车载“MCU+SoC”将只是一个过渡方案,过去的汽车并没有几颗芯片,能数出来的比如有引擎控制单元ECU和变速箱控制单元TCU等,进入新能源时代后,智能驾驶和智能座舱内部功能需要增加了,车企提出了“域控制”的概念,随着算力提升之后,之前采用的“域控制”概念将走向中央处理路线。

电子工程专辑讯 2024年,新能源汽车进入新一轮的价格战,在这场角逐中,行业正在加速洗牌已经是公认的事实。在2024 GTC大会上,NVIDIA表示,DRIVE Thor的推出将彻底改变汽车行业的格局。在这个赛道,NVIDIA将改变什么?

业界有个观点是,车载“MCU+SoC”将只是一个过渡方案,过去的汽车并没有几颗芯片,能数出来的比如有引擎控制单元ECU和变速箱控制单元TCU等,进入新能源时代后,智能驾驶和智能座舱内部功能需要增加了,车企提出了“域控制”的概念,随着算力提升之后,之前采用的“域控制”概念将走向中央处理路线。

NVIDIA提出了“生成式AI定义的驾驶体验时代”, 把生成式 AI、大语言模型 (LLM)  和视觉语言模型 (VLM) 的变革力量引入移动出行领域,通过深度学习和 Transformer 模型提供的强大感知、理解和生成能力,来构建车载助手,从而提升驾驶员的行车安全、人身安全和舒适度。

DRIVE Thor应运而生,搭载了NVIDIA专为Transformer、大语言模型(LLM)和生成式AI工作负载而打造的Blackwell 架构。

作为DRIVE Orin 的后续产品,DRIVE Thor是一款“集中式车载计算平台”,将智能座舱芯片和自动驾驶芯片以及所有功能整合至同一个集中式平台上,预计最早将于明年开始量产。

NVIDIA最新发布的Blackwell架构芯片最高具有 2080 亿个晶体管,Blackwell芯片之上单片die的晶体管数量达到了1040亿,所以两片die就是2080亿,相比于Hopper多了1280亿颗晶体管;Blackwell采用专门定制的双倍光刻极限尺寸 4NP TSMC 工艺制造,通过 10 TB/s 的片间互联,将 GPU 裸片连接成一块统一的 GPU。在官宣中提到,Blackwell的六大关键技术还包括第二代 Transformer 引擎,第五代 NVLink,RAS 引擎,安全 AI,解压缩引擎。

早在2022年时DRIVE Thor就被提起过,今年宣布了首批与DRIVE Thor合作的五家车企,有比亚迪、昊铂、小鹏、理想、极氪。

昊铂采用DRIVE Thor平台的下一代电动汽车新车型将于2025年开始量产,可实现L4级别的自动驾驶;小鹏则利用DRIVE Thor平台来助力其自研的XNGP智能辅助驾驶系统,实现自动驾驶和泊车、驾乘人员监控等功能。

比亚迪与NVIDIA的长期协作从车端延伸到云端。除了采用DRIVE Thor构建下一代电动车型,还计划将NVIDIA的AI基础设施用于云端AI开发和训练技术,并使用NVIDIA Isaac与NVIDIA Omniverse平台来开发用于虚拟工厂规划和零售配置器的工具与应用。此外,比亚迪并未明确指出DRIVE Thor将配备在哪款比亚迪新车上,猜测比亚迪应该只在那些需要高算力的车型才会用上这款Thor芯片。

汽车智能化“大一统”来了?

DRIVE Thor被称为“车载计算平台”,它并不只是一颗芯片,可以理解为一套由主板、CPU、GPU、内存和存储器构成的小型中央计算机,而且其配置还可以由客户来指定,这就是Thor被定义为计算平台的意义所在。制造商可以以多种方式设定DRIVE Thor ,他们可以将平台的所有运算全部用于自动驾驶流程,或将一部分用于智能座舱,另一部分则用于驾驶辅助。

前几年,新能源汽车新势力在市场上迎来一波热潮,销量猛增,风光无两。直至目前,主流的车载芯片主要有控制芯片MCU,智能座舱芯片、自动驾驶芯片。MCU负责管理和控制汽车内部的各种电子系统;智能座舱芯片则是为车辆内部的人机交互系统设计的,同时支持车载娱乐、导航、语音识别、智能助理等功能;自动驾驶芯片简单来说就是满足智能汽车发展需求的一种高算力芯片。

车用集成式芯片将所有功能整合至同一个集中式平台上,这或将提高车企开发效率并加快软件反复运算速度。

现下,“价格战”已经被视为市场竞争的一种方式和手段,但汽车本身就具有较高的成本,这个竞争方式虽然会继续,但并不持久。

不管是传统还是新兴势力车企,都在尝试将AI更深度的融合进车载应用中。随着AI车载智能芯片进一步补足传统车企的智能化功能,这个赛道的竞争者将越来越多,但最终也会更加激烈。NVIDIA无疑将成为这场竞争中关键的一个环节。

与最新一代的NVIDIA DRIVE Orin一样,DRIVE Thor 运用NVIDIA DRIVE 软件发展工具组的生产力,搭配ASIL-D 功能安全等级的设计,并采用可扩充的架构为基础,让开发人员可以顺畅地将过去的软件发展转移到最新的平台。

DRIVE Thor 还大幅提升深度神经网路的准确度,是首次纳入Transformer 引擎的自驾车平台系列产品。

NVIDIA全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙表示:“加速计算为生成式AI等领域带来了变革性突破,而生成式AI则正在重新定义自动驾驶和全球交通运输业。”

是什么促成现在的NVIDIA?

回顾NVIDIA在智能驾驶领域的布局,2018年NVIDIA推出了1TOPS的PARKER,2022年推出30TOPS Xavier,同年又推出了254TOPS的Orin,Orin这款芯片几乎抢占整个高端电动汽车市场。NVIDIA仅仅用了不到5年的时间,从一个“外行人”变成了行业巨头。

有哪些原因促成了NVIDIA?

2018年我们还在看谁家装了2.5TOPS算力的Mobileye Q4,到了2022年,200TOPS的算力已经不能满足高端汽车。

随着新能源汽车市场的兴起,一方面是智能驾驶海量数据对高算力有了绝对刚需,其二是头部车企需要一个开放的平台来实现软件自研,迫切需要实现自动驾驶算法的自研。NVIDIA是当时能同时满足这两个要求的智能驾驶芯片供应商,这次全新发布的智能驾驶芯片DRIVE Thor,能将智能驾驶与主动安全、自动泊车、乘员监控、电子后视镜、车载操作系统、仪表等统统集成在一起,把智能驾驶和智能座舱两个域控制集成在一起,可以看出是想要实现车内中央计算电气架构的“大一统”。

汽车的中央计算架构是一个大趋势,就像人只有一个大脑去管理所有的事情一样,但在此之前需要能承担这个大脑任务的高算力核心芯片的出现。

官方称,“DRIVE Thor支持 8 位浮点格式 (FP8),可在降低整体系统成本的同时,提供1000 INT8 TOPS/1000 FP8 TFLOPS/500 FP16 TFLOPS 性能。”

除比亚迪、昊铂、小鹏、理想、极氪之外,奇瑞以及百度与吉利合资的极越都宣布采用下一代DRIVE Thor集中式车载计算平台。

在DRIVE Thor上市之前,DRIVE Orin继续在各家车企中应用,DRIVE Orin是一颗提供254 TOPS 算力的SoC(系统级芯片)芯片,适用于智能驾驶。

在北京国际汽车展览会上,包括奔驰和吉利的合资企业smart,蔚来汽车推出的升级版ET7轿车,长城汽车旗下豪华高端SUVWEY蓝山智能驾驶版,比亚迪,DENZA和YANGWANG,以及广汽 AION 旗下豪华品牌Hyper,理想汽车,Lotus,Momenta,Polestar,上汽 R Motors,小米SU7,ZEEKR等展示了对DRIVE Orin芯片的采用。

NVIDIA被熟知的除了硬件之外,在软件方面也在持续更新,包括小鹏、比亚迪等将计划使用NVIDIA的软件来帮助汽车设计流程的简化,以及提高工厂效率。

在NVIDIA的官宣中称, “NVIDIA Omniverse是一个 API、SDK 和服务平台,使开发人员能够轻松地将通用场景描述 (OpenUSD)和 RTX 渲染技术集成到现有软件工具和模拟工作流程中,以构建 AI 系统。” 

“CARLA、MathWorks、MITRE、Foretellix 和 Voxel51 等开发商和软件供应商纷纷强调了这些 Omniverse Cloud API对整个自动驾驶汽车领域的广泛吸引力。” 

小鹏汽车宣布,其正在使用NVIDIA Omniverse平台简化其旗舰产品小鹏 X9 的设计工作流程。

比亚迪将利用NVIDIA Isaac和 NVIDIA Omniverse 平台开发用于虚拟工厂规划和零售配置器的工具和应用程序。

汽车制造是一个复杂的过程,NVIDIA在车载上探索“理论与实践”,利用生成式 AI 、视觉语言模型(VLM)、NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) 和多模态语言模型,通过这些技术的综合使用并与 NVIDIA DRIVE 平台协同工作,让汽车制造商开发自己的智能车载助手。

譬如赛轮思的 CaLLM ,Wayve的新一代 AV2.0 ,理想汽车的多模态认知模型 Mind GPT,蔚来的 NOMI GPT,Waabi 正在构建用于自动驾驶的 AI,吉利利用生成式 AI 和 LLM 技术提供的智能座舱体验以及边云加速协同,联想推出名为 UltraBoost 的新型 AI 加速引擎,SoundHound AI 的车载语音界面,塔塔咨询服务公司的Automotive GenAI 套件,MediaTek的 Dimensity Auto 座舱平台产品系列的车规级SoC等这些产品,是基于从边缘到云端的 NVIDIA 技术所开发的。

随着更多车企参与合作、NVIDIA在车端的数据积累,NVIDIA从云端到车端,从算力到算法将被进一步加强。

算法不足,算力来凑

据Canalys今年1月研究数据,2023年全球电动汽车(EV)销量将增长29%,达到1,370万辆,渗透率达到 17.1%。大中华区仍然是最大的电动汽车市场,出货量为760万辆,市场份额为55.5%。 2023年,欧洲的出货量为320万辆,北美的出货量为180万辆,将成为2023年前三大市场。

2023年中国汽车出口量将达到540万辆,其中电动汽车占40%,达到220万辆。

Canalys预测,2024年全球电动汽车市场将增长27.1%,达到1,750万辆。中国汽车制造商的电动汽车预计到 2024 年将占据 78% 的市场份额。

(来源:Canalys)

中国汽车市场是NVIDIA的重要市场之一,NVIDIA的高算力芯片,对目前的车企应用来说已经是充足状态。那车载芯片算力提高带来哪些好处?对车企来说,芯片的高计算能力在某种程度上其实可以抹平传统车企与“互联网”车企在工程师上的水平差异,就好比“算法不足,算力来凑”,足够的超高运算能力可以减少汽车的整体体验感差距,在未来几年,足够的算力也能帮助车机在升级APP或更新新功能时,继续保持使用顺畅。

从汽车发展的趋势来看,如果“MCU+SoC”是一个过渡,未来有可能会实现域控制器的一站式解决方案,那高算力仍是一个刚需。包括Nuro、Plus、Waabi、文远知行都在尝试在DRIVE Thor上进行L4级自动驾驶技术的测试。

但算力并不反映自动驾驶计算平台真实的性能,虽然目前 “算力不强几乎等于技术落后”是被消费者倒逼的市场现象,但车企仍需加强造出一个可以支撑这些算力的应用。

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  • 我有个邪恶的想法,如果这个也被美国政府禁止出口呢。。。。
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