自动驾驶马斯克

英伟达新一代自动驾驶芯片正式发布，暴打特斯拉Autopilot硬件3.0？！

第一电动大牛作者电动星球News蟹老板 2020-05-17 13:25

自从去年 4 月份，特斯拉发布 Autopilot 硬件 3.0 以来，智能汽车的王座就一直被那个男人以车企 CEO 的身份占据。

Mobileye、英伟达、恩智浦、德州仪器等一系列旧世界的贵族们心有不忿，但无奈特斯拉已经占领了算力高地，还有经验丰富的软件团队保驾护航，路上更是开着上百万辆可以反馈真实数据的 SEXY 家族汽车。

13 个月之后，芯片界的传统巨头终于吹响了智能汽车领域新战争的号角。北京时间 14 号，芯片巨头英伟达创始人黄仁勋在自家厨房里，发布了全新一代的英伟达计算芯片系列，包括英伟达 Drive AGX 家族的新成员。

老黄从烤箱里拉出一盘芯片

其中最引人注目的，是 Drive AGX Robotaxi，这套针对 L5 自动驾驶而来的计算方案，将目前自动驾驶方案的算力上限提升到了 2000TOPS（2000 万亿次计算/秒），与之相比，Autopilot 硬件 3.0 是 144TOPS，而英伟达自家上一代旗舰 Drive AGX Pegasus 也才 320TOPS。

旧王未死新王也当立，自动驾驶供应链头部厂商的血战又将开始，英伟达将如何布局 20 世纪 20 年代的自动驾驶市场？特斯拉又是不是毫无反抗之力？

自动驾驶新时代

黄仁勋在线上发布会当天显得轻描淡写，胸有成竹，但事实上他拿出的几款产品，对于芯片世界来说，可以算是新时代的入场曲。

和马斯克一样，黄仁勋也是一个对自己的战略极其自信的人。这体现在英伟达从来不追随最新的制造工艺，英伟达在 14 纳米时代（实际上是台积电 16/12 纳米，但都属于 14 纳米节点的分支）停留了足足 5 年，但从Drive PX 到 AGX Pegasus，英伟达通过架构升级、多芯片叠加等等手段，将自动驾驶方案的算力从约 32TOPS 提升到 320TOPS（INT8 精度）。

但打磨得再锐利的刀，终究不如最弱鸡的枪炮，从 2014 年就开始应用的 14 纳米工艺，即使优化得再好，也已经很难满足自动驾驶领域近乎无穷无尽的算力要求。

英伟达自己最清楚这个道理，2016 年英伟达为特斯拉打造的 Autopilot 硬件 2.5，当时在马斯克口中「可以实现全自动驾驶」，吓得黄仁勋亲自澄清「我们的芯片不可用于全自动驾驶」。

而即使是功耗约为 200W，用上了水冷，性能比 2.5 好了十几倍的特斯拉自研硬件 3.0，目前的表现也很难让人相信它能应付 L5 场景。

当然旧工艺并非一无是处，首先它成熟，可以迅速规模化生产；其次经过时间沉淀和产能扩张的工艺成本更低，可以满足更大体量的主流汽车市场。目前英伟达主推的 Drive AGX Xavier 就是 12 纳米（14 纳米的小幅改良版工艺）的经典作品，功耗仅为 30W，算力 30TOPS，能完全满足 L2 级别的辅助驾驶功能。

主机厂的反应也印证了 Xavier 的成功，从小鹏 P7 开始，包括沃尔沃、奔驰、丰田等等车企巨头纷纷宣布拥抱英伟达，相关产品甚至已经亮相，比如奔驰的 MBUX 硬件。

基本盘打下来之后，老黄开始准备深挖护城河——芯片领域最高的壁垒，就是性能。

在桌面和服务器市场打拼多年的英伟达，深谙堆砌性能的方法，首先可以把芯片做大，英伟达 14 纳米时代最大的芯片达到了 815 平方毫米，相当于英特尔消费级旗舰芯片 i9 9900K 面积的5倍；其次可以多芯片互联，比如 Drive AGX Pegasus 就用了两个 GPU+两个 SOC 的方法达到了 320TOPS 的算力。

但两种方法在 14 纳米时代都已经做到了极致，不仅是英伟达，特斯拉的 Autopilot HW3.0 同样使用了大芯片+多芯片的方法压榨算力。最终的结果是特斯拉的 200W 方案用上了水冷，而Pegasus 500W 的功耗使其几乎被束之高阁。

于是 7 纳米来了。

作为新一代即将通过车规级安全认证的半导体工艺，即使是初代 7 纳米 DUV（深紫外光线）工艺（比如 iPhone XS 搭载的 A12），根据芯片厂具体流程不同（三星/台积电），最多可以在同等电路复杂程度下降低 40% 的功耗，至于更领先的 EUV（极紫外光线）工艺（比如 iPhone 11 搭载的 A13），则可以在 DUV 基础上再降低 10%-20% 的功耗。

换句话说，即使英伟达什么也不做，只是在原有芯片基础上换用新的制造工艺，老黄也能造出性能不变，耗电仅为老款一半的芯片——但黄仁勋的目标绝不止于此。

性能怪兽大集合

去年马斯克掏出 FSD 芯片的时候，就曾经调侃友商的芯片「性能一样的耗电更高、耗电差不多的性能弱鸡」，这让稳坐通用计算芯片王座已久的老黄面子往哪搁？

彭博社标题：「马斯克宣称特斯拉造出了‘世界上最好的芯片’，顺便踩了英伟达一脚」

于是今年，乘着英伟达 GPU 家族第八代架构「安培 Ampere」的诞生，Drive AGX 家族也迎来了史上幅度最大的一次更新，不仅包括性能突飞猛进，产品线也覆盖到了自动驾驶芯片的每一个细分市场。

从最小的说起，英伟达从 7 纳米时代开始，正式进入嵌入式自动驾驶芯片领域。

什么是嵌入式？自动驾驶领域最典型的嵌入式产品莫过于 Mobileye 的 EyeQ 家族，主要用于摄像头的数据感知，而并非中央域处理器。

英伟达的 7 纳米自动驾驶家族体积最小的成员，是针对前置主摄像头打造的视觉感知芯片。我们以目前蔚来 ES8/ES6/EC6 上面搭载的 Mobileye EyeQ4 芯片作比较，EyeQ4 的功耗是 3W，算力是 2.5TOPS；而英伟达的对应产品功耗为 5W，算力达到了 10TOPS。

说完最小的说最大的，黄仁勋在这次厨房发布会上拿出的 Ampere 架构旗舰产品 A100，是目前世界上最高效的深度学习芯片，同时也是世界上芯片面积最大的 7 纳米芯片，达到了 826 平方毫米，内置了多达 542 亿个晶体管，相当于前代的 2.57 倍。

基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive AGX Robotaxi。从名字就能看出来，Drive AGX Robotaxi 就是奔着全自动驾驶去的。与前代 Pegasus 相比，Robotaxi 的功耗从 500W 提升 60% 来到了 800W，但双 A100 芯片支持下，算力却从 320TOPS 飞跃至 2000TOPS，相当于 6.3 倍的性能。

大概是老黄觉得，如此庞大的算力放在有司机驾驶的车上不太划算，所以他表示 Robotaxi 是针对「全自动驾驶汽车研发和测试」准备的「最佳方案」。

但 Robotaxi 要到 2022 年才交货，所以目前自动驾驶公司们，比如小马智行，能够马上用得到的还是现成的 Pegasus，小马智行在美国的电动车队已经准备装机 Pegasus，用于训练自动驾驶汽车。

Drive AGX Robotaxi 的强悍算力并非只来自 A100，英伟达在 AGX Robotaxi 上面沿用了「双 GPU+双 SOC」的多芯片互联策略，其中 SOC 部分，则是本次发布会对现阶段汽车业界影响最明显的产品——Drive AGX Orin。

Orin 是代替 Xavier，占领主流智能汽车市场的 SOC。Orin 的制造工艺众说纷纭，有一种是说基于三星 8nm LPP 工艺（10nm 工艺的改良版，成本低廉）打造，另一种则说是三星 7nm LPP 工艺（性能略逊于 7nm EUV，但成本更低），但这都不影响 Orin 成为目前性能和功耗平衡得最好的自动驾驶芯片。

内置了 12 个 ARM CPU 和 1 个Ampere 架构小型 GPU 的 Orin，设计功耗仅为 45W，仅比 Xavier 多了 15W，甚至低于特斯拉 Autopilot 硬件 2.5 的 60W，对散热条件的要求极低，低功耗也使得 Orin 稳定性更高，在发布的时候就已经通过了 ASIL-D 的安全认证。

功耗低，但性能并没有妥协。Orin 的算力达到了 200TOPS，大幅领先 Autopilot硬件 3.0 的 144TOPS，但功耗只有硬件 3.0 的 1/4 不到。比起前代 Xavier，Orin 的性能更是达到了 6.7 倍（Xavier 为 30TOPS）。