隨著汽車智能化進(jìn)程不斷推進(jìn)，其計(jì)算平臺(tái)的算力等級(jí)也在直線飆升。如果說L2級(jí)汽車自動(dòng)駕駛所需芯片算力為10TOPS，那么業(yè)界普遍預(yù)計(jì)L3+級(jí)算力將達(dá)到1000TOPS。提升計(jì)算效率已經(jīng)成為汽車智能化發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。然而，車規(guī)級(jí)大算力芯片的開發(fā)不僅面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量等多重挑戰(zhàn)，芯片算力也存在物理上限。如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)將是車用計(jì)算芯片廠商發(fā)展的著力點(diǎn)。

　　軟件定義汽車催生算力需求

　　隨著智能化、電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展，汽車產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生巨大改變，“軟件定義汽車（SDV）”逐漸成為業(yè)界共識(shí)。相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，目前約90%汽車行業(yè)的創(chuàng)新來自汽車軟件和電子領(lǐng)域。受到這一趨勢(shì)的影響，智能汽車的設(shè)計(jì)架構(gòu)也在發(fā)生巨大改變，從傳統(tǒng)的分布式ECU架構(gòu)向域控制器集中式架構(gòu)演進(jìn)。

　　廣汽研究院智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研發(fā)中心副主任梁偉強(qiáng)就指出：“芯片的集成化程度越來越高，算力越來越大，已經(jīng)成為智能汽車向集中式架構(gòu)發(fā)展的關(guān)鍵，對(duì)擴(kuò)展智能駕駛場(chǎng)景、提升智慧座艙的交互體驗(yàn)至關(guān)重要。芯片的算力和集成度直接決定了電子電器架構(gòu)的形態(tài)，從而決定了智能汽車的性能和表現(xiàn)。”

　　算力的提升對(duì)于汽車的供應(yīng)鏈管理，解決汽車產(chǎn)業(yè)缺芯問題，也有巨大幫助。根據(jù)地平線副總裁李星宇的介紹，目前汽車中需要管理汽車芯片的料號(hào)超過1000種，一輛汽車用到的芯片達(dá)到300顆，未來隨著智能汽車的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)量還會(huì)更大。車廠需要進(jìn)一步簡(jiǎn)化架構(gòu)，大幅度減少汽車芯片種類，提升單芯片本身的性能和集成度是解決這一問題的重要方向。

　　在此情況下，越來越多的芯片廠商投入到算力比拼的戰(zhàn)場(chǎng)當(dāng)中。英偉達(dá)作為行業(yè)龍頭，最新推出的自動(dòng)駕駛芯片Atlan，單顆芯片的算力達(dá)到1000TOPS（每秒1萬億次定點(diǎn)計(jì)算），相比此前推出的自動(dòng)駕駛芯片Orin，算力提升接近4倍。國內(nèi)廠商方面，地平線擁有國內(nèi)首款車規(guī)級(jí)AI芯片征程，征程五算力可達(dá)96TOPS。黑芝麻于2021年在上海車展發(fā)布新一代A1000pro，算力達(dá)到106TOPS。

　　“云-網(wǎng)-邊-端”融合應(yīng)對(duì)算力上限挑戰(zhàn)

　　不過汽車的智能化并非堆砌硬件那么簡(jiǎn)單。業(yè)界普遍認(rèn)為，當(dāng)前汽車所需算力可根據(jù)車內(nèi)傳感器采集到的數(shù)據(jù)量綜合推算出來，L2級(jí)別的自動(dòng)駕駛，計(jì)算能力大致需要10TOPS，L3需要100TOPS以上的算力，到L3+的算力級(jí)別已經(jīng)上升到1000TOPS以上。然而，要想支撐龐大算力的應(yīng)用，車載計(jì)算平臺(tái)的復(fù)雜度將呈數(shù)倍提升，芯片供應(yīng)商勢(shì)必將面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量等多重挑戰(zhàn)。

　　更重要的是，在汽車IT化的大背景下，消費(fèi)者在智能手機(jī)上的用戶體驗(yàn)和使用偏好正在延伸至車載環(huán)境。智能手機(jī)可以通過系統(tǒng)性的升級(jí)讓消費(fèi)者體驗(yàn)到階段性的功能更新，汽車的應(yīng)用周期更長(zhǎng)，卻不可能像手機(jī)一樣用一兩年就更換。如何滿足汽車在生命周期內(nèi)，OTA軟件與算法升級(jí)帶來的持續(xù)上漲的算力需求，將是芯片廠商面臨的更加重要的挑戰(zhàn)。

　　黑芝麻CEO單記章在此前的演講中曾經(jīng)介紹，現(xiàn)在的一個(gè)新的商業(yè)模式是在車內(nèi)進(jìn)行硬件預(yù)埋，然后通過軟件升級(jí)提供附加價(jià)值。車企不是特別了解未來需要多大的算力，但可以先把算力預(yù)埋進(jìn)去，之后再去升級(jí)它的功能。

　　馭勢(shì)資本報(bào)告顯示，這也是目前車廠相對(duì)普遍的作法，采用“硬件預(yù)置，軟件升級(jí)”的策略，通過預(yù)置大算力芯片，為后續(xù)軟件與算法升級(jí)優(yōu)化提供發(fā)展空間。車載計(jì)算芯片在上車之后需要滿足產(chǎn)品5至10年的使用需求。

　　但是，硬件預(yù)置也只能在一定程度上解決這一問題，要想從根本上突破單車算力的物理上限，實(shí)現(xiàn)算力供給彈性拓展，還需要從“云-網(wǎng)-邊-端”融合計(jì)算的角度發(fā)力。東土科技高級(jí)副總經(jīng)理薛百華指出，未來智能車的發(fā)展肯定是以軟件定義的架構(gòu)出現(xiàn)，要解決算力問題，一是如何提供更好的硬件算力，二是如何提供更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬，以便進(jìn)行實(shí)時(shí)通信。這是未來汽車發(fā)展需要面對(duì)的兩個(gè)必不可少問題。

　　也就是說，未來的智能汽車需要通過云端、通信網(wǎng)端、邊端、車端的連接融合，建立一個(gè)充滿計(jì)算和通信能力的環(huán)境，形成智能汽車算力服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。在新的計(jì)算架構(gòu)下，5G+V2X提供更高效的通信管道，云端、邊端、車端之間可實(shí)現(xiàn)近似實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)交互。智能汽車與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知和計(jì)算任務(wù)協(xié)同，具備低時(shí)延、本地?cái)?shù)據(jù)脫敏處理等優(yōu)勢(shì)，車載計(jì)算平臺(tái)聚焦現(xiàn)場(chǎng)級(jí)計(jì)算需求，云計(jì)算則聚焦非實(shí)時(shí)的大體量數(shù)據(jù)分析與算法訓(xùn)練。在“云-網(wǎng)-邊-端”融合的泛在計(jì)算架構(gòu)下，實(shí)現(xiàn)車載計(jì)算的龐大算力需求。