跨界奇袭公开竞争路线各异芯片商争做汽车超强大脑

8月8日,英特尔宣布完成对Mobileye的收购,后者正式成为其子公司。一天之后,这家芯片巨头又爆猛料,表示将推出100多辆自动驾驶汽车,在欧洲、以色列及美国进行测试。

今年以来,消费电子芯片商的“面孔”越来越频繁地出现在汽车行业。7月在西班牙巴塞罗那,奥迪全新一代旗舰车型A8的亮相引发行业密切关注。该款车支持L3级别自动驾驶,成为了全球第一款实现高度自动化驾驶的量产车型,其配装的“奥迪AI交通拥堵驾驶系统”(Audi traffic jam pilot)可在时速小于等于60公里时,启动道路拥堵状况下的自动驾驶功能。

新款奥迪A8先行于自动驾驶领域的背后,芯片供应商也从默默无闻开始走向前台——英伟达和微软都在自己的官网上“自豪”地公开进行相关宣传。

■ 自动驾驶背后的超强大脑

“L3级别自动驾驶”、“量产车”,几个关键词让新款奥迪A8的风头一时两无,支持该套自动驾驶系统的“超级大脑”——zFAS(中央驾驶辅助控制器)正是其核心中的核心。

资料显示,zFAS系统包括前方图像处理单元、全景图像处理单元、传感器融合主控单元和应用主控单元四部分。作为支持自动驾驶的计算大脑,zFAS从车载雷达、摄像头、激光雷达和超声波雷达上收集传感器数据,并形成车辆的感知定位决策信息,在瞬间对大量的数据进行解析,然后实现自动驾驶。据悉,当行驶在堵车的环境时,zFAS以每秒25亿的输入速度处理数据。

小身材,大能量。发展至今,zFAS成为了奥迪自动驾驶的核心技术。问题来了,新款A8背后的超强大脑是怎样炼成的?

据外电报道,zFAS是奥迪与德尔福、英伟达、TTTech、Mobileye等公司的合作结晶,其中重要的核心部分则是英伟达的Tegra K1和Mobileye的EyeQ3。Tegra K1是英伟达推出的一款全新移动处理器,其内部的192个GPU核心具有强大的图形处理能力,负责分析处理车辆传感器发来的数据。EyeQ3汽车视觉处理器,用于分析车道线,障碍物,红绿灯等,预测当前的可通行空间以及障碍物碰撞时间等辅助警告信息,实现和自动驾驶系统相关的功能。行业人士分析认为,该解决方案所提供的计算能力与一款“装备精良”的中级车的完整电子架构相当。

此外,英特尔也加入了奥迪智能驾驶的阵营。外媒报道称,英特尔处理器将应用于2018款奥迪A8的自动驾驶系统,奥迪采用了来自英特尔可编程解决方案事业部(PSG)及其子公司Wind River的技术和产品。

对此,英特尔可编程解决方案事业部汽车总监Michael Hendricks表示,在自动驾驶的各种解决方案中,FPGA(现场可编程门阵列)以及操作系统的重要性不言而喻。

■ 收购、结盟唯恐动作太慢

从奥迪自动驾驶技术的研发看,芯片供应商发挥了举足轻重的作用。人无远虑必有近忧,为了寻找新的发展空间,消费电子类芯片企业纷纷将目光投向汽车领域,今年以来,他们的步子越迈越大。

英伟达的先发优势比较明显,从传统消费电子芯片公司到车载芯片供应商的佼佼者,英伟达进军汽车行业的脚步飞快,迅速与跨国车企及零部件巨头在自动驾驶领域打得火热。

据了解,英伟达正与采埃孚开展合作,双方共同开发人工智能自动驾驶系统——ProAI,预计2018年初正式投产。此外,英伟达与博世也开展合作,开发一款人工智能自动驾驶系统和一款超级芯片Xavier。今年5月,日本汽车制造商丰田宣布将采用英伟达技术作为未来智能驾驶的大脑。在此之前,沃尔沃、奔驰、奥迪、蔚来汽车都向英伟达抛出了橄榄枝,自动驾驶行列的“激进派”特斯拉也转投英伟达的怀抱。

本文开头提及的英特尔则是追赶步伐最快的一家消费电子芯片企业。今年3月,英特尔宣布收购Mobileye。此次交易完成后,Mobileye将整合英特尔去年11月底成立的自动驾驶事业部(ADG)。新部门将支持英特尔与Mobileye当前的产品项目,并积极与汽车厂商、一级零部件供应商和半导体公司合作,开发自动驾驶技术。

作为全球无线通信、芯片领域的领导者之一的高通同样将目光瞄准了无人驾驶。去年,高通宣布收购汽车电子行业巨头NXP。NXP开发的自动驾驶计算平台Bluebox将成为高通发力自动驾驶的重要“武器”。

在向自动驾驶发展的过程中,海量数据的处理是重中之重,这给芯片公司带来了奇袭汽车产业的机会,促其成为自动驾驶技术产业化不可或缺的参与者。

■ 走不同技术路线竞备赛升级

围绕自动驾驶开展的布局虽然刚刚开始,但英伟达、英特尔、高通三家芯片行业大咖之间的竞争已经公开化,并有愈演愈烈之势。三家公司各自“拉帮结派”,组成自动驾驶阵营,以期占领技术与产业高地。就目前情况来看,英特尔、高通、英伟达或将在无人驾驶的底层技术支撑层面形成“三足鼎立”的局面。

虽然自动驾驶蕴藏着巨大机遇,但未来仍任重道远。在进军无人驾驶的征途中,三家公司脚步有快有慢,技术路线也不尽相同。简单来说,英特尔、英伟达分别采用人工智能的不同路线,高通则在车联网技术上加速布局。

入局最早的英伟达风头正劲,其所在的阵营群英荟萃,这一切得益于合作伙伴们对英伟达自动驾驶运算平台与云端服务器实力的看重。英伟达于2016年推出了Drive PX 2自动驾驶平台,在深度学习的性能上相当于150台MacBook Pro。奥迪、沃尔沃、丰田等纷纷表示,将在未来的汽车产品中使用英伟达的DrivePX2平台硬件和软件。搭载Volta架构GPU的新一代平台Xavier也将于今年年底量产,性能较Drive PX 2提升近一倍。

此外,特别值得关注的是,英伟达发布的搭载Tesla V100云端服务器产品DGX-1,计算能力相当于800个CPU。自动驾驶所需要的运算能力体现在云端和终端两个方面,云端计算平台可将车辆行驶数据上传,通过深度学习或者增强学习的形式去训练决策和感知的算法模型。优化后的模型将应用于终端,也就是自我优化体系。

在“终端+云端”的服务体系中,英特尔的服务器业务比较成熟。与英伟达CPU(决策)+GPU(加速)的方案不同,英特尔在自动驾驶主控芯片上,采取了CPU(决策)+FPGA(加速)的方案。基于FPGA路线是业内公认的单位功耗性能是最佳的方案,但FPGA的技术门槛要比GPU高。

高通要通过布局V2X车联网进军自动驾驶。他们认为,1~3级别自动驾驶,采用人工智能即可实现,但上升到3级以上的自动驾驶,车联网技术必不可少,即V2X是实现真正无人驾驶的必要技术支持。众所周知,高速网络连接技术是高通的强项,所以高通在5G技术积极布局、发力车联网的举动就不足为奇了。

 
®关于本站文章™ | 若非注明原创,默认 均为网友分享文章,如有侵权,请联系我们™
㊣ 本文永久链接: 跨界奇袭公开竞争路线各异芯片商争做汽车超强大脑