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【微軟|國產芯片看似算力不足，或將助我們在智能駕駛領域彎道超車】
提起芯片 ， 通常人們的第一反應會想到身邊的智能手機或電腦芯片 ， 尤其是在最近發布的幾款手機 ， 都用了各家自研的芯片 ， 什么近OPPO那個馬里亞納X和榮耀的AI-ISP啥的 ， 但是就芯片關鍵指標算力來說 ， 國產中低端芯片與國外高端芯片超距較大 ， 不過在有些需要高算力的領域卻可以不受單個芯片的算力影響 ， 這就是汽車智能駕駛領域 。 目前一輛自動駕駛汽車會配備有約100顆芯片 ， 但ICT預計一輛L4或者更高等級的自動駕駛汽車所需的芯片數量將在未來達到2000顆以上 ， 而且隨著智能駕駛技術的發展預計將用到更多的芯片 。 為什么自動駕駛汽車要用到那么多芯片呢？其實都是芯片算力惹的禍 。
自動駕駛技術需要實時處理涉及到自動駕駛、智能座艙、動力安全、車身控制和聯網等方面的超大量數據 ， 而越快的數據處理速度也就預示著對于緊急情況 ， 汽車自動駕駛系統能更快的做出響應 ， 從而避免事故發生 ， 自然就更加安全 。
提到數據處理速度 ， 不得不提到芯片算力 ， 也就是處理器運算能力 ， 它的常用單位是TOPS（Tera Operations Per Second的縮寫） ， 1TOPS代表處理器每秒鐘可進行一萬億次（1012）操作 。 與此對應的還有GOPS（每秒鐘可進行一億次（109）操作） ， MOPS（每秒鐘可進行一百萬次（106）操作）算力單位 。 三者可以換算 ， 都代表每秒鐘能處理的次數 ， 只是單位不同而已 。 在某些情況下 ， 還使用 TOPS/W 來作為評價處理器運算能力的一個性能指標 ， TOPS/W 用于度量在1W功耗的情況下 ， 處理器能進行多少萬億次操作 。
想想一個一個小小的手機3D游戲就把號稱世界上算力最強的驍龍 8 Gen1芯片折騰的夠嗆 ， 高速運算處理數據 ， 導致發熱嚴重 ， 各手機大廠不得不紛紛在散熱上大做文章 ， 什么石墨烯、液冷VC等等大招頻出 ， 無所不用其極 。
而自動駕駛汽車則需要實時采集處理來自超多路攝像頭、超聲波雷達 ， 毫米波雷達 ， 激光雷達等傳來的多路3D影像和雷達探測數據 ， 數據處理量遠遠超過手機上最耗能的3D游戲了 ， 據測算自動駕駛1小時可產生4TB數據 ， 自然就需要系統具備更強的數據處理能力了 。 例如特斯拉的最先進的Hardware 3.0自動駕駛系統可以做到144T的算力 ， 雖說具有多重冗余 ， 但也僅僅可以宣稱支持L2+的自動駕駛 ， 估計難以勝任L4級以上 。 對于空間和功耗要求方面相對手機來講低了很多的汽車 ， 通過使用更多的中低端芯片來全面提高整體算力 ， 更能大幅度降低系統綜合成本 ， 就成為了最佳的選擇 ， 正所謂“以量取勝” ， 所以現在已經有1000T以上算力的自能駕駛系統了 。
而在5nm以上的高端芯片制造上 ， 國產芯片短時間難以追趕上來 ， 而車用芯片的算力可以依靠增加價格低廉的中低端芯片數量來實現 ， 相對來說 ， 單個芯片的性能也就是算力也就不需要太高了 ， 所以 ， 可以預見在未來智能駕駛領域 ， 或許能像八年抗戰的八路軍和抗美援朝的志愿軍一樣 ， 依靠“小米加步槍”依靠頑強的意志 ， 步步為營 ， 以量取勝 ， 打敗了配備先進武器武裝到了牙齒的日寇和聯合國軍 ， 這未嘗不是中國的智能駕駛技術繞開高端芯片制造的障礙 ， 而是依靠在系統測試、軟件研發和寬松的政府政策支持方面的全面發力 ， 實現彎道超車的絕佳策略 。
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