【科普】智驾芯片有哪些？小米SU7低配算力是否够用？

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上期我们聊到了智能辅助驾驶芯片算力相关的一些科普，本期我们就来详细谈谈辅助驾驶芯片的应用，和小米SU7官网展示的“核心技术”——智能驾驶。

辅助驾驶芯片有哪些？

首先我们就需要了解现今的汽车辅助驾驶芯片都有哪些。

目前国外主要以高通、英伟达，特斯拉为主，国内厂商则有地平线、海思、黑芝麻智能、芯驰科技，百度等。

2019年，英伟达推出了DRIVE AGX Orin平台，组合最高算力（INT8）达到2000TOPS，平台内置了Orin SoC芯片，采用7nm工艺，支持204GB/s的内存带宽和最高64GB的DRAM，单块254TOPS的INT8算力，功耗55W，目前诸如理想L9、蔚来ET7、小鹏新一代P7，比亚迪等均搭载了Orin辅助驾驶芯片。

2022年9月，英伟达发布了下一代DRIVE Thor，官方表示单颗可提供 1,000 TOPS的算力性能，也可以通过最新的 NVLink-C2C 芯片互连技术连接两块共用，英伟达还表示Thor凭借其 8 位浮点 （FP8） 精度，能大幅提高开发效率和加快软件迭代速度，预计2025年车型将大量实装。

而被誉为“行业标杆”的特斯拉采用的则是自研的FSD芯片，如今第二代FSD芯片也由第一代的三星14nm工艺进化为7nm，晶体管密度提升了三倍以上，芯片面积增大，NPU数量增加，再结合软件上的稀疏模型加速技术，AI算力也从第一代的73.7TOPS@INT8提升到了约500TOPS左右。

高通走的则依旧是自己所擅长的智驾一体式芯片方案，也即车内的座舱车机芯片，目前主流的主要是8155和8295，前者是全球首款7nm的汽车芯片，后者则是算力达到了30TOPS的5nm制程。如今这两者也已经成为了主流电动汽车的智驾仓标配，也即“沙发冰箱大彩电”中的彩电核心。当然，除此以外高通也有其他家类似的系统级芯片Snapdragon Ride Flex，单颗最高算力位600TOPS。

去年年底，随其旗舰车型ET9的问世，蔚来也一同发布了首款自研智能驾驶芯片神玑NX9031，采用5nm制程，超过500亿颗晶体管，并表示其目标是将要使用一颗神玑NX9031就能实现取代4颗高达1000+TOPS算力的英伟达Orin芯片。

除此以外，国产领头羊华为也有自家的智驾芯片MDC 810，其算力可达400 TOPS，安霸CV3-AD685算力可达750TOPS，百度一直坚持的Apollo无驾驶汽车上的昆仑芯2则能达到256TOPS算力，黑芝麻智能华山二号A1000 Pro单颗芯片最高算力可达 106 TOPS，地平线征程5单颗算力位128TOPS，下一代征程6预计可达单颗560TOPS算力。

小米汽车低配为什么只有84TOPS算力？

回到小米SU7身上，其最低配算力为84TOPS，中高配为508TOPS，官方宣传文案上表示小米SU7采用的正是NVIDIA DRIVE Orin，中高配的NVIDIA DRIVE Orin*2，一颗254TOPS，两颗508TOPS算力好理解，但为什么低配的一颗芯片就只有84TOPS算力了呢？

答案是其实同为NVIDIA DRIVE Orin，其内存，通讯等不同模块也是有强弱组合的，因此可能统一智驾平台会出现性能高低的不同版本，实际上小米SU7低配使用的为Orin N，算力为84TOPS，而中高配使用的则是Orin X，单颗算力则为254TOPS。

小米SU7低配算力是否够用？

不难发现，进入油车时代，原先的比拼发动机变速箱等参数指标变成了如今的续航，车机算力等，而各家汽车厂商也是逐步将电动汽车做出了电子产品的感觉：开始狂堆硬件，猛加算力证明自己实力的强大。那么是不是算力越高，硬件性能越强，汽车就越好越智能呢？

答案只能说，算力低表现一定差，但算力高表现还真不一定就好。决定最终用户体验的，便是人工智能的三驾马车 —— 算法、算力、数据，缺一不可，且每个都很重要。单从算力上看，目前的硬件配备针对智能驾驶场景无疑是冗余的，上汽人工智能实验室的乔博士表示L4级自动驾驶仅需100TOPS算力，即便是最高阶的L5级也不过1000+TOPS，而如今动辄500+TOPS算力匹配L2级别自动驾驶，效率只能说是差强人意。

算法和数据则是需要依赖大量的道路实测数据模型，通过AI针对实例的不断学习，使得它尽可能的倾向于一个“老司机”。小米SU7发布会上雷总就表示发布前已经在300座城市前后投入了约576辆测试车，总道路里程数达540万公里，另外有关城市代客泊车，高速领航，城市领航等智驾功能，也统统纳入了官网“核心技术”的“智能驾驶”介绍页。

结语

不难看出，要想回答低配算力是否够用这个问题，最终还是得归结于芯片的使用效率，在如今狂堆硬件性能尚能解决，或者说能与行业佼佼者一决高下的境地下，未来比拼的方向，一定是需要从“公摊面积”转移到“得房率”的问题上来的，而这件事，也是目前绝大多数车企和辅助驾驶芯片厂商们开始奋起发力的核心关键点，通过数据信息模型的不断扩增，反哺算法，最终均摊造车成本，同时也给予了未来中低价位汽车用上智能辅助驾驶的希望。正如老黄所言：算力即是新的马力，算力也确实正在逐渐成为消费者眼中衡量汽车竞争力的重要指标，软硬件结合的算力利用，也终将成为汽车厂商所谓“核心技术”的重要内容。

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