「深度」从“马力”到“算力”,百年汽车业的核心竞争力真的被颠覆了吗?

过去汽车拼马力,现在拼算力啦!

2014年,创立15年的以色列科技公司Mobileye向世界发布了公司第三代图像处理芯片——EyeQ3,其设计愿景是成为L2级驾驶辅助系统所必备的计算与决策平台。

这块与成年男性大拇指指甲面积接近的半导体原件,成为了如今以一己之力,改变整个汽车行业生态的美国汽车公司特斯拉首款量产车型Model S的主控大脑。

「深度」从“马力”到“算力”,百年汽车业的核心竞争力真的被颠覆了吗?

EyeQ3的核心数据如今看起来,落后得仿佛一件出土于中世纪的古董家具:40nm CMOS,0.256Tops算力。(1 Tops代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作)

4年后,Mobileye公司推出第四代芯片EyeQ4,算力提升至2.5Tops,是EyeQ3的10倍。

「深度」从“马力”到“算力”,百年汽车业的核心竞争力真的被颠覆了吗?

从EyeQ3到EyeQ4的进化速度,还在遵循着“摩尔定律”的基础框架,远远没有达到令人瞠目结舌的地步。

彼时,还是初创企业的中国智能电动汽车品牌蔚来,成为EyeQ4芯片的第一位尝试者。而特斯拉,则选择与老朋友Mobileye和平分手,开启芯片自研之路。

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2019年,特斯拉交出两份令世界震惊的答卷:第一份是FSD(full self-driving computer)芯片,它144Tops的算力是当年最先进英伟达Drive Xavier芯片21Tops算力的7倍;第二份是两年内推出3倍性能的第二代FSD芯片。

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和Model 3点燃全世界消费者对电动汽车的热情一样,FSD芯片迅速激发起汽车行业对算力近乎疯狂的蒙眼狂奔。

FSD芯片是伊隆·马斯克亲手创造出的塞壬女妖,它终日隐匿在古老爱琴海底,不停向外发射着致命声波,吸引着无数车企舰群,义无反顾地向海的最深处驶去。

 

01 算力深海,舵向何方?

在这场由特斯拉扣下第一枪扳机的算力“世界大战”开启前,蔚来船队就感知到了大洋彼岸不停迫近的危险气息。

李斌旋即升帆稳舵,全节前进。

2021年的Nio Day上,这位中国智能电动汽车的旗手释放了一个令伊隆·马斯克坐立难安的讯息:

新车蔚来ET7将使用超算平台Adam,内置四颗英伟达NVIDIA DRIVE Orin芯片,综合算力1016Tops,是特斯拉FSD的7倍,一举成为世界上算力最高的汽车。

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即便单芯片算力对比,蔚来Adam 254Tops也是特斯拉FSD 72Tops的3.5倍。

挑战者蔚来从背上的剑套里,抽出一把暗藏已久但锋芒逼人的利刃。特斯拉在自动驾驶领域不可一世的自信,出现了第一条裂纹。

但,这当真就是2021年汽车的算力上限了吗?

刚刚乘坐威马牌自动驾驶汽车抵达湖北黄冈工厂生产线的沈晖,举手作答:Of Course Not.

一台名为威马W6的新车,将汽车算力直接推至百万级水准。

按照最保守的100万Tops计算,威马W6的算力是蔚来Adam的984倍,是特斯拉FSD算力的6,897倍。按照999万Tops计算,威马W6的算力是蔚来Adam的9,843倍,是特斯拉FSD算力69,444倍。

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蔚来与特斯拉间的算力之战,仍是冷热兵器攻防时的互有胜负。而威马W6的出场,则自带“二向箔”,向一切既有对手,实施降维打击。

急速扩容的算力,像一场恣意泛滥的大水,冲开了被厚重锁链禁锢百年的汽车行业变革大门。

汽车旧世界巨人们的王宫地基正在迅速陷塌,以身形微小芯片为研发核心延展而出的车企体系,重构了造车的基本逻辑。以自动驾驶为脚手架搭建起的智能生态,被视为新的汽车视野。

一台汽车,可以没有一架动力强劲的发动机,可以没有一部换挡平顺的变速箱,但却不能没有一颗算力充裕的芯片。

时髦的新汽车企业,都追着“算力”这个新风口,试图让自己变得更赛博朋克,更极客性感时,第二个问题就会浮出水面。

 

02 算力=底气?

浮出水面的问题是:算力就是一台智能汽车的底气吗?

解答它,我们先来读一个0.256“反杀”144的故事。

2020年10月,美国独立非盈利组织《Consumer Reports》发布了一项汽车驾驶辅助系统横向对比测试的成绩。

参与测试的总共17台车型,既有特斯拉Model Y这样全球范围内炙手可热的新型电动汽车,也有丰田卡罗拉、大众帕萨特、宝马3系和凯迪拉克CT6这样传统造车企业的销量支柱。

结果,凯迪拉克Super Cruise在五纬考核中,赢了特斯拉FSD12分,位列第一。将奥迪、奔驰、宝马、路虎和保时捷,远远甩在身后。

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这不是凯迪拉克对特斯拉的第一次胜利。

2018年,同样的《Consumer Reports》,同样的测试,Super Cruise遥遥领先。

凯迪拉克Super Cruise配载的芯片,是算力只有0.256Tops的Mobileye Q3。在特斯拉FSD的144Tops面前,不值一提。

这块算力远远不及1Tops的芯片,在过去3年赢了特斯拉两次的事实,为行业带来另一个思考方向:汽车公司效仿手机制造商“炫技式”堆砌算力的做法,真的是汽车行业的新解题思路吗?

与特斯拉“断开连接”的Mobileye第一个跳出来反对。

在2020年国际消费电子展后的线上采访中,英特尔子公司Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan表示,Tops用于评估芯片性能是非常不准确的,太过简单。

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“Tops数字不过是过去的数值竞赛,”Erez认为,“如果你需要一个非常强大的电脑,那就意味着你其实并不知道自己想要什么,不过是还在探索的阶段。”

“一旦你需要满足经济性的要求,就要在处理速度、客户需求、解决方案成本等各个方面找寻平衡。这些都是至关重要的,”Erez补充说,“这才是真正的汽车产品业务的区别所在,而不是所谓的广告、作秀或仅仅是处在研究的阶段。”

Erez也不赞同在计算能力与自动驾驶能力间划等号。

“L2+级别ADAS和L4是一个连续体,现有L2+的市场会很大、很稳定,”他说,“我们坚信驾驶员既可以继续保持专注,同时也能从一个高性价比的系统和准自动驾驶的方案中受益,有条件下的自动驾驶L2+,仍然会持续很长一段时间。”

此番表态被普遍认为是Mobileye对“汽车算力论”的公开反对。

一个值得玩味儿的细节是,将“算力+马力”定义为汽车新世代评价标准的蔚来,刚刚在芯片上,从英特尔阵营“叛逃”至英伟达阵营。

对算力这趟时代快车持怀疑态度的,还有余凯。

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他是汽车智能芯片公司地平线的创始人,也是“智能芯片是智能汽车的数字发动机”说法的创造者。

过去2年,地平线公司先后推出两款芯片,分别是4Tops算力的征程2和5Tops算力的征程3。

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征程2在2020年开始运用在长安汽车的UNI-T上。根据车主之家的数据,UNI-T去年的总交付量为69,134辆。

奇瑞大蚂蚁和上汽智己是加入征程2芯片阵营的新玩家。前者是一款售价15万元起的国产电动SUV,后者则是上汽集团、张江高科和阿里巴巴合作的新汽车品牌。

接下来,地平线公司的首要任务是研发面向更高等级的自动驾驶场景的征程5芯片,单芯片算力96TopS,组成自动驾驶平台最高算力为512Tops,初步量产时间是2022年下半年。

即便征程5的算力在主流标准之上,余凯却不是一个“唯算力论英雄”的人。

在2021中国电动汽车百人会上,余凯很直白:“算力不该拼。”

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“对汽车来说,算力并不反映汽车智能芯片实际性能,狂飙算力多少T,其实带有一定误导性。”余凯说,“每秒准确识别帧率MAPS才是更真实的性能指标。”

MAPS测试方法由地平线公司在2020年8月提出,该方法的全称是Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed,即在精度有保障范围内的平均处理速度,核心维度是快和准。

地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅认为,目前常见的两种芯片评测标准都不够与时俱进:“峰值算力法”只反映理论上最大计算能力,而非实际应用场景处理能力,局部性太大;“MLPerf法”则因模型少且更新速度滞后于算法演进的速度,无法描述性能全貌。

“MAPS评测方法关注真实的用户价值,”黄畅说,“这个方法可视化且可量化。”

余凯以特斯拉FSD为例深入阐释了算力评价的局限性,“算力没有增加太多,但真实性能增加了21倍。”

特斯拉FSD账面算力72Tops,是英伟达Drive PX2的24Tops的3倍。但在MAPS体系下,FSD每秒可准确识别2300帧图像,是PX2识别110帧图像的21倍。

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“几百上千算力增长是不可持续的,摩尔定律的物理极限在这里。”余凯说,“按照现在的摩尔定律,功耗标准如果超过1万TopS,使用该芯片的汽车是一辆燃烧的汽车,而不是一辆正常行驶的汽车。”

新闻稿里狂飙突进的算力,车企无法抗拒的致命吸引,在智能芯片行业内部,屡次被印上“警惕滥用”的红色标签,其背后藏着耐人咀嚼的营销真谛。

已亮相的高算力汽车,为全球汽车行业掷下一枚又一枚野心勃勃的炸弹。但这些炸弹的落地时间,远没有PPT中的顺理成章。

蔚来ET7的最早交付时间是2022年第一季度,智己汽车的交付节点设定在2022年。相比蔚来,智己汽车的交付时间表很模糊。

中国本土汽车企业长城的高算力汽车进度还要再晚一些,综合算力700Tops的高通骁龙Ride平台要到2022年才会量产。在此之前,还是只能倚靠算力30TopS的单颗芯片,撑起整个L2和L3级自动驾驶的场面。

 

03 狐狸还是刺猬

英国哲学家Isaiah Berlin在1953年出版了一册名为《狐狸与刺猬》的小书,对决策与判断的两种学术路径进行了对比:“刺猬”意味着专精一道,体系统一;“狐狸”代表着博采众长,无所不窥。

由这本书衍生出的谚语总结道:“狐狸知道很多事,刺猬知道一件大事。”

这句话恰如其分地描述了自动驾驶的逻辑:系统需要像狐狸一样知道很多事,环境感知、精准定位、决策规划、控制执行和地图信息等等。

系统也同样需要知道最重要的那件大事——安全。

解答“高算力芯片到底在汽车智能化进程中承担何种角色”的问题,我们应该先回归自动驾驶本质。

一套完成的自动驾驶流程可粗略划为三大步骤:感知,决策与执行。

感知包括定位、传感与通信。决策包括轨迹规划、任务决策和异常处理。执行包括驱动、转向、制动和安全控制。

感知过程中,摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达等传感器,会对周围环境信息和路况进行实时动态获取与识别。

比如当下最先进的蔚来ET7,就搭载了11个摄像头、1个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、2个高精度定位单元、1个V2X单元和1个增强主驾感知总计33个传感器。

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这些传感器每秒的图像数据产生量是8GB,行车一小时产生的数据量约为28TB,相当于576部蓝光电影。(一部蓝光电影按照50GB计算)

传感器收集到的海量信息经过融合后,到达决策层。在这里,规划系统会分析当下环境,结合高精地图及导航信息,制定出多条安全路径,并从中选取一条最优解,并将该决策下发至底层执行模块。

感知与决策对主控芯片的综合能力要求极高,高算力是那支用来解题的笔,高运算效能才是背后真正的解题密码。

中等算力配合高效能,事半功倍。高算力拖着低效能,事倍功半。

比如蔚来ET7使用的超算平台Adam为例,4颗英伟达芯片中有2颗为主芯片,综合算力508Tops。剩余2颗,1颗作为安全冗余备份,1颗负责群体智能与个性训练计算。

按照特斯拉3倍性能的说法,第二代FSD芯片的算力将是至少是432Tops,与蔚来Adam平台有差距,但也迈入“400俱乐部”。

结合地平线公司正在研发的征程5芯片512Tops的算力,不难发现智能电动汽车2.0时代,头部企业普遍将算力堆到400Tops。

但常规意义上,L2驾驶辅助需要的计算力在10Tops内,L3自动驾驶需要的算力为30到60Tops,L4自动驾驶需要的算力也不过100Tops冒头。

车企砌起算力之墙的真正目的,是为“软件定义汽车”夯实基础。

如果将一辆智能电动汽车类比为一个家庭,算力是这个家庭的可支配资产,软件是这个家庭的支出。资产无需一次性全部花完,但在必要时可一次性拿出。

现在的造车新模式是,预埋硬件直接拉满,后续通过OTA迭代,在较长时间内逐步完善体验,过程中再另辟新需求。

自动驾驶按月订阅便是OTA进程中,浮现出的新用户诉求。

以目前特斯拉在中国售价的为例,FSD 6.4万元的价格占到一台国产Model 3 24.99万元售价的四分之一,这对许多刚需用户来说,相当昂贵。

伊隆·马斯克在刚结束的特斯拉2020年第四季度财报电话会议上透露,中国消费者选配FSD的比例只有1%至2%。

这让特斯拉每月100美元的FSD订阅服务变得合情合理:FSD月费一旦启用,每辆激活FSD的车辆,哪怕只用1个月尝鲜,都能成为公司现金流的来源。

特斯拉的长期商业模式,也将从一次性前装收费,转化为长期订阅持续收费。

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据安信证券研究中心的测算,截止2020年第一季度,特斯拉FSD的整体激活率超过25%,FSD累计现金收入为12.6亿美元,其中2019年的现金收入为5.6亿美元。

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安信证券同时预测,FSD有望在2025年为特斯拉汽车业务贡献1/4毛利,成为公司核心盈利点。

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“预计2025年FSD的收入近70亿美元,占特斯拉汽车业务营收的接近9%,贡献 25%的汽车业务毛利,2030年的订阅服务收入有望超过160亿美元/年。特斯拉越来越像苹果。”安信证券在报告中写道。

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蔚来也是按月订阅的忠实拥趸。

相比特斯拉,蔚来对订阅制的态度更激进。在ET7上,NOA的一次性购买权限直接被取消。要想使用完整NAD自动驾驶功能,必须支付680元人民币月费。

靠软件赚钱,对初期包括芯片在内的硬件预埋水平,提出了至少涵盖五年周期的前瞻性诉求,算力是其中可视化性最强的指标,特斯拉的144Tops如此,长城的700Tops如此,蔚来的1016Tops如此,威马的百万Tops亦如此。

汽车公司们在算力赛道上不惜成本狂飙“飞驰圈”的背后,锚定的是一辆智能汽车全生命周期内的“长跑”利润,锁定的是车主对这辆汽车在先进科技上的持续投入。

毕竟,花钱解锁一时爽,一直花钱一直爽。

撰文:界面新闻 @李文博

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