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算力“狂飆” 飆不出自動輔助駕駛

作者:時間:2023-04-26來源:電子產品世界收藏

談起近兩年的智能駕駛演變過程,可以用最近大火的電視劇名《狂飆》來形容。汽車領域進入智能化賽道之后,不僅拼馬力,更要拼芯片。芯片在新能源汽車中充當的是車輛的“大腦”,水平越高車機系統處理數據的能力越強,對軟件的服務能力越好。為了營造出智能化水平更為出色的數據,各大車企在芯片上進行內卷。

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/202304/446018.htm

有數據顯示,中國行業2022年規模增速將達到24%;智能攝像頭產品出貨量增速超15%,催生出大量的智能芯片需求。但我們的車輛真的需要那么高的算力水平,消費者有必要為那些“高智能”買單嗎?

造車大廠“卷”得冒火

       自2020年下半年依賴,全球芯片產能持續緊張,帶來了漲價、囤貨、炒貨、搶貨等一系列負面影響,其中汽車產業作為芯片供應鏈下游最為敏感的產業之一,在缺芯潮中受到的影響令人難以忽視。隨著汽車產業的智能化普及,智能座艙、激光雷達、、娛樂輔助系統等功能作為汽車賣點,車企對于算力的需求自然水漲船高。根據網絡資料顯示,2022年中國市面上綜合算力最高的一款車是來自蔚來的ET7,使用了4顆英偉達OrinX芯片,高達1016TOPS。這意味著什么呢?簡單來說,1000TOPS相當于芯片每秒會進行1000億次計算,這種程度的系統對外部環境的處理速度遠超過駕駛員的大腦。

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*數據來源網絡

算力越大=性能越強?

       可以看到,目前算力是升上去了,但功能卻并沒有因此變得更加智能和先進。這也就意味著,算力并不能堆出。目前市面上的主流智能系統基本在L2~L3之間,L4級別的汽車還未大規模量產。而數據顯示,L2級別的自動駕駛所需算力僅要求2~2.5TOPS,L3級別的自動駕駛算力需求在20~30TOPS,L4級別則需要200TOPS已上。

同時,受到技術成熟度不足和大環境政策的影響,各大車企的智能駕駛功能智能停留在L2階段。那么中搭載這么高的算力,頗為大材小用,而且對芯片來說會帶來很高的損耗,冗余的算力仍會在芯片內“空跑”。如此看來,動輒就100+TOPS的算力確實有些過度浪費。

算力可以“飆” 但方向很重要

       車企在大肆宣傳自家車型搭載更高算力,更加智能的同時,無形中造成了“算力焦慮”。其實想要出色的智能系統并不完全依賴于算力高低,還要考慮到軟件的算法以及和芯片的適配程度。例如特斯拉自研的FSD芯片單顆算力為72TOPS,每輛車搭載兩顆,綜合算力在144TOPS,但得益于特斯拉的軟件算法,在實際上感知層的神經網絡上面,其效果是比英偉達200-300TOPS好上許多。如果只將算力用在娛樂功能上,不能充分發揮芯片算力,那真是有些暴殄天物了。

       因此想要充分挖掘芯片算力,將算力轉化成真正的自動駕駛功能資源才是“飆”算力的最大意義。無論是芯片企業還是車企,都應該從這場“狂飆”中冷靜下來,更多的在軟件配合上深究。



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