自动驾驶什么时候能做到10tw算力

㈠ 比特斯拉FSD强7倍算力的蔚来自动驾驶NAD是什么

焦点无疑是蔚来的ET7：蔚来首款具备自动驾驶能力的智能电动旗舰轿车。蔚来官方将之定义为
“为自动驾驶而生”的汽车。那么ET7的自动驾驶能力会有多强呢？首先我们还是了解下ET7的基础性能：新车最大功率 480kW，最大扭矩 850N·m，风阻系数
0.23Cd，百公里加速 3.9 秒。全系标配空悬挂和 4D 智能车身控制。

有了这么强的算力，ET7 全系标配 NAD 19 项安全与驾驶辅助功能，NAD 的完整功能将采用月租的服务订阅模式， ADaaS(AD as a
Service)，服务费为每月 680 元。虽然看得很激动，但ET7 的交付要到明年第一季度，至于 150kWh 的电池包，要到 2022
年第四季度才能开始交付。所以，在这么长的时间里，如今激烈竞争的新造车品牌中，ET7能否一直保持领先，还要看其他同学的成绩了。

㈡ 马斯克：2020年底可实现自动驾驶

据外媒报道，埃隆·马斯克近日表示，特斯拉仍计划在今年年底推出100万辆自动驾驶出租车，这一计划目前正在等待监管部门的批准。

解读：2018年10月份，在软件更新到9.0版本后，特斯拉自动驾驶可实现在高速公路上自由出入匝道口。当时，这一进展被解读为“离全自动驾驶只剩一步之遥”了。

2019年2月底，特斯拉官网对自动驾驶部分的内容做了很大的调整，一个最明显的变化是：“增强版自动驾驶”功能被拆分，其中一部分被划归Autopilot，而另一部分如自主召车、自主泊车、红绿灯识别等功能则被划归“全自动驾驶”。

2019年3月份，特斯拉自研的FSD芯片被搭载在新出货的Model3上，随后，又搭载在ModelX和ModelS上。每颗FSD芯片的算力为72TOPS，而每个计算平台Hardware3.0上搭载了两颗FSD芯片。按特斯拉的说法，Hardware3.0可满足全自动驾驶对算力的要求。

根据官方口径，当时，特斯拉的全自动驾驶功能是硬件已全部准备就绪，只待软件更新即可。

2019年4月22日的自动驾驶日上，特斯拉宣布，到了2020年第二季度，全自动驾驶的所有功能均可实现；而到了2020年底，该公司的出行网络TeslaNetwerk将启动，其车主可将全自动驾驶汽车投放到该平台上，组成100万辆Robotaxi。

时隔一年后，马斯克仍在坚持之前设定的时间节点。不过，100万辆Robotaxi这个数字，从一开始业界就充满了质疑。

首先，在2020年年底之前，购买了全自动驾驶功能、也搭配了相应套件的特斯拉车辆是否能达到100万辆就有待验证。

据特斯拉论坛上在2020年1月份的一组数据，自2019年第二季度以来，50%的特斯拉新车主订购了FSD功能。而据Electrek在最近的一篇报道，2019年，特斯拉通过全自动驾驶套件获得的收入为5亿美元，按每套6000-7000美元算，全自动驾驶套件一共卖出去了7-8万套，占全年总销量（36.75万辆）的20%以上。

另一方面，真正愿意将自己的爱车分享出来做Robotaxi的车主会有多少呢？能否达到50%还不好说。

此外，虽然从2016年10月份起，大量Autopilt2.0和Autopilot2.5的用户也购买了全自动驾驶功能，但遗憾的是，特斯拉后来承认，这两个版本中的芯片算力不能满足全自动驾驶的需求。因此，在时机成熟时，该公司将为老用户提供硬件免费更换服务，即将Autopilot2.0和2.5换成Hardware3.0。

据统计，需要更换硬件的车辆大概有10万辆。更换服务在2019年9月份启动，但效率特别低——硬件更换+软件升级，共需要4-5个小时——不是批量更新，而是onebyone。并且，大量的用户需要先将MCU从1.0版升级到2.0版，才能升级Autopilot2.0/2.5。

再看看软件技术的进展。当时，特斯拉宣布，在算法迭代后，在2019年“晚些时候”，其自动驾驶系统可实现红绿灯识别、停车标志及城市道路下的自动驾驶。然而，事实是，直到2020年3月份，特斯拉才实现了红绿灯识别功能，而城市道路下的全自动驾驶功能，还需要一段时间。

此外，根据大量用户的反馈，该公司在去年10月份推出软件10.0版本中的自主召车功能，其实是个摆设，装逼价值大于使用价值。而对交通隔离墩、锥形桶的检测与识别，则只有搭载了Hardware3.0的车辆可实现，Autopilot2.0/2.5的用户则没机会体验。

马斯克说，监管部门不批准，可能会成为特斯拉推出那100万辆Robotaxi的最大障碍，但从目前的技术进展来说，这可能是个借口。况且，短期内，特斯拉这一计划通过监管批准的可能性很低。

在今年2月份的一场听证会上，NTSB认为，Autopilt这样的词语严重误导了消费者，需要修正。

此外，NHSB指责NHTSA将行业利润置于安全至上，过于依赖汽车制造商的自愿指导来应对新技术的涌入，而不是颁布相关法规。NTSB建议NHTSA对Autopilot进行检查，以确定其局限性、误用的可能性以及在其预期设计之外操作的能力是否对安全构成不合理的风险。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈢ 自动驾驶会用到GPU高性能计算吗

答案是需要使用到GPU高性能计算，自动驾驶的实现，需要依赖感知传感器对道路环境的信息进行采集，包括超声波、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，采集的好的数据需要传送到汽车中央处理器进行处理，用来识别障碍物、可行道路等，最后依据识别的结果，规划路径、制定速度，自动驱使汽车行驶。
整个过程需要在瞬时完成，延时必须要控制在毫秒甚至微秒级别，才能保证自动驾驶的行驶安全。
要完成瞬时处理、反馈、决策规划、执行的效果，对中央处理器的算力要求非常高。
为了准确识别图像、视频中的有效信息，业内多采用深度学习神经网络。
深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络对高性能计算要求非常高，GPU对处理复杂运算拥有天然的优势：它有出色的并行矩阵计算能力，对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。选择桌面云同样可以享受GPU高性能计算
因此所有的人工智能，无论是做语言还是语音、图象、搜索，都和 GPU 相关。所有传统行业都会利用深度学习去推动新的改革，让新的研究方向达到一个新高度和新的飞跃。

㈣ 自动驾驶以后会实现吗

目前国内普遍采用的是美国汽车工程师协会SAE制订的无人驾驶等级，分六个阶段，分别是：L0没有自动化，L1驾驶辅助，L2部分自动驾驶，L3有条件自动驾驶，L4高度自动驾驶，L5完全自动驾驶。前三个是人类驾驶，后三个为自动驾驶。

国内大多数车企如吉利、长安则已经实现了L2级别的自动驾驶，部分车企业已经宣称达到L2.5级别自动驾驶，如小鹏G3。

那么当前已经量产的汽车到了哪一个水平呢？答案是L3，代表车型是第四代奥迪A8。

国内今年即将上市小鹏P7号称也能达到L3自动驾驶水平。

就目前的各项技术发展趋势判断，最早能够实现量产的L4自动驾驶车型预计会到2022年左右实现，而L5级别的则会在2025年之后。

㈤ 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
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㈥ 高通发布全新自动驾驶计算平台 最高算力700TOPS，2023年量产

▲高通公司总裁CristianoAmon新闻发布会上向展示了SnapdragonRide（图源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通过独特的SoC、加速器和自动驾驶软件栈的结合，为汽车制造商提供了一种可扩展的解决方案，可在三个细分领域对自动驾驶汽车提供支持，分别是：

1、L1/L2级主动安全ADAS——面向具备自动紧急制动、交通标志识别和车道保持辅助功能的汽车。

2、L2+级ADAS——面向在高速公路上进行自动驾驶、支持自助泊车，以及可在频繁停车的城市交通中进行驾驶的汽车。

3、L4/L5级完全自动驾驶——面向在城市交通环境中的自动驾驶、无人出租车和机器人物流。

SnapdragonRide平台基于一系列不同的骁龙汽车SoC和加速器建立，采用可扩展且模块化的高性能异构多核CPU、高能效的AI及计算机视觉引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列采用异构计算，与此同时利用高通的新一代人工智能引擎，ADAS和SoC能够高效管理车载系统的大量数据。

得益于这些不同的SoC和加速器的组合，SnapdragonRide平台可以根据自动驾驶的不同细分市场的需求进行配备，同时提供良好的散热效率，包括从面向L1/L2级别应用的30TOPS等级的设备，到面向L4/L5级别驾驶、超过700TOPS的功耗130瓦的设备。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自动驾驶软件栈是集成在SnapdragonRide平台中的模块化可扩展解决方案。

据介绍，SnapdragonRide平台的软件框架可同时托管客户特定的软件栈组件和SnapdragonRide自动驾驶软件栈组件。

SnapdragonRide平台也支持被动或风冷的散热设计，因而能够在成本降低的同时进一步优化汽车设计，提升可靠性。

现在，Arm、黑莓QNX、英飞凌、新思科技、Elektrobit、安森美半导体均已加入高通的自动驾驶朋友圈，成为SnapdragonRide自动驾驶平台的软/硬件供应商。

Arm的功能安全解决方案，新思科技的汽车级DesignWare接口IP、ARC处理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽车基础软件OS安全版及Hypervisor安全版，英飞凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半导体的ADAS系列传感器都会集成到高通的自动驾驶平台上。

Elektrobit还计划与高通合作，共同开发可规模化生产的新一代AUTOSAR架构，EBcorbos软件和SnapdragonRide自动驾驶平台都将集成在这个架构上面。

据了解SnapdragonRide将在2020年上半年交付汽车制造商和一级供应商进行前期开发，而根据QualcommTechnologies估计，搭载SnapdragonRide的汽车将于2023年投入生产。

二、深耕汽车业务多年高通赋能超百万台汽车

在发布SnapdragonRide自动驾驶平台之前，高通已在智能汽车领域深耕多年。

十多年来，高通子公司QualcommTechnologies一直在为通用汽车的网联汽车应用提供先进的无线通信解决方案，包括通用汽车上安吉星设备所支持的安全应用。

在车载信息处理、信息影音和车内互联等领域，QualcommTechnologies的订单总价值目前已超过70亿美元（约合人民币487亿元）。

而根据高通在CES2020发布会现场公布的信息，迄今为止已经有超百万辆汽车使用了高通提供的汽车解决方案。

很显然，如今高通在汽车领域的布局又向前迈进了一步。

CES2020期间，除发布SnapdragonRide自动驾驶平台外，高通还推出了全新的车对云服务（Car-to-CloudService），该服务预计在2020年下半年开始提供。

据介绍，由QualcommTechnologies打造的车对云服务支持SoftSKU芯片规格软升级能力，不仅可以帮助汽车客户满足消费者不断变化的需求，还可根据新增性能需求或新特性，让芯片组在外场实现升级、以支持全新功能。

与此同时SoftSKU也支持客户开发通用硬件，从而节省他们面向不同开发项目的专项投入。利用高通车对云SoftSKU，汽车制造商不仅能够为消费者提供各种定制化服务，还可以通过个性化特性打造丰富且具沉浸感的车内体验。

另外高通的车对云服务也支持实现全球蜂窝连接功能，既可用于引导初始化服务，也可以在整个汽车生命周期中提供无线通信连接。

QualcommTechnologies产品管理高级副总裁NakulDuggal表示，结合骁龙汽车4G和5G平台、骁龙数字座舱平台，高通的车对云服务能够帮助汽车制造商和一级供应商满足当代车主的新期待，包括灵活、持续地进行技术升级，以及在整个汽车生命周期中不断探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示将继续深化和通用汽车的合作。作为长期合作伙伴，通用汽车将通过与QualcommTechnologies的持续合作来支持数字座舱、车载信息处理和ADAS（先进驾驶辅助系统）。

结语：巨头纷纷入局自动驾驶领域风起云涌

前有华为表示要造激光雷达、毫米波雷达等智能汽车核心传感器，后有Arm牵头成立自动驾驶汽车计算联盟，如今移动芯片巨头高通也发布了全新的自动驾驶平台，在汽车和自动驾驶领域上又迈进一步。

巨头入局有利于自动驾驶汽车更快更好地落地，然而另一方面随着更多硬核玩家拓展业务边界，此次市场上的竞争也必然会变得更加激烈。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈦ 自动驾驶会“加速”发展吗

将今年视为自动驾驶的加速年并不言过其实。这从拉斯维加斯消费电子展便可窥一斑。今年参展与汽车科技相关的企业规模最为庞大。相比往年参展商数量增长19%，汽车科技展区面积也增长近25%。大大小小超500家来自全球各地的企业几乎都与自动驾驶有关。这些企业大概可以划分为科技公司、芯片厂商、老牌车企、传统供应商、新造车企业以及初创企业等。

中国新造车企业集体发力也给消费电子展增加了更多看点。参展的拜腾纯电概念车、小鹏汽车等新能源车型上已将自动驾驶技术设定为标配。虽然最终的上路和量产时间不同步，但智能交互和自动驾驶无疑将成为国产新车的必备技能。

总之，今年自动驾驶技术将呈现出几个很明显的特点：部署时间提前到来，从概念走向实践，互联网平台化模式愈发明显，技术落地从实验室开始逐渐走向商业化。

㈧ 5G和自动驾驶究竟有没有关系有什么关系

5G技术为自动驾驶赋能，主要在车联网和云计算两个层面。在完全落地之前，任何质疑都是可以理解的。但5G与自动驾驶的结合，值得期待，我们所向往的终究是美好的汽车生活。

知乎上有一句标准话术，“先问是不是，再问为什么”。

所以，老知乎会将这个问题进行拆解，然后就变成了“5G技术和自动驾驶之间究竟有没有关系？如果有，那么究竟是什么关系？”

于是，我在搜索引擎上输入了这个问题，并且将搜索时间设定为2005年至2015年，果然，这是一个经典的问题。

写在最后

自动驾驶，热度多年不息。从上世纪50年代开始，人们就在憧憬着自动驾驶的未来。

但时至今日，我们也不敢轻易下结论，自动驾驶将会在多少年之后成为现实。只能说，我们离自动驾驶越来越近了。以前只有想象，现在有了落地的技术可能性。

5G时代能带来多么美好的生活，我们不做过分吹捧，只是客观分析。但这个时代一定会来，我们保持期待，等待花开烂漫。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈨ 历数特斯拉自动驾驶5年进步：Autopilot从1.0走向FSD

1、Autopilot的进化历程

就在最近，Musk信誓旦旦地表示，今年年底前实现100万辆自动驾驶出租车上路的目标，只不过这些功能能否启用，取决于监管部门是否批准。

Musk说这话的背后有哪些底气呢？

首先，是今年3月特斯拉宣布了第?100万辆车下线。

其次，此前Model3上一直没有启用过的座舱摄像头功能也被Musk揭秘，这个就是用来监控车内情况，防止有人使用自动驾驶出租车功能时破坏车内的设备。

第三，特斯拉还对自动驾驶软件进行了大更新，以便更好利用FSD芯片的算力，早日实现「功能完整」的全自动驾驶。

种种因素加在一起，年底前实现看到100万辆能全自动驾驶的特斯拉上路，似乎真的有可能。

但我们别忘了，在自动驾驶上，Musk有过两次跳票的先例：

2016年初，Musk对外表示，2年内特斯拉能够自动驾驶穿越美国东西海岸。2017年1月，Musk再次画大饼：全自动驾驶功能将在3到6个月内推出。

结果呢？特斯拉横穿美国的壮举没见到，全自动驾驶功能也没见到。这也难怪有业内人士跳出来说，一年内实现全自动驾驶根本不可能，甚至公开指责Musk的行为就是炒作。

但客观地说，2015年至今，Autopilot确实发生了巨大的变化，不过真正的质变依然在不久的将来——在城市道路实现自动驾驶将彻底改变现有游戏规则，让特斯拉在竞争中甩开对手好几个身位。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈩ 自动驾驶“芯”战争

今年，新冠疫情的爆发、经济的下滑、国际政治环境的恶化，让汽车产业充满了巨大的不确定。多家咨询机构预计，今年全球汽车销量将面临10%-20%的下滑。

然而，在不确定中，汽车行业对未来的方向又十分笃定。自动驾驶集中出现了几则大新闻——

6月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

6月25日，沃尔沃汽车集团宣布，沃尔沃将与谷歌旗下自动驾驶公司Waymo达成战略合作伙伴关系，在一个全新的电动汽车平台上，进行L4级自动驾驶技术的合作，探索自动驾驶网约车等商业场景。

6月26日，亚马逊正式收购美国自动驾驶公司Zoox，亚马逊为此付出超过12亿美元。

6月27日，滴滴自动驾驶网约车载人示范运营在上海正式启动，央视对其全过程进行了直播。从这一天开始，滴滴在上海嘉定的自动驾驶测试车将面向公众开放，滴滴在APP中上线了“未来出行”页面，供公众申请自动驾驶网约车试乘。

一时间，大公司近乎开启了一场自动驾驶军备竞赛。毫无疑问，参与其中的企业都意识到，未来的汽车，将是跑在轮子上的超级计算机。高性能的计算芯片，在这场军备竞赛中至关重要的地位，愈发凸显。

一、奔驰另结新欢，只是因为它？

6月23日，在与宝马的自动驾驶合作宣告暂停后4天，奔驰向芯片供应商英伟达投怀送抱，双方达成合作，为奔驰将在2024年量产的自动驾驶车型开发计算平台。

在几天前的公告中，双方还表示，“鉴于建立共享技术平台所需的费用，以及当前的商业和经济状况，现在并不是成功实施合作的一个合适的时机。”太烧钱，看起来是让双方决定暂停技术合作的关键原因。

不过，奔驰随后与英伟达光速结伴的举动，倒是指向了钱以外的因素。通常来说，车企与车企之间的合作，并不会对车企与供应商的合作产生影响，但奔驰与宝马之间的合作不同。在与奔驰达成合作之前，宝马已经与全球最大的ADAS系统供应商Mobileye组建了一个自动驾驶同盟，基于其EyeQ系列芯片研发自动驾驶。

与宝马的合作意味着，奔驰要选用Mobileye的芯片来构建关键的自动驾驶计算单元。而这或许是双方分歧中尤为重要的那一个。国外咨询机构Guidehouse首席分析师SamAbuelsamid称，“我怀疑这两家汽车制造商无法就使用的平台达成共识，现在，与英特尔/Mobileye的产品相比，Orin看起来是更强大的解决方案。”

从公开的信息来看，Sam的分析不无道理。Mobileye规划的下一代自动驾驶芯片EyeQ5，其算力为24TOPS（每秒运算24万亿次），而英伟达去年底发布的Orin，算力则高达200TOPS。此外，Mobileye过去在与车企的合作中一贯表现强势（尽管承诺EyeQ5将会更加开放），其提供的功能模块对主机厂常常是“黑箱”；而英伟达自动驾驶构建的DriveAGX软件平台一开始就走了一条开放的道路，可以支持车厂在其计算平台上自主进行算法开发。

其实在此之前，奔驰探索研发自动驾驶网约车时，因为该技术对芯片算力的高要求，奔驰就选用了来自英伟达的DrivePEGASUS车载电脑。6月23日官宣的信息，意味着奔驰在自动驾驶时代的芯片选择上，全面倒向英伟达，将双方的合作扩展到奔驰的量产车型中。

而与沃尔沃达成自动驾驶战略合作的Waymo，则是依托谷歌在AI领域的技术实力，使用自研的TPU。虽然Waymo用于车辆端的TPU算力并未公布，但据Waymo官方的透露，在使用TPU后，其自动驾驶系统的性能提升了15倍。

芯片在自动驾驶中的地位，可以用“隐形冠军”来形容。从车辆外观你看不见它的存在，但一台自动驾驶汽车能够顺利运行，它绝对是头号功臣。

二、自动驾驶竞赛，亦是一场芯片竞赛

无论是奔驰弃宝马牵手英伟达，还是沃尔沃与Waymo高达战略级别的联盟，又或者是滴滴的自动驾驶网约车发车，上周集中发生的大新闻说明，汽车公司与科技公司都将自动驾驶放在了至关重要的位置：从近期看，自动驾驶功能是汽车产品力的重要组成部分；从长远看，L4级自动驾驶投入大规模应用后，可能会彻底改变汽车行业的商业模式。

推动这一切变化的基础，是一枚小小的芯片。为了在自动驾驶能力上获取竞争优势，参与这场竞赛的企业或独立研发，或合纵连横，只为寻得一块高性能的自动驾驶芯片。行业内有个非常典型的例子：特斯拉。

作为智能电动汽车的领头羊，特斯拉和当前市场上的两家主流自动驾驶芯片厂商都有过合作经历。但是由于Mobileye的强势和封闭，英伟达降不下来的功耗和高昂的开发成本，合作都未能长远。特斯拉为了发挥软硬件一体在自动驾驶中的优势，率先在车企中独立研发了自动驾驶计算平台的FSD，其算力达到144TOPS。FSD对自动驾驶的算力支持主要来自两块AI芯片，其单芯片算力约72TOPS。

迄今为止，特斯拉的FSD仍然保持着量产车自动驾驶算力纪录。而特斯拉认为，FSD足以为其将推出的完全自动驾驶（FullSelf-Driving）功能提供支持。

毫无疑问，自动驾驶的竞赛，同样也是芯片的竞赛。整个汽车行业向自动驾驶的重视乃至全面转向，将创造巨大的自动驾驶芯片需求。如果哪家企业在自动驾驶芯片市场占据了可观的份额，那么对应的或许是千亿美元市值的想象空间。

当前，在巨大市场的吸引下，自动驾驶芯片领域已经出现了或新或老的四种势力：

第一类，是Mobileye等老牌的ADAS芯片/自动驾驶芯片供应商。

这一类企业，是汽车行业开始研发高级辅助驾驶系统（ADAS）时，就参与市场竞争的企业。这些企业面向自动驾驶的竞争策略是，通过在ADAS市场积累的技术以及客户资源，不断向上升级其既有产品，实现向自动驾驶的平滑过渡，典型的就是Mobileye对EyeQ系列芯片的不断迭代。

除了Mobileye，瑞萨、恩智浦、德州仪器、电装等老牌汽车半导体供应商，都有各自的自动驾驶芯片规划。

第二类，是看到自动驾驶芯片机遇，跨领域而来的半导体巨头。

比如上文提到的英伟达，此前其主力业务为属于消费电子的GPU，以及数据中心等，但英伟达洞察到自动驾驶对高性能芯片的需求后，迅速进入了这一市场，目前已经推出DrivePX、DriveAGXXavier、DriveOrin三代产品，并获得了不少车企的订单。

主力业务为通信，制霸基带芯片、手机SoC的高通，则在尝试收购恩智浦获得自动驾驶竞赛入场券的努力告吹后，于今年CES上推出了SnapdragonRide自动驾驶计算平台。根据高通官方的信息，这一基于高通芯片打造的计算平台最高算力可达700TOPS，可支持L4--L5级自动驾驶。

而在高通之前，主力业务同样为通信以及消费电子的华为，就已经发布了自动驾驶计算平台MDC600。这一计算平台由8颗昇腾310AI芯片整合而成，最高算力达到352TOPS。

第三类，是在新机遇下诞生的自动驾驶芯片初创企业。

在国内以地平线为典型代表。

本月，搭载地平线车规级AI芯片征程2的长安UNIT正式上市。借此，地平线实现了国产自动驾驶芯片的率先“上车”。另一方面，算力为4TOPS的征程2，也是中国首款车规级AI芯片。

而在今年晚些时候，地平线还将发布算力达到96TOPS、支持16路高清摄像头信号的征程5，这款芯片算力超越特斯拉的FSD，将面向高等级自动驾驶。

最后一类，则是特斯拉为代表的车企自研派。

由于车企基本没有半导体的制造经验，因此他们通常会向供应商采购芯片。而总部位于硅谷的特斯拉，则有着不同的基因、为了最大程度发挥软硬件一体化的优势，特斯拉依托硅谷的半导体人才资源，自行研发了FSD。

目前来看，车企自研自动驾驶芯片的模式难以复制，特斯拉很可能会是这条路径的独苗。

在国内，无论是传统车企还是造车新势力，目前都无自研自动驾驶芯片的计划。作为全球最大的单一汽车市场，中国顺理成章地成为自动驾驶芯片供应商的兵家必争之地。

三、中国能否催生自动驾驶芯片巨头？

如此多的参赛者，让自动驾驶芯片这个仍待开发的蓝海市场，看上去已经呈现出红海的竞争态势。近两年中美围绕芯片发生的一系列事件，让人们对中国芯片产业的的弱势心有戚戚。从年初国家11部位联合发布的《智能汽车创新发展战略》到“新基建”，都将车载芯片的研发作为战略重点，中国汽车行业都希望能有更多本土芯片企业强势崛起。

如今，在汽车行业进行智能化转型、创造大量自动驾驶芯片需求的态势下，中国芯片能否迎头赶上，培育出一家能够在市场上立足的中国本土自动驾驶芯片供应商？答案并不确定，但6月地平线征程2芯片搭载于长安UNIT的“上车”，至少已经开了一个好头。据了解，在ADAS芯片领域，征程2芯片所展现的感知计算性能已经在多个指标上超越了行业龙头Mobileye的芯片，特别是针对中国的特殊路况，并已经成功签下了来自中国各大汽车集团的十多款定点车型。

地平线创始人余凯在一次媒体采访中如此总结地平线的差异化优势：“在全球范围内，能提供这样功耗和算力水平、且开放赋能的芯片企业，我们是独一家。英伟达在辅助驾驶、智能座舱多模交互等方面完全没有产品，芯片功耗也比较高。我们的功耗和算力可以跟Mobileye正面PK，但Mobileye不开放，而我们能满足车企自主开发的需求”，并表示未来有信心拿到全球1/3的市场。

事实上，当自动驾驶潮流席卷而来，如地平线这样率先瞄准车载AI芯片市场，并已通过前装量产得到市场验证的中国芯片企业确实迎来了最好的时代。中国作为全球最大的汽车市场，再加上自动驾驶技术开发的一些典型特征与需求，为本土自动驾驶芯片企业创造了难得的机遇。

首先，自动驾驶技术有强地域性。

因为世界各地自然条件、交通场景、交通规则乃至是文化传统的差异，所以在一国一地开发的自动驾驶技术很难复用到其他地区。这种影响会直接传导到硬件层面——因为与具体数据、算法高度整合，自动驾驶芯片很难不受地域特征的支配。

在此情况下，一家拥有强大本土研发团队、对中国的数据与场景更加了解的企业，有更大的概率研发出更适合中国场景，且算法与硬件结合更加高效的自动驾驶芯片。

其次，当汽车被越来越多的人们看作电子产品时，人们对其功能迭代的频率与速度，都有了更高的期望，自动驾驶功能也不例外。

此前，主要由国外供应商占据市场主流的ADAS，在功能搭载上车后便永不更新。但当汽车变得智能化，车辆其实可以通过不断地OTA，实现功能的升级，甚至实现从ADAS到半自动驾驶、自动驾驶的跨越。比如特斯拉通过升级实现Model3的NOA（高速公路自动驾驶辅助）功能，就是典型的例子。

当然，特斯拉仅此一家。对于更多车企来说，要完成这样的任务，需要他们与自动驾驶芯片供应商保持高频、紧密的联系，由双方进行联合研发。

这一变化，更加考验供应商对车企需求的快速响应。换句话说，这需要自动驾驶芯片供应商建立一个成规模的现场支持团队，做到对车企需求的快速反馈、支援。显然，一个本土的、没有文化语言隔阂的团队，能够更好地胜任。

最后，车企在自动驾驶研发上有更多的功能差异化诉求。

当ADAS功能在汽车产品已经高度标准化或者雷同时，它很难再成为吸引消费者的亮点。对此，有远见、有能力的车企，纷纷选择基于场景去开发新的、有差异的自动驾驶功能（比如宝马的自动循迹倒车），从而获得新的竞争力。

这一趋势对自动驾驶芯片供应商提出的要求是，不能再单纯采用过往的“黑箱”模式，直接给车企一个完整但“知其然不知其所以然”的功能模块，而是要赋予车企进行二次开发、深度开发的权利。或者说，这要求自动驾驶芯片供应商转变思路，去赋能车企的自动驾驶开发。

具体而言，这要求芯片供应商转变思路，在战略上开放，为车企的自动驾驶开发赋能；在产品策略上则要为车企分忧解难，通过打造工具链，降低车企基于自动驾驶芯片进行差异化功能开发的难度与成本。

从上述三点特征来看，自动驾驶潮流的到来，将更加考验自动驾驶供应商的服务意识与快速开发能力。而国外芯片供应商，因为历史、成本、政治等因素，很少在国内搭建起成规模的研发与现场支持团队，过往的开放程度与开发速度也难以满足新的需求。而这，正是中国本土自动驾驶芯片供应商崛起的突破口。

最终，从形势上来说，国外芯片巨头产业先天更加成熟、进入汽车行业更早、各自拥有不同的壁垒。对中国本土自动驾驶芯片供应商来说，与他们同台竞技并最终突出重围，并不容易。

但如果本土自动驾驶芯片供应商在芯片算力、功耗等指标上的表现能迎头赶上，并发挥自己的核心优势，抓住车企智能化转型的时代机遇，那么，中国诞生一个本土自动驾驶芯片巨头或将是大概率事件。

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