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智界S7,成败就看MDC810?

2024-02-02 14:55
路咖汽车
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智界S7延期交付,到底发生了什么?

智界S7最核心的产品力在于智能驾驶系统。我们在华为授权经销商体验智界S7时,华为销售曾表示,如果看重智驾方面的体验,智界和问界是目前市面上最好的选择。阿维塔12是同样的路子,因此,智界S7希望以行业领先的智驾形态出现在市场,而华为MDC 810是其迈不过的槛。

华为MDC 810能给智界S7带来什么?

如果仅看目前智驾市场的品牌声量,华为绝对是第一梯队中的代表。上述MDC智能驾驶平台,所有的芯片都是以稠密算力为单位。

如何理解,需要与另一种以稀疏算力为单位的芯片算力做对比。稀疏算力会对矩阵中的0值元素进行剪枝运算,最终使矩阵乘法计算量减少,得以提升算力表现。而在自动驾驶场景中,摄像头产生的实时数据矩阵中的0值元素并不多见,通俗来说,按照稀疏算力的计算方式,算力将比稠密算力多一倍,也就是说,如果将稠密算力比喻为得房率,则其得房率为100%,而稀疏算力仅有50%。

目前主流的芯片厂商英伟达,大多稀疏算力,以目前最火的英伟达Orin X芯片为例,其单颗芯片的算力在254TOPS,目前搭载此芯片最多的车型蔚来ET7,四颗Orin X的芯片总算力为1016TOPS,其次是理想L9和小鹏G9,均搭载两颗Orin X芯片,算力为508TOPS。按照上面的方法计算,1016TOPS的四颗Orin X芯片在自动驾驶中的作用,实际相当于508TOPS的算力,而两颗Orin X芯片基本等同于254TOPS的算力。

也就是说,搭载了两颗英伟达Orin X芯片的整车,实际在自动驾驶中的算力表现不一定比华为MDC 810平台强,也就是说,算力值不一定能真实地反映出整车高阶智能驾驶的能力,而且在目前的智能驾驶需求中,搭载超高算力芯片的车型,实际应用表现上可能与较低算力芯片的车型没有太大差别,毕竟现阶段的智能驾驶需求并不需要太大算力的芯片支持。

那么在未来的高阶自动驾驶上,大算力芯片是不是就稳操胜券了?

以极狐阿尔法S先行版为例,其搭载了华为MDC 810平台,以12个超声波雷达、6个毫米波雷达以及3个激光雷达实现智能辅助驾驶,达到无限接近L3级自动驾驶的效果。其对立面就是特斯拉,特斯拉Model Y搭载了两颗HW4.0芯片,算力达到288TOPS,但特斯拉仅使用了500万像素的感知摄像头,就实现了效果与极狐阿尔法S先行版相近的智能辅助驾驶。

有趣的是,在搭载了华为ADS 2.0的问界M5智驾版车型上,毫米波雷达和激光雷达的数量相比极狐阿尔法S先行版均有所缩减,毫米波雷达减少了3个,激光雷达从极狐上的3个减少到问界上的1个。

或许并不是说华为正在认可特斯拉的纯视觉解决方案,而是在MDC 810这类大算力平台下,摄像头为AI提供的大量数据,以及AI自学习能力,都使得智能驾驶不需要更多的雷达进行辅助,而是具备了快速海量处理大数据的能力,并实现数据模型的不断强化,使智能驾驶的判断越来越准确。

智驾领域会不会遭遇芯片荒?

从目前情况来看,智界S7可能是遇到了芯片供应问题。

作为华为MDC矩阵中最高级的智驾处理平台,MDC 810单颗芯片高达400TOPS的算力是目前业内的顶级水准,此前却被网友曝出无法按期搭载在相应车型上。有消息表明,此前某车型宣传时表明了搭载华为MDC 810,但在实车量产后,却只搭载了MDC 610,二者算力整整差了一倍之多。

就目前的智能驾驶需求而言,即使是MDC 610的200TOPS算力,也足够满足L2+甚至L3级自动驾驶的需求,但从芯片成本上来看,宣传时讲明搭载更贵的智驾平台,量产时车价没降,但配置却缩水了,用户的心里或多或少会有些失落。

这里就涉及芯片荒的问题。此前极狐阿尔法S先行版量产时,就曾曝出MDC 810缺芯的消息,到现在的智界S7,或许将重蹈覆辙。MDC810实际上是由昇腾AI芯片、鲲鹏CPU以及智能座舱5G通信芯片巴龙5000的综合性平台,所有的元器件缺一不可。而有消息指出,由于受到美国制裁,7nm无法及时供应,而华为短时间内无法找到生产7nm芯片的厂家,因此MDC 810再一次难产。

那么智界S7会不会有着与上述某车型同样的“命运”,通过降配置来保交付,如果华为再这么做,面对目前这么多芯片厂商的围攻,很可能陷入舆论风波中。

话说回来,实际上,MDC 610的能力已经能满足近两三年的智能驾驶需求,华为也有时间等着MDC 810的问题完全解决,在大规模铺市场。

目前中国主流的智驾梯队,包括“蔚小理”、飞凡、埃安,甚至是奔驰宝马等车型,均采用激光雷达作为解决方案,其主要倚仗激光雷达激光发射机、信号接收机和信息处理系统的性能,而对芯片算力的要求非常低。毫米波雷达和超声波雷达也是同理。

也就是说,重雷达的智驾车型对芯片算力要求整体不高,反映的问题是这些车型搭载的芯片算力通常很高,除了雷达需求和数据处理需求,剩余的算力是不是过于冗余。也就是说,芯片真正的能力并没有发挥出来,而芯片的成本虽然相比前两年有所减少,但堆积算力的同时,又堆积一部分成本相对较高的雷达,比如目前一枚激光雷达的成本低的也要2000+,对于大部分还处于亏损阶段的新能源车企来说,是不是当下最好的解决方案。

华为MDC 810或许正走在现阶段更好的一条道路上。比如400TOPS的稠密算力,实际上在一些品牌的旗舰车型中也能完全达到这样的算力水准。即使达不到,因为MDC 810最初是为Robotaxi准备的产品,为L4-L5级别的车型准备的产物,以目前的需求来看,能达到L3级别的算力水准,即100TOPS-200TOPS的水准,就能满足现在甚至是未来两三年的智能驾驶算力需求。

以此为基础,加上华为缩减整车各种雷达的动作,也表明了智能驾驶也该进入到了AI大模型处理阶段,通过对大数据的处理,让车不断学习驾驶。未来的智能驾驶,靠几个雷达撑场面,在L3级以下的智能驾驶领域还能简单地玩一下,到了高阶智能驾驶阶段,没有大数据模型处理能力,没有自学习能力是完全行不通的。

再有,这套智能驾驶逻辑相对于既堆配置又要大成本投入算法研发这套逻辑,要来得更为直接,至少硬件成本的钱又能省下来了,且前期各车企堆出来的高算力芯片,也能有用武之地。

结语

这次智界S7面临的交付问题,再次为汽车行业提了个醒,别忘了前两年的芯片荒。在智能驾驶的下半场中,芯片是最不可或缺的一环,相比于各种雷达,芯片的重要程度更高。即使没有雷达加持,也可以效仿特斯拉的纯视觉解决方案,只要有芯片,就会有解决办法。

作者丨路咖汽车

       原文标题 : 智界S7,成败就看MDC810?

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