2022 年過(guò)去一半，算力迷信還沒(méi)有消停的跡象。

有媒體梳理了 2022 年新車算力排行榜，把各家新車算力拉到臺(tái)面上比拼，拼算力就像硬碰硬拼刺刀，簡(jiǎn)單粗暴，卻不是特別可靠。

該自動(dòng)駕駛綜合算力排行榜前十名，200TopS 起步，最高達(dá)到 1440TopS。排除一些甲方干擾因素，60% 選擇了英偉達(dá) Orin X ，還有 30% 選擇了 MDC 610。

自動(dòng)駕駛算力，有多大程度代表智能駕駛潛力呢？

地平線創(chuàng)始人 CEO 余凱的看法是并沒(méi)有太大關(guān)系。7 月 21 日，余凱在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)該排行榜為「霧里看花」，并稱明年要搞一個(gè)量產(chǎn)車自動(dòng)駕駛大測(cè)評(píng)。「到時(shí)候就會(huì)發(fā)現(xiàn)，100TOPS 到 1000TOPS 之間，自動(dòng)駕駛性能和算力沒(méi)有太大關(guān)系?！褂鄤P如是說(shuō)。

「沒(méi)有關(guān)系」的背景是「摩爾定律」失效的問(wèn)題。

半導(dǎo)體領(lǐng)域的摩爾定律曾被奉為鐵律，但在芯片納米接近原子量級(jí)之際，摩爾定律已經(jīng)逐漸失效。目前，智能汽車自動(dòng)駕駛芯片的「算力」的爬升已經(jīng)相對(duì)緩慢。這意味著，依靠硬件設(shè)計(jì)提升算力的方法已經(jīng)失靈，取而代之的是軟件升級(jí)帶來(lái)的自動(dòng)駕駛水平提升。

以此，智能汽車的算力刺刀戰(zhàn)，也將宣告終結(jié)。

那么，智能汽車不看算力看什么？是否又會(huì)有新秩序代替舊世界？地平線為代表的一種國(guó)產(chǎn)本土芯片力量的崛起，或許能為我們提供一些有趣的思考和故事。

01、摩爾定律下的「智能汽車不適應(yīng)癥」

主導(dǎo)半導(dǎo)體行業(yè)趨勢(shì)的摩爾定律并不是物理概念，而是工程概念。

1965 年，英特爾創(chuàng)始人戈登·摩爾依靠 5 年的集成電路所能集成最低成本晶體管數(shù)量，描繪增長(zhǎng)曲線，以此提出了摩爾定律——集成電路上可容納的晶體管數(shù)量，約每隔 18 個(gè)月便會(huì)增加一倍。

當(dāng)時(shí)，一塊芯片上集成的晶體管數(shù)量?jī)H為數(shù)千個(gè)，到了現(xiàn)在一塊 GPU 里可以裝下億級(jí)數(shù)量晶體管。比如，蘋果 2020 年推出的 M1 芯片，晶體管數(shù)量已經(jīng)達(dá)到 560 億。

摩爾定律帶來(lái)的芯片科技革命，不僅壓低芯片制造成本，而且產(chǎn)品迭代，造就了學(xué)術(shù)界到行業(yè)的繁榮生態(tài)，成就了臺(tái)積電、三星等芯片巨擎。

但即使鑄造了輝煌，摩爾定律也不可避免地走向終結(jié)。就像余凱所說(shuō)「摩爾定律已經(jīng)到了物理的極限。芯片面積現(xiàn)在已經(jīng)是 5 納米、3 納米已經(jīng)逼近原子的尺度了?！?/p>

首當(dāng)其沖是資金代價(jià)，研究先進(jìn)制程所花費(fèi)的成本日漸高昂，更高機(jī)率無(wú)法收回成本。國(guó)際商業(yè)戰(zhàn)略公司首席執(zhí)行官 Handel Jones 曾表示「設(shè)計(jì) 28nm 芯片的平均成本為 4000 萬(wàn)美元，而到了 7mn、5nm 的成本分別達(dá)到了 2.17 億美元、4.16 億美元」。

數(shù)據(jù)顯示，全球前十大晶圓代工者的資本支出在 2021 年已經(jīng)超過(guò) 500 億美元。而芯片是復(fù)雜設(shè)計(jì)，先進(jìn)制程的技術(shù)難度更大，在流片環(huán)節(jié)也有更高風(fēng)險(xiǎn)，一旦流片失敗，數(shù)百萬(wàn)便煙消云散，并要在原有芯片上再修改優(yōu)化。

其次，從消費(fèi)者的角度來(lái)說(shuō)，摩爾定律推動(dòng)硬件升級(jí)，但安迪-比爾定律卻揭示了軟件吃掉硬件性能的規(guī)律。

在這條定律中，安迪指英特爾前 CEO 安迪·格魯夫，比爾指微軟前任 CEO 比爾·蓋茨，安迪給予什么，比爾就拿走什么，指代大量軟件消耗硬件性能的關(guān)系。

換一個(gè)更易理解的說(shuō)法，耐用電子產(chǎn)品變成消耗型電子產(chǎn)品。

失效的摩爾定律、占比越來(lái)越多的軟件，都是電子產(chǎn)品乃至智能汽車身上已發(fā)生的命題。

智能汽車需要的芯片量是傳統(tǒng)汽車 2-3 倍，大小芯片加起來(lái)接近 4000 塊。其中以自動(dòng)駕駛芯片最為核心，需要的芯片設(shè)計(jì)、工藝要求也最為嚴(yán)格。

僅從芯片的使用環(huán)境來(lái)講，車規(guī)級(jí)工業(yè)芯片不僅需要跟著車扛凍、扛熱、扛粉塵，同時(shí)芯片設(shè)計(jì)壽命也要 15 年起步，保證汽車安全駕駛。

因此，芯片產(chǎn)業(yè)遇到的問(wèn)題，在汽車芯片產(chǎn)業(yè)更加明顯，比如摩爾定律放緩、原材料價(jià)格上漲等因素，使得智能汽車得了「不適應(yīng)癥」，汽車芯片這幾年長(zhǎng)期面臨芯片荒問(wèn)題。

芯片荒體現(xiàn)在兩個(gè)不同層級(jí)，一方面是技術(shù)水平低的汽車專有芯片找不到，小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬就曾在微博發(fā)過(guò)可達(dá)鴨「求芯」視頻。另一方面是高級(jí)別自動(dòng)駕駛芯片升級(jí)緩慢，被英偉達(dá) Orin X 包攬了大多數(shù)合作項(xiàng)目。

前者是因?yàn)樾酒嫌卧牧蟽r(jià)格暴漲，而后者則是摩爾定律失效的具體表現(xiàn)——迭代慢，自動(dòng)駕駛芯片算力逐漸趨于同一水平競(jìng)爭(zhēng)線。

在此背景下，中國(guó)本土芯片廠商以后摩爾時(shí)代的特點(diǎn)為切入點(diǎn)，除芯片設(shè)計(jì)之外，更多關(guān)注到軟件、算法層面，實(shí)現(xiàn)汽車芯片界的「異軍突起」。

比如，先從明確算力的實(shí)際概念開始。

目前，市面上所主導(dǎo)的自動(dòng)駕駛性能標(biāo)準(zhǔn)其實(shí)是英偉達(dá)為首主導(dǎo)的算力標(biāo)準(zhǔn)，但自動(dòng)駕駛水平是否看算力并沒(méi)有明確的答案，之前就有投資人表示，看算力是現(xiàn)階段沒(méi)有更明確的標(biāo)準(zhǔn)，不得已而為之的辦法。

中國(guó)本土芯片廠商正在解決這一問(wèn)題，拿回定義自動(dòng)駕駛性能的「定義權(quán)」。

華為 MDC 出現(xiàn)了「稠密算力」，這種「稠密算力」賬面上雖然比「稀疏算力」少一倍算力數(shù)值，但實(shí)際上算力兩者相當(dāng)，且性價(jià)比更高。

無(wú)獨(dú)有偶，地平線提出了 FPS，以單位內(nèi)處理圖像的速度作為衡量自動(dòng)駕駛芯片真實(shí)效能的標(biāo)準(zhǔn)。

在摩爾定律的倒塌中，自動(dòng)駕駛芯片的新秩序似乎正在顛覆舊世界的霸主。

02、新秩序的建立：何為新摩爾定律？

改寫智能汽車的算力規(guī)則并非一朝一夕。

2016 年國(guó)內(nèi)地平線往池子里扔下了「新摩爾定律」這顆石頭，然而彼時(shí)石頭只是石頭，而非一顆炸彈。

當(dāng)時(shí)，地平線意識(shí)到智能駕駛的核心并非晶體管的集成密集度，而在于數(shù)據(jù)的處理量。據(jù)余凱今年 7 月在中國(guó)汽車藍(lán)皮書論壇的發(fā)言：「最重要的是單位成本下，芯片能處理多少個(gè)攝像頭的多少個(gè)像素」。

延伸來(lái)看，智能汽車的自動(dòng)駕駛芯片更在于觀察得精確、傳輸?shù)醚杆佟⒎磻?yīng)得敏捷，而非瞬時(shí)處理數(shù)據(jù)量是否足夠龐大。

所以在后摩爾時(shí)代，在芯片設(shè)計(jì)、工藝的硬件層面都接近飽和狀態(tài)時(shí)，地平線從操作系統(tǒng)、編譯器等軟件層面找出了更多的「增量空間」。

地平線把軟硬結(jié)合的這套模式稱為「新摩爾定律」，將 FPS 作為衡量自動(dòng)駕駛芯片真實(shí)效能的標(biāo)準(zhǔn)。

FPS 原指圖像概念，應(yīng)用到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域則代表單位內(nèi)處理圖像的速度，F(xiàn)PS 值越高，自動(dòng)駕駛性能越高。這背后有一個(gè)計(jì)算公式，真實(shí) AI 效能（FPS）=理論峰值計(jì)算效能 x 有效利用率 xAI 算法效率。

以此來(lái)看，新摩爾定律并非全然否定摩爾定律，而是將唯算法論，變成了更綜合考量緯度，把芯片 SoC、架構(gòu)以及軟件研究都揉進(jìn)了考驗(yàn)芯片性能的標(biāo)準(zhǔn)，從而加快智能汽車產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

新摩爾定律這顆石頭如何變成炸彈，必須從產(chǎn)品說(shuō)起，比如征程 5。

征程 5 是地平線最新一代的車規(guī)級(jí)自動(dòng)駕駛芯片，從性能上來(lái)看，是目前國(guó)內(nèi)為數(shù)不多可以與英偉達(dá) Orin X 掰手腕的產(chǎn)品之一。

征程 5 單顆芯片算力 128Tops，比 Orin X 的 256Tops 還差一倍，這怎么比？

就像實(shí)際續(xù)航之于新能源車，F(xiàn)PS 之于芯片來(lái)說(shuō)就是實(shí)際性能。據(jù)悉，征程 5 的 FPS 達(dá)到了 1531。

雖然 Orin X 尚未透露 FPS 數(shù)據(jù)，但根據(jù)測(cè)試，征程 5 在處理單幀輸入的百萬(wàn)像素大圖時(shí)，是 Xavier 的六倍，是 Orin X 的 3.3 倍。

其中，專業(yè)化架構(gòu)和軟件增量起到了關(guān)鍵作用。英偉達(dá)芯片業(yè)務(wù)主戰(zhàn)場(chǎng)并不在于汽車，汽車僅占其芯片業(yè)務(wù)量一小部分，其底層芯片的核心架構(gòu)為 Ampere, 主要是商業(yè)服務(wù)器而生。

因此，基于 Ampere 開發(fā)的 Orin X 算力很高，但卻有大量多余的算力空間并不為自動(dòng)駕駛服務(wù)，產(chǎn)生了算力浪費(fèi)。而地平線的征程系列芯片則基于為高等級(jí)自動(dòng)駕駛而生的貝葉斯 BPU 計(jì)算架構(gòu)，以專有平臺(tái)提高數(shù)據(jù)并行運(yùn)算的效率。

此前，有工程師就對(duì)汽車之心提出了公攤面積和得房率的比喻。他認(rèn)為芯片要考慮實(shí)際算力運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)。

如果說(shuō)英偉達(dá)為首的芯片是公攤面積大，得房面積小，那么像地平線、華為 MDC，這些設(shè)有專門開發(fā)平臺(tái)的芯片則公攤面積更小，得房率更高，最終實(shí)際算力水平也要更高。

此外，軟硬結(jié)合也使得 FPS 在芯片硬件架構(gòu)恒定的基礎(chǔ)上，有了增量的空間。去年征程 5 芯片 FPS 為 1283，到了今年 7 月地平線通過(guò)升級(jí)軟件架構(gòu)，將 FPS 提升到了 1531。

其中就包括對(duì)地平線編譯器的自動(dòng)優(yōu)化。據(jù)汽車之心向地平線了解到的信息，通過(guò)優(yōu)化編譯器，原來(lái)每一秒鐘可以處理 9 楨的圖像，現(xiàn)在可以提升到每秒鐘 24 楨，計(jì)算資源的利用率從 30% 多提升到 85%。

也就是說(shuō)，即使摩爾定律徹底失效，真實(shí)算力仍有持續(xù)提升的空間。而以新摩爾定律為背景，專業(yè)化架構(gòu)+軟硬結(jié)合的新規(guī)則，似乎正在得到中國(guó)智能汽車的認(rèn)可與接納。

目前，地平線征程 5 已經(jīng)公開官宣合作了紅旗、比亞迪、自游家、上汽 4 家車企。余凱更是表示接下來(lái)地平線將保持每個(gè)月官宣一家量產(chǎn)定點(diǎn)的速度，推進(jìn)征程 5 量產(chǎn)進(jìn)程?！缸羁?10 月份就會(huì)有第一個(gè)量產(chǎn)車型」余凱曾公開介紹道。

03、芯片廠商的自覺(jué)：從自身的開放到行業(yè)的開放

智能汽車芯片正在迎來(lái)一個(gè)大洗牌時(shí)代。

「洗牌」要分兩方面來(lái)看，一方面，智能汽車芯片市場(chǎng)量級(jí)將會(huì)變得前所未有得大，據(jù)中金公司預(yù)計(jì)，到 2025 年，高級(jí)別自動(dòng)駕駛滲透率達(dá)到 65.5%，智能駕駛芯片市場(chǎng)需求近 1400 萬(wàn)片。

另一方面，牌桌上的玩家正在挪換位置。

需要揭示的一個(gè)刻板印象是，對(duì)芯片行業(yè)來(lái)說(shuō)，牌桌上的 Mobileye、英偉達(dá)是老玩家，但對(duì)于智能汽車行業(yè)來(lái)說(shuō)，這些老玩家仍是切入車規(guī)級(jí)芯片賽道不久的「新手」。

所以，這對(duì)于中國(guó)本土芯片廠商并不會(huì)形成先發(fā)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)，中國(guó)本土芯片廠商由于距離整車企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈、終端消費(fèi)者更近，更具主場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。

國(guó)產(chǎn)玩家的實(shí)力同樣不容小覷。除了地平線繼征程 2、征程 3 之后推出了征程 5，成立于 2016 年的黑芝麻也日趨成熟，今年其大算力自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片華山二號(hào) A1000 系列芯片，已經(jīng)開始與江汽集團(tuán)合作，開始在思皓品牌量產(chǎn)車型上車。

華為 MDC 也憑借著過(guò)硬的 ICT 能力，在自動(dòng)駕駛平臺(tái)深耕。

華為 MDC 的算力同樣很能打，其 MDC810 的稠密算力已達(dá) 400Tops。

汽車之心曾做過(guò)關(guān)于 MDC 的統(tǒng)計(jì)，據(jù)悉，目前華為 MDC 計(jì)算平臺(tái)已知公開合作車型超過(guò) 8 家。

如果說(shuō)地平線的新摩爾定律解決的算力浪費(fèi)的問(wèn)題，那么當(dāng)國(guó)產(chǎn)實(shí)力玩家湊成一桌時(shí)，解決的則是行業(yè)生態(tài)缺失的問(wèn)題。
汽車之心曾在文章中指出，以地平線為代表的芯片玩家正在以更開放的形態(tài)擁抱合作車企。

以前或許是 Mobileye 黑盒模式占主導(dǎo)地位，但隨著主機(jī)廠對(duì)軟硬件協(xié)同需求的增加，汽車芯片行業(yè)正在形成「朋友圈式」的生態(tài)環(huán)境。

地平線主導(dǎo)的生態(tài)模式就是從自身的開放，走向行業(yè)的開放。

2021 年地平線提出了以開源為核心的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng) Together OS，支持不同的基礎(chǔ) OS 中間件、功能軟件、應(yīng)用軟件。
比如征程 5 既可以支持 Linux、也能支持鴻蒙、安卓、阿里 OS 等操作系統(tǒng)。

余凱曾透露，地平線和理想 One 合作時(shí)，從達(dá)成合作到量產(chǎn)只用 7 個(gè)月的原因，正是采用了此類模式，中間派駐了一支隊(duì)伍提供服務(wù)。

再縱深一些，地平線還對(duì)外提供 BPU 授權(quán)模式，開放地平線 BPU 軟件支持包、參考設(shè)計(jì)，以及各種技術(shù)支持，以此滿足研發(fā)能力強(qiáng)的車企對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的追求。

從行業(yè)開放而言，地平線以「白盒」交付，使主機(jī)廠掌握關(guān)鍵技術(shù)的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)朋友圈模式。

在這個(gè)模式下，主機(jī)廠與 Tier1、Tier2 都在同一個(gè)圈層中。地平線在和主機(jī)廠合作，提供靈活的自動(dòng)駕駛解決方案的同時(shí)，也加強(qiáng)了和 Tier1 的合作。

上個(gè)月，地平線和大陸集團(tuán)合作成立了合資公司大陸芯智駕，Tier1+Tier2 的組局可以看做技術(shù)優(yōu)勢(shì)+市場(chǎng)資源的再分配。效果自然也非常明顯，據(jù)汽車之心了解，大陸芯智駕已經(jīng)拿到了一家國(guó)內(nèi)造車新勢(shì)力的訂單，而這一家很可能是外界頗為期待的小米汽車。

講求開放、共生的系統(tǒng)已經(jīng)對(duì)封閉性的玩家作出排異反應(yīng)，Mobileye 的市場(chǎng)份額呈縮減態(tài)勢(shì)。

這就像當(dāng)年，微軟與英特爾，軟硬組合強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手誕生了「Wintel」聯(lián)盟，推動(dòng) Windows 系統(tǒng)在基于 Intel CUP 的 PC 上運(yùn)行，吸金能力強(qiáng)悍。當(dāng)時(shí)甚至流傳著「賣一臺(tái) PC100 元, 英特爾賺 70 元，微軟賺 30 元」的說(shuō)法。

緊密合作讓 Wintel 在 PC 市場(chǎng)形成壟斷格局，但面對(duì)平板電腦、智能手機(jī)的沖擊，Wintel 的封閉性也展現(xiàn)出來(lái)，走向潰敗。

如今芯片產(chǎn)業(yè)的開放共生、深度合作，為我們留下了一個(gè)設(shè)問(wèn)：如果本著合作、開放的基調(diào)，汽車芯片行業(yè)形成更多「Wintel」深度組合拳后，是否將會(huì)改寫后摩爾時(shí)代的中國(guó)汽車芯片歷史？

答案是肯定的，后摩爾時(shí)代，汽車芯片將會(huì)越來(lái)越注重軟硬結(jié)合，在這一層面上主機(jī)廠、一級(jí)供應(yīng)商的加入，可能將從用戶需求為導(dǎo)向向汽車芯片注入活力。以此來(lái)看，地平線已經(jīng)開了好頭。

造車的要去火星，做自動(dòng)駕駛的要登月，而造芯片的正在「攀珠峰」，在中國(guó)自動(dòng)駕駛?cè)盒壑鹇沟臅r(shí)代里，取各家之長(zhǎng)，再來(lái)做高難度的事情，或許能把「難而正確」的事變得「簡(jiǎn)單而正確」。