最近，一則新聞?wù)饎?dòng)業(yè)界,，賽靈思亞太地區(qū)實(shí)驗(yàn)室首席工程師,、實(shí)驗(yàn)室主任胡成臣確認(rèn)加入蔚來(lái)汽車，在技術(shù)規(guī)劃領(lǐng)域擔(dān)任首席專家,、助理副總裁一職,。
這則新聞的背后，是蔚來(lái)汽車自研AI芯片的加速,。蔚來(lái)汽車的目的很清楚,，就是像特斯拉一樣，建立起自動(dòng)駕駛能力閉環(huán),。而要建立這種閉環(huán),，芯片是繞不過(guò)去的一關(guān)。
實(shí)際上,，從去年開始,，我們發(fā)現(xiàn)，智能芯片（AI芯片）這個(gè)領(lǐng)域再次迅速進(jìn)入高光時(shí)刻,，除了云端居壟斷地位的英偉達(dá),，國(guó)內(nèi)無(wú)論是地平線，還是黑芝麻,，都引起了業(yè)界極大關(guān)注,。而算力的不斷提升，也讓各大車企對(duì)進(jìn)入算力的“軍備競(jìng)賽”產(chǎn)生焦慮,。
比如,，今年英偉達(dá)發(fā)布業(yè)內(nèi)首款1000TOPS的SoC，相比特斯拉FSD單芯片算力72TOPS提升超過(guò)一個(gè)數(shù)量級(jí),。而在國(guó)內(nèi),，也有地平線的征程5，算力最高達(dá)到128TOPS,，以及黑芝麻A1000Pro,，算力達(dá)到106TOPS等等,。
但是，我們的一個(gè)問(wèn)題就是,，追求TOPS算力真的有那么重要嗎,？是不是堆疊芯片的算力，就能達(dá)到目的了,？業(yè)內(nèi)似乎進(jìn)入了“唯算力論”的誤區(qū),。所以，這里簡(jiǎn)單探討一下,。
01
算力VS軟件
地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱打過(guò)一個(gè)比方,，“如果說(shuō)動(dòng)力電池是未來(lái)汽車的心臟,，那么智能芯片就是未來(lái)汽車的大腦,。”AI芯片作為未來(lái)車載計(jì)算中心的核心,，其作用當(dāng)然非常重要,。
目前，這些汽車主控芯片的結(jié)構(gòu)形式是由MCU向SoC異構(gòu)芯片（ASIC結(jié)構(gòu)）方向發(fā)展,。根據(jù)觀研天下的預(yù)測(cè),，全球自動(dòng)駕駛汽車上的AI芯片（推理），其市場(chǎng)規(guī)模將從2017年的1．42億美元,，年均增長(zhǎng)135％至2022年的102億美元,，遠(yuǎn)超AI芯片（手機(jī)側(cè)）的市場(chǎng)規(guī)模34億美元。
而部署于邊緣端的（像地平線這樣的）AI芯片／內(nèi)置單元的市場(chǎng)規(guī)模占比,，也將從2017年的21％上升到2022年的47％,。其年均增速123％，超過(guò)部署于云端的AI芯片75％的年均增速,。GPU（圖形處理器,，Graphics Processing Unit）市場(chǎng)份額則會(huì)從2017年的70％下降到2022年的39％。
但是,，在“軟件定義汽車”的情況下,，車企的核心能力到底應(yīng)該是什么？這是業(yè)界思考的一個(gè)問(wèn)題,。是不是唯芯片算力馬首是瞻呢,？
實(shí)際上不見得。還是需要辯證地看,。我們說(shuō)“數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料”,，而提供處理數(shù)據(jù)的芯片是工具，不可能工具反客為主成為核心,。工具是必備的,，但是更重要的核心是跑在上面的軟件,。而隨著各個(gè)芯片企業(yè)算力的快速提升，這個(gè)問(wèn)題很快會(huì)變得不是問(wèn)題,。
此外,，車企面對(duì)的消費(fèi)端是不是立刻就需要那么高端的算力呢？也不見得,。目前,，車企號(hào)稱8核芯片算力多強(qiáng)的多了，但是真的車機(jī)系統(tǒng)就流暢,、好用了,？
我們知道，近年“軟硬件解耦”的趨勢(shì)以及“軟硬件融合”的提法都有,。實(shí)際上,，軟件與硬件從來(lái)沒(méi)有真正分離過(guò)，一直都是相互融合發(fā)揮作用的,。
以PC時(shí)代的WinTel聯(lián)盟為例,，在WinTel架構(gòu)下，Intel芯片和Windows操作系統(tǒng)高度協(xié)同,，最終才能產(chǎn)生壟斷市場(chǎng)份額的效果,，缺一不可。
所以,，地平線創(chuàng)始人和CEO余凱有句話講得非常到位,，芯片就是軟件的舞臺(tái)，衡量芯片優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn),，要看芯片之上的軟件能否最大化地發(fā)揮作用,。當(dāng)然不是說(shuō)算力不重要，算力和軟件之間需要有效匹配,。兩款相同算力的芯片比較,，能讓軟件運(yùn)行得更高效的芯片才是“好芯片”。
而且,，作為車企來(lái)說(shuō),，還有一個(gè)芯片的成本問(wèn)題。現(xiàn)在的一種傾向是“L4硬件＋L2軟件”,，先硬件“預(yù)埋”以達(dá)標(biāo)或者超標(biāo),，軟件上慢慢積累。但是反過(guò)來(lái)說(shuō),，這是不是一種浪費(fèi),？恐怕，還是要“對(duì)每一個(gè)TOPS都要精打細(xì)算地使用,?！?/p>
比如,，超星未來(lái)聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官梁爽在最近一次論壇上說(shuō)過(guò)，現(xiàn)在算力的軍備競(jìng)賽是已經(jīng)掀起來(lái)了,，但是芯片的算力本質(zhì)上對(duì)于智能駕駛系統(tǒng)還是必要不充分的條件,，“現(xiàn)在大家更多提的算力是峰值算力。我們經(jīng)常會(huì)看到一個(gè)優(yōu)化程度不好的芯片宣稱有10TOPS算力,，實(shí)際跑出來(lái)的應(yīng)用等效只有3～4TOPS的算力,。”
說(shuō)到底,，是要AI算法流暢地跑在芯片上,，最終，這成為一個(gè)非常復(fù)雜的需要進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的問(wèn)題,。
02
算力的“罩門”
作為現(xiàn)代科技工業(yè)中的集大成者和數(shù)字經(jīng)濟(jì)“基礎(chǔ)設(shè)施”的芯片,，匯集了最復(fù)雜、最尖端,、最精密的基礎(chǔ)性技術(shù),，以及高端人才和資金，無(wú)疑是未來(lái)爭(zhēng)奪的焦點(diǎn),。
不過(guò)，由于芯片制造越來(lái)越復(fù)雜,，芯片制程每提升一代往往就需要投入數(shù)百億美元,，我們可以看到，芯片制造逐漸集中到臺(tái)積電,、三星等少數(shù)幾家公司,。相應(yīng)的，很多老牌芯片企業(yè)都放棄了制造,，專注于設(shè)計(jì),。
所以，芯片設(shè)計(jì)公司的創(chuàng)新能力也變得更加重要,。隨之而來(lái)的,，還有AI芯片公司和AI算法公司之間的紛爭(zhēng)。不過(guò),，像英偉達(dá)這種TOP級(jí)的芯片公司,，軟件工程師其實(shí)比硬件工程師還要多。換句話說(shuō),，芯片公司的底層技術(shù)都是包含著硬件和軟件的,。
而且，我們說(shuō)芯片最終是為車企的車載計(jì)算平臺(tái)服務(wù)的,。所以,，行業(yè)需要思考一個(gè)問(wèn)題是,，解決智能駕駛系統(tǒng)計(jì)算平臺(tái)的支撐問(wèn)題，是否只能通過(guò)芯片算力堆疊來(lái)實(shí)現(xiàn),？
答案顯然是否定的,。盡管汽車智能化需要更強(qiáng)的運(yùn)算能力，但業(yè)內(nèi)專家也表示：“算力也不能說(shuō)無(wú)限增長(zhǎng),，芯片PPA（功耗,、成本和面積）都是很要命的?！?/p>
這是因?yàn)?，?duì)于車載AI芯片來(lái)說(shuō)，算力指標(biāo)重要,，能效比更重要,。在傳統(tǒng)芯片行業(yè)，PPA是最經(jīng)典的性能衡量指標(biāo),。而現(xiàn)在出于自動(dòng)駕駛對(duì)算力的追求,，業(yè)界還是把“峰值算力”當(dāng)作衡量AI芯片的主要指標(biāo)的話，就導(dǎo)致了一種“唯算力論”的偏頗,。
這方面,，地平線提出了一個(gè)新的方法MAPS（Mean Accuracy－guaranteed Processing Speed，在精度有保障范圍內(nèi)的平均處理速度）,，用以評(píng)估芯片的AI真實(shí)性能,。而在業(yè)內(nèi)沒(méi)有統(tǒng)一的測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)情況下，目前還只能算是一家之言,。
不過(guò)功耗方面地平線還是有巨大優(yōu)勢(shì)的,。我們以地平線2020年最先商用量產(chǎn)的征程2芯片為例，它搭載自主研發(fā)的計(jì)算架構(gòu)BPU2．0（Brain Processing Unit）,，可提供超過(guò)4TOPS的等效算力,，典型功耗僅2瓦，而且,，每TOPS的AI能力輸出可達(dá)同等算力GPU的10倍以上,。
對(duì)于車企來(lái)說(shuō)，在最高性能模式下,，如果自動(dòng)駕駛控制器的芯片功耗級(jí)別較高,，即便其自身性能強(qiáng)勁，但也會(huì)引發(fā)某些不可預(yù)知的隱患,，如發(fā)熱量成倍增加,，耗電率成倍增加，這些結(jié)果對(duì)于智能電動(dòng)車來(lái)說(shuō)毫無(wú)疑問(wèn)是顆“雷”。因此,，車企在自動(dòng)駕駛芯片的選用中都會(huì)充分考慮其功耗指標(biāo),。
我們說(shuō)，AIoT時(shí)代大量的邊緣AI應(yīng)用（智能電動(dòng)車就屬于邊緣端應(yīng)用）,，對(duì)邊緣智能計(jì)算提出更高要求,。而邊緣端一般條件會(huì)比較差，要求低功耗,，AI邊緣計(jì)算要解決的就是在功耗限制下提供最好的算力支持,，以及配套的內(nèi)存支持、連接能力,。
也就是說(shuō),，車企不大會(huì)擔(dān)心車用電的問(wèn)題，但芯片散熱功耗等問(wèn)題還是必須考慮的,。以行業(yè)人士的分析來(lái)說(shuō),，芯片算力的無(wú)限膨脹和硬件預(yù)埋不會(huì)是未來(lái)的趨勢(shì)，硬件也需要匹配實(shí)際,，有業(yè)內(nèi)人士就說(shuō)過(guò),，“特別是在SoC上，我們需要精準(zhǔn)高效的算力來(lái)適配電子電氣架構(gòu)的變革,?！?/p>
還有一個(gè)可能的情況是，未來(lái)在智能座艙域,、自動(dòng)駕駛域等的主芯片選擇上,，越來(lái)越多車企可能會(huì)選擇同一家SoC芯片，原因就在于軟件適配性更好,，可以大幅節(jié)約開發(fā)周期與成本。像現(xiàn)在多家車企選擇地平線的征程芯片,，就是最好的例子,。
最后說(shuō)說(shuō)，從曾任百度總裁的陸奇博士最近提出的“母生態(tài)”這個(gè)概念來(lái)說(shuō),，智能汽車將是繼PC,、智能手機(jī)之后更大的母生態(tài)，也是中國(guó)汽車行業(yè)和科技產(chǎn)業(yè)最大的機(jī)遇所在,。而且,，芯片所在的科技產(chǎn)業(yè)逐步走向成熟的標(biāo)志之一就是形成完整的生態(tài)。出于對(duì)未來(lái)生態(tài)的爭(zhēng)奪,，也需要芯片公司更加注重算力和軟件匹配的問(wèn)題,。
