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    英偉達(dá)遭“限芯令”,國內(nèi)自動(dòng)駕駛玩家怎樣變招?

    2022年09月09日 13:22:06   來源:談擎說AI

      最近美國又加大對(duì)中國芯片行業(yè)的限制力度,英偉達(dá)、AMD兩家企業(yè)旗下生產(chǎn)的部分GPU產(chǎn)品將被美國列入停售范圍。

      據(jù)悉,不允許出售到中國企業(yè)的芯片主要包括英偉達(dá)A100和H100、AMD MI250等高性能AI芯片,并且未來峰值性能和I/O性能達(dá)到或高于A100的芯片,都在新的出售許可證所要求的范圍。

      由于禁售的幾種芯片主要用于自動(dòng)駕駛云端訓(xùn)練,所以國內(nèi)自動(dòng)駕駛和汽車行業(yè)都在消化這個(gè)黑天鵝式的突發(fā)消息。

      對(duì)此小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬樂觀地表示,“未來幾年的需求提前買回來了”,百度副總裁王云鵬則馬上回應(yīng)“我們通宵討論如何加速創(chuàng)新、實(shí)現(xiàn)前沿科技自立自強(qiáng)”,并批評(píng)何小鵬“和資本市場說我沒事兒”顯得格局太小。

      兩位大佬的發(fā)聲都是站在自家企業(yè)的立場發(fā)聲,誰是誰非我們暫且不做評(píng)論。眼下更為重要的是,“限芯令”會(huì)不會(huì)再加大力度?“限芯令”實(shí)施之后,整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)中,究竟哪些企業(yè)首當(dāng)其沖,哪些企業(yè)反而可能迎來機(jī)遇?

      英偉達(dá)卡了誰的脖子?

      首先要明確一點(diǎn),“限芯令”針對(duì)的主要是用于云端數(shù)據(jù)中心的高性能GPU芯片,主要用于AI算法的訓(xùn)練。這對(duì)自動(dòng)駕駛行業(yè)有多重要呢?

      業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,智能駕駛的量產(chǎn)競爭,主要取決于時(shí)間和成本兩個(gè)維度。

      一是時(shí)間維度,即算法迭代的周期中,處理海量數(shù)據(jù)的速度決定自動(dòng)駕駛能力提升速度。另一個(gè)是成本維度,即在整個(gè)算法迭代周期中,處理海量數(shù)據(jù)所消耗的計(jì)算、存儲(chǔ)、帶寬等資源成本。

      由于有海量數(shù)據(jù)的主機(jī)廠并不在少數(shù),所以能把海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的“算法養(yǎng)料”提取出來就成為關(guān)鍵。

      在英偉達(dá)推出大算力芯片之前,數(shù)據(jù)處理依賴大量人工,效率太低。以至于行業(yè)內(nèi)有一個(gè)流傳甚廣的玩笑,“所謂人工智能,就是有多少人工就有多少智能。”

      從效率的對(duì)比來看,本地AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理的效率較人工提升3~4倍,而依托云端的更高算力,汽車云服務(wù)數(shù)據(jù)處理的綜合處理效率提升10倍以上,數(shù)據(jù)處理的成本也較人工降低50%。

      對(duì)主機(jī)廠和自動(dòng)駕駛公司而言,自動(dòng)駕駛的時(shí)間窗口需要用算力來爭取,英偉達(dá)的高性能GPU芯片就是前者的生產(chǎn)力。

      去年特斯拉公布了采用英偉達(dá)A100芯片的云端訓(xùn)練集群,還發(fā)布了超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo,以此打造自動(dòng)駕駛算法的云端基礎(chǔ)設(shè)施,構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)。

      在國內(nèi),繼特斯拉之后,蔚來汽車、小鵬汽車、毫末智行等公司摸著特斯拉過河,也都在基于英偉達(dá)A100芯片打造自動(dòng)駕駛訓(xùn)練中心。

      “量產(chǎn)車產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)是蔚來自動(dòng)駕駛能力護(hù)城河。而NVIDIA 的高性能計(jì)算解決方案,成為了蔚來在自動(dòng)駕駛這條道路上的加速器。”蔚來 AI 平臺(tái)負(fù)責(zé)人白宇利表示。

      小鵬一直是自動(dòng)駕駛布局相當(dāng)積極的新勢力車企,近日小鵬汽車基于阿里云建成了自動(dòng)駕駛智算中心“扶搖”,用于自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練,所以何小鵬表示自己沒有壓力。

      而如果從長遠(yuǎn)來講,用于L4的自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)量在不停遞增,以后是否還需要對(duì)算力進(jìn)行升級(jí)也猶未可知。

      需要注意的是,特斯拉目前已經(jīng)用自研的D1訓(xùn)練芯片替代英偉達(dá)的A100。而且從官方公布的性能數(shù)據(jù)對(duì)比來看,D1相比英偉達(dá)的A100也更有優(yōu)勢。

      所以特斯拉可以說已經(jīng)擺脫了對(duì)英偉達(dá)的算力依賴,但是對(duì)國內(nèi)的蔚來、小鵬、百度們來說,很難找到比英偉達(dá)更合適的GPU供應(yīng)商,也沒有自研的能力,這無疑是一種群體性打擊。

      L4成本高企,量產(chǎn)或?qū)⑼七t?

      對(duì)國內(nèi)L4級(jí)自動(dòng)駕駛玩家來說,“限芯令”的影響之所以殘酷,是因?yàn)闊o論其L4級(jí)自動(dòng)駕駛的方案如何強(qiáng)調(diào)差異化優(yōu)勢,都繞不開高性能AI芯片。

      具體來講,隨著高階自動(dòng)駕駛逐步進(jìn)入現(xiàn)實(shí),數(shù)據(jù)閉環(huán)的概念越來越受到重視。所謂數(shù)據(jù)閉環(huán),就是不僅要有數(shù)據(jù)的分類采集,還要有為數(shù)據(jù)生產(chǎn)服務(wù)的工具平臺(tái),對(duì)數(shù)據(jù)從導(dǎo)入、清洗、加工、篩選、利用等進(jìn)行全生命周期的管理。

      比如在激光雷達(dá)和視覺算法的開發(fā)閉環(huán)中,需要云仿真平臺(tái)。云端的感知仿真會(huì)涉及到大算力GPU的使用,雖然感知算法更多是在車端跑,但是決策、規(guī)劃、和控制算法基本上都要在云端跑才更有效率。

      值得注意的是,對(duì)于AEB、主動(dòng)變道等輔助駕駛功能,如果沒有云端并行仿真,也能完成開發(fā)。但是對(duì)于L4級(jí)的自動(dòng)駕駛,云仿真必不可少。

      “一款配置有10個(gè)攝像頭和2個(gè)激光雷達(dá)的車型,在云端做感知仿真的話,如果讓500個(gè)節(jié)點(diǎn)并發(fā)運(yùn)行,大概需要三千多塊GPU?紤]到每家主機(jī)廠有很多款車型,單是云仿真對(duì)GPU的需要量就相當(dāng)驚人。”某自動(dòng)駕駛公司研發(fā)人員向談擎說AI表示。

      事實(shí)上,從AI訓(xùn)練芯片的性能來看,英偉達(dá)的性價(jià)比并不是最高,比如英特爾最近推出新一代AI訓(xùn)練芯片Gaudi2,性能方面大約是A100的兩倍。谷歌旗下的Waymo作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊,也有自研的TPU芯片來替代英偉達(dá)的GPU。

      但是美國政府出臺(tái)的“限芯令”既然是為了針對(duì)中國,考慮到以后同樣有被限制出口的風(fēng)險(xiǎn),英特爾和谷歌的芯片大概沒有中國企業(yè)敢大批量采用。

      值得一提的是,AI訓(xùn)練芯片并非沒有可以替代的國產(chǎn)產(chǎn)品,其中華為昇騰910、寒武紀(jì)的思元290智能芯片在性能功耗方面已經(jīng)不輸于英偉達(dá)A100。

      然而,由于大部分主機(jī)廠的軟實(shí)力較差,不僅要有芯片、還要有容易上手的工具搭配使用。基于這一點(diǎn),英偉達(dá)的CUDA軟件棧進(jìn)行第三方應(yīng)用及工具的擴(kuò)展,建成了自己的“CUDA生態(tài)”。

      這意味著,想要繼續(xù)攀登L4高峰的主機(jī)廠要想置換成國產(chǎn)AI訓(xùn)練芯片,除了付出遷移成本,可能還要在替代芯片上投入時(shí)間和研發(fā)成本。

      不過,若站在國產(chǎn)AI芯片供應(yīng)商的角度看,這或許意味著,此時(shí)正是投入研發(fā)工具鏈生態(tài)的有利機(jī)會(huì)。

      不過,英偉達(dá)面對(duì)“限芯令”,也不想失去國內(nèi)的大客戶,創(chuàng)始人黃仁勛于是提出了解決方案,其實(shí)就是用還沒有被禁止的低端芯片來替代,比如12nm制程的Volta架構(gòu)產(chǎn)品V100。

      對(duì)AI芯片有旺盛需求的國內(nèi)主機(jī)廠和自動(dòng)駕駛廠商來說,要么忍受自動(dòng)駕駛技術(shù)“原地踏步”一段時(shí)間,隨后徹底使用國產(chǎn)替代產(chǎn)品,要么繼續(xù)英偉達(dá)的低端芯片。不過這同樣意味著L4的研發(fā)進(jìn)度或成本可能無法達(dá)到此前的預(yù)期。

      L2不再是“雞肋”,高性價(jià)比視覺方案“上位”?

      雖然L4自動(dòng)駕駛玩家受到“限芯令”的打擊比較明顯,但是對(duì)L3級(jí)以下的自動(dòng)駕駛玩家來說,不僅沒有不利的影響,可能對(duì)這個(gè)賽道的繁榮都是一種利好。

      首先,從商業(yè)化的緊迫性來看,L4企業(yè)無法再輕易獲得高性能AI訓(xùn)練芯片,會(huì)傾向于降維求生。

      就好比Robotaxi玩家們今年融資和上市遇冷之后,紛紛“降維”與主機(jī)廠合作,L2開始成為自動(dòng)駕駛創(chuàng)企們角逐的焦點(diǎn)。

      其次,從技術(shù)成本來看,L2自動(dòng)駕駛方案暫時(shí)不需要AI芯片,其商業(yè)價(jià)值的想象力雖遠(yuǎn)不及L4,但依然有投資機(jī)構(gòu)愿意用真金白銀支持。

      據(jù)天眼查APP顯示,自動(dòng)駕駛前裝系統(tǒng)方案提供商知行科技近日獲得了來自HL Klemove的戰(zhàn)略融資。

      這家此前不太受到關(guān)注的公司能夠贏得資本青睞,不僅在于其已實(shí)現(xiàn)L2、L2++方案的規(guī)模化量產(chǎn)。更重要的是,在產(chǎn)品定位方面,知行科技的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)方案更重視BOM成本控制和硬件使用效率,一開始就走的是相對(duì)低調(diào)而務(wù)實(shí)的單目視覺路線。

      單目視覺和雙目、多目等都屬于不依賴激光雷達(dá)的純視覺方案,這幾種路線大致的差別是:

      多目和雙目路線的攝像頭融合技術(shù)難度大、上限高、成本也較高,豐田、奔馳、華為、博世等車企和供應(yīng)商都加入了雙目立體派的陣營?梢园l(fā)現(xiàn),無論是供應(yīng)商還是主機(jī)廠,都是頭部企業(yè)在布局。

      而單目攝像頭則是一種低成本高可靠性的感知解決方案,搭配其他傳感器,可以滿足L1、L2以及部分L3場景下的智能駕駛功能。

      事實(shí)上,在英偉達(dá)以算力優(yōu)勢超越Mobileye的市場份額之前,Mobileye最引以為傲的技術(shù)就是單目攝像頭解決方案。只不過后來Mobileye的“黑盒”合作模式給主機(jī)廠帶來很多調(diào)試迭代方面的不方便,所以英偉達(dá)的依托工具鏈和CUDA生態(tài)壁壘得以后來居上。

      從這里也可以看出,采用單目攝像頭的自動(dòng)駕駛供應(yīng)商并非一種落后的、低級(jí)的技術(shù)方案。更多是因?yàn)樵谔厮估氖痉缎?yīng)和大家對(duì)L4報(bào)以超高期待的前提下,算力才成為生產(chǎn)力。

      然而在L4因缺芯不斷推遲落地的背景下,低階自動(dòng)駕駛方案可能迎來批量上車的機(jī)會(huì)。或者說在現(xiàn)有市場環(huán)境下,單目攝像頭解決方案可能更有利于車企提升產(chǎn)品的智能性價(jià)比。

      當(dāng)中低端車型的智能化市場規(guī)模開始大量釋放,對(duì)主機(jī)廠來說,也不失為一股提升生產(chǎn)力的推動(dòng)力。

      此外,便宜的方案可能只是聽起來比較low,向L4進(jìn)階的路并沒有被“堵死”。在經(jīng)過多次迭代升級(jí)之后,配合其他傳感器,也有可能升級(jí)為完全自動(dòng)駕駛。

      例如,根據(jù)Mobileye給出的方案,其L4級(jí)系統(tǒng)的硬件配置包括360度環(huán)繞攝像頭、4D成像雷達(dá),甚至還融合了一顆高分辨率的前置FMCW激光雷達(dá)。或許成熟的單目感知技術(shù)配合上其他“高大上”的配置,也是漸進(jìn)式實(shí)現(xiàn)L4的一種可行路徑。

      事實(shí)上,國內(nèi)首款搭載了Mobileye SuperVision(純視覺自動(dòng)駕駛方案)的極氪 001,就是一臺(tái)沒有搭載激光雷達(dá),也能在城區(qū)實(shí)現(xiàn)領(lǐng)航輔助駕駛的車型。

      在談擎說AI看來,如果按照上文的猜測,也就是說,英偉達(dá)主導(dǎo)的算力至上的自動(dòng)駕駛方案不再具有性價(jià)比優(yōu)勢,那么或許效仿Mobileye的算法派車企和供應(yīng)商會(huì)越來越多。

      過去幾年,漸進(jìn)式路線與一步到位的路線一直是自動(dòng)駕駛爭論的話題,而事實(shí)上,無論哪種路線,都是殊途同歸,就是乘用車的完全無人駕駛。

      而在真正的量產(chǎn)落地之日來臨之前,一邊不斷嘗試多樣的替代方案,一邊保持沿途下蛋,可能是每個(gè)國內(nèi)自動(dòng)駕駛公司和車企保持穩(wěn)定競爭力的權(quán)衡之策。

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