高通、英伟达围猎中央计算芯片

建约车评 2022-09-23 23:02

9月第四周,英伟达、高通先后发布了车载中央计算芯片,两款芯片都可同时兼容座舱和智能驾驶的计算,与此同时,两家企业也不约而同地将汽车的算力水平带进2000TOPS级。

9月20日,英伟达率先开了第一枪,英伟达取消了之前的Atlan,转而开发全新的Thor芯片,这是一颗拥有770亿晶体管的车载中央计算芯片,算力达到了2000TOPS,将原来智舱和智驾散落的算力进行整合,同时可以兼容泊车、自动驾驶和主动安全、DMS/OMS、CMS、仪表、信息娱乐系统等计算。

9月22日,高通在其首届汽车投资者大会上宣布,将推出集成式超级计算级别的汽车SoC,代号为Flex,全称Snapdragon Ride Flex SoC。

在高通的技术路线图中,Flex SoC配合AI加速芯片,可实现2000TOPS算力,不过和英伟达单SoC不同,根据高通的图示,要达到2000TOPS算力水平需要搭载双Flex SoC+双AI加速芯片。该技术方案可实现L4/L5级自动驾驶能力,同时兼顾更高端的智能座舱体验。


高通、英伟达,一个主要业务在手机SoC领域,一个主要业务在显卡、高性能计算领域,以往两者在汽车领域也有着相互的分工,竞争并不显著,如今在汽车业务上激烈碰撞,试图竞争汽车在“一个大脑”时代的主导权。




中央计算是让竞争加剧的幕后推手。汽车的E/E架构正在从域控制器向中央计算+区域控制的阶段演进,高通和英伟达显然都在为这一未来作出积极的努力。

高通认为,在这一趋势下,汽车传统供应链金字塔的结构将被打破,新型的环状供应链将逐渐成型,主机厂、Tier 1和芯片厂商将互相之间的联系将会更加紧密。


在这样的逻辑下,围猎中央计算芯片,成为了高通、英伟达们的共识。

高通目前在汽车业务上的现状是两强一弱,智能网联+智能座舱是其强势业务,智能驾驶是相对(英伟达)较弱势的业务。

智能网联方面,目前全球世界有超过2.5亿辆车搭载了高通的蜂窝网络连接技术(包含5G),除了移动通信技术,高通在智能网联领域的业务还覆盖了Wi-Fi/蓝牙等。

高通在智能座舱领域的探索则始于2014年,在当年的CES上高通发布了第一代座舱平台,代表产品602A,当时的高通芯片只能为信息娱乐系统提供支持;

到了2016年CES,高通发布了第二代座舱平台,主力产品则是为外界所熟知的820A,高通这次把仪表也涵盖了进来,新势力的第一代车型,例如理想ONE、小鹏P7等都搭载了该芯片,820A的首次量产时间是2018年;

2019年CES上,高通发布了第三代座舱平台,包括SA6155/SA8155/SA8195系列芯片,这一次高通则将驾驶员监控、多屏、AR显示等功能也纳入进来,这是目前高通最成功的座舱产品,全球至少20家主要汽车制造商都搭载了第3代高通骁龙汽车数字座舱平台,主力产品8155的首次量产时间是2021年;

2021年CES上,高通发布了第4代骁龙汽车数字座舱平台,SA8295则是其中的旗舰产品,集度汽车首搭,预计量产时间将在2023年。


高通在推出座舱芯片方面,有着明显的代际,大概每两年发布一次新产品,新产品从发布到量产的时间周期也大概为两年。

根据高通的惯例,本次预告的Flex SoC预计于2023年1月的CES上正式发布,量产时间则很有可能要到2025年。

在智能驾驶方面,高通的进度则要稍微慢一点,2019年,高通发布了第一代的自动驾驶芯片和加速芯片,其中代表性的方案就是8540+9000的组合。

以通用汽车的方案为例,其Ultra Cruise计算平台采用了两颗SA8540P SoC、一颗SA9000P、一颗英飞凌TC397,将在2023年推出的凯迪拉克CELESTIQ等车型上搭载。

在2021年,高通的自动驾驶业务开始有了一些显著的进展,一大标志是,高通斥资45亿美元从SSW Partners手中收走了维宁尔的Arriver业务,Arriver主要的能力包括自动驾驶视觉感知、驾驶策略以及其他驾驶辅助系统软件。高通希望通过该收购,进一步补足其自动驾驶软件能力。

另外,高通在自动驾驶方面也先后收获了通用、长城、宝马、大众汽车等客户。

目前,高通在自动驾驶业务方面主要有三种模式:

一种是高通提供SoC+AI加速芯片的芯片组,车企或Tier 1根据自身情况,选取不同性能的芯片组合以满足自身需求,高通在这种模式下只提供最基础的安全OS、虚拟化、中间件、开发工具、库等,例如通用汽车、长城汽车都在采用该种模式;

第二种模式是,高通和Arriver联合打造的视觉系统方案,高通对车企或者Tier 1提供视觉芯片(Vision SoC)以及前视和周视算法,高通称,目前,沃尔沃、梅赛德斯、吉利、比亚迪等厂商都在基于Vision SoC开发自动驾驶系统;

第三种模式是,高通、Arriver、宝马达成的合作模式,高通可以提供整个自动驾驶技术栈,除了第一种合作模式的芯片和基础工具外,还可以为客户提供驾驶决策、地图、泊车、驾驶员监控等。


现在,高通希望将其智能座舱业务线和智能驾驶业务线合并到一张图上,客户可以根据自身需要选取不同能力组合的解决方案,分别为:

  • Vision方案入门版,仅支持L1;

  • 中配Vision方案+低配Flex SoC,支持中配智能座舱+L2;

  • 高配Vision+高配Flex SoC,支持高配智能座舱+L2/L3/L4;

  • 高配Flex SoC+AI加速芯片,支持豪华智能座舱+L4/L5,最高2000TOPS。

在这背后是高通打造了一款中央计算芯片,该SoC将智能座舱、辅助驾驶系统、自动驾驶、网络连接等都集中到一起。

有了该芯片的支持,高通的汽车业务演进路线愈发清晰,同时对未来的预期也更加激进。

在本次活动上,高通同时宣布了其汽车业务订单总估值达300亿美元,而就在7月27日,高通发布的2022财年第三财季(实际日期为2022年Q2)季报显示,截至当季末,高通的汽车行业在手订单(Design-win)为190亿美元。

这意味着在不到3个月的时间内,高通的在手订单估值实现了超过100亿美元的增长。

高通也发布了对其汽车业务规模的预测,2022财年的汽车业务预期收入为13亿美元,2026财年的预期收入将超过40亿美元,2031财年的预期收入将超过90亿美元。

小结一下,要理解高通这家公司,需要注意到高通的业务核心是连接和计算,不论是在手机、IoT、XR,还是智能汽车,高通的业务都是围绕这两点展开,如果再加个限定条件,则是发挥自身在高性能低功耗计算方面的优势,在合适的场景内推出合适的产品。

汽车毫无疑问是高通看好的下一个重要领域,高通的优势在于其在激烈竞争的手机市场得到了足够的锤炼,截至2020年,高通在移动领域的研发投入已经达到了660亿美元,从调制解调器到RF系统再到AI,从图像处理到多媒体技术,高通的布局比较完善。

高通的主要优势在低功耗、ISP等方面,这些技术也是汽车行业正需要的。




英伟达则把智能汽车、自动驾驶,分类到了机器人这个大品类下面。在创始人黄仁勋看来,他们搭载的技术栈是一样的。

黄仁勋认为,两种算力驱使着汽车行业,一个是位于数据中心的AI工厂,主要用于数据处理、训练AI模型、数字孪生以及绘制地图;一个是车载芯片,用于自动驾驶推理、车内AI应用等,即英伟达本周发布的Thor。

Thor的算力是英伟达2021年4月发布的Altan芯片算力的2倍,约是其2019年12月发布的自动驾驶芯片Orin X算力的8倍。英伟达希望用一颗Thor同时为自动泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测、信息娱乐等多个系统提供算力,成为真正的整车级SoC。

从进军汽车市场到推出Thor,英伟达花费了7年多的时间,其在车端芯片的历程,也可称得上坎坷。

英伟达曾经有一颗角逐手机芯片市场的心,在早期的手机市场中,英伟达从2008年开始发布过Tegra系列5代产品,但由于在手机市场不敌高通,英伟达被迫转战汽车市场。

2015年CES,英伟达发布Tegra X1,实质性放弃移动端的竞争,开始战略性转向汽车市场,这时的英伟达就开始规划了第一代的PX平台和CX平台,分别用于自动驾驶和座舱。

2016年,英伟达发布了Tegra Parker,同时,英伟达还推出了PX 2平台,引入了独立GPU,英伟达称可以支持多系统,如IVI、仪表和ADAS系统,特斯拉是这一平台的客户。

尽管一开始英伟达希望同时抓住智能座舱、智能驾驶,但其汽车业务刚开始并不成功。

到了2018年,英伟达发布Xavier,引入DLA(深度学习加速器),英伟达终于在汽车市场找到感觉,开始在自动驾驶领域披荆斩棘。

2019年,Orin的发布,则直接奠定了英伟达在自动驾驶量产领域头号玩家的地位,主流汽车制造商纷纷从Mobileye叛逃至英伟达阵营。

Orin的正式量产时间是在2022年,由于提供了充沛的算力,英伟达的这一产品也开启了车企们在城市NoA(导航辅助驾驶)上的角逐之路。

尽管在智能驾驶上风生水起,但英伟达在智能座舱上却鲜有建树,曾经的合作伙伴奔驰尽管在EQS上搭载了Xavier,但随着今天和高通座舱合作的官宣,未来这一合作或将受到影响。

Thor的出现或许是英伟达解决这一问题的实际方案,同时搭载了Ada GPU(图形GPU)、Hopper GPU(GPGPU,通用GPU)和Grace CPU,英伟达拿出了自己目前在显卡、AI、高性能计算等领域最先进的技术。

英伟达直接采用了硬件隔离,使得单芯片允许并发的、对时间敏感的多进程无中断运行,同时运行Linux、QNX和Android。


英伟达希望将泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测、信息娱乐等尽归旗下,同时,如果对算力再不满意,还可以通过NVLink-C2C芯片互连技术连接两颗Thor,作为运行单个操作系统的计算平台。

同时,英伟达的布局有着很强的延续性,尽管在座舱业务上表现一般,但是英伟达每一代计算平台都在考虑兼容座舱,这一次则是直接从芯片层面实现兼容。

英伟达曾经表示,从Xavier开始,Orin和Atlan在外形尺寸上、计算平台上,与Xavier都是兼容的,尽管Atlan已经取消,但按照英伟达的习惯,Thor很有可能延续了Orin的尺寸结构等。

展望汽车产品未来的发展,我们会发现,借助于Ada GPU(图形GPU)、Hopper GPU(GPGPU)的支持,Thor的上限非常高。

Ada GPU自不必讲,英伟达多年在显卡市场的积累使得其在图形领域一骑绝尘,光线追踪以及DLSS 3.0技术,在释放了CPU压力的同时,还大幅提升了画面的逼真程度。

同时,Ada GPU还支持 RacerX(基于物理定律的仿真),不论你想在汽车上实现自动驾驶,还是元宇宙,这都将是非常大的助力。

Hopper GPU架构最大的亮点则是引入了Transformer引擎,这或许将对接下来的自动驾驶和智能座舱AI应用起到很好的支撑作用。

英伟达一直是AI计算和算法的前沿跟踪者,英伟达从2012年开始注意深度学习,2016年开始针对性地为深度学习设计芯片架构,英伟达几乎每隔两年迭代一次GPU架构,并引入最新的技术,以适应最前沿的加速计算应用。

自从2017年Transformer横空出世,开始在自然语言领域大放异彩,再到2020年推出的ViT(Vision Transformer)碾压了各路ConvNet的性能表现,掀起了行业对Transformer的研究热潮。不论是在借鉴Transformer核心思想去提升计算机视觉的能力,还是通过一个模型去统一语音和视觉的跨模态学习,这些都被英伟达看在眼里。

小结一下,如果我们要理解英伟达,可以记住三个关键词:图形、AI、高性能计算,英伟达在三个领域都拥有非常强的统治力,而这些也是如今的汽车行业所需要的。


关键的一周

回看智能汽车的发展,我们会发现,在经过早期的混战之后,智能驾驶、智能座舱分别在各自领域独自演进,如今他们正在汇往一条河流。

智能化的代际也逐渐清晰,在高通8155、英伟达Orin分别收获了丰厚的订单之后,下一步的算力正在呈你中有我、我中有你之势。

自动驾驶方面,下一步主要的任务是要尽快让城市导航辅助驾驶大规模落地,进而开始推进全场景导航辅助驾驶,小鹏汽车已经给出了时间表,特斯拉预计也将在即将到来的AI Day上给出时间表。

这里主要的算力需求是AI算力,喂饱AI算法,使得自动驾驶系统在感知、决策等任务上大幅前进。


智能座舱方面,由于目前的座舱上延续了手机的生态,而高通8155作为目前算力的上限,则直接锁死了这一领域的可能性,导致大家在座舱方面陷入内卷,难以做出有效的差异化。下一步演进的方向则可能是AI、GPU(图形)能力的引入,为这一领域带来空间交互、新应用生态等变数。


整体来看,汽车对AI、GPU算力的需求将持续处于饥渴状态,而将座舱芯片、自动驾驶芯片在这方面的算力化零为整,并形成明显的代际关系,将有利于智能汽车的快速发展。

英伟达、高通在这一周的两场发布,将行业共识转化成了落地的产品,并为行业指明了清晰的时间节点。

2025年,将成为智能汽车历史上最重要的一年,智能汽车产品将进入新的代际,而这一切都源于本周的两场发布会。

本周将是智能汽车发展史上关键的一周。周末愉快!


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