文：贾浩楠自动驾驶会有被“釜底抽薪”的风险吗？“釜”，是AI技术迭代、智能汽车能力进化。“薪”，则是底层最基础的高性能AI芯片。
文：贾浩楠
自动驾驶会有被“釜底抽薪”的风险吗？
“釜”，是AI技术迭代、智能汽车能力进化。
“薪”，则是底层最基础的高性能AI芯片。
更直白地说，就是目前英伟达统治自动驾驶芯片市场的Orin。
高端GPU的变故出现后，“谁能替代英伟达Orin”，成了眼下必须关注的问题。
英伟达Orin，真就这么关键？
目前来看，英伟达Orin无论在技术先进性、性能指标，还是量产交付能力，的确是独一份。
从性能上来看，Orin采用7纳米工艺，由Ampere架构的GPU，ARM Hercules CPU，第二代深度学习加速器DLA、第二代视觉加速器PVA、视频编解码器、宽动态范围的ISP组成。
同时引入了车规级的安全岛Safety Island设计。
Orin支持204GB/s的内存带宽和最高64GB的DRAM，高速I/O接口与上一代Xavier SoC的接口兼容，可实现275TOPS的INT8算力，是Xavier的7倍，功耗55W。
从技术上来看，Orin采用的硬件配置，与前代最大不同在于引入Tensor Core，支持稀疏计算（170 TOPS）， 这是一种细粒度的计算结构，可以使吞吐量翻倍并减少内存使用量。
另外，在深度学习加速、内存和通讯、CPU性能等等指标上，都比前一代提高1-2倍。
软件方面，英伟达提供软件开发工具包SDK（Software Development Kit）。
主要是板级支持包 (BSP)，包括了引导程序Bootloader、Linux内核、驱动程序Driver、工具链Tool chain和基于Ubuntu的参考文件系统，BSP也支持各种安全功能（安全启动、可信执行环境、磁盘和内存加密等）。
在BSP之上，有多个用于加速应用程序的用户级库，包括深度学习加速库（CUDA、CuDNN、Tensor RT），加速计算库（cuBLAS、cuFTT），计算机视觉和图像处理库（VPI），多媒体和相机库（libArgus 和 v4l2）。
有实力自研的企业可能不一定用到英伟达提供的开发工具，但这说明了英伟达Orin的高度开放和自定义特性。
在量产交付层面，英伟达Orin已经开始向主机厂、自动驾驶公司稳定交付。
目前上市的搭载Orin芯片的车型，包括蔚来ET7、ES7（搭载4块英伟达Orin），后续包括几乎所有瞄准高阶辅助驾驶的车型。
比如小鹏G9、集度、威马、智己、理想L9等等。
自动驾驶公司，尤其是聚焦L4的玩家，无论是测试开发、商业落地，几乎都绕不开由英伟达Orin支撑的底层计算平台。
所以英伟达Orin的重要性，目前几乎难以替代：
所有量产自动驾驶芯片中，Orin单片算力最高、技术最领先、量产节奏最快。
地表最强，车企疯抢。
而Orin一旦有事，该怎么办？
谁能替代英伟达Orin
英伟达统治自动驾驶芯片市场，除了有在GPU领域深厚的技术实力积累外，另外一个主要原因就是入局早。
2015年，英伟达就推出了第一款面向自动驾驶的芯片PX。
但后来者也并非不是没有机会。事实上，一些可替代英伟达的选项，已经逐渐浮出水面。
可能替代，但不是完全可能
这里说的主要指另外两个国外厂商：高通，以及Mobileye。
其中Mobileye属于自动驾驶老前辈，它的软硬件一体自动驾驶系统，一度是乘用车量产的唯一选择。
目前广泛量产搭载的EyeQ 5芯片，算力24TOPS，与英伟达上一代Xavier处于同一水平。
国内最大的用户，是吉利汽车，旗下几乎全系有智能辅助驾驶功能的车型，都采用Mobileye解决方案。
但Mobileye的局限也在于此，不向主机厂开放数据权限的“黑盒”模式，以及软硬件必须买一套的“捆绑销售”，让它的路越走越窄。
被蔚来、理想等等厂商先后抛弃。
尽管下一代EyeQ 6芯片在技术指标上有望追平甚至超过英伟达，但Mobileye解决方案只能说可以替代，但不是最好的选择。
已经统治智能座舱芯片的高通，在自动驾驶域一出手，便拿出了超越英伟达的产品。
SnapDragon Ride芯片，7nm制程，INT8精度下达到360TOPS算力，整体功耗65w。
性能超越英伟达Orin，而且已经量产上车。
长城旗下魏牌摩卡DHT-PHEV的最新版，首发量产高通SnapDragon Ride，年底交付。据官方宣称可以实现超越普通L2的城市领航辅助功能。
高通当然是可替代英伟达的一个选项，不过作为国外厂商，高通面临着和英伟达一样的风险。
自主替代，有谁可选
声量最大的，莫过于国内厂商地平线，和即将量产的征程5。
地平线征程5基于台积电16nm制程打造，AI算力可以达到128TOPS。
在核心架构上，地平线征程5芯片的CPU部分采用8核心ARM Cortex A55，AI运算单元采用双核心地平线贝叶斯架构BPU（Brain Processor Unit）。
同时，征程5芯片还有2个ISP核心、计算机视觉引擎、2个DSP核心、视频编码解码单元。
量产进度上，征程5已经交付给主机厂进行开发测试，正式量产时间点定在2023年。
地平线之外，华为是另外一个重要玩家。
MDC 810，算力400TOPS，已经实现量产上车。MDC 810并搭载没有支持通用计算的GPU，而是用“特定域架构”的AI芯片Ascend昇腾负责计算。
北汽极狐αS Hi版、长安阿维塔11，以及广汽即将上市的新车，都将搭载华为MDC 810。
国内另外两个有量产希望的自动驾驶芯片，分别是华山2号、驾之芯V9。
分别来自国内创业公司黑芝麻智能和芯驰科技。
黑芝麻的华山2号A1000量产已经在路上，INT8精度下单颗芯片算力达58TOPS，将在江汽集团思皓新车型上首发量产，具体时间未定。
芯驰科技则把自动驾驶芯片的量产目标，直接放在今后面向高阶智能驾驶的阶段。
今年下半年，芯驰将推出算力超过200TOPS的自动驾驶专用芯片。
而量产计划，按照半导体行业普遍规律来看，不会早于2024年。
替代方案优缺点
根据中信证券的最新的《自动驾驶芯片行业研究报告（2022）》分析，这些可替代英伟达Orin的不同玩家方案，从性能和量产节奏来看，优缺点明显。
地平线征程5：
最大的优势是本土化研发和服务，以及国内最为领先的性能参数。
缺点也同样：仍然不及英伟达Orin。
黑芝麻智能，中信在研报中认为其A1000最高算力较英伟达尚有差距。计算平台方案上，通过4块A1000实现和英伟达单板相似的250T左右的算力，也有代差。
但优势同样是量产在即，如果进展顺利，今年年底江汽新车型即将上市交付。
至于华为，真正的优势不在算力有多大、量产有多快，而是针对智能汽车的系统工程能力。
包括芯片、算法、云、V2X、操作系统等等层面。
所以这也是为何MDC方案中，华为并不采用通用GPU，而是选择和华为整体战略布局紧密相连的昇腾芯片。
中信证券认为，华为有能力在智能汽车、自动驾驶研发过程中整合各大巨头资源，大大加快真正的智能汽车落地速度，也许很快就会超过地平线。
但华为值得担忧的地方同样明显：地缘政治摩擦。
至于芯驰科技的V9，则要看今年下半年正式亮相后的性能表现和商业化进展才能下结论。
所以总结一下，要求国内厂商立刻马上拿出和英伟达Orin性能相仿的自动驾驶芯片，不太现实。
现阶段，英伟达对于智能汽车仍是收割之势。
但国内自主替代的产品，已经走到量产前夜，而且可以通过架构、系统、软件的优化，达到和英伟达Orin相当的效果。
而面向高阶智能驾驶的大算力芯片预研，国内头部玩家其实与英伟达、高通这样的巨头并没有拉开差距。
所以，真正的竞争和决胜时刻，还未到来。
庆幸的是，如果自动驾驶也要面临突如其来的高性能AI芯片危机，虽然无法同等替代，但至少不会毫无准备。
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