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英伟达和高通要用2000TOPs的算力芯片把智能汽车带向何方?

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导读:当我们现在使用的汽车算力TOPS还在个位数的时候,几十TOPS的算力汽车都算智能汽车顶峰了,几百算力的汽车刚完成研发,各项功能还在等待OTA软件升级。芯片巨头英伟达和高通竟然竞相推出高达2000TOPS的芯片

这着实让汽车圈蒙圈了,这是哪一出?之前还以为千TOPS是下一个里程碑,结果直接冲到2000TOPs,那么英伟达和高通这是要把智能汽车带向何方?首先我们看下英伟达的Thor超级计算器,他宣称,将以下计算单元合并于一起:

* 泊车计算单元,也就是我们现在汽车常用来处理鱼眼摄像头视觉信息,以及基于这个的应用的计算单元。

* 行车以及安全计算单元,也就是当前智驾常用的单元,主要处理来自于前视觉,侧向等视觉和类视觉信息,例如我之前文章《智能汽车需要多少个摄像头?什么用途?什么原理?哪些难点?》讲的比较多的视觉,还有4D毫米波雷达激光雷达等。

* 驾驶员监控,这个目前其实很多也是单独的计算单元,或者跟座舱单元一起,用来识别驾驶员情况。

* 流媒体视觉处理,这个目前应用广泛的是内后视镜,未来大家都在赌外后视镜也用,所以市场也是比较大。

* 仪表显示和娱乐系统处理,对于算力要求比较大的是图形图像的显示,也就是炫酷的3D等,他的算力需求你可以理解为游戏图形显示所需的GPU。

同时英伟达表示,芯片可以支持多系统,也可以划分不同的算力支持不同的分区。高通也挺有意思,和英伟达在同一周发布其2000TOPs芯片,高通的芯片应该和其手机芯片类似,异构多种芯片集合,所以他不但支持英伟达以上视觉AI处理计算和图形图像的输出,还添加了其拿手的网联通讯芯片处理OTA以及联网相关。

看完英伟达以及高通的发布资料,他们的2000TOP芯片都透露了同一个方向,智能AI计算集中处理。那么为什么这些芯片巨头会想着集中大算力处理呢?其实目前智能汽车底层主要变化是带来了大数据量,以及处理,他主要影响分布在以下三个方面:

1、丰富的环境与人类感知;

2、视觉AI类大算力的处理和分析;

3、令人愉悦的视觉,声觉,触觉呈现和交互。

而这些东西的分布,会给智能汽车带来另外一些痛点,算力处理多芯片重复应用,数据的传输带宽和效率,数据交互的复杂架构。这些都是严重影响成本,体验,阻碍了技术的进步应用和发展,也阻碍了人类对新技术的体验。而集中式AI算力处理,简化数据之间的交互,增强数据传输交互之间的效率,让AI计算高效集中,从而让新技术应用简单,让体验设计更加简单。而这样的发展也将汽车近一步朝IT推进,电子化,数据化,软件化,走向软件定义汽车的方向。

未来汽车的核心价值部分,除了传统交通属性,另外将分化大部分给类似于消费电子属性,基于芯片,系统,应用,云的体验应用。那么汽车是否会出现当年类似于互联网+的业态?移动出行+,自动驾驶+或者汽车+生态?或许会是,就看汽车这个生态能做多大?或许会由机器人接棒?那么汽车是否会出现手机时代的情况?诺基亚手机终结,安卓苹果崛起?我想这个答案显然是肯定的,谁会是汽车诺基亚?谁又会是汽车业的苹果?

那么中国汽车是否会走向消费电子,IT的情况?只是基于欧美的芯片和系统进行应用?中国芯片以及系统能否扛打?
或许以上那么多问题,我们暂时无法解答,但我们都是历史的见证者和塑造者,时间会给出答案,不过关注我们,我们会试着去预测和解答。

参考文章以及图片:英伟达以及高通官方发布信息;

来源:Vehicle Pirate Jack

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