地平線(xiàn)：芯片算力并非越大越好，還得比使用效率

汽車(chē)芯片算力是不是越大越好？

這不，地平線(xiàn)前不久特意舉辦了一場(chǎng)活動(dòng)，對此展開(kāi)了激烈探討。

一邊是產(chǎn)業(yè)界代表，包括地平線(xiàn)副總裁余軼南，以及理想汽車(chē)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品總監趙哲倫。

他們站在產(chǎn)品設計者的角度，對背后初衷和技術(shù)原理進(jìn)行了生動(dòng)闡述。

另一邊則是車(chē)主代表，從自己一線(xiàn)的用車(chē)體驗出發(fā)，暢談了對算力的實(shí)際感知和需求大小。

不過(guò)，除了聽(tīng)他們動(dòng)動(dòng)嘴皮子談理論，對于基于地平線(xiàn)征程5芯片打造的理想AD Pro高速NOA，這次智能車(chē)參考也親身上車(chē)體驗了一番。

首先拋觀(guān)點(diǎn)：算力并非越大越好。

其中，理想汽車(chē)趙哲倫表示，

從產(chǎn)品選擇層面出發(fā)，如果單純地看算力，肯定是算力越大越好。但是對于一款面向用戶(hù)的、要去量產(chǎn)的產(chǎn)品來(lái)講，除了算力以外，我們要考慮它的功耗、成本、整體運行效率，這是非常重要的，在這里面可以取到我們認為最合適的。

大致意思是，算力并不能作為衡量車(chē)載芯片的唯一指標。

地平線(xiàn)余軼南也有類(lèi)似的觀(guān)點(diǎn)。他表示，地平線(xiàn)在設計芯片時(shí)不光是把算力考慮在內，同時(shí)更注重在最大算力的前提下，芯片的使用效率是不是可以做到非常高的水平。

怎么理解這個(gè)使用效率？

以地平線(xiàn)征程5芯片舉例，它具備128TOPS算力，FPS（每秒準確識別的圖像幀數）為1531，延遲為60MS，功耗為30WATT。

地平線(xiàn)將FPS定義為性能指標，認為FPS才更能反映一顆車(chē)載智能芯片的真實(shí)計算性能。余軼南打比方說(shuō)：“FPS基本上可以類(lèi)比于汽車(chē)的百公里加速，都是在看單位距離/時(shí)間下能做多少事情?！?/p>

而且基于這樣的前提，他們得出了如下結論：

FPS方面，在多達71%的模型里，征程5的絕對計算效率高于主流競品。事實(shí)上來(lái)講，在128TOPS算力下，其實(shí)征程5比某些200TOPS以上的芯片，都能產(chǎn)生更大的“得房率”。FPS/Watt方面，征程5的平均能效是主流競品的5.58倍，其中76%的模型能效是競品3倍以上。

其實(shí)在業(yè)內，一直以來(lái)針對“車(chē)企是否應該卷算力”展開(kāi)的討論，非常多。

一部分人贊同。奇點(diǎn)汽車(chē)首席戰略和品牌發(fā)展副總裁趙強曾經(jīng)就表示，“車(chē)企無(wú)論是主動(dòng)還是被動(dòng)，都必須迎接這場(chǎng)無(wú)條件、無(wú)盡頭的算力軍備競賽，即便目前自動(dòng)駕駛還沒(méi)有完全落地，仍然是硬件為先?！?/p>

但更多的人不這么看。

上汽人工智能實(shí)驗室的喬博士曾談到，“實(shí)現L2級自動(dòng)駕駛只需10Tops以下的算力，即便是實(shí)現L4級自動(dòng)駕駛也只需100Tops左右的算力，只有到了真正無(wú)人駕駛的L5級，才需要1000+Tops的算力?！?/p>

一位自動(dòng)駕駛公司算法工程師曾表示，“我是不太在乎500TOPS還是1000TOPS這些數字的，因為真的沒(méi)多大用處——你可能算力升級了，但如果軟件架構還是停留在三四年前的老版本，那么算力的性能也就無(wú)法充分地發(fā)揮出來(lái)，算力再大也不夠用。其實(shí)，通過(guò)對軟件架構做個(gè)調整，就能避免這個(gè)問(wèn)題?！?/p>

那么問(wèn)題來(lái)了，既然芯片算力并非唯一衡量指標，一線(xiàn)購車(chē)用戶(hù)又如何進(jìn)行衡量評判，最終挑選出自己心儀的智能車(chē)？

在這次活動(dòng)現場(chǎng)，產(chǎn)業(yè)界代表和用戶(hù)代表，都發(fā)出了各自的聲音。

用戶(hù)方面，一位理想老車(chē)主表示，他主要是基于兩方面進(jìn)行評判，一方面是看屏幕界面顯示的是否足夠清晰，來(lái)判斷車(chē)對周?chē)h(huán)境的感知能力；另一方面，看車(chē)輛在處理突發(fā)問(wèn)題的時(shí)候，能否更好地完成主動(dòng)變道、主動(dòng)避讓。

產(chǎn)業(yè)界代表則給出了如下指引。

其中，理想趙哲倫提到，可以看車(chē)對周遭環(huán)境是否識別得足夠多、足夠精準，還要看車(chē)是否具備了像人類(lèi)老司機一樣的預測能力。

舉例就是，比如車(chē)輛的加減速是否平順？自身車(chē)輛對于前方加塞的反應快不快？對于各種緊急場(chǎng)景的應對能力表現如何？

地平線(xiàn)余軼南進(jìn)一步談到，主要是看車(chē)輛能否識別得更精準、更多、更豐富；然后是看預測能力——現在最先進(jìn)的算法，可以做到把一些沒(méi)有被看到的區域，通過(guò)經(jīng)驗腦補的方式預測出來(lái)；還有就是看延時(shí)是否足夠低。

簡(jiǎn)單舉例，比如可以看前車(chē)加減速的時(shí)候，自車(chē)的反應速度是否足夠快。如果當前車(chē)剛一減速的時(shí)候，自車(chē)就開(kāi)始緩行；當前車(chē)剛一加速的時(shí)候，自車(chē)很快就可以跟上——諸如此類(lèi)是用戶(hù)能夠直觀(guān)感受到的、比較好的體驗。

拋開(kāi)各項紙面指標，實(shí)際體驗究竟如何？

我們這次體驗的車(chē)型是理想L8 Pro，該車(chē)搭載了理想智駕系統AD Pro，標配高速NOA。

硬件配置上，這款車(chē)內置單顆地平線(xiàn)征程5芯片，具備1個(gè)800萬(wàn)像素攝像頭、9個(gè)200萬(wàn)像素攝像頭、1個(gè)毫米波雷達。

接下來(lái)，我們從不同場(chǎng)景挨個(gè)來(lái)看高速NOA的實(shí)際體驗。

首先，在有高精地圖覆蓋的區域，撥動(dòng)方向盤(pán)撥桿兩次，車(chē)輛會(huì )自動(dòng)開(kāi)啟導航輔助駕駛。

進(jìn)入高速公路路段后，車(chē)輛會(huì )根據路線(xiàn)適時(shí)完成自動(dòng)變道超車(chē)?？傮w來(lái)看，理想這款車(chē)的變道策略相對較為保守。只有在確認足夠安全的前提下，才會(huì )進(jìn)行變道。

當距離右側方車(chē)輛較近的時(shí)候，車(chē)輛會(huì )自動(dòng)向左稍稍進(jìn)行避讓?zhuān)?/p>

值得一提的是，當系統檢測到司機脫手方向盤(pán)超過(guò)15秒，就會(huì )語(yǔ)音報警，提示你接管車(chē)輛。

在進(jìn)入匝道時(shí)，車(chē)輛會(huì )自動(dòng)減速，行駛較為平穩。

在過(guò)大曲率彎道時(shí)，也完成的比較好，無(wú)需司機接管。

當車(chē)輛進(jìn)入了沒(méi)有高精地圖覆蓋的區域，會(huì )自動(dòng)降級為LCC車(chē)道保持。

從整個(gè)語(yǔ)音播報來(lái)看，邏輯是比較清晰的，乘客能夠知道車(chē)輛下一步要做什么，讓人產(chǎn)生安全感。

總結一下這次體驗，無(wú)論是自動(dòng)上下匝道、變道超車(chē)、過(guò)大曲率彎道等等，高速NOA下各項功能都表現得比較流暢和穩定，和人類(lèi)老司機相比其實(shí)感覺(jué)不出什么差別。

針對變道比較保守這一點(diǎn)，在現場(chǎng)分享過(guò)程中，理想趙哲倫就有提到——

他們當時(shí)在定義整個(gè)產(chǎn)品的時(shí)候，希望能為乘客帶來(lái)至少是專(zhuān)車(chē)的體驗，其實(shí)在NOA功能的變道決策里，他們原本可以提供三種選項（對應三類(lèi)決策算法），但從目前階段來(lái)看，是想先做好一套大家基本能夠接受的、跟產(chǎn)品定位相關(guān)聯(lián)的、更偏家庭的、比較穩定的智駕產(chǎn)品，之后再根據細分的用戶(hù)需求進(jìn)行算法的補充。

當然，除了在高速公路上，這款車(chē)在城市場(chǎng)景里也能提供比較好的安全性，例如能夠防加塞、路口智能跟停，以及在紅綠燈及十字路口能夠完成有效通行；在停車(chē)場(chǎng)，還能實(shí)現自動(dòng)泊車(chē)和遙控泊車(chē)。而且實(shí)現以上這些功能，統統都是基于單顆地平線(xiàn)征程5芯片，算力僅128TOPS。

所以看到這里，對于車(chē)載智能芯片是否需要那么大的算力，你的心里或許已經(jīng)有了答案？

來(lái)源：智能車(chē)參考