未來汽車的發(fā)展趨勢(shì)，有時(shí)候可以類比一下手機(jī)市場。

如果說手機(jī)市場的 2019 已經(jīng)進(jìn)入了巨頭更巨小廠愈小的后智能時(shí)代，那么未來汽車的勢(shì)頭，目前還停留在手機(jī)市場的 2012——耀眼的新星已經(jīng)成為活著的傳奇，而后起之秀也正在爭奪時(shí)代巨輪上的一張直達(dá)船票。

也正是汽車市場由于安全、規(guī)模、親民度等等因素，比起消費(fèi)電子領(lǐng)域，有著一定的滯后性，在這個(gè)汽車智能化的前夜，一些手機(jī)智能化浪潮中出現(xiàn)的問題，我們可以映射到中控大屏上。而面對(duì)未來汽車我們會(huì)犯迷糊的情況，則可以從呈現(xiàn)電動(dòng)星球的小小設(shè)備上，找到答案。

智能手機(jī)市場最大的特點(diǎn)，是每一個(gè)主要參數(shù)都已經(jīng)非常透明。 哪怕是一個(gè)只認(rèn)攝像頭像素?cái)?shù)，只認(rèn)跑分高低，只認(rèn)處理器核心數(shù)多少的普通消費(fèi)者，都可以在搜索一番之后，得到詳盡的科普。

可智能汽車市場還遠(yuǎn)沒有到這個(gè)地步，甚至可以說，智能汽車市場連出現(xiàn)奸商的時(shí)機(jī)都沒有來到，整個(gè)產(chǎn)業(yè)猶如一片荒野，沒人開墾，只有象征生機(jī)幾縷新芽，揭示著這里無比光明的未來。

所以，我們今晚會(huì)從幾個(gè)最基本的概念聊起，跟大家討論幾個(gè)智能汽車?yán)锩孀罨镜?，但是以后最容易被廠商設(shè)陷阱的概念。

對(duì)了，今天可能是春節(jié)以來最硬核的更新，大家可以作為睡前讀物，有奇效。

智能汽車的大腦到底是什么？

想要了解購買智能汽車會(huì)存在什么消費(fèi)陷阱，我們首先要了解智能汽車是怎樣被驅(qū)動(dòng)的。

這里說的不是用油還是用電那種「驅(qū)動(dòng)」，而是 「未來汽車的大腦到底會(huì)怎樣思考」。事實(shí)上，2012 年的手機(jī)市場也存在過類似的迷思——智能手機(jī)的 CPU 到底應(yīng)該姓 ARM，還是姓 X86？

早已知道故事結(jié)局的我們自然可以捧著手里的 ARM 設(shè)備感嘆 Winner takes it all，但 2012 年的手機(jī)芯片市場卻依然彌漫著天人交戰(zhàn)的硝煙。 ARM 陣營這邊是高通蘋果聯(lián)發(fā)科，而 X86 陣營則只有英特爾一位獨(dú)力支撐。

采用英特爾凌動(dòng)處理器的摩托羅拉 MT788

電動(dòng)星球注：上文提及的 ARM 和 X86 指的都是 CPU 的指令集類型。ARM 的全稱是 Advanced RISC Machines，其中 RISC 代指 ReducedInstruction Set Computer，中文是精簡指令集計(jì)算機(jī)。X86 則是英特爾在 1978 年推出的指令集類型，近 40 年來英特爾的個(gè)人電腦處理器采用的都是 X86 指令集架構(gòu)。

ARM 之所以最終能贏下這場仗，靠的是天生的優(yōu)勢(shì)——基于 ARM 指令集的芯片在超低功耗環(huán)境下性能遠(yuǎn)高于 X86 指令集，這對(duì)掌中方寸，極其重視功耗表現(xiàn)的手機(jī)來說是至關(guān)重要的——不是 X86 不優(yōu)秀，而是 ARM 本就住在終點(diǎn)上。

回到汽車上，如今的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也在面臨二選一的問題—— 自動(dòng)駕駛芯片到底是以 CPU 為重，還是以 GPU 為重？

要回答這個(gè)問題，我們需要解答另一個(gè)問題： 怎樣才算是一顆真正的「自動(dòng)駕駛芯片？」

在 L4/L5 還沒有飛入尋常百姓家的今天，嚴(yán)格意義上的「全自動(dòng)駕駛芯片」是不存在的——即使芯片廠商宣稱某款芯片理論上擁有支持全自動(dòng)駕駛運(yùn)算的能力，但是目前的法律、軟件、傳感器、數(shù)據(jù)量等等條件，都遠(yuǎn)未達(dá)到以 L4/L5 的形式公開運(yùn)營自動(dòng)駕駛車輛，從而驗(yàn)證芯片算力的地步。

但這并不代表現(xiàn)在不存在真正的「自動(dòng)駕駛芯片」，只是當(dāng)下的我們更應(yīng)該把那些芯片叫做「輔助駕駛芯片」。而且，輔助駕駛芯片也是有不同類型的， 按照它們功能的范圍，暫時(shí)可以把輔助駕駛芯片分為「專精型輔助駕駛芯片」和「全包型輔助駕駛芯片」兩種。

「專精型輔助駕駛芯片」，指的是無法處理所有傳感器接收到的圖像數(shù)據(jù)，只能處理部分 傳感器/某個(gè)方向傳感器數(shù)據(jù)的輔助駕駛芯片?！溉汀咕秃苋菀桌斫饬?，所有攝像頭、雷達(dá)的數(shù)據(jù) 一股腦塞給它就行 。

「專精型」這種輔助駕駛芯片，其實(shí)正在隨著某種趨勢(shì)的發(fā)展而消亡，而這種趨勢(shì)，就是上文提及的「自動(dòng)駕駛到底是以 CPU 為重，還是以 GPU 為重」。

答案很明確：以 GPU 為重，而例子也很生動(dòng)：Mobileye。

目前 Mobileye 的主力產(chǎn)品是 EyeQ4，最高支持同時(shí)處理 8 個(gè)傳感器的圖像數(shù)據(jù)（7 個(gè)攝像頭+1 個(gè)激光雷達(dá)）——聽起來很多，但是事實(shí)上，目前基于 EyeQ4 的輔助駕駛方案都是以單目前視攝像頭的形式工作的。

恒潤科技基于 EyeQ4 的后裝單目前視攝像頭方案

這比起 2016 年大陸和博世提供給奔馳、寶馬的雙目前視攝像頭解決方案，在識(shí)別效果上都存在一定的理論差距，更不用說和特斯拉目前采用的英偉達(dá) PX2 高級(jí)輔助駕駛平臺(tái)相比了。 而且，EyeQ4 并沒有真正成為「在未來汽車的大腦」——這款芯片目前只有一種存在形式，就是與攝像頭封裝在同一套方案中，而不是像 PX2 一樣通過主板連接各個(gè)傳感器，處于獨(dú)立的地位。

與其說 EyeQ4 與攝像頭共生，不如說是 EyeQ4 的性能不夠高，無法統(tǒng)領(lǐng)智能汽車的全局，只能各自為戰(zhàn)?！笇＞汀剐酒⒉皇巧鷣砣绱?，專精是一種結(jié)果，而不是目的。

Mobileye 估計(jì)也清楚自家芯片的能力，所以他們要用下一代芯片證明自己，同時(shí)也進(jìn)一步證明了 GPU 將會(huì)一統(tǒng)未來汽車的大腦。

Mobileye 的下一代芯片叫做 EyeQ5，從 2016 年 5 月底發(fā)布開始，這顆芯片已經(jīng)跳票到了 2020 年（大概率由寶馬 PPT 首發(fā)）。號(hào)稱支持 L5 級(jí)別的全自動(dòng)駕駛運(yùn)算，性能是原來十倍的同時(shí)功耗只翻了 3 倍。

上面左右兩張分別是 Mobileye EyeQ4 和 EyeQ5 的結(jié)構(gòu)對(duì)比圖?？梢钥吹?，Q5 對(duì)比 Q4 最大的區(qū)別，是多了一塊叫做「Computer Vision Processor」的東東 ，這個(gè)簡寫為 CVP 的東西，其實(shí)有另一個(gè)更為通用的名字——GPU。

那難道有了 GPU 就說明 GPU 才是趨勢(shì)嗎？英偉達(dá)的方案不也是 CPU 和 GPU 共存嗎，就不能說 CPU 才是趨勢(shì)？別急，慢慢看。

EyeQ5 的結(jié)構(gòu)圖里面，「ComputerVision Processor」一共有 18 個(gè)單元。目前制造 GPU 的廠商里面，AMD 的結(jié)構(gòu)是 64 個(gè)流處理器（Stream Processor）一組，英偉達(dá)是 128 個(gè) CUDA 單元為一組，高通從來不公布自己 GPU 的核心規(guī)格，ARM 公版的 GPU 架構(gòu)用的單位是「Core（核心數(shù)）」。有且只有英特爾自家的核芯顯卡，是以「Unit」為單位的。

EyeQ5 在發(fā)布之初宣稱會(huì)使用 10nm 工藝制作，可是 Mobileye 此前的代工商意法半導(dǎo)體卻表示不能透露自家 10nm 工藝的合作伙伴——然后就是英特爾收購 Mobileye。

可是英特爾自己的 10nm 工藝遭遇特斯拉 Model 3 一樣的產(chǎn)能地獄，從計(jì)劃中的 2016 一直跳票到 2019 年，并且產(chǎn)能相當(dāng)有限，于是 EyeQ5 便又改口稱會(huì)使用英特爾 2020 年的 7nm 工藝。

與 7nm 工藝一起于 2020 年登場的，正好就是 CPU 巨人英特爾的首款高性能 GPU——針對(duì) AI 人工智能、自動(dòng)駕駛，以及發(fā)燒游戲愛好者研發(fā)的產(chǎn)品。

英特爾的 GPU 原型

最重要的，其實(shí)不僅是芯片巨頭們紛紛扎堆造 GPU，扎堆依然只是一個(gè)結(jié)果，而不是原因。真正的原因是—— 與 7 年前那次手機(jī)芯片標(biāo)準(zhǔn)之戰(zhàn)類似，GPU 才是住在終點(diǎn)的天生贏家。

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基本原理，是兩個(gè)動(dòng)詞——識(shí)別、決策，而這兩個(gè)動(dòng)詞，又與深度學(xué)習(xí)的基本原理不謀而合。

首先，GPU 并不是專門為圖形處理而研發(fā)的芯片，這個(gè)依然只是目的，而不是原因——在 2D 時(shí)代，個(gè)人計(jì)算機(jī)的圖像運(yùn)算甚至是由 CPU 一手包辦的。

MATROX MGA Millenium 2D 加速卡

GPU 這種以多個(gè)并行計(jì)算的小核心為架構(gòu)的芯片，正好切中了計(jì)算機(jī)「以多個(gè)簡單多邊形堆砌復(fù)雜圖形」的繪圖方式，可以實(shí)現(xiàn)低功耗大規(guī)模的圖像運(yùn)算，這才使 GPU 成為圖像處理的標(biāo)配。

同樣地，自動(dòng)駕駛需要大量的圖像運(yùn)算——這一次不是繪圖，而是相反的解構(gòu)圖像，這里同樣需要大規(guī)模的并行運(yùn)算能力，比起能夠?qū)ν唤M數(shù)據(jù)做很多不同操作的 CPU，能夠?qū)芏嗖煌瑪?shù)據(jù)做同一種操作的 GPU，明顯要合適得多。

繞了一大圈，但是道理已經(jīng)很清楚了——GPU，就是芯片巨頭們都認(rèn)可的未來汽車大腦。而智能汽車最容易出現(xiàn)的消費(fèi)陷阱，也將圍繞這一點(diǎn)做文章。

智能汽車領(lǐng)域最常見的幾個(gè)概念是什么？

先給昏昏欲睡的大家道個(gè)歉，因?yàn)槲医K于點(diǎn)到題了~

如果說我上面寫的東西相當(dāng)無聊，那正好說明了以后汽車廠商在賣車的時(shí)候，有著太多可鉆的空子。最典型的方法， 就是以專業(yè)領(lǐng)域基本的概念忽悠不清楚內(nèi)情的普通消費(fèi)者。

這一點(diǎn)在智能手機(jī)前幾年的市場里是屢見不鮮的。「XX 個(gè)核心」估計(jì)是那些年的手機(jī)賣場里，銷售們用的最多的話術(shù)。不管頻率高低，甚至把 CPU 跟 GPU 的核心數(shù)一起算，只為了讓你覺得「這手機(jī)真牛 X 」。

現(xiàn)在普通的消費(fèi)者已經(jīng)有了破局的方法——跑分，不管銷售吹的震天響，下個(gè)跑分軟件測試一下，就能知道你花了 4000 塊買來照亮你的美的手機(jī)，是不是真的全方位吊打隔壁老王 3000 塊買來的所謂發(fā)燒手機(jī)。

但是汽車不能跑分， 驗(yàn)證發(fā)動(dòng)機(jī)性能還能看個(gè)零百加速，驗(yàn)證智能化程度難道還要看哪個(gè)語音助手聲音更自然？

事實(shí)上，我也不能提供一個(gè)完美的解決方法。因?yàn)楝F(xiàn)在是未來汽車的前夜，我們能看清楚未來一小段路的方向，但我們不知道當(dāng)我們走到那里之后會(huì)發(fā)生什么。

不過，就像上文提到的 GPU 將會(huì)是未來汽車的大腦，我可以給大家講幾個(gè)基本的相關(guān)概念， 以后如果有廠商拿著這些概念當(dāng)賣點(diǎn)，你大可以拿這篇文章呼他們一臉。

首先就是 GPU（GraphicsProcessing Unit，圖形處理器）本身。GPU 是一個(gè)歷史悠久的芯片種類，早在 1985 年，世界上第一款圖形處理器就已經(jīng)上市了。按照現(xiàn)在的趨勢(shì)，未來常見的高級(jí)輔助駕駛/自動(dòng)駕駛方案，都將依賴 GPU 的運(yùn)算能力，GPU 將會(huì)是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，而不是某款車特有的高級(jí)配置。

第一款以 GPU 命名的產(chǎn)品——英偉達(dá) Geforce 256

其次是 SOC。有關(guān) SOC，手機(jī)領(lǐng)域最常見的銷售手法是「將 CPU 和 GPU 融合一體的 SOC 技術(shù)」。這種說法本身沒有錯(cuò)，SOC（System on Chip，系統(tǒng)級(jí)芯片）的定義本就是將系統(tǒng)關(guān)鍵部件集成在一塊芯片上。

但 SOC 技術(shù)本身并不是什么狂拽炫酷的東西，它只是一種芯片的整合方式。 就像你吃飯叫的外賣那個(gè)包裝盒，里面的黃燜雞+米飯+青菜是各種不同類型的芯片，而裝滿了食物的包裝盒就叫 SOC。

這個(gè)碗就是 SOC，它又大又圓

ASIC/FPGA，這兩個(gè)概念可以跟 GPU 一起結(jié)合著說。ASIC 叫做 Application Specific IntegratedCircuits，專用集成電路；FPGA 則是 Field－Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程矩陣門。

ASIC 的代表作品就是 EyeQ4，它是一種經(jīng)過編程的，根據(jù)確定的算法設(shè)計(jì)制造的專用電路。而 FPGA 是半定制的，可以適應(yīng)小幅度修改過的算法。而 GPU 則是完全開放的運(yùn)算芯片，算法任你改，我只負(fù)責(zé)干。

如果你看見一款車宣稱使用了 ASIC 技術(shù)的自動(dòng)駕駛芯片（比如 EyeQ4）, 那么恭喜你，這款芯片所承載的算法幾乎是完全不可變的，非常穩(wěn)定，但是除非換芯片，否則沒有任何可升級(jí)性 。而 FPGA 芯片則可以小幅度升級(jí)算法，至于 GPU 嘛，干就完事了。

重點(diǎn)是，ASIC 跟 FPGA 指的都只是一種基礎(chǔ)的芯片編程類型，而不是某種核爆級(jí)高科技。就像如今的房地產(chǎn)開發(fā)商說「我們采用了鋼筋混凝土架構(gòu)」，說出來就知道是句廢話，「我們采用了 ASIC 芯片」這句話除了表明「我們的芯片幾乎不能升級(jí)算法」，其實(shí)也相當(dāng)多余。

結(jié)語

我們熱愛未來汽車，是因?yàn)槲覀兂錆M對(duì)未知的好奇，同時(shí)充滿對(duì)汽車改變?nèi)祟愇磥淼你裤健?/p>

同時(shí)，作為媒體，我們不僅有熱愛，更有責(zé)任，將智能汽車的原理、概念、貓膩，一一敘說給我們的讀者。當(dāng)然，這不僅是我們的責(zé)任，更是所有汽車廠商的責(zé)任。

手機(jī)市場早期，憑借著營銷話術(shù)紅極一時(shí)的廠商并不少見，將產(chǎn)品缺陷形容成窒息黑科技的段子，實(shí)際上真的會(huì)深刻影響普通消費(fèi)者的決策，甚至?xí)τ脩魧?duì)科技的感情。

擁有巨大滯后性的未來汽車市場，同樣有著這樣的危險(xiǎn)。就是在汽油車時(shí)代，也到處充斥著以基礎(chǔ)概念蒙騙消費(fèi)者的例子。

只是簡單應(yīng)用了 1905 年就已經(jīng)誕生的渦輪增壓，直到現(xiàn)在依然能成為部分廠商宣稱自己技術(shù)程度的標(biāo)志。更不用說智能汽車時(shí)代，廠商們能夠在芯片的基本功能上鉆研出多少話術(shù)了。

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