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微软|国产芯片看似算力不足，或将助我们在智能驾驶领域弯道超车

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微软|国产芯片看似算力不足，或将助我们在智能驾驶领域弯道超车

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微软|国产芯片看似算力不足，或将助我们在智能驾驶领域弯道超车

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【微软|国产芯片看似算力不足，或将助我们在智能驾驶领域弯道超车】微软|国产芯片看似算力不足，或将助我们在智能驾驶领域弯道超车

提起芯片 ， 通常人们的第一反应会想到身边的智能手机或电脑芯片 ， 尤其是在最近发布的几款手机 ， 都用了各家自研的芯片 ， 什么近OPPO那个马里亚纳X和荣耀的AI-ISP啥的 ， 但是就芯片关键指标算力来说 ， 国产中低端芯片与国外高端芯片超距较大 ， 不过在有些需要高算力的领域却可以不受单个芯片的算力影响 ， 这就是汽车智能驾驶领域 。 目前一辆自动驾驶汽车会配备有约100颗芯片 ， 但ICT预计一辆L4或者更高等级的自动驾驶汽车所需的芯片数量将在未来达到2000颗以上 ， 而且随着智能驾驶技术的发展预计将用到更多的芯片 。 为什么自动驾驶汽车要用到那么多芯片呢？其实都是芯片算力惹的祸 。
自动驾驶技术需要实时处理涉及到自动驾驶、智能座舱、动力安全、车身控制和联网等方面的超大量数据 ， 而越快的数据处理速度也就预示着对于紧急情况 ， 汽车自动驾驶系统能更快的做出响应 ， 从而避免事故发生 ， 自然就更加安全 。

提到数据处理速度 ， 不得不提到芯片算力 ， 也就是处理器运算能力 ， 它的常用单位是TOPS（Tera Operations Per Second的缩写） ， 1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（1012）操作 。 与此对应的还有GOPS（每秒钟可进行一亿次（109）操作） ， MOPS（每秒钟可进行一百万次（106）操作）算力单位 。 三者可以换算 ， 都代表每秒钟能处理的次数 ， 只是单位不同而已 。 在某些情况下 ， 还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标 ， TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下 ， 处理器能进行多少万亿次操作 。

想想一个一个小小的手机3D游戏就把号称世界上算力最强的骁龙 8 Gen1芯片折腾的够呛 ， 高速运算处理数据 ， 导致发热严重 ， 各手机大厂不得不纷纷在散热上大做文章 ， 什么石墨烯、液冷VC等等大招频出 ， 无所不用其极 。

而自动驾驶汽车则需要实时采集处理来自超多路摄像头、超声波雷达 ， 毫米波雷达 ， 激光雷达等传来的多路3D影像和雷达探测数据 ， 数据处理量远远超过手机上最耗能的3D游戏了 ， 据测算自动驾驶1小时可产生4TB数据 ， 自然就需要系统具备更强的数据处理能力了 。 例如特斯拉的最先进的Hardware 3.0自动驾驶系统可以做到144T的算力 ， 虽说具有多重冗余 ， 但也仅仅可以宣称支持L2+的自动驾驶 ， 估计难以胜任L4级以上 。 对于空间和功耗要求方面相对手机来讲低了很多的汽车 ， 通过使用更多的中低端芯片来全面提高整体算力 ， 更能大幅度降低系统综合成本 ， 就成为了最佳的选择 ， 正所谓“以量取胜” ， 所以现在已经有1000T以上算力的自能驾驶系统了 。

而在5nm以上的高端芯片制造上 ， 国产芯片短时间难以追赶上来 ， 而车用芯片的算力可以依靠增加价格低廉的中低端芯片数量来实现 ， 相对来说 ， 单个芯片的性能也就是算力也就不需要太高了 ， 所以 ， 可以预见在未来智能驾驶领域 ， 或许能像八年抗战的八路军和抗美援朝的志愿军一样 ， 依靠“小米加步枪”依靠顽强的意志 ， 步步为营 ， 以量取胜 ， 打败了配备先进武器武装到了牙齿的日寇和联合国军 ， 这未尝不是中国的智能驾驶技术绕开高端芯片制造的障碍 ， 而是依靠在系统测试、软件研发和宽松的政府政策支持方面的全面发力 ， 实现弯道超车的绝佳策略 。

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