当软件定义汽车成为趋势，未来汽车是否可以理解为四个轮子上的超级计算机？
先给结论，未来汽车由软件定义是必然，但需要强大算力硬件平台的加持。 提起软件定义汽车，一定会联想到自动驾驶、智能座舱等这些未来的科技因素，软件将深度参与到智能汽车的定义、开发、验证、服务等过程中，并不断改变和优化各个过程，实现体验持续优化、过程持续优化、价值持续创造。现在较为成熟的自动泊车、L2级辅助驾驶（车道保持、拥堵辅助驾驶等）、驾驶员监控系统（DMS）都属于自动驾驶、智能座舱的范畴，软件定义汽车已成为行业公认的未来智能汽车的趋势。 如上图所示，展现了未来一辆智能汽车所包含的核心内容，主要分为以下几个部分：传感器部分（激光雷达、毫米波雷达、摄像头、5G终端），核心硬件处理器部分（包括计算平台、AI芯片、中间件等），再就是软件部分，软件部分又分为底层软件（包括操作系统和工具链）和上层应用软件（包括AI算法、人脸识别、高精度定位、语音交互、手势交互等）。 可以看到，实现软件定义汽车的前提需要有强大算力的计算平台和AI芯片作为支撑，否则软件定义汽车就是空中楼阁。 现在配备有ADAS功能的汽车都喜欢以堆传感器数量取胜，更多的传感器意味着更广的视野感知范围，进而实现更可靠、多冗余的安全方案，而算法的改进提升需要这些传感器不断的收集外部数据，遍历各种极端情况，不断进化。而要达到快速响应和处理这些海量数据处理，实现算法的迭代，需要有强大算力的硬件平台作为基础，而强大算力硬件平台的核心正是具备AI计算能力的主控芯片。 传统汽车的功能芯片仅适用于发动机控制、电池管理、电机控制等局部功能，它们无法满足高数据量的智能驾驶相关运算。 智能驾驶系统涉及到人机交互、视觉处理、智能决策等，AI算法和芯片是核心。目前一辆高端汽车已经搭载超过1亿行代码，远超飞机、手机、互联网软件等，未来伴随自动驾驶的渗透率及级别提升，汽车搭载的代码行数将呈指数级增长。 自动驾驶软件计算量已经达到10个TOPS（Tera Operations Per Second，万亿次操作每秒）量级。传统汽车MCU的算力难以满足自动驾驶汽车的计算要求，GPU、FPGA、ASIC等AI芯片进入汽车市场。 随着辅助驾驶渗透率提升，各大芯片巨头也纷纷进军汽车产业，推出具备AI计算能力的主控芯片。主控芯片市场规模迅速扩张，主控芯片巨头具有较强的AI计算优势，功能芯片厂商具有丰富的汽车产业链经验，两大阵营之间兼并收购及联盟合作共赢。 目前活跃在市场上的主控AI芯片厂商代表，国外厂商: 国内厂商: 从这些厂商的自动驾驶主控模块的SoC芯片架构或可一窥汽车芯片发展方向。 在智能驾驶领域AI芯片设计的大厂里，Tesla FSD只供自己用，Mobileye软硬件的强绑定，车企的二次开发自主权极少；Nvidia的芯片生态相对开放，支持车企在芯片基础上开发自有的软件栈，但Nvidia高昂的授权费门槛也让车企望而却步，目前基于Nvidia xavier量产的车型也仅有小鹏P7。虽然各大车企都想在自动驾驶领域有更大的突破，但上述几家的高壁垒，技术封锁性等因素，使得国内的量产车型ADAS功能不得不依赖于这些厂家而没有较大突破。 但车企尤其是新造车势力对自研自动驾驶软件系统一直是有想法的，基于自研的自动驾驶软件，车企可以向用户提供可控的 OTA 升级功能，从而创造差异化的用户体验，因此他们需要更开放的芯片供应商，由此来进行高度自主的自动驾驶软件开发。 情况也正在发生变化，国内汽车AI芯片厂商华为、地平线、黑芝麻开始发力。相比国外厂商，国内AI芯片厂商的开放合作程度和配合度会远高于外资企业，高算力平台、丰富的接口、开发生态的易用性以及车规级等难题也正逐一在被克服，一旦核心环节如算力、车规等硬性条件达到要求，后期就是比拼软件算法的能力，加之国内车企自研自动驾驶软件算法的决心，一旦时机成熟，国内AI芯片厂商会有更广阔的前景。 刚结束不久的北京车展，华为发布了新一代智能驾驶计算平台：MDC 210 和 MDC 610，并计划在未来 3 年内发展 100 多家生态合作伙伴。 地平线的征程 2 宣布在奇瑞新能源纯电 SUV 蚂蚁上量产，地平线和英博超算联合开发为该车型提供了 L2+ 的自动驾驶解决方案； 黑芝麻智能科技向上汽集团交付了基于华山一号 A500 芯片的融合感知高精度定位产品。 可以看到国内的芯片厂商已开始活跃在各大车企中，陆陆续续有与车企的合作订单落地，有了高性能AI芯片的加持，车企也才能在未来汽车的浪潮中大幅向前。 最近一直流行这么个说法，就是将神经网络算法以硬件的方式实现，现有的神经网络算法已逐渐趋于成熟，刷榜提升一个点、两个点的意义不大，如何在硬件端能够快速部署、能够大幅提升神经网络的推理速度都是AI芯片所要解决的问题所在。 现有的神经网络大部分都是由卷积层、池化层等一些算子构成的，通过如FPGA、ASIC这类支持异构计算、并行计算的平台，以硬件的方式来实现这些算子功能，再将其进行以组合搭配，来实现神经网络的功能。相比于上层软件调用底层的接口来实现神经网络的推理过程，直接使用硬件实现减少了中间大量的调用过程，速度会大幅提升。 这暗示了未来AI芯片的大趋势下——可硬件定制化，不同算力芯片可满足L2-L4不同等级的需求，例如地平线推出的征程系列芯片： 征程2的AI算力4 TOPS，典型功耗为2w，可支持2路前视摄像头+疲劳检测摄像头，面向L0-L2； 征程3的AI算力5 TOPS，典型功耗为2.5W，可以支持6路摄像头的4K@30fps图像处理，支持3D降噪、畸变矫正，面向L2-L3； 征程5的AI算力可达96 TOPS，典型功耗为20W，可支持16路摄像头，支持传感器融合，面向中央计算架构设计，面向L4+； 针对Tire1或主机厂的需求，根据车型的高低配以及成本的考量，选配不同数量的摄像头，可以选择不同的AI芯片。如现在常规的带ADAS功能的汽车基本都会配备单目前视摄像头加四目的鱼眼环视摄像头，以实现对远近距离的全方位感知，结合传感器数量可选配征程3芯片，加上它们提供的感知算法，既可以实现高速公路上的辅助驾驶，还可以支持环视自主泊车。若主机厂还有其它需求，还可进一步扩展实现智能座舱、众包高精地图定位的功能。 同时地平线为Tier1和主机厂提供了更加开放的工具链，以更好地将视觉感知产品与其他传感器融合，实现更多的功能： 比如完整的API和AI开发套件；配适主流的训练框架Caffe、MXNet、TensorFlow和PyTorch，支持ONNX；可通过基础算法和参考算法赋能客户，最终实现产品级算法；开放ISP Tuning工具赋能客户，使其可自行调试摄像头等。 这样灵活、可选配的芯片以及完善的开发生态、配套软件和工具链、以及高性能感知算法的提供，大幅降低客户迁移原有软件算法和开发的门槛，帮助传统车厂实现车辆产品的智能化转型，推进自动驾驶功能的量产落地。 可以看到一款车规级AI芯片的功能是极其强大的，但绝不容忽视的是，AI芯片的研发绝不是一蹴而就的，尤其是与汽车这种对安全性以及可靠性要求极高的产业来说，研制一款满足车规级的AI芯片难度巨大。相比消费级及工业级芯片，汽车芯片的工作环境更为恶劣，需要满足较宽的温度范围-40~155℃、高振动、多粉尘、电磁干扰等苛刻条件；同时还要满足严苛的安全认证，包括可靠性标准 AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS 16949、功能安全标准ISO26262等。 如上图所示，一款车规级的芯片从流片设计到车规认证，再到车型导入验证以及最后的量产部署，至少需要24-36个月以上的时间周期，这么漫长的周期是对企业资金链和技术能力都是巨大的考验，加之市场的迭代更新、需求变更极快，2-3年后量产的芯片是否还有市场买单，以及功能上市场是否认可，若没有甲方的认可，那么前期的付出将全部付诸东流，将会对企业是致命的打击，所以研制一款能得到市场认可，并且本身性能不错的芯片，需要有极大的魄力和实力，因为它绝不是短期就能看到收益。 所以对于传统车企来说，投入大量精力去研制AI芯片是几乎不可能的，他们需要外力的协助，AI芯片相当于是智能汽车的大脑，感知算法相当于是智能汽车的眼睛，在有了大脑和眼睛的基础上，加之控制、决策规划本身就是车企的技术核心所在，这样车企在智能化的浪潮下才更能游刃有余，才能在智能驾驶上有更大的突破，与之对应的，汽车的溢价价值会更高，这也是车载AI芯片被认为是智能汽车的数字发动机的本质。 先看一个报道： 2018 年美国《消费者报告》杂志指出，Model 3 在高速行驶状态下紧急刹车方面存在严重问题。具体来说，当 Model 3 在以 60 英里/小时（约 96.6 公里/小时）的时速行驶时，其制动距离约为 46.3 米，明显高于同级别的其他车型。 随后，Model 3 远程推送固件升级，让紧急刹车距离缩短了大约 6.1 米。 这就是OTA远程升级带来的好处，特斯拉通过OTA增强了汽车的辅助驾驶能力，从最开始的高速公路智能驾驶辅助，支持巡线、跟车、Cut in/Cut out等功能，再到低速情况下的自动泊车以及智能召唤功能，这种迭代更新的互联网思维在Model 3上体现得淋漓尽致，这就是软件升级给汽车带来的附加值，也是软件定义汽车的体现，无需更新一个功能就新出一款车型，大大降低研发成本，对于使用者也会更为满意。 在今年疫情全球汽车销量一片惨淡的情况下，特斯拉的Model 3车型逆势疯涨，伴随而来的市值的疯狂加速，到今年的8月底，特斯拉股价突破2000美元大关，市值接近4000亿美金，是全球车企市值排名第二的丰田汽车市值的两倍，等于8个法拉利、9个通用、14个福特、23个蔚来的市值。 马斯克主导下的特斯拉将成本控制和产品策略做到了极致，并将自动驾驶、OTA升级等软件驱动的技术注入到汽车内，二者的融合让特斯拉成为了股价增长最快的公司，特斯拉代表了未来的方向，代表了投资人对未来科技、智能驾驶、新能源的信心。 即使特斯拉的负面新闻不断，任性的调价方式，自动驾驶相关的交通事故，韭菜言论，依然阻挡不了特斯拉的销量和高市值。特斯拉对计算平台的重视——从Mobileye到Nvidia Xavier再到自研FSD、对软硬结合系统设计的坚持（AutoPilot软件、集中计算式电子电器软件架构）、OTA升级功能。这套强壁垒的软硬件系统使得特斯拉仍至少拥有领先市场两三年的技术优势，在智能驾驶领域、在软硬件系统方面、在差异化方面大幅领先其它车企，也成为软件定义汽车的代表和最大赢家。 在即将到来的智能汽车时代，从底层系统到软件生态，特斯拉更像是汽车时代的苹果手机，强悍的一骑绝尘以致于靠单纯复制只会导致差距越来越大。 在汽车经历了被机器、被电器、被电子定义之后，到未来的被软件定义，对于整车厂来说，汽车最核心的价值不再是曾经熟悉的硬件和底盘系统，而是不那么擅长的 0、1 字符。 站在智能汽车时代的大浪潮下，各家车企都面临着数字化转型，特斯拉这样的新生力量强烈冲击着整个传统汽车产业，软件定义汽车的能力也成为它的核心竞争力，在与特斯拉的竞争中，几乎所有的传统车厂都败下阵来，更极端一点可以说是「命悬一线」。 为了迎战特斯拉这样的强大对手，也为了实现自我革新，传统车厂数字化转型迫在眉睫，软件定义汽车已成共识，汽车产业价值链也正在逐一被重塑，车企需要更多的自动驾驶芯片企业，帮助他们打造自己的自动驾驶系统，创造出更多的爆款车型产品。