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T觀察06丨大算力不等于好智駕

T觀察06丨大算力不等于好智駕

編者按丨「T觀察」是搜狐汽車推出的一檔聚焦汽車行業前沿的評論欄目,圍繞電動、智能、網聯、共享等賽道的焦點議題,從戰略、行業、技術、市場、管理、使用者等視角出發,對照各個領域的不同案例,剖析觀察對象的操作方式與内在規律,以現象為點、規律為線,建構資訊價值網,為讀者提供有價值且可供參考的觀點。

出品 丨 搜狐汽車·汽車咖啡館

距離蔚來新上的三款車型,ES7、ET5、ET7,已經有段時間了。三款車型均搭載英偉達大算力晶片,算力達到1016TOPS,是目前上市車型中的佼佼者。

邏輯上,大算力晶片上車是為高階自動駕駛能力上車做準備。不過,由于法規尚未開放、蔚來也還不具備這個能力,是以消費者買到的隻能是“期貨”。

雖然L3及以上高階自動駕駛能力還不能體驗,那麼已經具備的L2輔助駕駛能力是否有所提升呢?至今,我們還沒有看到蔚來官方或者相關體驗人士給出的結論。盡管大算力晶片和自動駕駛能力水準沒有必然聯系,但是隻堆算力,卻不能提高能力,顯然并不可取。

除了蔚來的多款車型,理想L9也搭載了英偉達的大算力晶片,算力達到508TOPS。兩者的問題類似,為了實作更高的自動駕駛能力,硬體都準備好了,但是軟體方面的算法、規控等息息相關的基礎能力卻沒看到有多少實質性的進展。

蔚來和理想,都宣稱要全棧自研,但是對比來看,能夠提供的自動駕駛能力在行業中并不領先,也沒有呈現出很強的規劃性以及節奏性的市場安排。畢竟,算力能否轉化為能力,不能僅僅依靠勇氣和信心。

大算力到底能帶來什麼?從品牌建設上,基本上每個打大算力牌的企業都想借着晶片的科技屬性給自己貼個科技标簽、美化一下産品的競争力。但是回頭看看智能汽車領域喜歡類比的智能手機行業,盡管蘋果、華為、小米等企業在産品釋出的時候都會把晶片拿出來說一說,但是三家品牌和産品被廣泛認可和津津樂道的卻是系統流暢、拍照效果好、成本效益高。算力是支撐,但一直沒有被消費者挂在嘴邊。

從實際作用上,高階自動駕駛需要更大的計算能力,雖然算力大固然能解決問題,但是“大力出奇迹”的做法并不可取,會将功耗、成本等轉嫁給消費者。目前,軟硬體聯合調優的做法已經成為業界共識,這點在蘋果和特斯拉的自研晶片上也得到了驗證。與其猛堆料,不如想想如何物盡其用。

其實,在智能手機領域,這一現象也在發生。矽谷精益創業運動發起人、最有影響力的連續創業者史蒂夫·布蘭克就曾提出,相比于“能把晶片研發的有多好”,我們不如把精力放在“能用這麼好的晶片做什麼”。問題直接指向,消費者每年更換手機,提升的性能并未被充分利用。我們現在面臨的是“性能過剩”,而不是“壓榨性能”。

目前,晶片企業地平線的思路與蒂夫·布蘭克如何利用好晶片的觀點類似,不單獨強調算力大,而是關注算的快。

除了上述顯而易見的問題,整車企業還有哪些不太明顯的動機呢?在7月初的一次論壇上,智能出行集團執行總裁、複睿智行首席營運官薛春宇認為,是因為對技術和市場的不确定性。面對上述不确定性,有業内人士認為是整車企業系統規劃能力不足的問題,隻明确自動駕駛發展的大趨勢,但是具體落地卻是走一步看一步。上海芯旺微電子副總裁丁丁認為,要有系統的規劃以款車五年之内怎麼逐漸把算力、架構、平台和效率逐漸發揮出來,有清晰的邏輯能夠去傳遞給消費者一個明确的預期,每隔半年一年我的駕駛體驗感有新的變化,我相信這種預埋下去的代價,消費者應該是能接受的。

整車企業,特别是新造車勢力,應該繼續沿襲汽車工業建立起來的“量産一代、儲備一代、研發一代”的技術與市場協同體系,不能兜售期貨,讓消費者承擔不确定性帶來的損失,也不能拿消費者當小白鼠。

T觀察06丨大算力不等于好智駕

相關機構的預測資料顯示,2023年,L1/L2的滲透率将達到最高點,為49%,到2027年,這一資料為39%,而L3的滲透率将從今年的4.4%上升到16%。即便L4/L5一路上升,但依然隻有7.2%。同時,在算力需求方面,L1小于1TOPS算力即可,L2需要10+TOPS的算力,L3需要100+TOPS算力,L4需要500+TOPS算力,L5需要1000+TOPS算力。

目前,易航智能、輕舟智航、地平線等企業都推出了小算力的自動駕駛解決方案,既能滿足現階段汽車企業的智能化提升需求,也能實作資料閉環,助力算法疊代提升。在前幾天的公開論壇上,馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙介紹,馭勢科技能夠以小于10TOPS的算力水準實作L2的能力,而且滿足資料閉環和算法疊代。同時,這套系統與更高階的自動駕駛能力使用同一套全場景、統一架構的自動駕駛作業系統U-OS。

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從目前的法規推程序度來看,适度的超前能解決法規逐漸示範區權限和市場需求之間的沖突,但是過于超前,進入到靠拼算力給自己貼标簽的競争循環裡,不僅不利己,也有損于消費者。

從推動自動駕駛技術發展的角度,算法疊代離不開高品質的資料,資料需要大量部署的量産車輛采集。是以,正向循環的模式應該是符合需求的車輛以合适的價格大量進入私人消費市場,進而實作自動駕駛能力提升和更多規模銷售的雙邊效應。

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