英伟达在高阶智能驾驶市场的霸主地位,其背后的三大支柱尤为引人注目。
首要的是其硬件性能的卓越表现。英伟达Orin X芯片凭借高达254TOPS的算力,在市场中独占鳌头,领先竞争对手近两年之久,为智能驾驶系统提供了强大的算力支持。
其次,英伟达在自动驾驶算法开发领域的深厚积累,使其能够提供全面的智驾算法支持。通过套餐式的半定制方案,英伟达让车企和方案商能够轻松接入,而无需从零开始搭建算法框架,这无疑大大加速了智能驾驶技术的落地。
再者,英伟达在自动驾驶数据闭环工具链上的布局同样全面。从地图标注到数字孪生仿真场景重建,再到预训练模型和压缩部署工具,英伟达的工具箱几乎涵盖了智能驾驶开发的全过程,为车企和方案商提供了极大的便利。
英伟达Drive平台在自动驾驶算法开发工作流中发挥了巨大作用,与众多头部智驾车企的联合优化,使其变得愈发强大。除了华为和特斯拉等少数企业外,大多数车企在智能驾驶技术的三次路线转变中,都紧紧依赖着英伟达的Drive计算平台。
然而,值得注意的是,尽管英伟达在智能驾驶领域取得了显著成就,但并不意味着其他企业无法突破。在算子开发、底层软件和工具链等方面,仍有巨大的发展空间等待挖掘。
对于计算密集型的智驾芯片来说,算子开发至关重要。将主流模型迁移到自家芯片上,需要重新开发算子并进行适配优化,这是一项庞大而复杂的工作。底层软件同样决定着系统性能的上限,这并非一般企业所能企及。
英伟达之所以能够独占全球AI芯片90%的市场份额,其强大的开发工具链功不可没。从数据管理到模型训练、评估和验证,再到模型部署,英伟达提供了全流程的支持。因此,对于蔚小理等车企来说,借助英伟达的工具链或许是一个明智的选择。
然而,这也带来了一个问题:当车企将模型从云端压缩部署到非CUDA原生的自研芯片上时,可能会面临云端和车端模型无法匹配的问题。因此,尽管蔚小理的Transformer原生芯片在硬件指标上可能超越英伟达的Orin X,但由于算子、底层软件等问题,其实际性能可能并不如预期。
做芯片是一项长期而艰巨的任务。蔚小理等车企选择自研芯片,意味着它们需要在长达近十年的时间里,经过三代芯片的打磨,才有可能与英伟达的顶尖产品站在同一起跑线上。这需要长期的投入和坚定的决心。
然而,巨大的研发成本需要通过自家的产品来分摊。对于蔚小理来说,即使年销量达到150万辆,分摊到每颗自研芯片上的研发成本仍然相当高昂。因此,它们需要在保证性能的同时,尽可能降低成本,以实现盈利。
尽管如此,蔚小理等车企仍然坚持自研芯片的道路。因为它们深知,只有掌握了核心技术,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。而自研芯片,正是它们掌握核心技术的关键一环。
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