英偉達無法靠“雷神”晶片實現自動駕駛“機械降神”

語言: CN / TW / HK

終於,罵聲一片的RTX 40系列顯示卡來了,作為NVIDIA的最新力作,它的效能如何不說,昂貴的價格已經引起了廣大消費者的不滿。不過在這篇文章的評論區,請不要急著罵黃仁勳,因為今天的主角不是顯示卡,而是車載晶片——Thor(雷神索爾)。

NVIDIA入局智慧駕駛領域非常早,之前曾推出了算力高達275TFLOPS的Orin。按照NVIDIA原來的計劃,會在2024年到2025年量產1000TFLOPS算力的迭代產品Altan,但現在NVIDIA等不及了,推出Thor,Altan被砍掉。

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從引數方面來看,Thor非常強,整整770億電晶體,算力高達2000TFOPS。如果你不清楚這個算力代表了什麼,那小雷舉個例子,特斯拉旗下可以執行3A遊戲的Model S,車載AMD晶片算力為10TFLOPS,差距是200倍。倒不是說算力強效能就一定更強,但200倍的差距,足以抹平許多軟體優化和適配方面的問題。

當然,這麼強大的算力並不只是為了支援系統執行,也不只是用於智慧駕駛,Thor是一個多功能車載晶片,可以同時肩負智慧駕駛、娛樂等方面的效能需求,而且還可以智慧調節算力分配。NVIDIA的想法很好,一顆晶片解決多項問題,降低汽車設計與整合的難度,但是這種方案真的能實現嗎?

所有功能一顆晶片,有可能嗎?

為了讓各項功能互不干擾,汽車許多功能並不是同一款晶片負責,比如說自動駕駛與娛樂功能,就是兩顆不同的晶片,而自動駕駛所需雷達偵測功能,也需要獨立的晶片完成。由於汽車體型較大,所以對於內部空間的要求並不高,車企也不會在意晶片太多的問題,最多就是設計時更麻煩一些。

NVIDIA的方案不同,要將許多功能整合到一款晶片上,比如說Thor,既可以用於執行車機系統,支撐娛樂、導航之類的功能,也兼具自動駕駛方面的功能。由此牽扯出的問題來了,未來是不是有可能一款晶片整合汽車所需的所有功能的運算呢?

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近幾年許多晶片廠商在從事功能融合,增加晶片整合度。比如說德賽西威就在嘗試把行車輔助和自動泊車功能運算整合到同一顆晶片上,選擇該方案的車企非常多。半導體企業英飛凌發表文章稱, 汽車電腦控制模組(ECU)整合度不斷提高,可以使電路面板體積不變或減小,減少晶片組數量,降低車載晶片的成本。

然而做到把所有功能運算整合到一顆晶片,並不是一件容易的事,如何連線和處理汽車內部的各種感測器,都夠晶片公司頭疼的了,這些感測器大概率不是同一家公司生產。

因此,從技術層面上來說,功能整合可以實現,而且相關半導體公司都在朝著這個方向努力,但想要真正做到這一步,還有很長的路要走。目前絕大多數半導體公司就像NVIDIA這樣,只能將一兩項功能的運算整合到一顆晶片。

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NVIDIA是特殊的一個,因為Thor整合的功能是未來汽車最重要的車機系統和自動駕駛,而且Thor的算力達到了2000TFOPS。按照億歐智庫的資料,自動駕駛等級每提高一級,算力需要提升十倍,未來主流的L4級自動駕駛大約需要400TFOPS算力,Thor可以在滿足L4自動駕駛的前提下,分出一部分效能用於維持車機其他功能。

截止到今天,Thor是汽車行業算力最高的晶片,再加上NVIDIA的影響力,可以預見的是,Thor量產後將成為汽車行業的香餑餑,甚至有不少車企會將Thor當做主要賣點宣傳。

Thor,要讓麻雀飛上枝頭變鳳凰?

從算力來看,大家估計也猜到了,Thor價格絕不會便宜。小雷查詢了一下,NVIDIA之前推出的275TFOPS算力晶片Orin,車企採購成本大約是每顆500美元(約合人民幣3500)元,Thor的價格肯定更為誇張。

新能源汽車的現狀是,老牌車企出現了船大難調頭的情況,產品銷量沒多少的造車新勢力,市值都在逼近老牌車企。這些新興車企根基雖然不穩固,但為了打響品牌知名度、提高品牌檔次,幾乎個個都要進軍高階市場。

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衝擊高階自然不會那麼容易,不過與老牌車企不同,造車新勢力高管有許多來自網際網路企業,或者有網際網路公司注資,營銷是他們最拿手的。老牌車企也有宣傳,但晦澀的汽車知識普通人很難聽得懂,去大街上隨便問一個不懂車的人渦輪增壓和自然吸氣有什麼區別,都沒幾個人說的清楚。

相比之下,車機晶片就是個非常簡潔明瞭的宣傳噱頭了,畢竟去大街上找個人問他不考慮價格的情況下2000TFOPS算力跟10TFOPS算力晶片選哪個,相信絕大多數人都會選2000TFOPS算力晶片。事實上,車企已經開始營銷“跑分”概念了,他們營銷的方向就是算力,1TFOPS即每秒可以執行1萬億次。

然而想象很豐滿,顯示很骨感,Thor給車企能夠帶去的加持非常有限,原因有三, 第一,車企本身的品牌形象不足。 汽車不是配置高階,就能衝上高階市場,品牌價值需要長期經營才穩固。

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第二,車企和消費者需要考慮成本。汽車用上了高階晶片,售價自然不會低,如果品牌價值未能得到消費者認可,汽車的銷量肯定不會高,虧損會更加嚴重。

第三,整合能力不足。晶片可以解決算力難題,但是不可能讓一個普通車企瞬間擁有卓越的自動駕駛、輔助駕駛演算法,更不可能讓普通車企產品立刻就能提供媲美豪車的駕駛體驗。整合是一件非常複雜的事情,不是所有車企都能搞定。

這些年衝擊高階市場的造車新勢力很多,可只有蔚來、理想、小鵬等寥寥無幾的車企取得了好成績。曾經一度被眾多投資者看好的拜騰汽車,讓整整84億元打了個水漂。還有一個勢頭很猛的車企是賽力斯,有華為相助,問界表現不錯,但未來能走到什麼地步猶未可知。

對於已經走上高階檔次的車企來說,Thor是讓產品力更進一步的關鍵,但對於未能衝上高階的車企而言,繼續走價效比才是正道。

算力,不該成為車企的噱頭

手機、電腦之類的數碼產品,在比拼效能時經常會用到各種跑分軟體,或者執行一些遊戲,對比幀率和穩定性。汽車不同,自動駕駛技術還沒有全面普及,且汽車軟體生態較為簡陋,不足以支撐車企競品對比。

因此,算力這一經常被虛擬貨幣礦商提到的概念,成為了車企口中的新噱頭。在一些汽車媒體平臺,小雷已經看到了不少汽車算力對比文章,以及汽車算力排行榜之類的東西。AutoLab公佈的資料顯示,目前算力第一的汽車是魏牌摩卡DHT-PHEV鐳射雷達版本,其次是蔚來ES7。

誠然,算力的提升會讓汽車某一方面效能大幅升級,但對於自動駕駛、使用者體驗來說,算力還不是最關鍵的,夠用就行了,最重要的應該是生態。說到生態,那就不得不吹一下特斯拉了。

除了傳統車載娛樂功能,特斯拉竟然想把遊戲機搬到汽車上,早前Model S就已經支援執行一些遊戲,後來特斯拉竟然還打算把Steam平臺都搬上汽車。 蘋果公司CEO庫克曾表示,汽車是移動裝置的終極形態,這個終極裝置僅靠晶片算力肯定不夠,生態絕對是更重要的因素。

盲目比拼晶片算力,只會增加成本和產品的價格,這種局面是消費者絕對不願意看到的。完善生態,方為車企需要注重的地方。事實上,已有車企在衝著這方面努力,比如說蔚來也在往汽車上“搬”遊戲。

汽車現在的生態仍舊孱弱,可造車新勢力與網際網路企業的關係一向密切,汽車生態的完善程度,可能會比我們想象的更快,屆時,才是我們真正需要高算力晶片的時間。