芯耀
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在CES 2022上我們看到，技術(shù)供應(yīng)商正朝著為汽車平臺提供更多的計算能力、AI加速和更高分辨率的傳感器的方向急速前進。但隨著計算和傳感器能力的飛速增長，車廠面臨的壓力也越來越大，他們需要選擇正確的構(gòu)建模塊，并在下一代車型中實現(xiàn)最佳效果。
早在2011年東京車展上，豐田曾推出過一款稱為“車輪上的智能手機”的概念車。十年后的今天，汽車已具備了網(wǎng)聯(lián)、軟件定義、AI計算、具有大量傳感器和數(shù)據(jù)處理能力，似乎描述為“車輪上的數(shù)據(jù)中心”更為貼切。
不管你喜不喜歡，這個趨勢可能會持續(xù)下去，因為更多的傳感器（產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)）和更多的計算能力（為決策和路徑規(guī)劃處理和融合數(shù)據(jù)）是任何下一代車輛架構(gòu)的先決條件。
在ADAS/AV市場，TOPS大戰(zhàn)正在持續(xù)升級。領(lǐng)先的中央計算SoC供應(yīng)商Nvidia、Intel/Mobileye和Qualcomm正在將其數(shù)據(jù)中心的能力應(yīng)用于下一代汽車。而隨著車輛獲得更多的計算能力，機器學習驅(qū)動的應(yīng)用也在不斷增加。
在今年的CES上Ambarella、Mobileye和NXP正反映了這一趨勢。
以視覺處理器見長的Ambarella做出了一個令人驚訝的舉動，推出了一款新的汽車SoC系列CV-3，提供500個等效TOPS（eTOPS）的AI計算能力。
另一方面，Mobileye正在采取“少即多”的方法。它推出了EyeQ Ultra，算力為176TOPS，該公司稱它將滿足消費級AV的成本、性能和功耗要求。Mobileye宣稱其“對自動駕駛系統(tǒng)確切需求有獨特視角”，因為該公司一直在從事從硬件和軟件到地圖和服務(wù)模式的垂直AV開發(fā)。
NXP的戰(zhàn)略是將車輛的機器學習資源提升到ADAS級別之外。NXP與以色列AI加速器初創(chuàng)公司Hailo合作，將在車輛網(wǎng)關(guān)處理器（如NXP的S32G系列，Layerscape）或與整個車輛所有數(shù)據(jù)交互的中央計算部分上運行新的機器學習應(yīng)用。這些機器學習應(yīng)用的范圍包括駕駛員分心監(jiān)測、艙內(nèi)監(jiān)測和路況監(jiān)測，以及安全、保險應(yīng)用和車輛健康診斷。
Ambarella加入TOPS大戰(zhàn)
Ambarella新發(fā)布的CV-3 High SoC是迄今為止CV處理器的最高性能版本，看起來Ambarella現(xiàn)在想成為一個重要的TOPS玩家。這對一家視覺處理器公司來說是一個方向性的改變，它早先還沒那么重視TOPS性能的重要性。
CV-3 High提供了一個神經(jīng)向量處理器，具有500-eTOPS（8位）的AI計算能力和1000-eTOPS（4位）的AI性能。
CV-3 High block diagram
鑒于Nvidia的Orin是254TOPS，Atlan則高達1,000 TOPS，可以看出Ambarella提供了相當高的AI計算性能。Atlan是Nvidia為AV提供的下一代AI處理器，目標是2025年車型。
與此同時，Qualcomm正在宣傳Snapdragon Ride平臺。該產(chǎn)品支持一系列ADAS/AV功能，從10TOPS的L1到700+TOPS的完全自動駕駛系統(tǒng)。
Ambarella的CTO Les Kohn說，汽車行業(yè)變化的速度非同尋常，這使得TOPS競賽不可避免。Kohn說：“像Tesla這樣的公司，他們在以比行業(yè)平均水平更快的速度推動著創(chuàng)新。你必須有一個前瞻性的架構(gòu)。你不能只是根據(jù)一套固定的要求來設(shè)計東西，這些要求對今天來說是可以的，但當系統(tǒng)真正投入生產(chǎn)時，有可能就已經(jīng)過時了。”
Ambarella的旗艦SoC支持多達20個攝像頭和360°高清雷達處理，Ambarella解釋說這是”在CVflow上使用Oculii雷達的LiDAR級分辨率”。
Kohn稱CV-3是自2015年收購計算機視覺和汽車控制系統(tǒng)開發(fā)商VisLab以來的工作成果。Ambarella還在去年收購了雷達感知AI算法開發(fā)公司Oculii?？傊珻V-3不僅可以支持AV中的所有傳感器，而且要“用一個芯片取代一整車的PC”。
Ambarella的一個優(yōu)勢是，CV-3可以通過一個SDK從L2+擴展至L4。據(jù)Ambarella稱，它提供業(yè)界領(lǐng)先的50W SoC能效。
Oculii的交易給Ambarella帶來了一套雷達感知算法。當其他SoC供應(yīng)商傾向于以攝像頭為中心時，Ambarella現(xiàn)在可以在系統(tǒng)和軟件開發(fā)中更全面地探索ADAS和AV，可以結(jié)合攝像頭和雷達的專業(yè)知識。
但Ambarella將面臨一場艱苦的戰(zhàn)斗，因為車廠已經(jīng)習慣了Mobileye和Nvidia之間的競爭。然而，好消息是，大多數(shù)車廠當然是更希望在這個領(lǐng)域越多的競爭者越好，他們有更多的選擇余地會更舒服。
Mobileye的另類TOPS策略與此同時，Mobileye選擇退出TOPS競賽，他們在這次CES上推出了EyeQ Ultra。Mobileye將其新的SoC說成是“專用的”AV芯片，能夠在只有176個TOPS的情況下運行L4應(yīng)用。
據(jù)該公司稱，EyeQ Ultra比其他AV解決方案更高效，因為它提供了AV所需的能效和性能，而沒有將多個SoC集成在一起的功耗和成本。
Mobileye在打造了自己的AV之后，采取了有點相反的方法。該公司表示，這一過程讓人們了解到“一輛自動駕駛汽車究竟需要什么，才能在非常高的故障間隔時間內(nèi)運行。”
EyeQ Ultra采用5nm工藝技術(shù)，在單個封裝中提供10個EyeQ5的性能。
EyeQ Ultra
Amnon Shashua在一份聲明中說，消費級AV是該行業(yè)的終局。他說，EyeQ Ultra將提供“性能和成本的優(yōu)化，使消費級AV成為現(xiàn)實”。Shashua在1月4日的Intel新聞發(fā)布會上補充說：“并非一切都與TOPS有關(guān)。”
EyeQ Ultra是Mobileye的第一個SoC，使用了RISC-V內(nèi)核（12個），而不是MIPS CPU內(nèi)核。EyeQ Ultra由四類專有加速器組成，每一類都是為特定的任務(wù)而構(gòu)建的。據(jù)該公司稱，這些加速器與額外的CPU內(nèi)核、ISP和GPU配合。
Mobileye將在2023年底推出EyeQ Ultra SoC，并計劃在2025年進行全面的車規(guī)級生產(chǎn)。
NXP選擇了Hailo
NXP與AI加速器初創(chuàng)公司Hailo合作，將其汽車處理器與Hailo-8結(jié)合起來，為ECU提供可擴展和高效的深度學習處理。
據(jù)Hailo稱，Hailo-8在2.5W的典型功耗下，超過了其他用于邊緣計算的AI處理器，最高可達26TOPS。通過在邊緣放置高能效的AI加速器，他們希望為車輛帶來許多新的機器學習應(yīng)用。
近年來，AI加速器初創(chuàng)公司贏得了風險投資商的青睞。盡管許多此類芯片初創(chuàng)公司將ADAS和AV列為目標市場，但除了Hailo外，很少有公司真正進入汽車領(lǐng)域。
當被問及NXP為什么選擇Hailo作為其AI合作伙伴時，NXP全球產(chǎn)品和解決方案營銷總監(jiān)Brian Carlson說：“我們也考慮過其他公司。但我們喜歡Hailo的工具、芯片的成熟度和可用性。隨著NXP將AI加速器推向邊緣有限的空間，Hailo-8的低功耗是很有吸引力的。Hailo提供的與PCI Express的直接接口也很關(guān)鍵。它允許我們直接連接而不使用任何額外的邏輯。”
Hailo數(shù)據(jù)流編譯器
NXP之前在AI加速器方面一直是軟肋，但現(xiàn)在可以很肯定地對外界說他們已經(jīng)在和Hailo合作了。
Hailo的CEO Orr Danon強調(diào)他們的AI加速器的靈活性，讓用戶“分解AI計算的元素”。Danon說：“Hailo的加速器沒有與特定半導體公司的硬件結(jié)合，我們提供了一個開放的生態(tài)系統(tǒng)。Hailo的AI加速器之所以有效，是因為建立在基礎(chǔ)設(shè)施之上的開源應(yīng)用框架。”
Danon宣稱，“AI只是故事的一部分”，他指出，如果沒有NXP提供的處理數(shù)據(jù)和管理汽車的基礎(chǔ)設(shè)施，車輛中的AI應(yīng)用就無法發(fā)揮作用。
多少TOPS？多少傳感器？
汽車算力隨著傳感器的數(shù)量和分辨率的增加而急劇上升。在這種背景下，ZF的工程總監(jiān)Raj Vazirani去年秋天的AutoSens會議上警告說，太多的車廠正在以錯誤的順序做出選擇。
車廠應(yīng)該從定義“車輛需求和架構(gòu)”開始，而不是首先選擇傳感器。如果沒有車輛和系統(tǒng)層面的愿景，車廠最終可能會出現(xiàn)多種臨時架構(gòu)，而且不同車型之間的軟件兼容性很差。
那么，車廠應(yīng)該怎么做呢？Yole Développement的首席分析師Tom Hackenberg說：“不妨從那句古老的格言開始，‘Measure twice, cut once（三思而后行）’?；厝ズ蛡鞲衅鞴?yīng)商談?wù)劊c半導體供應(yīng)商談?wù)?，了解他們的能力，他們對策略的建議是什么，看看你能從特定的策略中得到什么承諾。”
他補充說，關(guān)系的價值不能被低估，特別是在汽車行業(yè)。10年后，當車輛仍在生產(chǎn)時，供應(yīng)商還在嗎？
Hackenberg說：”因此，當我說三思而后行時，這意味著收集有關(guān)你可以用一個集中的域控制器或兩個域控，甚至三個域控，或zonal控制器的信息，漸進的方式與從零開始重新構(gòu)建之間的利弊是什么？”
車廠必須幾乎同時或反復地做出傳感器優(yōu)先或架構(gòu)優(yōu)先的決定。你可能設(shè)計了一個高算力的處理器，然后以它為中心選擇傳感器，結(jié)果發(fā)現(xiàn)有一個更強大的處理器要出來了。如果你增加了更多的傳感器，你能避免換掉處理器嗎？如果你無法增加更多的傳感器，你可能不得不換成新的處理器，但你需要考慮處理器的速度以及它帶來的利弊。
使得復雜性更加復雜的是必須做出傳感器的決定。多少個？分辨率多少？什么類型的傳感器模式？
車廠曾受限于傳感器的能力或可用的算力，但隨著這些領(lǐng)域的指數(shù)級增長，它們的能力似乎變得漫無邊界。車廠可能不會因為有太多的傳感器或太大的計算能力而受到批評。但在某些時候，會遇到一些硬性限制。你會問自己，你是想要8個200萬像素的攝像頭？還是2個800萬像素的攝像頭？
消費者會買單嗎？
Hackenberg指出，對于像Nvidia、Intel和Qualcomm這樣的數(shù)據(jù)中心計算技術(shù)供應(yīng)商來說，自然會認為車廠正在尋求在車輛中實現(xiàn)計算性能最大化。通過向車廠推銷“MaaS”和“可下載和可升級的汽車功能”，宣傳軟件是其商業(yè)模式的主要來源。為此，車廠需要一個集中的計算平臺。
然而，車廠面對的是消費者，而現(xiàn)實是消費者不一定想要為更先進的汽車多掏腰包。
一個“車輪上的數(shù)據(jù)中心”的前景可能會讓技術(shù)供應(yīng)商興奮不已，但車廠始終應(yīng)該專注于生產(chǎn)消費者想要買單的東西。
“車輪上的數(shù)據(jù)中心”的概念或許會讓那些渴望實現(xiàn)軟件定義和可升級的車廠感到高興。然而，車廠必須明智地選擇他們的技術(shù)選項和實施方案，因為中央計算架構(gòu)成本很高，功耗也很高，會極大地影響到消費者最在意的電動車續(xù)航里程。
