“算力內(nèi)卷+制裁”，中國自動駕駛行業(yè)怎么辦？

2012年，深度學習“巨佬”GeoffreyHinton及其學生Alex，在ImageNet競賽中，借助GPU來加速訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，奪得了競賽的冠軍。

而本次競賽的影響力，從學術(shù)界直接穿透到產(chǎn)業(yè)界，不僅推動了第三次人工智能浪潮的到來，更是幫助英偉達的GPU開拓了新的增量市場。

其中，自動駕駛應(yīng)用，作為AI領(lǐng)域的重要細分市場，成為了英偉達發(fā)力的主要方向之一。

彼時正是Intel旗下Mobileye統(tǒng)治自動駕駛芯片的時代。Mobileye以cv技術(shù)為基礎(chǔ)，推出了算法+EyeQ系列芯片組成的系列解決方案，可以幫助車企實現(xiàn)從L0級的碰撞預(yù)警，到L1級的AEB緊急制動、ACC自適應(yīng)巡航，再到L2級的ICC集成式巡航等各種功能?！八惴?芯片”打包的商業(yè)模式，幫助Mobileye在早期的市場中賺了個盆滿缽滿。

此外，當時的車企還將重要的技術(shù)力量集中在發(fā)動機、變速箱等比較傳統(tǒng)的汽車“核心”領(lǐng)域，而將電子、智能化部分的研發(fā)交給德賽西威等Tier1廠商來做技術(shù)打包整合，直接封裝成模塊使用。Mobileye就是這種模式下的集大成者。Mobileye短期優(yōu)勢在于，在中國的車企還沒有能力去構(gòu)建自己的知識產(chǎn)權(quán)的情況下，它愿意用Mobileye?趕緊把車給造出來，實現(xiàn)快速量產(chǎn)；長期來看，車企慢慢還是像自建自動駕駛技術(shù)最終會是自研。

隨著技術(shù)的進步，自動駕駛在L2級別以后的發(fā)展逐漸需要更高的芯片算力，而車企開始主要要求自己掌控智能駕駛輔助的“靈魂”算法，也需要更開放的平臺來做算法的差異化。這時Mobileye開始遭遇到了硬件性能和商業(yè)模式的雙重挑戰(zhàn)，并最終被挑戰(zhàn)者英偉達拉下了行業(yè)頭把交椅。

?算力卷王誕生，英偉達的成功原因？

無論是通用Cruise、亞馬遜Zoox、AutoX、小馬智行這樣的Robotaxi公司，還是奔馳、捷豹路虎、沃爾沃這樣的全球知名車企，都已經(jīng)和英偉達建立了合作。

不久前，2022年英偉達GTC大會上，“黃教主”官宣了與比亞迪的合作關(guān)系。按照規(guī)劃，從2023年上半年起，比亞迪就將在部分車型上搭載英偉達的Orin芯片，以及相配套的的軟硬件系統(tǒng)。

無獨有偶，蔚來、小鵬、理想三家強勢新勢力今年的新款車型，都搭載了英偉達的自動駕駛芯片。像高合、智己L7、集度等逐漸開始顯露頭角的玩家，也選擇與英偉達達成合作。根據(jù)筆者在《缺少自動駕駛的比亞迪還能火多久》中的介紹，比亞迪之所以采用高端芯片與英偉達合作，中低端采用地平線和自研的方式。其最重要的一點就是節(jié)省產(chǎn)品的研發(fā)和上市時間，實現(xiàn)產(chǎn)品的快速迭代。

英偉達在自動駕駛領(lǐng)域的成功，其實簡單來說就兩點：

1.完全開放。其開發(fā)的芯片不僅性能強大，更像是“公版顯卡”，不僅不限制車企自行開發(fā)自動駕駛軟件算法，還有很強的硬件兼容性。如果廠家不具備相應(yīng)的實力，或者就想貫徹“拿來主義”，英偉達也有自動駕駛?cè)彝敖鉀Q方案。

2.無與倫比的強大算力。從2018年的Parker到現(xiàn)如今的Orin，已經(jīng)實現(xiàn)254倍的算力增長。英偉達在2022GTC演講中發(fā)布了下一代SoC單芯片，也就是當前大熱的Orin系統(tǒng)的接任者，NVIDIADRIVEThor。去年黃仁勛還說會有一個1000TOPS的Atlan，結(jié)果今年就直接說Atlan繼任者來了，是2000TOPS算力的Thor。也正因為Thor太強了，并且同樣將在2025年裝車，所以英偉達就干脆取消了Atlan。

此外，自動駕駛技術(shù)主要由高精地圖、感知模塊、決策模塊和執(zhí)行模塊組合而成，各家自動駕駛供應(yīng)商、各大主機廠，主要內(nèi)卷的也就是這四大類別技術(shù)。感知模塊可能是近幾年車企宣傳的重點，多目攝像頭、車內(nèi)人員監(jiān)測、毫米波雷達、激光雷達、測距雷達，各種新技術(shù)、新規(guī)格讓用戶看的云里霧里，可這些監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)匯總在一起的就是一堆圖形信息，而這恰好是英偉達最擅長的領(lǐng)域。

2000TOPS是個啥概念？參照英偉達的A100，如果把FP8等同于INT8，那么就相當于英偉達A100三倍的算力。A100的FP32單精度，那就是約為20TFLOPS。英特爾至強處理器icelake的Gold6348 CPU，對應(yīng)的單精度算力是4.6TFLOPS。這意味著Thor比Gold6348處理器的浮點運算性能高出12倍。

除了GPU算力夠強，Thor還是一顆SOC，集成了ARM的CPU。這顆CPU核心Grace是ARM即將發(fā)布的全新一代架構(gòu)，ARMPoseidon AE（波塞冬）內(nèi)核，單線程性能業(yè)內(nèi)最強。說到SOC，這里有一個參照物是高通的驍龍855芯片，也就是目前應(yīng)用最多的汽車座艙芯片的8155原型，是110GFLOPS，光是GFLOPS和TFLOPS單位就是一萬倍的差距。

?Thor的誕生如何改變自動駕駛行業(yè)?

這樣一來對于很多自動駕駛算法公司，和自研的自動駕駛芯片公司會產(chǎn)生什么影響呢？

眾所周知，AI的兩個重點：算法+算力同樣重要。在算力不夠的情況下，算法就顯得非常重要。效率足夠高、輕量化的算法可以在有限的算力下完成更多的工作。然而當算力足夠高，足夠奢侈的情況下，算法優(yōu)化的差別就顯得不那么大了，很多應(yīng)用直接上通用算法就行了。那么很多在算法上有積累的公司一下子處境尷尬起來。如果英偉達再自己下場，將自動駕駛的算法開源，那么算法公司這個生態(tài)位就很難繼續(xù)存在下去了。而車企也必將更深的被綁定在英偉達這個平臺生態(tài)上。

目前的現(xiàn)狀大概是這樣。英偉達在自動駕駛芯片領(lǐng)域處于壟斷地位，而高通在智能座艙領(lǐng)域也基本處于壟斷地位。所以大部分車企都會選擇在自動駕駛域采用英偉達的Orin，而智能座艙用高通的8155。術(shù)業(yè)有專攻，這樣做其實也沒錯，畢竟兩個應(yīng)用還是有不小的差異，而同時也符合目前汽車的分布式域架構(gòu)，不同域之間還是有一定的區(qū)隔。

不過英偉達的Thor出現(xiàn)以后，超高的算力讓一顆SOC就可以實現(xiàn)自動駕駛和智能座艙的所有功能。通過多域計算，Thor系統(tǒng)可以為自動駕駛和車載信息娛樂劃分任務(wù)，可以根據(jù)實際的用戶需要，將2000TFLOPS算力分配到自動駕駛，或者車載娛樂上。而同一顆SOC上，也可以同時運行Linux、QNX和Android三種不同的操作系統(tǒng)，可以分別代表自動駕駛、功能安全和智能座艙三種應(yīng)用。

當然，如果車企覺得這種單芯片的做法不保險，也可以通過NVLink-C2C芯片互連技術(shù)在連接兩顆芯片單獨運行操作系統(tǒng)。試想一下兩顆Thor實現(xiàn)4000TFLOPS的算力，以后汽車就是移動的服務(wù)器了。特斯拉設(shè)想的大型游戲已經(jīng)是小case了，將來可能會有更多專業(yè)級的計算會在車上實現(xiàn)。

從這一角度來看，智能座艙領(lǐng)域的王者高通或?qū)⒚媾R非常大的挑戰(zhàn)。特別是這次Thor采用的ARM波塞冬架構(gòu)，用到手機上估計在2023年左右量產(chǎn)，而Thor上車時間則是2024年底?？梢哉f車載芯片和手機芯片已經(jīng)沒有代差了。當然，考慮到Thor是在2024年量產(chǎn)，而高通8155則是前兩代產(chǎn)品，高通是有可能在2022年底或2023年初發(fā)布更為激進的產(chǎn)品，并將ARM波塞冬架構(gòu)也導入座艙芯片。

實際上，當英偉達Thor剛公布不久，高通就坐不住了。在日前舉行的高通汽車投資者大會上，高通汽車高級副總裁兼總經(jīng)理納庫爾·杜格爾正式宣布，推出“業(yè)內(nèi)首個集成式汽車超算SOC”，名字叫做SnapdragonRide Flex。據(jù)透露，SnapdragonRide Flex確切的說是一個SoC產(chǎn)品家族，其包括Mid、High、Premium三個級別。RideFlex Premium SoC單顆芯片的AI算力在600TOPS以上。最高級的RideFlex Premium SoC再加上外掛的AI加速器（可能是NPU，MAC陣列）組合起來，就可以實現(xiàn)2000TOPS的綜合AI算力。

大算力之外，SnapdragonRideFlex作為一個超算芯片家族，其最大的目標是實現(xiàn)車內(nèi)的中央計算——即同時為智能駕駛、智能座艙、通信等能力提供計算支持，這也與英偉達Thor雷神芯片一致。預(yù)計最終上市時間可能會在2025年，稍晚于Thor。

自動駕駛芯片主流供應(yīng)商（2021），來源：東北證券

曾幾何時，超過100TOPS的算力已經(jīng)算是比較高端的芯片了。而在英偉達和高通的“PPT”大戰(zhàn)下，整個自動駕駛芯片行業(yè)正在加速內(nèi)卷，算力門檻一再飆升。

在這么卷的情況下，也開始有不少廠商出來給這場算力競爭降降溫了。在行業(yè)玩家都紛紛追求高算力的2022年，Mobileye今年推出的旗艦產(chǎn)品EyeQUltra卻只有176TOPS。Mobileye的CEOAmmonShashua表示，“我們非常坦率地認為TOPS是一個非常不充分的計算能力指標，集成在EyeQ芯片中的計算模型非常復雜，遠不是單一指標能夠量化的”。而Tesla的FSD芯片，也還保持在144TOPS的算力，但自動駕駛的體驗?zāi)壳笆菢I(yè)內(nèi)公認的頭部位置。AmmonShashua同時也提出了對于功耗的擔憂，他認為超高算力的芯片將會帶來過高功耗，從而減少新能源汽車的行駛時長。畢竟，行駛中的汽車與服務(wù)器還是兩種不同的應(yīng)用場景。

國內(nèi)的自動駕駛芯片代表廠商地平線也認為，應(yīng)該更強調(diào)芯片的有效利用率而非只關(guān)注算力。他們將地平線征程5和Nvidia最新一代自動駕駛芯片Orin在同一套數(shù)據(jù)集上進行評測對比，發(fā)現(xiàn)征程5的FPS優(yōu)于NvidiaOrin的表現(xiàn)。地平線認為，盡管競品的AI芯片算力更高，但其算力的有效利用率上卻打了很大折扣，不同模型算法的有效利用率有很大差異。實際使用時就會有個很奇怪的現(xiàn)象，雖然芯片的TOPS很高，但實際模型跑在芯片上的效果并不好，這正是芯片有效利用率低的表現(xiàn)。

以特斯拉為例，它的自動駕駛平臺是隨相關(guān)技術(shù)不斷發(fā)展而同步提高算力的，目前，特斯拉自動駕駛平臺算力也不過100多TOPS。顯然，自動駕駛必要的技術(shù)積累是車企邁不過的檻，積累上的差距不是單純堆算力就能彌補的，過度堆算力只會增加消費者不必要的購車成本。其實，自動駕駛技術(shù)的真正成熟還是需要包括基礎(chǔ)研究在內(nèi)的一系列相關(guān)技術(shù)取得突破。

不過，盡管有種種擔憂，考慮到未來的“一顆芯片”控制整車將成為趨勢，哪怕僅僅從單芯片的采購成本和市場宣傳的角度來看，芯片算力內(nèi)卷已經(jīng)不可避免。而在這個算力大幅度提升的緊要關(guān)頭，中國芯片廠商正面臨1990年以來前所未有的制裁，中國自動駕駛自主之路的速度或?qū)⑦M一步放緩。

?新的制裁開始了

美國時間10月7日，美國商務(wù)部工業(yè)安全局（BIS）宣布了對美國《出口管理條例》（EAR）的一系列修訂，并公布了針對中國企業(yè)的新的出口管制限制措施。這是BIS近年來最大幅度的限制性舉措，也是近期中美科技“脫鉤”的最大動作。

我們重點關(guān)注與自動駕駛行業(yè)相關(guān)的一條禁令：GPU出口管制的技術(shù)限制設(shè)定為英偉達A100的指標，（單精度19.5TFLOPS.雙精度97TFLOPS.I/O為600GB/SL超過標準需要申請許可證。）A100是英偉達2020年9月發(fā)布的7納米GPU芯片，H100則是英偉達2022年3月發(fā)布并預(yù)計將在三季度上市的4納米GPU芯片。這兩款GPU產(chǎn)品，均是市場上可獲取的最高性能GPU產(chǎn)品之一。

8月份，美國政府向AMD、英偉達發(fā)出臨時禁售通知，說明出口管制政策的修訂工作已經(jīng)基本完成，從英偉達的公告可以看出，商務(wù)部已經(jīng)制定了“芯片性能達到A100閾值”作為制裁的分界線。8月?31日，英偉達提交給美國證券交易委員會的報告中顯示，美國政府要求限制其向中國出口最新兩代旗艦GPU?計算芯片A100?和H100。此外，AMD的數(shù)據(jù)中心級?GPUMI100?與?MI200也被限制出口。隨后，英偉達宣布已經(jīng)獲得了美國政府授權(quán)，可以在明年3?月之前繼續(xù)向美國客戶出口到中國的產(chǎn)品提供A100，明年?9月前繼續(xù)履行?A100和?H100的訂單。盡管如此，英偉達的股價還是應(yīng)聲而落，市值蒸發(fā)了288?億美元。

10月7日進行的修訂，很明顯是對于8月AMD、英偉達GPU禁售令的詳細說明。而除了此前提到過的數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器、超算等應(yīng)用將遭受影響外，目前如火如荼的新能源汽車算力競爭或許也將踩上剎車。特別在剛剛舉行的NvidiaAI Day上發(fā)布的算力超過2000TOPS的自動駕駛芯片Thor，可能會受到限制，而英偉達的芯片目前幾乎已經(jīng)壟斷了中高端自動駕駛市場。

?中國本土芯片商被鎖死了嗎？

2022中國電動汽車百人會論壇上，全國政協(xié)經(jīng)濟委員會副主任、前工信部部長苗圩，在談及芯片供應(yīng)問題時，言辭激烈?！捌噺S商真正采取行動的沒有，只會光叫喚。”這句話說得很重了。

不僅直言中國汽車行業(yè)缺芯少魂，更是對國內(nèi)車企把車規(guī)級芯片、操作系統(tǒng)等卡脖子技術(shù)扔給一級配套商（tier1廠商）的“不作為”，表達了不滿。國內(nèi)的汽車半導體供應(yīng)鏈，僅僅寄希望于Tier1，將砝碼全部壓在英偉達、高通這樣的國際巨頭（特別是美國企業(yè)）身上，一旦出現(xiàn)了類似于開頭美國出口管制的情況，供應(yīng)鏈安全將遭受巨大挑戰(zhàn)。高通當然是可替代英偉達的一個選項，不過作為國外廠商，高通面臨著和英偉達一樣的風險。

今年來，國內(nèi)開始涌現(xiàn)出類似于地平線、黑芝麻、寒武紀、華為、芯馳等本土廠商，紛紛發(fā)力自動駕駛芯片。比如獲得理想汽車青睞的地平線，2021新款理想ONE上已經(jīng)配置上了征程3芯片；智能駕駛、中央網(wǎng)關(guān)、智能座艙全方位布局的芯馳科技，產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋國內(nèi)超70%的車廠。

其中地平線征程5基于臺積電16nm制程打造，AI算力可以達到128TOPS。華為的MDC810，算力400TOPS，已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn)上車。MDC810并搭載沒有支持通用計算的GPU，而是用“特定域架構(gòu)”的AI芯片Ascend昇騰負責計算。黑芝麻的華山2號A1000量產(chǎn)已經(jīng)在路上，INT8精度下單顆芯片算力達58TOPS，將在江汽集團思皓新車型上首發(fā)量產(chǎn)，具體時間未定。今年下半年，芯馳將推出算力超過200TOPS的自動駕駛專用芯片。而量產(chǎn)計劃，按照半導體行業(yè)普遍規(guī)律來看，不會早于2024年。

根據(jù)中信證券的最新的《自動駕駛芯片行業(yè)研究報告（2022）》分析，上面這些可替代英偉達Orin的本土方案，從性能和量產(chǎn)節(jié)奏來看，優(yōu)缺點明顯。國內(nèi)自主替代的產(chǎn)品，已經(jīng)走到量產(chǎn)前夜，而且可以通過架構(gòu)、系統(tǒng)、軟件的優(yōu)化，達到和英偉達Orin相當?shù)男Ч?。不過考慮到汽車芯片的設(shè)計，不僅需要車規(guī)級的認證，還需要半導體技術(shù)的積累，以及整個車芯產(chǎn)業(yè)鏈的互相支撐。哪怕芯片廠商設(shè)計生產(chǎn)出了產(chǎn)品，Tier1們不采用，供應(yīng)鏈被切斷，也很難被整車配置，進行市場檢驗、技術(shù)迭代。再加上國際環(huán)境的動蕩、技術(shù)的封禁、疫情的反復，以及原材料上漲等一系列不確定因素，本土自動駕駛芯片的真正替代和趕超時間可能還要延后。

與此前不少媒體分析，相關(guān)制裁措施“利好國產(chǎn)GPU和AI芯片”的樂觀不同。筆者認為，這次美國將邏輯芯片的管控范圍調(diào)整到16/14nm或更先進的制程，而28nm及以上制程的擴產(chǎn)也需要獲得許可。未來國內(nèi)的芯片設(shè)計公司或?qū)⒈绘i死在16/14nm之內(nèi)，無法流片更高級別工藝的芯片。值得一提的是，除了手機之外，目前包括PC、拼版、車機、自動駕駛算力平臺以及可穿戴領(lǐng)域的芯片，都在加速邁向先進制程。特別是車機和自動駕駛平臺，邁向先進制程的速度非?？臁＝酉聛淼?-5年將是國產(chǎn)AI芯片廠商加速AI應(yīng)用落地和大規(guī)模部署的快速發(fā)展時期。如果國產(chǎn)芯片被鎖死在16/14nm之內(nèi)，就如同《三體》中地球基礎(chǔ)科技被智子鎖定一樣，將在未來的關(guān)鍵競爭節(jié)點上丟掉主動權(quán)。先進制程代工這道關(guān)不過，未來所有的中國芯片企業(yè)都將是華為。

除了先進制程之外，國產(chǎn)芯片廠商還面臨EDA和IP環(huán)節(jié)的差距。以GPU為例，作為高性能高復雜度的大芯片，想在短期內(nèi)快速推出相關(guān)產(chǎn)品，必然依賴外部IP。雖然目前各家國產(chǎn)GPU都在宣傳“獨立自主研發(fā)”，然而在核心基礎(chǔ)上的投入都不夠，大多采用licenseIP模式，同質(zhì)化非常嚴重。從理論上來說，自研IP越多，GPU的差異化更明顯，但相對而言資金、人員、時間上的成本投入也更高。一家從事GPGPU研發(fā)的企業(yè)代表告知，GPUIP自研需要36-48個月以及200個工程師，而采用外購IP的方式，可以減少12-18個月開發(fā)周期。

在PC和服務(wù)器GPU領(lǐng)域，核心的GPUIP廠商主要是Imagination、芯原、格蘭菲；在移動GPU領(lǐng)域，主要有ArmMali、ImaginationPowerVR系列，芯原在前幾年收購美國嵌入式GPU設(shè)計商圖芯之后亦有不少授權(quán)用戶，以及高通的Adreno。高通Adreno從AMD買入，且不對外銷售。作為GPU的老牌巨頭，英偉達、AMD均有自己的強大GPUIP，英特爾也購買了AMD的GPUIP要在獨立GPU市場卷土重來。

整體而言，國內(nèi)GPGPU企業(yè)與國際大廠技術(shù)差距約3年，渲染GPU與國際大廠差距約10年左右。要想彌補這一差距，不止要在生態(tài)層面發(fā)力，提升國內(nèi)核心IP能力顯然是必然要做的功課。

最后，筆者認為，目前對于中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)來說，還有1年的緩沖期。一年以后可能要面臨沒有高端芯片可用的尷尬境地。好在自動駕駛的商用落地估計還有3~5年時間。而這種情況下，一方面政府可能需要從保護自身產(chǎn)業(yè)的角度出發(fā)出臺相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，有意識的控制L2級別以上自動駕駛的商用落地速度；另一方面，本土芯片廠商則要苦練內(nèi)功，加強基礎(chǔ)核心技術(shù)的研發(fā)；而車企則應(yīng)該不要把所有雞蛋都放到自動駕駛一個籃子里，應(yīng)該關(guān)注“三電”等新能源汽車的核心技術(shù)，盡量做到擴大自身優(yōu)勢，補齊短板。