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Arm、华为入局自动驾驶芯片,谁是最后的胜利者?

来源:东方头条编辑:中经财讯网2019-11-13 15:31:09分享
摘要:随着汽车制造商和科技公司纷纷投入对自动驾驶汽车技术的开发,市场对汽车芯片数量的需求将会迅速增长。掘金自动驾驶在下一波数据

随着汽车制造商和科技公司纷纷投入对自动驾驶汽车技术的开发,市场对汽车芯片数量的需求将会迅速增长。

掘金自动驾驶

在下一波数据驱动技术革命中,Arm将会把计算嵌入到数据的生成决策中,也就意味着需要更多的算力、更低的功耗以及更低的成本来驱动多元化的智能设备发展。从1991年到2017年,Arm用26年实现基于Arm技术的芯片出货1000亿,在接下来的4年(2017年-2021年),将实现第二个1000 亿芯片(目前累计出货1500亿),未来将实现出货1万亿芯片,届时从各种传感器、门禁卡、手机、家电、汽车,到工业机械、通信基站、数据中心、云服务器,基于Arm架构的芯片真的会无处不在。

据相关数据显示,到2020年全球自动驾驶产业规模预计将达到6140亿人民币,其中中国市场将达到2000亿人民币,这是一个充满前景的市场,为自动驾驶提供算力支撑的芯片市场自然也会是掘金地,在这个领域中,Arm绝对大有可为。

华为自动驾驶的核心有怎样地优势?

华为的芯片积累,让其在自动驾驶领域可谓是如鱼得水。经过多年发展,目前华为已经建立起了完善的芯片体系,包括专为5G提供支持的巴龙系列芯片、基于全新达芬奇架构研发的昇腾系列AI芯片、在手机上搭载的CPU处理器芯片麒麟系列,以及服务器级处理器芯片鲲鹏系列。其中,昇腾系列AI芯片主打AI算力需求。

据华为方面介绍,昇腾310使用了华为自研的高效灵活CISC指令集,每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算,集成了张量、矢量、标量等多种运算单元,支持多种混合精度计算,支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

作为NPU,昇腾310集成了FPGA和ASIC两款芯片的优点,包括ASIC的低功耗以及FPGA的可编程、灵活性高等特点,从而其统一架构可以适配多种场景,功耗范围从几十毫瓦到几百瓦,弹性多核堆叠,可在多种场景下提供最优能耗比。

相较而言,英伟达使用的GPU是通用AI芯片,算力高但功耗也高。具体来说,英伟达的Xavier 算力为30 TOPS,功耗则达30W,能效为1 TOPS/W,相比之下,华为昇腾310 算力为16 TOPS,功耗仅为8W,能效为2 TOPS/W。

另外,在自动驾驶芯片领域,Mobileye的 EyeQ系列则是典型ASIC芯片的代表,不过,在算力方面,Mobileye EyeQ4的算力为2.5 TOPS,功耗为3W能效0.83 TOPS/W,相比之下,华为昇腾 310的优势也格外明显。而且昇腾310芯片后续还会以每两年一次的速度持续迭代优化。

基于此,不管是昇腾310最优的算力和功耗,还是其统一架构可以适配多种场景,都决定了其必然成为华为自动驾驶MDC智能驾驶计算平台的核心。

自动驾驶芯片:群雄环伺,鹿死谁手难定论

当整车厂开始大规模地投入到自动驾驶的研发中,上游的零部件厂商也不得不在智能化浪潮中求得生存。所以,对于自动驾驶芯片厂商来说,Tier 1既可能是强劲的竞争对手,更可能是最有力的合作伙伴,因此在这个关键的过渡期,拉联盟、统一战队是常态。

博世、采埃孚加入了英伟达自动驾驶联盟,德尔福和Mobileye共同开发“中央传感定位与规划(CSLP)平台”, 博世、电装、大陆牵手恩智浦、英伟达加入Arm主导的计算产业联盟……而诸如地平线这样“势单力薄”的创企,也在以非常成熟的方式打入产业链,推出自动驾驶芯片的同时找好相应的Tier 1厂商和OEM厂商给自己“托底”。

正如业内人士所说,自动驾驶所需要的环节越多,Tier 1的重要性就会越发明显。因为它们是所有环节最终能否落地到量产产品上的关键。任何单一技术供应商,想要跨过Tier 1直接落地到车厂的量产产品上都会十分艰难。

一方面是站队的问题,另一个更为现实的问题是赚钱,连整车厂在面对自动驾驶这个吞金怪兽都要结盟,通过采购体系分摊成本、降低研发成本,更何况初出茅庐的新人们。

对于半导体巨头或者特斯拉这样已经成气候的厂商来说,研发自动驾驶芯片是锦上添花,但依然会影响其他业务的营收表现。而对于那些家底不足的新兴公司来说,还有生存的压力。从实际现状来看,融资之外,有部分厂商会退而求其次,从ADAS或者其他应用场景出发,弥补自动驾驶芯片的漏洞。

同时,那些拥有强算力的技术公司都有可能跨界到自动驾驶领域。以谷歌为例,谷歌Waymo克莱斯勒无人车采用了英特尔的Xeon服务器芯片、Altera的FPGA和英特尔的以太网关芯片,但难以保证谷歌不会在TPU的基础上,研发出适用于自动驾驶的AI芯片。

综上种种,在自动驾驶汽车还停留在路测阶段时,市场无法给出短期的评判结果,现在比拼的是供应链能力,上下游厂商,谁愿意为你的技术买单,提供更多的数据反馈,谁才能在蛰伏期获得更大的赌注。

所以,自动驾驶芯片的战争,鹿死谁手,现在下定论过早。

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