【芯片對自動駕駛未來有多重要？特斯拉都開始自主研發(fā)了】現(xiàn)在自動駕駛的先鋒特斯拉也趕上了AI芯片的風(fēng)潮，正開發(fā)定制專用的AI芯片，該AI芯片會在未來用于特斯拉電動車中，完成無人駕駛時的運算操作。為什么一家電動汽車公司要自主開發(fā)AI芯片?

▌自有AI芯片：自動駕駛的必由之路

據(jù)媒體預(yù)測，2020年或?qū)⒂瓉碜詣玉{駛元年，為此各路芯片廠商一直積極備戰(zhàn)。在整個自動駕駛系統(tǒng)中，雷達(dá)、攝像頭產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，一般由硬件部分的芯片來處理。多年來，特斯拉發(fā)生的自動駕駛事故無不暴露出其視覺識別芯片的不足。從理論上來講，芯片計算力的好壞直接影響著自動駕駛的安全，如果芯片運算速度得到提升，車輛的安全性也將得以大幅提高。

除了出于對芯片計算能力和安全程度的迫切需求，企業(yè)最關(guān)心的始終離不開經(jīng)營與成本。目前特斯拉的輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot較多使用英偉達(dá)(NVIDIA)的GPU芯片，一旦擁有自主研發(fā)的芯片，車企將減少對芯片公司的依賴。有報告表明，自動駕駛汽車的計算量達(dá)到4TB/天，在如此大的計算和數(shù)據(jù)傳輸需求下，計算芯片及配套散熱設(shè)備的體積、功耗均異常巨大。在高功耗、高成本及精準(zhǔn)計算能力得不到滿足的情況下，特斯拉走上自主研發(fā)AI芯片道路也不足為奇了。

▌解決方案：專用芯片更勝一籌

目前主流的自動駕駛芯片解決方案主要包括GPU、FPGA、DSP和ASIC四種。大大今天就給ICer們對比下GPU和ASIC這兩種具有代表性的解決方案吧。

憑借著強大的計算能力及對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的有力支持，GPU(GraphicsProcessingUnit)正逐步成為自動駕駛技術(shù)開發(fā)的主流平臺解決方案，比如英偉達(dá)的DrivePX2芯片就是整個自動駕駛產(chǎn)業(yè)界最受歡迎的平臺之一。但事實表明，通用型計算平臺很難同時滿足自動駕駛要求的巨大算力和超低功耗。長期來看，GPU會退守到一些相對通用或者對功耗要求不那么高的場景，而像汽車、安防等領(lǐng)域，就是專用芯片的天下了。

ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)，專用集成電路，特點是在某一特定領(lǐng)域的計算上能夠以更低的功耗獲得更高的性能，但研發(fā)周期長，時間通常超過一年。通過第一代自動駕駛系統(tǒng)的積累，特斯拉當(dāng)前已有超過13億英里的自動駕駛里程數(shù)據(jù)，大大相信這可以幫助特斯拉更好地研發(fā)面向自動駕駛的ASIC。定制芯片可以提高運算效率，從而獲得更佳的自動駕駛性能。這樣看來，在這場自動駕駛芯片的解決方案的比拼里，ASIC要更勝一籌。

▌AI芯片：自動駕駛的核心硬件

雖然特斯拉暫未公布太多關(guān)于定制化AI芯片的進展，但這無疑加劇了自動駕駛芯片市場的激烈競爭。自動駕駛芯片涉及行車安全，對發(fā)熱、壽命、網(wǎng)絡(luò)安全要求更高，因此比一般的消費級芯片更有技術(shù)含量，居高不下的成本也影響了自動駕駛汽車在大眾消費者里的普及。說AI芯片左右著自動駕駛汽車量產(chǎn)進程，大大認(rèn)為一點也不為過。

我們看到，人工智能技術(shù)正火熱發(fā)展中，在手機制造領(lǐng)域，蘋果和華為開始將人工智能處理器加入到自家最新的手機產(chǎn)品中。在自動駕駛領(lǐng)域，身為電動車巨頭的特斯拉也不例外，自主開發(fā)定制芯片，恰好反映了自動駕駛行業(yè)計算的需求由通用轉(zhuǎn)向了專用。隨著自動駕駛向量產(chǎn)推進，自動駕駛系統(tǒng)所需要的芯片，將由原本不計成本、不懼高功耗、追求絕對算力的GPU，走向量產(chǎn)下的低成本、低功耗、高性能的ASIC。

▌點評

在老牌芯片廠商競相爭奪自動駕駛芯片市場的今天，大大認(rèn)為特斯拉研發(fā)定制AI芯片，反映了AI芯片是自動駕駛技術(shù)的核心硬件。在這條自動駕駛汽車走向量產(chǎn)之路，誰掌握了AI芯片，誰就能贏得市場。