華為發佈自動駕駛芯片

《華為發佈自動駕駛芯片》

華為終於找到瞭做自動駕駛的正確姿勢。

《華為發佈自動駕駛芯片》

2018年10月11日,在華為的年度開發者大會上,這傢公司發佈瞭能夠支持L4級別自動駕駛能力的計算平臺——MDC600,並宣佈與奧迪達成戰略合作,這款芯片將集成在奧迪在華生產的汽車上,助後者實現自動駕駛能力。

MDC600,擁有8顆華為公司最新推出的AI芯片昇騰310,同時還整合瞭CPU和相應的ISP模塊。

在發佈會現場,華為稱,MDC600的算力高達352TOPS(TOPS:萬億次/秒),整體系統的功耗算力比是1 TOPS/W,相對而言,自動駕駛計算平臺霸主英偉達最新一代產品Drive PX Pegasus的算力為320TOPS,功耗算力比為1TOPS/1.56W。

華為方面還宣佈,MDC600符合最高級別的車規標準,即ISO26262 ASIL-D級別標準。要知道,目前廣泛應用於自動駕駛初創公司Demo車的英偉達這一代產品Drive PX 2也沒有達到車規標準,需要車企自己做集成和認證。

目前,全球范圍內,具備高算力的、能夠支持L2級別自動駕駛要求的SOC,能夠達到車規要求的,隻有Mobileye的Eye Q系列。中國的自動駕駛芯片初創公司地平線的“星雲”,據稱在2019年初,能夠達到ISO 26262 ASIL-B級別的車規要求。

因此,當華為的MDC600橫空出世的時候,圈內的朋友們還是會感到“震驚”。這有可能對當前的自動駕駛芯片的競爭格局,帶來沖擊和影響。

自動駕駛的軍備競賽風起雲湧,科技巨頭包括谷歌、蘋果、百度、阿裡,汽車巨頭包括特斯拉、通用、福特、豐田等,供應商包括英特爾、安波福等,還有數百傢初創公司都在投入巨資進行研發。

在自動駕駛技術落地的過程中,有三大主要的挑戰:

1、感知機構的量產:價格足夠便宜的、符合車規的激光雷達,能夠得以大規模量產;

2、駕駛大腦的量產:擁有算力足夠強的計算平臺,和足夠好的AI軟件;

3、執行機構的量產:價格足夠便宜的、帶有冗餘的線控執行器,能夠大規模量產。

在上述三大挑戰中,產業界人士普遍認為,符合車規的、具備足夠算力的計算平臺,會成為在自動駕駛系統快速量產過程中“拖後腿”的因素。

原因在於,無論是激光雷達、AI計算軟件,還是線控油門、線控轉向或線控制動,市場上都有大量的參與者,競爭異常激烈,這會促進產品的迭代和價格的下降;唯獨自動駕駛芯片市場,呈現出高度壟斷的格局。

在全球范圍,自動駕駛計算芯片市場被Mobileye和英偉達兩傢公司牢牢地控制在自己手裡,更加可怕的是,這兩傢還不是全面競爭關系,而是在各自的細分市場處於壟斷地位。

Mobileye主要壟斷瞭L2級別的自動駕駛市場,在這方面,全球范圍內暫時沒有一傢芯片制造商能夠與之匹敵。

英偉達則控制瞭L4及以上級別的自動駕駛芯片市場,完全處於壟斷地位。

盡管Mobileye和英偉達都試圖攻進對方統治的細分市場,但截止目前,並無起色。這樣的結果是,全球自動駕駛的前進速度,基本上要看兩傢芯片廠商的心情。

比如“鋼鐵俠”馬斯克,曾經飽受Mobileye的欺負,這傢以色列的公司不允許特斯拉對他們的方案進行任何修改,最終結果是強勢如馬斯克隻能服軟。

特斯拉忍氣吞聲的日子持續到瞭2016年10月,才告結束。因為2016年5月7日的一場自動駕駛車禍致死案,讓他們的矛盾徹底公開化。

與此同時,特斯拉終於開發出自己的Autopilot 2.0,加上英偉達的緊急馳援,提供一套Drive PX 2的SOC,才讓特斯拉將Mobileye從自己的供應鏈中踢瞭出去。

但是,馬斯克付出瞭慘重的代價。首先,價格上漲瞭幾十倍,每塊SOC價格從幾十美金漲到瞭2500美金。其次,Autopilot 2.0缺少瞭很多原來1.0沒有的功能。

哪怕是到現在,在量產車市場,獲得Mobileye的供應都是挺不容易的事情。一些造車新勢力在與其建立合作關系時,都會高調發公關稿吹噓。

而在L4級別的自動駕駛賽道,初創公司以能夠拿到英偉達的Drive PX 2為榮。比如說排隊等待的時間有多長,價格有多優惠。一般情況下,初創公司向英偉達零星采購Drive PX 2的價格高達1.6萬美金。而前面我們曾提過,黃仁勛給馬斯克的價格為2500美金。

盡管如此,馬斯克還盛怒不已。因為截止目前,全球范圍內單車平均芯片含量隻有300美金。

對芯片的價格而言,量是最大的關鍵。

所以,飽受芯片供應商欺負的馬斯克毅然決然地準備自研自動駕駛AI芯片,與AMD和格羅方德合作。

並不是每一個汽車廠商都是可以做芯片研發的。

在這樣的背景之下,華為MDC600適時地出現瞭。

這款自動駕駛的計算平臺,將有助於緩解自動駕駛研發機構在芯片供應上被“掐脖子”的局面。

當然,華為的MDC600什麼時候能夠供貨呢?

其核心的AI芯片昇騰310需要到2019年2月,才能面世,然後圍繞著AI芯片做SOC,再研發系統軟件,再做應用軟件,再去做車規級認證,會是一個漫長的過程。

當然,反正具備L4級別的自動駕駛系統,應用在量產車上,還有比較漫長的路要走。前期主要會在無人駕駛出租車、無人駕駛物流車、無人駕駛bus等特定場景,因為購買方都是大B,他們對是不是車規是無感的。

另外,也不影響跑demo,做測試。

無論如何,L4級別自動駕駛芯片,目前的市場和L2級別的自動駕駛芯片相比,會小很多個數量級。

所以,現階段華為的MDC600更大的意義恐怕還是打品牌,真正對市場帶來沖擊,還需要時間。

此外,我們相信華為不會僅僅停留在L4級別及以上的市場,面向量產的L2這個龐大的市場恐怕也會在他們的射程之內。

在全球范圍內,中國還有一傢自動駕駛芯片供應商,就是地平線。

該公司目前已是AI芯片領域最大的獨角獸,估值早已超過20億美金。該公司能夠提供L2~L4級別不同的計算平臺解決方案。

唯一的問題也是時間。

地平線面向L2級別自動駕駛市場的解決方案“地平線星雲”將會在2019年春天批量供貨;L4級別的計算平臺,目前在美國已經拿下瞭一傢大型OEM。

華為的加入,使得中國有瞭兩傢能夠提供自動駕駛芯片的供應商,加入使得市場擁有一定的競爭,顯然也能夠促進技術的進步。

當然,鑒於AI芯片的重要性,以及美國的壟斷,中國還有一些科技公司,也在試圖推出能夠支持自動駕駛系統的AI芯片。

明確已有類似計劃的是百度的“昆侖”,還有一傢是阿裡的“平頭哥”。

但相對而言,華為做自動駕駛AI芯片是最順理成章的,因為截止目前,華為還是中國最有積淀的芯片設計商。

該公司的海思半導體,截止目前還是中國大陸營業額最大的半導體公司。

按照常識,我們可以認為,做芯片百度和阿裡做不過華為。同理,如果華為如果想做基於AI的自動駕駛決策軟件,顯然是做不過百度和阿裡的。

因而,華為從芯片切入自動駕駛產業鏈,是非常明智的選擇。

但是,自動駕駛芯片,還隻是華為佈局汽車產業的一部分,這傢公司在汽車領域還有其他的內容豐富的故事。

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