2022年秋天的GTC大會上,NVIDIA發(fā)布了新一代車載計算平臺「DRIVE Thor」,最高可提供每秒2000萬億次浮點運算,即大家常說的「AI算力」高達2000 Tops。
Thor的目標是大幅加速智能汽車和自動駕駛的進程,成為汽車的中央計算機。
相比于前一代的OrinX,它足有8倍性能提升,這也說明了NVIDIA「擠爆牙膏,加速一切」的決心。
在Thor推出后,關(guān)于自動駕駛是否真的需要那么「大力出奇跡」的討論,持續(xù)了相當長一段時間。
這樣的局面,直到2024年的北京車展后出現(xiàn)了明顯的變化,一些Tier 1在車展后收到了主機廠針對Thor開發(fā)的密集咨詢,NVIDIA也在這次車展上官宣了多家客戶的合作。
出現(xiàn)這樣的局面主要來自2方面的原因:
2024年上半年,基于「端到端」數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)方式成為智駕業(yè)界共識,主機廠紛紛尋求更大算力的平臺推動大模型上車;
領先的主機廠希望借助Thor這樣的平臺卡位先機,而傳統(tǒng)主機廠譬如比亞迪則希望盡快追平或者趕超,這完美構(gòu)建了軍備賽的邏輯。
據(jù)HiEV不完全統(tǒng)計,到目前為止理想、小鵬、極氪、比亞迪、極越等主機廠都已經(jīng)與NVIDIA達成合作,正在開發(fā)基于Thor的智駕計算平臺;而供應商中,聯(lián)想車計算、德賽西威、卓馭科技也在基于Thor開發(fā)域控制器或智駕方案。
在這塊智駕最強芯量產(chǎn)前夕,我們跟聯(lián)想車計算、德賽等主要Tier 1以及智駕上下游公司聊了聊:
700T算力的Thor,逐漸明確成為乘用車主機廠們最感興趣的版型;
最快搭載Thor量產(chǎn)的車型,可能在明年第一季度發(fā)布;
即使在千T算力級別,Thor依然不是完全的艙駕一體計算平臺;
Thor X可能對Robotaxi商業(yè)化有重大的推動作用。
端到端+大模型,
主機廠的焦慮與希望
大模型席卷智能駕駛和智能座艙,這種新的開發(fā)方式加速了AI算力的消耗,并且大幅刺激了主機廠對智能化進程的焦慮。
大模型到底有多吃算力呢?
2021年,曾經(jīng)有一家新品牌主機廠率先使用高通8295進行座艙的開發(fā),彼時開放了單個AI核的8295算力已經(jīng)有30 Tops。
由于充沛的算力供給,這家主機廠在座艙功能之外,還計劃在8295上開發(fā)一項單車道的行車功能,作為智駕系統(tǒng)的冗余備份。
但到了2022年下半年,基于單AI核來做核心的語音模型的開發(fā),8295的算力已經(jīng)吃緊。這家主機廠最后從高通獲取了雙AI核的授權(quán),將8295的AI算力提升到60 Tops,但冗余的智駕功能量產(chǎn)被擱置。
2023年對于智駕計算平臺也是一樣。
國內(nèi)大部分主機廠在高階方案中使用的雙OrinX的配置,一定程度參考了特斯拉HW3.0 雙FSD芯片的設計,其中一個芯片最初作為冗余備份。但到后半段,雙OrinX的算力變得十分緊張。
以理想汽車為例,理想在OTA 6.1.0開啟端到端智駕方案的內(nèi)測,其采用了「系統(tǒng)1 + 系統(tǒng)2」的雙系統(tǒng)設計。其中系統(tǒng)2主要是一個VLM視覺語言模型,參數(shù)規(guī)模達到22億(2.2B),而VLM運行的頻率大概在3 - 4赫茲。
光是VLM視覺語言模型在OrinX上的部署,理想就花費了大量精力進行模型壓縮和運行優(yōu)化,而這只是智駕大模型上車的初級階段。
一位AI從業(yè)者告訴我們,真正意義的大模型參數(shù)規(guī)模在10B以上,智駕系統(tǒng)對實時性的要求高,系統(tǒng)運行的頻率至少要保證至少10 - 20赫茲。
智能駕駛和智能座艙在圍繞大模型的開發(fā)方式上達成共識,而這都指向了更強的、為AI大模型優(yōu)化的下一代計算平臺。
在高算力的車載計算平臺高度稀缺的背景下,Thor成為大模型上車「全村的希望」。
從L2+到L4,Thor的野心
盡管Thor在2022年已經(jīng)發(fā)布,但關(guān)于這顆強悍的計算芯片,公開信息仍然寥寥。這與汽車行業(yè)的開發(fā)規(guī)律也密切相關(guān)。
2022年,NVIDIA最早推出的Thor 算力為2000 Tops。
但隨著其開發(fā)進度的推進以及來自主要客戶的需求推動,Thor逐漸衍生出4個主要版型:
Thor X,1000T 算力;
Thor S,700T 算力;
Thor U,500T 算力;
Thor Z,300T 算力。
其中700T算力的Thor S,成為乘用車主機廠們最為關(guān)注的配置。
與大家通常認知的Thor非常昂貴不同,由于單芯片算力比雙OrinX算力更大,并且減少了片間通信問題,降低了系統(tǒng)復雜度。多位接近NVIDIA的人士向HiEV透露:Thor S的域控系統(tǒng)成本,相比于雙OrinX成本更低,性能更好。
而1000T的Thor X,目前最主要的需求來自L4自動駕駛公司。
無論是Waymo、Cruise還是中國的小馬智行、文遠知行,都在尋求在更大的區(qū)域拓展Robotaxi車隊的運營。
而大規(guī)模車隊運營,需要解決的核心問題是如何降低單車成本,以及保障長期運營系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
Thor X是目前整個市面上最為貼近這一需求的車規(guī)級、大算力計算平臺。
聯(lián)想車計算在前不久下線了基于Thor X打造域控制器AD1,就是為包括文遠知行在內(nèi)的Robotaxi前裝量產(chǎn)而開發(fā)的。AD1包含了2片Thor X,算力高達 2000T。
除了Robotaxi公司之外,一小部分瞄準了L3智駕系統(tǒng)開發(fā)的車企,也在考慮使用Thor X。
千T級的算力,除了跑智駕,也可以考慮運行一部分智能座艙的大語言模型。
聯(lián)想集團副總裁、聯(lián)想車計算業(yè)務負責人唐心悅告訴HiEV:
「我們認為700T版本(Thor S)一定是最先得到應用的,它可以滿足30萬以上的高端車型對智駕、座艙體驗的要求,并且能進行跨域的計算。
而500T(Thor U)、300T(Thor Z)版本則是面向下沉市場車型的需求,對于ADAS的表現(xiàn)(相比于現(xiàn)有方案)有極大的提升,與過去Orin的版本不可同日而語。
即使是Thor的最低版本,300T也要比雙OrinX要出色!
在NVIDIA的智駕計算產(chǎn)品序列中,相比于Orin主要聚焦在乘用車L2+的高端市場,Thor的野心更大,覆蓋更全面。
無論是面向未來的L4大規(guī)模部署,還是現(xiàn)有的城市NOA和高速NOA系統(tǒng)的體驗升級,還是即將到來的L3量產(chǎn),都在其射程范圍內(nèi)。
但與NVIDIA的預期有一點不同的是,Thor并非像其初始計劃的那樣,成為智能汽車的中央計算機。
隨著「端到端+大模型」的到來,人們發(fā)現(xiàn)智駕系統(tǒng)上限的增長速度依然飛快。
當智駕問題本身還沒有很好地被解決,1000T不會成為汽車算力的終點,至少在最高端、旗艦級的車型上是這樣。
聯(lián)想、德賽,大模型時代的軍火商
聯(lián)想車計算的負責人唐心悅,早年曾在Intel與偉創(chuàng)力負責汽車計算相關(guān)的業(yè)務。
2017 - 2018年前后,他所在的業(yè)務線為當時頂流的Robotaxi公司,如Cruise、Argo等提供車載計算機。
2022年,當聯(lián)想組建團隊,進入到汽車計算產(chǎn)品的業(yè)務時,聯(lián)想內(nèi)部很快決策瞄準了DRIVE Thor這一代產(chǎn)品,并且與NVIDIA簽署了授權(quán)。
今年8月份,聯(lián)想車計算基于Thor X的車規(guī)級域控制器產(chǎn)品AD1已經(jīng)在合肥產(chǎn)業(yè)基地下線。這大概率意味著明年,全行業(yè)探索了近10年的Robotaxi將進入初步的規(guī)模商業(yè)化運營階段。
唐心悅預估,未來5年,Robotaxi將進入10萬臺級的部署規(guī)模。
而除了針對Robotaxi/無人駕駛的AD1產(chǎn)品線之外,聯(lián)想車計算基于Thor其他版型的域控制器AH1也在開發(fā)之中。AH1面向乘用車L2+的量產(chǎn)需求,其預計下半年和明年上半年將迎來陸續(xù)定點。
在另外一條線上,德賽西威從2017 - 2018開始,通過與小鵬、英偉達的三方合作,幫助小鵬量產(chǎn)了行業(yè)最早的基于NVIDIA DRIVE Xavier的域控制器。
在Xavier一代產(chǎn)品上積累經(jīng)驗之后,近兩年,德賽幾乎包攬了國內(nèi)大部分主機廠DRIVE Orin域控制器的定點。
前不久在德賽科技節(jié)上,德賽高層披露,其已經(jīng)獲得至少2家主機廠基于Thor的定點,并已在6月份完成基于Thor的A樣開發(fā)。
上游的軍火商摩拳擦掌,下游的智駕競賽一觸即發(fā)。
據(jù)HiEV了解,理想汽車可能在明年上半年最早推出搭載Thor的車型;
極氪汽車已經(jīng)官宣,明年3季度將發(fā)布搭載Thor的中大型旗艦SUV;
其他取得授權(quán)的廠商,如比亞迪也已經(jīng)拿到Thor的樣片,正由新技術(shù)院旗下的IDC智能駕駛研發(fā)中心牽頭推進域控制器的開發(fā)。
同時,與OrinX一代產(chǎn)品不同的是,主機廠介入自研的深度更深,不光理想、小鵬開始深度自研域控制器,比亞迪、極氪、零跑等廠商也在加快控制器的自研。
NVIDIA方面在提供純粹開放的計算硬件之外,由吳新宙帶領,內(nèi)部團隊也在基于DRIVE平臺開發(fā)全棧的智駕軟件方案。HiEV獲悉,德賽也已經(jīng)組建團隊在進行智駕軟件的研發(fā)。
無論是開放協(xié)作,還是軟硬一體,在最強智駕芯片量產(chǎn)前也,智能駕駛的技術(shù)比拼遠遠沒有停歇。
本文來源:HiEV大蒜粒車研所
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