算力基座助推智能汽車產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展

當前，汽車行業(yè)正經(jīng)歷著從電動化向智能化轉(zhuǎn)變的革命性飛躍。智能汽車作為未來出行的核心，算力的提升成為推動這一變革的關(guān)鍵因素。在此背景下，由車東西、智猩猩聯(lián)合上海市國際展覽（集團）有限公司主辦GTIC 2024中國智能汽車算力峰會于6月5日在上海舉辦。

作為2024上海國際低碳智慧出行展覽會官方活動之一，該峰會以“算力為基 驅(qū)動未來”為主題，匯聚了多位行業(yè)大咖，通過多維度的探討和展示，全面解構(gòu)了中國智能汽車算力的新突破、新變局與新趨勢，為行業(yè)從業(yè)者提供了寶貴的經(jīng)驗和見解，為智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了的新思路。

中國智能汽車快速發(fā)展 算力成為智能化下半場關(guān)鍵

在高峰論壇上，上海車展管理有限公司總經(jīng)理張晨安致辭表示，當前，電動化、智能化已成為汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，尤其芯片算力在近幾年也成為汽車行業(yè)熱點，可以說已成為智能汽車的核心要素。而人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、5G等新一代數(shù)字技術(shù)在其中起到了關(guān)鍵驅(qū)動作用。隨著智能化浪潮的推進，中國芯片企業(yè)有望在國際市場上取得更高的份額。

智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO龔倫常強調(diào)，當下，新一輪汽車革命已進入以智能化為核心的下半場，作為智能汽車的基石，算力正在大模型等多種因素的影響下開啟全新的局面，自動駕駛即將邁入端到端自動駕駛的新階段，智能座艙在生成式AI的加持下正在快速提升艙內(nèi)的整體性體驗。基于此，本次峰會設(shè)置了四大板塊，包括高峰論壇、自動駕駛車端算力專題論壇、智能座艙算力專題論壇和云端算力專題論壇，話題涵蓋車載算力、端到端、域控制器、操作系統(tǒng)及中央計算等方面。

隨后，與會嘉賓從高階智駕、芯片IP、端到端自動駕駛、大模型、艙駕一體、汽車操作系統(tǒng)等多方面進行了中國智能汽車算力發(fā)展的分享。

在智能化加速、AI算法革新、產(chǎn)業(yè)鏈自主可控的三浪疊加之下，中國車企迎來量產(chǎn)與技術(shù)的雙重角力。但業(yè)界依賴“重投入卷出新高度”的線性模式難以為繼，同時特斯拉FSD在技術(shù)、數(shù)據(jù)和算力上的高門檻，也顯示了模仿并非最佳路徑。面對要量產(chǎn)還是要自建的兩難挑戰(zhàn)，輝羲智能提出打造中國FSD的創(chuàng)新路徑——“可擴展的計算引擎”。在高峰論壇上，輝羲智能聯(lián)合創(chuàng)始人章健勇進行了主題為《可擴展的計算引擎，加速打造中國FSD》的演講，分享了其對于加速打造中國FSD的看法與實踐。

安謀科技智能物聯(lián)及汽車業(yè)務(wù)線負責(zé)人趙永超發(fā)表了主題為“AI加持，Arm車載算力驅(qū)動汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的演講。他全面剖析了汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷的空前變革，并就車企如何在“新四化”浪潮中把握先機，借助AI實現(xiàn)高效開發(fā)，確保功能安全以及縮短產(chǎn)品上市周期等話題進行了深入探討。

商湯絕影智能駕駛產(chǎn)品總監(jiān)趙祥磊分享了其關(guān)于端到端引領(lǐng)AI定義智能駕駛2.0時代的思考。他表示，智駕技術(shù)正從AD1.0半數(shù)據(jù)驅(qū)動向AD2.0數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端網(wǎng)絡(luò)演進。他指出，AD2.0最終的端到端方案，是一個統(tǒng)一的感知決策規(guī)劃一體化方案，其優(yōu)點在于性能上限更高，對復(fù)雜交通場景的理解能力以及與交通參與者的博弈交互能力更強。

而隨著數(shù)據(jù)/車隊數(shù)量越來越高，Corner Case出現(xiàn)概率越來越低，車端獲取高價值數(shù)據(jù)的綜合效率逐漸降低，因此需要尋找新的數(shù)據(jù)驅(qū)動引擎。趙祥磊認為，基于大模型的數(shù)據(jù)生成 + 端到端仿真能夠加速長尾場景數(shù)據(jù)的獲取和端到端模型的迭代。

聯(lián)想集團高級總監(jiān)、研究院主任研究員、車智能負責(zé)人武亞強發(fā)表了主題為《AI for ALL：從通用計算到車計算》的演講，詳細介紹了聯(lián)想在車計算領(lǐng)域的最新戰(zhàn)略和技術(shù)布局。

武亞強指出，算力不僅是智能駕駛的重要基石，也是智能汽車進入AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施。聯(lián)想致力于通過創(chuàng)新的車計算解決方案，推動汽車產(chǎn)業(yè)的智能化升級。大模型技術(shù)的快速發(fā)展，對車計算提出了新的要求。聯(lián)想通過優(yōu)化模型調(diào)優(yōu)和算子庫，提升AI模型的精度和算力效率。同時，聯(lián)想還在車載智能體領(lǐng)域積極探索，推動大模型在智能座艙和自動駕駛中的應(yīng)用。

黑芝麻智能芯片和架構(gòu)副總裁何鐵軍介紹了艙駕一體的算力挑戰(zhàn)和時代機遇。他指出，艙駕一體的終極形態(tài)是采用One-Chip方案，方案最簡；芯片采用先進工藝，具有良好的性能、成本優(yōu)勢；座艙、智駕的需求已經(jīng)成熟，已完成技術(shù)探索，技術(shù)升級、迭代需求放緩；OEM/Tier1/Tier2全產(chǎn)業(yè)鏈完全具備單芯片艙駕一體方案的軟硬件開發(fā)、量產(chǎn)能力。

隨后，零念科技創(chuàng)始人兼CEO柯柱良發(fā)表了主題為《下一代智能汽車操作系統(tǒng)的思考與實踐》的演講，詳細介紹了智能汽車操作系統(tǒng)的最新發(fā)展及其在汽車電子電氣架構(gòu)變革中的關(guān)鍵作用?？轮贾赋?，汽車電子電氣架構(gòu)正經(jīng)歷根本性的變革：從分布式控制器演變?yōu)橹悄茏?、智能駕駛和底盤等域控制器；從傳統(tǒng)的MCU芯片逐步演變?yōu)榕c高算力的SoC芯片共存。在這一快速變革的時代，如何確保汽車電子系統(tǒng)的高安全性和可靠性，同時滿足智能網(wǎng)聯(lián)的靈活性和擴展性，將成為新一代智能汽車操作系統(tǒng)的核心挑戰(zhàn)。

他表示，未來十年，智能汽車操作系統(tǒng)需滿足兩個關(guān)鍵需求：安全性和成本控制。汽車電子電氣架構(gòu)需要確保系統(tǒng)的可靠性，同時降低成本。他強調(diào)，下一代智能汽車操作系統(tǒng)需具備確定性系統(tǒng)特性，包括確定性通訊和調(diào)度，以確保系統(tǒng)的安全性和可靠性。

智駕車端算力回歸理性 汽車中央計算未來可期

經(jīng)歷了算力大戰(zhàn)之后，自動駕駛車端算力在車企主導(dǎo)的價格戰(zhàn)的大背景下，已經(jīng)逐步回歸理性。與此同時，多域融合乃至中央計算也成為當下及未來的探索方向。在車端算力專題論壇，兩位技術(shù)大咖分別圍繞智駕芯片、中央計算機進行了深入闡述。

為旌科技運營副總裁趙敏俊介紹了算力理性背景下智能駕駛芯片的設(shè)計挑戰(zhàn)和發(fā)展。他表示，2023年之前汽車智駕行業(yè)快速發(fā)展，技術(shù)快速演進的同時需要足夠的硬件冗余來支撐，但2023年開始回歸到理性的商業(yè)化，整個行業(yè)都在思考如何降本增效實現(xiàn)商業(yè)落地，對于硬件算力的需求也進入了理性選擇的階段。

在這一大背景下，汽車的智駕能力也將從30+萬車型逐步下探到擁有更大市場的價格區(qū)間，未來的智能化更將成為全系車型的標配，更多的用戶將享受到智駕帶來的全新體驗，更高性價比和合理算力的智駕芯片成為供應(yīng)鏈中重要的一環(huán)。

當前，去激光雷達、無圖的技術(shù)路線相對明確、用戶體驗逐步可接受，但是芯片方案仍有很大的優(yōu)化空間。趙敏俊認為，未來的發(fā)展方向是把分散的功能合在一起，高集成度的芯片實現(xiàn)功能的合一，同時通過低功耗設(shè)計降低系統(tǒng)功耗，做到自然散熱，從而從系統(tǒng)層面降低設(shè)計復(fù)雜度和成本。不過，高性價比芯片也面臨一些挑戰(zhàn)，比如多核異構(gòu)的計算效率和任務(wù)調(diào)度、存儲帶寬分配及流控設(shè)計、Transformer+BEV算法演進需要新增算力與功耗的矛盾、不同功能安全等級及其數(shù)據(jù)交互等一系列技術(shù)難點，這些都對智駕芯片設(shè)計能力的重要考驗。

隨后，映馳科技產(chǎn)品副總裁趙建洪發(fā)表了主題為《汽車中央計算機的“局”和“解”》的演講，深入探討了中央計算機在用戶價值、車廠價值、生態(tài)價值和工程落地等方面的關(guān)鍵作用。

趙建洪在演講中指出，隨著汽車智能化的發(fā)展，中央計算機的概念逐漸成為行業(yè)關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的分布式控制器架構(gòu)已經(jīng)無法滿足日益增長的智能化需求，中央計算機作為智能汽車的核心，能夠更好地整合和管理車輛的各項功能，提升用戶體驗和系統(tǒng)效率。

趙建洪指出，未來的中央計算機將不僅限于車端，還需與云端協(xié)同工作，通過云端的強大算力支持，實現(xiàn)更豐富的功能和更高的計算效率。不過，中央計算機在工程落地中面臨研發(fā)工作量大、成本高、資源整合難、研發(fā)人員能力不足等問題。同時，他預(yù)計，未來兩三年內(nèi)，行業(yè)將逐步提升能力，推動中央計算機的廣泛應(yīng)用。

智能座艙迎大變革 行業(yè)玩家共探發(fā)展新趨勢

在智能汽車革新的浪潮中，智能座艙作為人車交互的核心，正迎來前所未有的變革。在當下，算力如何驅(qū)動座艙發(fā)展新趨勢，在智能座艙算力專題論壇中，與會嘉賓給出了他們的見解。

博泰車聯(lián)網(wǎng)CTO張杰帶來了關(guān)于基于先進算力平臺的汽車智能化場景創(chuàng)新與實踐的分享。他表示， 以智能座艙為底座，融合高級輔助自動駕駛、車身功能、網(wǎng)關(guān)、5G、V2X 的中央計算平臺是下一代智能汽車架構(gòu)的核心系統(tǒng)之一，助力簡化傳統(tǒng)整車電子電氣架構(gòu)的信號矩陣以及功能結(jié)構(gòu)，為實現(xiàn)智能汽車成為情感空間提供整車的硬件平臺以及軟件平臺基礎(chǔ)。

張杰介紹了分布式、域集中式、中央集中式（多塊SoC）、中央集中式（單塊SoC）四種智能汽車E/E架構(gòu)及芯片配置方案。其中成本較高的域集中式和成本最低的中央集中式（多塊SoC），將是未來3-5年主流的架構(gòu)與芯片配置方案，且會長期并存發(fā)展。張杰表示，車企需要基于自身技術(shù)實力、主打車型定位、成本收益考量等，選擇合適的方案。

隨后，億咖通科技產(chǎn)品高級總監(jiān)龔思穎發(fā)表了主題為《大模型與中央計算：解鎖未來智能汽車的無限可能》的演講，深入探討了大模型與中央計算融合在汽車智能化中的應(yīng)用前景。

龔思穎指出，當前大模型在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)大量涌現(xiàn)，但受限于車端的存算能力，應(yīng)用仍存在諸多制約。中央計算與大模型的融合有望克服這些限制，為汽車智能化帶來更多可能性。

龔思穎介紹了大模型在汽車領(lǐng)域的主要應(yīng)用，包括智能駕駛、智能座艙和售前、售中、售后的全生命周期服務(wù)。大模型的應(yīng)用不僅提升了語音交互的精準度和情感化，還改善了客服和虛擬助手的智能化水平。此外，大模型在智能駕駛中的應(yīng)用體現(xiàn)在訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標注和算法感知能力的提升，特別是在仿真訓(xùn)練中解決了許多長尾問題。

同時，她指出，大模型在汽車上的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)采集困難、算力不足和數(shù)據(jù)傳輸效率低等挑戰(zhàn)。當前的車端架構(gòu)難以支持大模型所需的高效數(shù)據(jù)處理和實時計算。為解決上述問題，龔思穎提出中央計算是大模型“上車”的基石。中央計算架構(gòu)能夠集中算力，進行海量數(shù)據(jù)計算和高效的數(shù)據(jù)傳輸，從而顯著提升大模型在車端的應(yīng)用效果。

智達誠遠（誠邁科技子公司）市場及產(chǎn)品規(guī)劃副總裁安艷圍繞單SoC艙駕融合面臨的機遇和挑戰(zhàn)，以及智達誠遠的創(chuàng)新實踐和思考等話題進行了探討。她表示，關(guān)注智能駕駛和智能座艙體驗日漸成為用戶購車的重要考量因素，但智能化推進過程中還存在著關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)（操作系統(tǒng)、AI等）欠缺、成本高、體驗差等問題。在此時代背景下，可降本減重、提質(zhì)增效的單芯片艙駕一體方案應(yīng)運而生。

伴隨著整車電子電氣架構(gòu)從單域到跨域融合升級，軟件的重要性及復(fù)雜度越來越高。單芯片艙駕一體方案量產(chǎn)落地的挑戰(zhàn)和難題大都集中在軟件上面，包括系統(tǒng)安全、軟件架構(gòu)、數(shù)據(jù)共享、算法集成、彈性擴展、時間同步等。跨域融合的軟件平臺將是主機廠快速部署艙駕一體的核心關(guān)鍵。

云端算力重要性凸顯 助力大模型和仿真測試

在大模型、端到端自動駕駛等技術(shù)熱潮，以及高階智駕加速滲透等多種因素的帶動下，云端算力之于自動駕駛開發(fā)測試的重要性正在凸顯。來自首都在線、沛岱汽車的兩位專家，分別從智算云、仿真測試的角度進行了分享。

首都在線智算生態(tài)副總裁吳錦晟發(fā)表了主題為《新一代智算在線服務(wù)平臺加速大模型應(yīng)用》的演講，深入探討了如何通過智算云平臺推動大模型在智能汽車領(lǐng)域的應(yīng)用。吳錦晟指出，生成式AI和GPT等技術(shù)將為智能座艙和自動駕駛帶來更好的交互體驗。未來五年，大模型的應(yīng)用參數(shù)規(guī)模將呈指數(shù)級增長，用戶和應(yīng)用的規(guī)模也將大幅增加，推動AI產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展和算力的普惠化。

在多元算力和統(tǒng)一調(diào)度的相關(guān)策略上，吳錦晟強調(diào)，首都在線不僅依賴英偉達的算力，還整合了多種國產(chǎn)芯片，形成了多元算力體系。此外，首都在線通過AI全球網(wǎng)絡(luò)（AIDU）實現(xiàn)了統(tǒng)一調(diào)度，提供廣域模型的快速分發(fā)和加載服務(wù)，優(yōu)化大模型的部署能力。

沛岱汽車云仿真產(chǎn)品負責(zé)人王曉慧帶來了如何讓云端算力助力海量仿真測試的分享。他表示，測試驗證是自動駕駛商業(yè)化的“卡脖子”問題。L3 以上高等級自動駕駛需13.8 億公里測試里程，如果以2元/km來計算，實際道路測試需要27.6億元，而仿真測試僅需要1.38 億元完成，因此只有仿真才能快速經(jīng)濟迭代數(shù)十億測試公里數(shù)。

她表示，仿真數(shù)據(jù)賦能測試的“更快、更高、更強”，即仿真測試速度快、場景覆蓋度高、仿真還原能力強。同時，她還指出了云端算力在自動駕駛領(lǐng)域能夠幫助解決的問題，即計算資源有限、可擴展性不足、測試覆蓋率限制。