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英伟达时代尚未来临,国产芯片替代正当时

作者: 精装之家 来源: 精装之家 发布时间: 2022年04月04日 06:03:24

  3月底,在英伟达GTC 2022大会上,其创始人黄仁勋就自动驾驶领域的动态做了更新:即将投产自动驾驶芯片Orin;发布基于 Atlan 芯片的自动驾驶平台DRIVE Hyperion 9;推出地图产品Drive Map。

  在自动驾驶芯片算力方面,英伟达可以称得上是一骑绝尘,但是其似乎并不满足于此仍在不断巩固优势地位。虽然英伟达的表现给其他竞争对手带来一定压力,但是就长远来看,自动驾驶军备竞赛的号角才刚刚奏起,真正属于他的时代尚未来临。哪个玩家能够笑到最后,有待时间验证。

  “算力王”:朋友圈收割一把好手

  谈到英伟达召开大会,必不可少的就是其升级朋友圈的速度。意料之中,基于自动驾驶芯片Orin,英伟达的朋友圈进一步壮大,其中包括:Lucid Group、文远知行、元戎启行和悠跑科技等。而在视频演讲中,黄仁勋更是高调宣布“全球第二大电动汽车制造商比亚迪于2023年上半年开始投产搭载DRIVE Orin计算平台的汽车。”

  作为国内最大的新能源车厂之一,比亚迪计划从2023年初开始使用英伟达的Hyperion平台和Orin芯片,未来这在一定程度上将带动英伟达自动驾驶芯片出货量。

  此前,英伟达发布2022财年第四季度及全年财务报告。数据显示,其2022财年收入创下269.1亿美元的纪录,较上一财年的166.8亿美元增长61%; Non-GAAP 净利润为 112.59 亿美元。

  就细分领域来看,目前游戏和数据板块是英伟达的核心支柱业务,贡献了最大的营收。但是可以看出,英伟达正试图将自动驾驶业务板块打造成新的销售和利润增长点。

  去年 4 月,英伟达称未来六年汽车订单总收入已从 80 亿美元增长至 110 亿美元以上,覆盖了整个自动驾驶汽车行业,其中大致分为以下四类:以梅赛德斯-奔驰为代表的传统车企;以蔚来为代表的造车新势力;以图森未来为代表的商用车自动驾驶公司;以 AutoX为代表的自动驾驶出租车公司。

  根据英伟达公布的数据,已有超过 25 家汽车制造商采用英伟达自动驾驶芯片。而英伟达之所以能够搞定大量汽车圈客户,很大程度上是因为,对于要进行L3或者更高级别自动驾驶开发的玩家而言,目前市场上可供选择的芯片有限——除了英伟达Orin,几乎没有满足算力的自动驾驶芯片。

  在日前举办的电动汽车百人会上,黑芝麻智能创始人兼CEO单记章表示,能够支持L3级别以上的大算力自动驾驶芯片将是一个融合图像处理,DSP、NPU、信息安全等功能的完整系统,尤其需要突破算力的瓶颈。在他看来,自动驾驶的发展需要算力支撑,L4、L5自动驾驶甚至需要超过1000Tops的算力。

  而英伟达的自动驾驶之路,还要从2015年算起——彼时,其推出NVIDIA Drive系列,其中DRIVE CX面向座舱,DRIVE PX面向自动驾驶。在此之后,英伟达一方面保持每年至少一更Drive平台的速度,另一方面也在不断提升车规级SoC芯片的算力。

  时至2022年,英伟达自动驾驶芯片已完成量的积累。日前交付的蔚来ET7搭载的便是英伟达Orin,单颗算力高达254 Tops。即便和芯片巨头高通、Mobileye相比较,英伟达已经抢占一定优势:就单颗芯片算力而言,目前只有英伟达的产品算力突破200Tops。

  更加吸引眼球的是,英伟达去年4月已经发布下一代自动驾驶芯片Atlan,单颗算力可达1000Tops,预计2025年交付。而开篇提及的DRIVE Hyperion 9便是基于Atlan打造,将配备14个摄像头、9个雷达、3个激光雷达和20个超声波传感器,并将在2026年开始交付。

  基于算力水平一骑绝尘,国内头部造车新势力基本都进入英伟达阵营,如理想、小鹏、威马和智己。而且值得一提的是,部分车型将搭载4颗英伟达Orin芯片,这意味着算力一举超过1000Tops,比如刚交付的蔚来ET7。

  而这从更高层面来看,此次蔚来ET7的交付意味着量产车首次进入1000Tops的大算力时代。未来,在这片角斗场又会上演怎样的故事,我们拭目以待。

  诚然,英伟达之所以能够斩获一众圈内巨头,不仅仅是芯片算力抢眼。就自动驾驶领域而言,英伟达扮演的角色不再是单一的芯片商,而是一家覆盖芯片、算法、智能驾驶平台、开发套件、高精地图在内的全栈服务商。

  例如,在GTC 2022上,英伟达发布了名为Drive Map的自动驾驶地图平台,用于支持高级别自动驾驶。黄仁勋预计,到2024年,该平台将为自动驾驶汽车行业提供超过30万英里道路的地面实况测绘地图,覆盖北美、欧洲和亚洲。

  而且很重要的一点是,与Mobileye等竞争对手不同,英伟达提供的自动驾驶解决方案更加开放。短期来看,Mobileye的“黑盒模式”可满足汽车制造商的快速量产需求。但长期来看,在算力升级、迭代速度、差异化定制等方面的相对劣势,都会成为阻碍厂商上车的重要因素。

  英伟达时代尚未来临,自主企业需砥砺前行