9031”芯片与“SkyOS·天枢”操作系统的推出,意味着蔚来掌握了从硬件到软件的完整技术堆栈。如果“芯片+系统”的构想逐步上车,那么蔚来将成为继特斯拉之后第二个跑通“软件定义汽车”的车企。

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如果用一个比喻来形容,英伟达的软硬件协同方案(例如DRIVE SDK)就像是安卓系统。它是一个开放的平台,任何车企都可以用它,然后根据自己的需求进行定制。类似于小米的MIUI、华为的EMUI,它们都是基于安卓系统,但每家都有自己的特色。

相比之下,特斯拉和蔚来的做法更像是苹果的iOS系统。它们从头开始打造自己的系统,完全控制硬件和软件。这种策略的核心,在于对整个技术堆栈的完全掌控。

某种程度上,这才是真正撬动英伟达护城河的地方。

这种软硬件一条龙的玩法,虽然最有突破性,但也最折磨人。因为研发、验证到量产的过程特别长,通常意味着长时间的投资甚至亏损。

就拿特斯拉来说吧,2017年他们那个FSD芯片就搞出来了,马斯克那个急性子,恨不得马上就能量产。可惜,特斯拉很快就掉进了自己挖的坑里,用马斯克话来说,那是“产能地狱”。

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先说钱吧,光是研发这个芯片就砸进去1.5个亿美金,再加上要扩大生产线,特斯拉差点就揭不开锅了。马斯克后来透露,那会儿公司天天都在破产边缘蹦迪,每周都得东拼西凑筹钱保命,有时候还得厚着脸皮找供应商借钱。

这么折腾,投资人哪能不慌?于是其股价从2017年的385美元一路跌到2019年初的294美元,差点儿就被整退市了。

直到2019年3月,FSD芯片才最终实现稳定量产。

然而,越是难的路,才越有闯的价值。

结语

根据行业分析报告,截至2024年,新能源汽车中的半导体组件成本已经占到了整车成本的近20%,仅次于电池组的成本支出,成为整车中最昂贵的组成部分之一。

这意味着啥?

在老局看来,这意味着谁掌握了这芯片、操作系统这些在智驾时代真正能赚大钱的地方,谁就掌握了产业链的高端定价权。

拿特斯拉来说,人家生产网络铺得到处都是,全球开花,尤其是在中国的超级工厂,那规模大得不得了。但别看工厂遍地建,但最核心的东西,比如自动驾驶的软件开发、电机和电控系统这些关键环节,全都牢牢抓在美国本土的研发中心手里。

据特斯拉2024年的年度报告显示,其在美国的研发投入超过了100亿美元。

人家就是这么精明,绝对不把最值钱的家底儿往外拿。

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这几十年,中国汽车工业真是从低到高一路摸爬滚打,搞出了一套完整的产业链,还培养出了一支世界上数一数二的高素质产业工人大军,这底子可算是打得相当牢了。

但问题来了,要是拿不下那些最能赚钱的高附加值环节,搞不定产品的定义权,在这智能化时代的全球分工体系里,中国车企还是只能干点苦活累活,甭想跳出现在这条食物链。话糙理不糙,这就是现实。

可喜的是,在智驾芯片领域,中国已经逐渐崛起了一批又自研能力的车企。

除了前面提到的蔚来外,小鹏汽车自研的智能驾驶芯片也已经成功流片。该芯片采用40核心处理器、集成2xNPU自研神经网络处理大脑,面向L4自动驾驶设计,计算能力是现有芯片的三倍。

此外,该芯片还设有独立安全岛,可实现全车实时无盲点监测。内置2个独立图像ISP,黑夜、下雨天、逆光都清晰。

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同样地,身为新势力三大车企之一的理想,在芯片自研方面,也在加大投入。理想目前已在新加坡组建团队,同时在研发用于智能驾驶场景的 AI 推理芯片,和用于驱动电机控制器的 SiC 功率芯片。

根据国内媒体《晚点Auto》的报道,用于智能驾驶的 AI 推理芯片是理想目前的研发重点。理想研发整个 SoC(System on a Chip,系统级芯片),其中最关键的环节是推理模型加速单元 NPU 的前端设计。

尽管从当下来看,由于芯片技术投资周期很长,沉没成本巨大,前期需要长时间的输血,但唯有咬牙坚持下来,中国的车企,才能真正摆脱对英伟达昂贵芯片的依赖,同时真正地取得高端市场的产品定价权。

正所谓:“宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。”

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