智界S7,成敗就看MDC810?
智界S7延期交付,到底發(fā)生了什么?
智界S7最核心的產(chǎn)品力在于智能駕駛系統(tǒng)。我們在華為授權(quán)經(jīng)銷商體驗智界S7時,華為銷售曾表示,如果看重智駕方面的體驗,智界和問界是目前市面上最好的選擇。阿維塔12是同樣的路子,因此,智界S7希望以行業(yè)領(lǐng)先的智駕形態(tài)出現(xiàn)在市場,而華為MDC 810是其邁不過的檻。
華為MDC 810能給智界S7帶來什么?
如果僅看目前智駕市場的品牌聲量,華為絕對是第一梯隊中的代表。上述MDC智能駕駛平臺,所有的芯片都是以稠密算力為單位。
如何理解,需要與另一種以稀疏算力為單位的芯片算力做對比。稀疏算力會對矩陣中的0值元素進(jìn)行剪枝運(yùn)算,最終使矩陣乘法計算量減少,得以提升算力表現(xiàn)。而在自動駕駛場景中,攝像頭產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)矩陣中的0值元素并不多見,通俗來說,按照稀疏算力的計算方式,算力將比稠密算力多一倍,也就是說,如果將稠密算力比喻為得房率,則其得房率為100%,而稀疏算力僅有50%。
目前主流的芯片廠商英偉達(dá),大多稀疏算力,以目前最火的英偉達(dá)Orin X芯片為例,其單顆芯片的算力在254TOPS,目前搭載此芯片最多的車型蔚來ET7,四顆Orin X的芯片總算力為1016TOPS,其次是理想L9和小鵬G9,均搭載兩顆Orin X芯片,算力為508TOPS。按照上面的方法計算,1016TOPS的四顆Orin X芯片在自動駕駛中的作用,實際相當(dāng)于508TOPS的算力,而兩顆Orin X芯片基本等同于254TOPS的算力。
也就是說,搭載了兩顆英偉達(dá)Orin X芯片的整車,實際在自動駕駛中的算力表現(xiàn)不一定比華為MDC 810平臺強(qiáng),也就是說,算力值不一定能真實地反映出整車高階智能駕駛的能力,而且在目前的智能駕駛需求中,搭載超高算力芯片的車型,實際應(yīng)用表現(xiàn)上可能與較低算力芯片的車型沒有太大差別,畢竟現(xiàn)階段的智能駕駛需求并不需要太大算力的芯片支持。
那么在未來的高階自動駕駛上,大算力芯片是不是就穩(wěn)操勝券了?
以極狐阿爾法S先行版為例,其搭載了華為MDC 810平臺,以12個超聲波雷達(dá)、6個毫米波雷達(dá)以及3個激光雷達(dá)實現(xiàn)智能輔助駕駛,達(dá)到無限接近L3級自動駕駛的效果。其對立面就是特斯拉,特斯拉Model Y搭載了兩顆HW4.0芯片,算力達(dá)到288TOPS,但特斯拉僅使用了500萬像素的感知攝像頭,就實現(xiàn)了效果與極狐阿爾法S先行版相近的智能輔助駕駛。
有趣的是,在搭載了華為ADS 2.0的問界M5智駕版車型上,毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)的數(shù)量相比極狐阿爾法S先行版均有所縮減,毫米波雷達(dá)減少了3個,激光雷達(dá)從極狐上的3個減少到問界上的1個。
或許并不是說華為正在認(rèn)可特斯拉的純視覺解決方案,而是在MDC 810這類大算力平臺下,攝像頭為AI提供的大量數(shù)據(jù),以及AI自學(xué)習(xí)能力,都使得智能駕駛不需要更多的雷達(dá)進(jìn)行輔助,而是具備了快速海量處理大數(shù)據(jù)的能力,并實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的不斷強(qiáng)化,使智能駕駛的判斷越來越準(zhǔn)確。
智駕領(lǐng)域會不會遭遇芯片荒?
從目前情況來看,智界S7可能是遇到了芯片供應(yīng)問題。
作為華為MDC矩陣中最高級的智駕處理平臺,MDC 810單顆芯片高達(dá)400TOPS的算力是目前業(yè)內(nèi)的頂級水準(zhǔn),此前卻被網(wǎng)友曝出無法按期搭載在相應(yīng)車型上。有消息表明,此前某車型宣傳時表明了搭載華為MDC 810,但在實車量產(chǎn)后,卻只搭載了MDC 610,二者算力整整差了一倍之多。
就目前的智能駕駛需求而言,即使是MDC 610的200TOPS算力,也足夠滿足L2+甚至L3級自動駕駛的需求,但從芯片成本上來看,宣傳時講明搭載更貴的智駕平臺,量產(chǎn)時車價沒降,但配置卻縮水了,用戶的心里或多或少會有些失落。
這里就涉及芯片荒的問題。此前極狐阿爾法S先行版量產(chǎn)時,就曾曝出MDC 810缺芯的消息,到現(xiàn)在的智界S7,或許將重蹈覆轍。MDC810實際上是由昇騰AI芯片、鯤鵬CPU以及智能座艙5G通信芯片巴龍5000的綜合性平臺,所有的元器件缺一不可。而有消息指出,由于受到美國制裁,7nm無法及時供應(yīng),而華為短時間內(nèi)無法找到生產(chǎn)7nm芯片的廠家,因此MDC 810再一次難產(chǎn)。
那么智界S7會不會有著與上述某車型同樣的“命運(yùn)”,通過降配置來保交付,如果華為再這么做,面對目前這么多芯片廠商的圍攻,很可能陷入輿論風(fēng)波中。
話說回來,實際上,MDC 610的能力已經(jīng)能滿足近兩三年的智能駕駛需求,華為也有時間等著MDC 810的問題完全解決,在大規(guī)模鋪市場。
目前中國主流的智駕梯隊,包括“蔚小理”、飛凡、埃安,甚至是奔馳寶馬等車型,均采用激光雷達(dá)作為解決方案,其主要倚仗激光雷達(dá)激光發(fā)射機(jī)、信號接收機(jī)和信息處理系統(tǒng)的性能,而對芯片算力的要求非常低。毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)也是同理。
也就是說,重雷達(dá)的智駕車型對芯片算力要求整體不高,反映的問題是這些車型搭載的芯片算力通常很高,除了雷達(dá)需求和數(shù)據(jù)處理需求,剩余的算力是不是過于冗余。也就是說,芯片真正的能力并沒有發(fā)揮出來,而芯片的成本雖然相比前兩年有所減少,但堆積算力的同時,又堆積一部分成本相對較高的雷達(dá),比如目前一枚激光雷達(dá)的成本低的也要2000+,對于大部分還處于虧損階段的新能源車企來說,是不是當(dāng)下最好的解決方案。
華為MDC 810或許正走在現(xiàn)階段更好的一條道路上。比如400TOPS的稠密算力,實際上在一些品牌的旗艦車型中也能完全達(dá)到這樣的算力水準(zhǔn)。即使達(dá)不到,因為MDC 810最初是為Robotaxi準(zhǔn)備的產(chǎn)品,為L4-L5級別的車型準(zhǔn)備的產(chǎn)物,以目前的需求來看,能達(dá)到L3級別的算力水準(zhǔn),即100TOPS-200TOPS的水準(zhǔn),就能滿足現(xiàn)在甚至是未來兩三年的智能駕駛算力需求。
以此為基礎(chǔ),加上華為縮減整車各種雷達(dá)的動作,也表明了智能駕駛也該進(jìn)入到了AI大模型處理階段,通過對大數(shù)據(jù)的處理,讓車不斷學(xué)習(xí)駕駛。未來的智能駕駛,靠幾個雷達(dá)撐場面,在L3級以下的智能駕駛領(lǐng)域還能簡單地玩一下,到了高階智能駕駛階段,沒有大數(shù)據(jù)模型處理能力,沒有自學(xué)習(xí)能力是完全行不通的。
再有,這套智能駕駛邏輯相對于既堆配置又要大成本投入算法研發(fā)這套邏輯,要來得更為直接,至少硬件成本的錢又能省下來了,且前期各車企堆出來的高算力芯片,也能有用武之地。
結(jié)語
這次智界S7面臨的交付問題,再次為汽車行業(yè)提了個醒,別忘了前兩年的芯片荒。在智能駕駛的下半場中,芯片是最不可或缺的一環(huán),相比于各種雷達(dá),芯片的重要程度更高。即使沒有雷達(dá)加持,也可以效仿特斯拉的純視覺解決方案,只要有芯片,就會有解決辦法。
作者丨路咖汽車
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