存算一體闖入智能駕駛芯片“江湖”，五類玩家誰會最先勝出？
沒錯，后摩智能瞄準(zhǔn)萬物智能亮相的第一張王牌，就是一款智能駕駛芯片，劍指自動駕駛市場。
也許在一些人看來，2023年的智駕芯片已處于爭搶上車的關(guān)鍵階段，而此時向市場拋出一款新產(chǎn)品，后摩智能是否抓得住落地窗口？挑戰(zhàn)叢生的行業(yè)環(huán)境，對后摩智能而言，這無疑是一場關(guān)鍵的自駕芯片市場搶位戰(zhàn)。
押寶智駕芯片，后摩鴻途?H30應(yīng)運(yùn)而生
基于存算一體重構(gòu)智能駕駛芯片，是后摩智能面向萬物智能未來的第一階段目標(biāo)，亦是早期戰(zhàn)略聚焦方向。
原因無他，需求是最為關(guān)鍵的決定性因素。在吳強(qiáng)看來，人們平均每天將近1/8的時間都是在駕駛場景，智能駕駛無疑將成為未來智能生活最重要的組成部分之一，“智能駕駛的終局是要替代人類駕駛，用傳感器替代眼睛，用各式各樣的算法填補(bǔ)意識與靈魂，而底層智駕芯片則扮演著人類大腦的角色。”他說。
從這一角度看，智駕芯片一定需要無限接近人腦的計算方式和效率，而存算一體所擁有遠(yuǎn)超傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的高計算效率，這點(diǎn)技術(shù)優(yōu)勢正與未來智駕芯片的關(guān)鍵需求高度吻合。
在這個機(jī)遇下，鴻途?H30芯片應(yīng)運(yùn)而生。
作為后摩智能首款存算一體大算力AI芯片，H30芯片采用12nm制程工藝，在Int8精度下最高物理算力可達(dá)256Tops，典型功耗不超過35W。在相同工藝下，基于傳統(tǒng)架構(gòu)的AI芯片SoC能效比多為2Tops/W，而基于存算一體架構(gòu)的H30 SoC能效比高達(dá)7.3Tops/W，整體具有高計算效率、低計算延時、低工藝依賴等特點(diǎn)。
實(shí)際上，H30頗具差異化的特點(diǎn)其實(shí)是底層架構(gòu)創(chuàng)新所帶來的優(yōu)勢。
簡單來說，過去傳統(tǒng)架構(gòu)芯片產(chǎn)品的效率提升多采用算法和芯片的深度耦合，將算法固化到芯片中，這一定程度上損失了芯片的通用性。而基于存算一體技術(shù)，H30能夠從底層架構(gòu)進(jìn)行創(chuàng)新，在不損失通用性的情況下，實(shí)現(xiàn)性價比更高的效率提升。
也就是說，盡管H30是一款相對通用的智能駕駛芯片，但它與其他大部分專用智駕芯片相比，不僅實(shí)現(xiàn)了性能和計算效率翻倍，支持更多算法模型，同時功耗卻只有它們的二分之一。
為了保證H30的核心競爭力，提高產(chǎn)品的易用性、降低客戶遷移門檻并加速落地，后摩智能還基于H30推出了智能駕駛硬件平臺力馭，以及軟件開發(fā)工具鏈后摩大道兩款產(chǎn)品。
其中，力馭平臺作為一款域控制器，主要面向末端物流無人小車、乘用車智能駕駛、車路協(xié)同等場景。其CPU算力為200Kdmips，AI算力為256Tops，支持多傳感器輸入，系統(tǒng)可靠性進(jìn)一步提升。同時，力馭平臺功耗僅為85W，支持靈活散熱方式，便捷部署成本大大降低。
后摩大道則支持Pytorch、TensorFlow、ONNX等主流開源框架，編程兼容CUDA前端語法，并支持SIMD和SIMT兩種編程模型，無侵入式的底層架構(gòu)創(chuàng)新設(shè)計也使H30更為高效、易用。
綜合來看，力馭平臺和后摩大道兩款產(chǎn)品更多是解決H30的易用性和快速遷移性問題，在這兩款產(chǎn)品的輔助下，H30也將實(shí)現(xiàn)更快速的應(yīng)用落地，從而進(jìn)一步推動大算力智能駕駛場景的普及應(yīng)用。
比亞迪或要成立單獨(dú)的智能駕駛芯片研發(fā)部門
據(jù)國內(nèi)媒體報道，比亞迪規(guī)劃院的智能駕駛研發(fā)負(fù)責(zé)人王歡已經(jīng)離職，其負(fù)責(zé)的智能駕駛開發(fā)部被分拆整合，該部門超500名員工，大部分被分流進(jìn)韓冰負(fù)責(zé)的電子集成部。此次調(diào)整完成后，電子集成部總監(jiān)韓冰已經(jīng)成為比亞迪規(guī)劃院的智能駕駛研發(fā)負(fù)責(zé)人。
不過，編者從比亞迪方面了解到，王歡并非智能駕駛研發(fā)部責(zé)任，且目前并未出現(xiàn)人員分流。
據(jù)報道，韓冰還在同步籌備比亞迪的智能駕駛芯片設(shè)計團(tuán)隊。編者了解到，目前比亞迪內(nèi)部并未成立智能駕駛芯片團(tuán)隊。
雖然比亞迪董事長王傳福曾表示，自動駕駛是被資本裹挾、是忽悠。但是比亞迪還是在智能化領(lǐng)域加速投入。
今年3月，比亞迪曾宣布與人工智能芯片制造商N(yùn)VIDIA深化合作，拓寬NVDIA DRIVE Orin中央計算平臺的應(yīng)用范圍。雙方相信，未來汽車將具有可編程的能力，汽車整個生命周期內(nèi)可通過軟件更新帶來新功能和服務(wù)。
同時，DRIVE Orin集中式計算平臺將被應(yīng)用到下一代王朝以及海洋系列車型中。資料顯示，作為NVIDIA的最新一代智能汽車中央電腦，單Orin即可提供高達(dá)254TOPS的性能，能夠處理同時運(yùn)行的大量應(yīng)用程序和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
為何是存算一體？
后摩采用了存算一體這種新的底層架構(gòu)來設(shè)計芯片。
所謂存算一體，從字面意思上來說，就是存儲和計算融為一體。
首先需要明確的一點(diǎn)是，所有的 AI 算法包括深度學(xué)習(xí)，本質(zhì)上是在下達(dá)指令，做大量的乘加計算，體現(xiàn)在芯片層面，則是一大堆晶體管的開開閉閉。
在過去按照馮·諾依曼架構(gòu)設(shè)計的芯片下，AI 計算過程簡單理解是這樣的：數(shù)據(jù)通過設(shè)備輸入到存儲器，處理器（計算單元）從存儲器中獲取指令和數(shù)據(jù)，進(jìn)行計算，處理完后輸出結(jié)果，寫回存儲器。
這種架構(gòu)的顯著特點(diǎn)是計算單元與存儲單元分離，在執(zhí)行計算時，數(shù)據(jù)在二者之間高頻地遷移，在面對常規(guī)計算量時，這樣做尚足以勝任工作，然而隨著自動駕駛、ChatGPT 等大數(shù)據(jù)模型出現(xiàn)，對于算力需求急劇提升，馮·諾依曼架構(gòu)開始遭遇瓶頸。
舉例來說，以矩陣乘法為主的 Transformer 類計算，大多數(shù)的步驟是在訪問內(nèi)存，而非執(zhí)行計算，盡管大量數(shù)據(jù)頻繁在計算單元與存儲單元之間移動，但由于存儲器讀寫的速度不夠快，導(dǎo)致數(shù)據(jù)被「堵塞」在訪存過程中，并未真正投入計算，由此使得計算系統(tǒng)的有效帶寬大大降低，系統(tǒng)算力的增長舉步維艱。
盡管可以通過多核 (如 CPU)/眾核 (如 GPU) 并行加速技術(shù)提升算力，但這將帶來功耗和成本的提升。
應(yīng)用存算一體新架構(gòu)，可以解決這個難題，其底層邏輯是將 AI 計算中大量乘加計算的權(quán)重部分，直接留在存儲單元中計算，以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，從而大幅提升計算效率。
而這正是后摩智能設(shè)計智能駕駛芯片 IP 的思路，公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼研發(fā)副總裁陳亮分享道，通過在傳統(tǒng)的 SRAM 電路旁，加入包括 Activation Driver、乘法器、加法樹、累加器等定制化電路結(jié)構(gòu)，后摩成功實(shí)現(xiàn)高能效的存內(nèi)并行乘加運(yùn)算。
「計算電路緊挨著存儲單元，數(shù)據(jù)被讀出的同時可以在原地進(jìn)行乘加計算，相較于（馮·諾伊曼架構(gòu)下）Row by Row 的數(shù)據(jù)讀取方式，極大地提高了并行性。」
這樣的 IP 設(shè)計擁有超高的計算密度，使得「大算力」得以實(shí)現(xiàn)；基于 SRAM 的純數(shù)字設(shè)計，還滿足全精度要求；架構(gòu)上是完全的存內(nèi)計算，也減少了訪存功耗。
基于此，后摩面向智能駕駛場景打造了專用 IPU（Intelligence Processing Unit，處理器架構(gòu)）——天樞架構(gòu)。
陳亮表示，取名「天樞」在于其設(shè)計理念借鑒融合了庭院式的中國傳統(tǒng)住宅和現(xiàn)代高層公寓樓的不同風(fēng)格。
在他看來，庭院式代表著集中式的存儲和計算架構(gòu)，特斯拉 FSD 芯片正是如此，通過堆積大量芯片資源以及高并行性，帶來性能提升。
然而，這在遇到算力要求更大、計算靈活性要求更高的場景下，容易受到數(shù)據(jù)規(guī)模的限制，此時計算效率急劇下降，數(shù)據(jù)的并行性和計算資源的并行性無法匹配。
「這樣的架構(gòu)設(shè)計類似于古典中式庭院，它向內(nèi)合圍成一個小的院子，集各種功能于一身，使得人與人、人和自然之間可以非常高效溝通，但是因為院落面積終究有限，所能容納的居住人數(shù)也有限，且設(shè)計和建造這樣的庭院難度和成本極大，所以它的可拓展性就比較差。」
而現(xiàn)代西式的高層公寓就截然不同，其采用完全相同的獨(dú)立小單元，可以在三維空間中自由拓展，以容納更多的人，類比芯片結(jié)構(gòu)，就是將一個算力很大的核切分成若干個小核，細(xì)分到極致。「不過這樣的架構(gòu)下，人和自然之間、人和人之間的溝通效率就會變得很低。」
后摩的做法是融合了中式庭院和西式高樓的特點(diǎn)，陳亮解釋道，先打造一個優(yōu)美的庭院，以大布局設(shè)計保障計算資源利用效率，在此基礎(chǔ)上，再借鑒現(xiàn)代高層建筑的方式，以多核/多硬件線程的方式靈活擴(kuò)展算力，「這樣我們就實(shí)現(xiàn)了芯片效率、靈活性和可擴(kuò)展性的完美平衡。」
五類玩家角逐智駕芯片市場
對于當(dāng)前的智駕芯片競爭格局，主要包括5類玩家。先將視野聚焦于國內(nèi)市場，第一類為地平線、黑芝麻智能、芯礪智能、后摩智能等國內(nèi)初創(chuàng)型玩家，其中芯礪智能、后摩智能的技術(shù)路線又較為不同。
值得注意的是，芯片一直是國內(nèi)汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的薄弱環(huán)節(jié)。根據(jù)公開信息顯示，汽車芯片國產(chǎn)化率不足5%。這也意味著，破局一直是產(chǎn)業(yè)界和資本市場的聚焦點(diǎn)。
地平線智能駕駛產(chǎn)品規(guī)劃與市場總經(jīng)理呂鵬認(rèn)為，芯片賽道破局確實(shí)難度較高，但智駕芯片正處于高速發(fā)展期，迭代速度很快，每一代智駕芯片其實(shí)都有一個相應(yīng)的市場窗口期。「初創(chuàng)型玩家破局的關(guān)鍵，是抓住窗口期推出合適的產(chǎn)品，且能確保產(chǎn)品達(dá)到一定的成熟度（包括芯片可靠性、穩(wěn)定性，工具鏈的成熟性等）。」
額日特則強(qiáng)調(diào)，黑芝麻智能作為Tier2，在做好硬件設(shè)計的同時，積極尋求和軟件算法公司的合作，以此構(gòu)建更加健全的生態(tài)體系，增加客戶的使用粘性，為現(xiàn)階段競爭的關(guān)鍵點(diǎn)。
從產(chǎn)品上來看，2016年成立的黑芝麻智能，2019年8月發(fā)布華山一號自動駕駛芯片A500，算力5-10TOPS；2020年6月發(fā)布華山二號A1000L、A1000，算力分別達(dá)16TOPS、58TOPS，16nm制程。根據(jù)披露的信息，其已經(jīng)與江淮、吉利，東風(fēng)等多家車企達(dá)成量產(chǎn)合作。
“國內(nèi)智能電動汽車的崛起，一定會帶來供應(yīng)鏈的崛起。”后摩智能產(chǎn)品副總裁信曉旭表達(dá)了這樣的觀點(diǎn)。
回溯汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史，美日汽車產(chǎn)業(yè)的興盛均帶動了本土供應(yīng)鏈的崛起。而在傳統(tǒng)燃油車時代，國內(nèi)主機(jī)廠話語權(quán)低，但在智能電動變革浪潮中，自主品牌已經(jīng)占據(jù)先機(jī)，這也有利于本土tier1、芯片廠商的快速成長。
第二類玩家，為華為、寒武紀(jì)行歌等跨界玩家。
華為方面，作為ICT領(lǐng)域的巨頭，其開展智能汽車業(yè)務(wù)最早可追溯至2012年，2019年5月正式成立一級部門智能汽車解決方案事業(yè)部，2020年發(fā)布MDC610計算平臺，采用晟騰610芯片，單片算力可達(dá) 200 TOPS。
高工智能汽車研究院監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，目前，華為智駕芯片已經(jīng)在北汽極狐、問界（今年4月）、阿維塔、廣汽埃安、哪吒等品牌實(shí)現(xiàn)上車。
寒武紀(jì)行歌方面，其母公司為2016年成立的AI芯片廠商寒武紀(jì)，2020年7月成為“國內(nèi)AI芯片第一股”，2021年1月成立寒武紀(jì)行歌，專注智能駕駛芯片。
產(chǎn)品方面，根據(jù)對外披露的信息，寒武紀(jì)行歌將于2022-2023年，面向行泊一體市場、L4市場，分別推出SD5223、SD5226，算力分別為16TOPS、400+TOPS，后者為7nm制程。
將視野轉(zhuǎn)至國際市場，第三類玩家為最被市場矚目的英偉達(dá)、高通、英特爾（2017年收購Mobileye）、安霸等消費(fèi)電子、AI視覺芯片巨頭。
高工智能汽車注意到，當(dāng)智駕、座艙的大算力需求浪潮涌來，這些在PC、手機(jī)賽道長期深耕，擁有強(qiáng)大護(hù)城河的巨頭們，旋即將觸手伸向這一想象力巨大的新興細(xì)分賽道，意圖復(fù)制其在原有領(lǐng)域的地位。
以英偉達(dá)為例，作為全球頭部智能計算平臺型公司，2015年開始發(fā)力汽車領(lǐng)域，2020年上車的Xavier，16nm制程，算力30TOPS；2022年上車的orin，7nm制程，算力254TOPS；計劃在2024年量產(chǎn)的thor，4nm制程，算力達(dá)到2000TFLOPS@FP8，支撐下一代中央計算架構(gòu)。
高通，作為手機(jī)芯片巨頭，其在汽車領(lǐng)域的切入點(diǎn)為通訊和座艙芯片，從820A到8155、8295，占據(jù)中高端智能座艙市場的主要份額。
2020年1月，高通發(fā)布Snapdragon Ride自動駕駛計算平臺，含5nm驍龍8540、7nm驍龍9000，單板算力360TOPS，去年開始陸續(xù)上車；計劃于2024年量產(chǎn)的Snapdragon Ride Flex，綜合AI算力可達(dá)2000TOPS，同樣支持中央計算架構(gòu)。
英特爾方面，作為PC芯片巨頭，2017年以153億美元收購Mobileye，后者為視覺ADAS領(lǐng)域的開拓者，憑借“視覺算法+芯片”方案在L0-L2市場位居頭部地位。根據(jù)披露的信息，截至2022年底，Mobileye的SoC及方案累積搭載1.35億輛汽車，2022年，其出貨量約為3370萬套。
安霸方面，作為AI視覺芯片玩家，根據(jù)對外披露的信息，其2021年收購4D毫米波雷達(dá)算法公司傲酷。2022年1月，安霸發(fā)布AI域控制器CV3系列芯片，5nm制程、算力高達(dá)500 eTOPS。
第四類玩家，為TI、瑞薩等傳統(tǒng)汽車芯片巨頭。
瑞薩，2018年2月發(fā)布R-CAR V3H，并借助博世、電裝等Tier1在智能前視一體機(jī)放量；2022年3月，發(fā)布R-Car V4H，7nm制程，深度學(xué)習(xí)性能達(dá)34 TOPS，用于ADAS和AD解決方案的中央處理，計劃于2024年二季度開始量產(chǎn)。
TI主流的智駕產(chǎn)品包括TDA4 VL、TDA4 VM、TDA4 VH，算力分別為 4TOPS、8TOPS、32 TOPS，其中8TOPS的TDA4 VM已經(jīng)量產(chǎn)，在輕量級行泊一體域控賽道成為主流選擇。
智駕芯片的第五類玩家，為特斯拉、大華股份（持股零跑汽車）、芯擎科技（吉利系）等車企自研玩家。后續(xù)，還會有不少車企會涉足芯片定制甚至是自研。
特斯拉方面，其經(jīng)歷了從外購到自研芯片的歷程。2014-2016年采用Mobileye EyeQ3芯片，2016年~2019年基于DRIVE PX 2 AI計算平臺，2017年開啟芯片自研，2019年自研的FSD芯片上車，14nm制程，搭載2顆，算力達(dá)到144TOPS。
大華股份方面，其持股零跑汽車，后者也被稱為“大華系”的第二次創(chuàng)業(yè)。根據(jù)公開信息，2017年，零跑汽車決定自研智駕芯片，2020年10月，凌芯01發(fā)布，該芯片由零跑提出主體需求、主體架構(gòu)，由芯昇科技（脫胎于大華股份芯片研究院）設(shè)計，28nm制程，單芯片4.2TOPS。
結(jié)語
就在鴻途?H30 正待上車的時間節(jié)點(diǎn)，后摩智能又開啟了第二代智能駕駛芯片產(chǎn)品鴻途?H50 的研發(fā)，后者基于新一代更先進(jìn)的天璇架構(gòu)設(shè)計，支持自然散熱條件，整體計算效率更高，預(yù)計將于 2024 年推出，支持客戶 2025 年的量產(chǎn)車型。
隨著后摩在存算一體方向持續(xù)發(fā)力，悄然間，一個新的智能駕駛芯片時代開啟了。
