国际巨头AI芯片算力上千TOPS 自主芯片还有机会吗？

今年秋天，汽车人工智能芯片卷土重来。9月，英伟达召开GTC线上发布会，推出计算能力高达2000 TOPS的智能汽车芯片Thor，直接取代此前的Atlan；

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拼音 双语对照随后，高通公司举行了首次汽车投资者大会，并推出了业界首款集成超级计算机级汽车SoC Snapdragon RideFlex，该车瞄准了雷神。面对这种情况，留给国产人工智能芯片的窗口期似乎已经不多了。地平线副总裁、智能驾驶产品线业务开发负责人张洪志表示，作为汽车新技术应用和功能提升的核心组件，车载AI芯片面临的最大问题是时间窗口。在中国，黑芝麻智能、地平线等人工智能芯片制造商的产品也在车上进行了验证。然而，面对国际芯片巨头的围攻，自主芯片的发展仍然迫在眉睫。适应电子和电气架构的演变，计算能力并不是智能汽车和电动汽车的唯一扩展，这为芯片制造商打开了缺口。首先，汽车电子和电气架构技术的发展将直接推动汽车的变革。目前，高端汽车的电缆线有3000多种，ECU控制器有100多个。就重量和电缆复杂性而言，汽车公司需要承担大量成本。如何进一步集成架构，重用大量分布式计算能力，并确保以高度安全的方式管理不断增长的大数据？大型计算芯片可以。黑芝麻智能产品副总裁丁丁表示，随着越来越多的功能有望落地，对数据量的需求将会增加。“我们相信，数据是下一代智能汽车的血液，只有在新的电子电气架构下，我们才能确保大量数据的高速流动，以进一步支持新的电子电子架构上部署的功能。”同时，在数据量呈几何形增长后，我们需要具有更高计算能力和更强计算能力的芯片来支持电子和电气架构的发展。同时，在未来的后销售时代，有必要做大量面向服务的架构来支持其汽车企业。例如，黑芝麻产品系列的A1000系列为中国汽车制造商商业化，下一代芯片平台计划随着汽车的发展与电子电气架构的新发展阶段相对应。支持更集中的体系结构需要具有更大计算能力的芯片。当NVIDIA首席执行官黄仁勋发布Thor SoC芯片时，他表示，“Thor支持单独计算领域的开发。它既可以将所有2000TOPS用于自动驾驶工作流程，也可以分配使用，有些用于智能驾驶舱、AI娱乐，有些用于辅助驾驶。”也就是说，有了Thor a芯片，它可以用于智能驾驶，车辆驾驶驾驶舱等多个系统提供计算能力。

计算能力的滚动竞争让新崛起的独立芯片公司如何应对？事实上，目前的主流模式仍然是并行使用多个域控制器，使用多个芯片堆栈来确保计算能力。在谈到芯片算力时，黑芝麻智能首席营销官杨宇新表示，要真正实现自动驾驶的大规模、高性价比量产，并不一定需要这么高的算力。未来的技术方向包括英伟达GPU架构和ASIC的技术路线，如特斯拉、高通公司、Mobiley和华为。GPU是完全开放和通用的，具有适用于所有场景的统一软件和硬件架构。当被车企使用时，不需要从头开始验证，这就是为什么当前的智能驾驶市场依赖于英伟达芯片。然而，在自动驾驶芯片落地的过程中，不仅要实现功能，还要考虑芯片功耗、性能和成本。因此，ASIC是有限的和开放的，基本上是朝着主流网络、模型和与驾驶相关的运营商发展的。因此，在相同性能下，其面积更小，成本更低，功耗更小，全面满足市场需求。

国内芯片服务提供商认为，从他们的角度来看，他们应该考虑的不仅仅是发展……

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