算力vs．真實性能

汽車芯片市場競爭激烈已是不爭的事實,英特爾(Mobileye)、英偉達(NVIDIA)、AMD三大巨頭都已入局,特斯拉更是先發(fā)制人開始自研自動駕駛芯片。眼下,為了標榜智能,汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場算力競賽。比如,2019年4月特斯拉算力達到144TOPS,當時已比Mobileye增加了幾十倍;最近,無論智己還是蔚來都宣稱已經(jīng)在用上千TOPS的芯片。

不同主機廠的算力比較

地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱發(fā)問:“幾百T、上千T的算力增長可以持續(xù)嗎?”他認為:“畢竟有摩爾定律的物理極限在,1000T、2000T到5000T,如果按照現(xiàn)在摩爾定律的功耗標準,超過了10000T,這個車就是一輛燃燒的汽車,所以在技術(shù)上沒有可持續(xù)性,而且在人工智能角度也不是那么有意義。”

應(yīng)該說,汽車行業(yè)已進入“重新定義汽車”時代,不管是“軟件定義汽車”還是“芯片定義汽車”,說的都有道理,因為軟件必須建立在電子電氣架構(gòu)核心的計算能力上,芯片硬件是運行軟件的基礎(chǔ)。因此,芯片的算力支撐至關(guān)重要,但一味追求算力并無實際意義。

在拼馬力的傳統(tǒng)汽車時代,馬力并不反映用戶可感知到的汽車動力性能,而是破百秒數(shù);在智能汽車時代拼算力,也不能代表用戶可感知到的智能駕駛性能。以特斯拉公布的數(shù)據(jù)為例,與上一代英偉達芯片比,其算力增加了3倍,但其真實計算性能提升了21倍,為什么?因為其真實計算性能是以每秒“準確識別”了多少幀圖像來衡量的,與FPS(每秒“傳輸”幀數(shù))還是有一些差別。

真實計算性能:每秒準確識別幀數(shù)

5nm制程的挑戰(zhàn)

再看5nm制程技術(shù)本身的挑戰(zhàn),不管是IT應(yīng)用還是更嚴苛的汽車, 7nm之時,FinFET技術(shù)已基本走到盡頭,下一步將由環(huán)繞柵極晶體管(GAAFET)接替。但由于技術(shù)風險和成本壓力,頭部代工廠在5nm時代仍不得不使用FinFET。結(jié)果就是芯片漏電流功耗暴增,幾乎抵消了制程進步的紅利。

半導體制程的演變

據(jù)透露,英特爾已計劃在5nm(接近臺積電3nm制程)時切換到GAAFET,臺積電則計劃在3nm后再說,三星為了追上臺積電,決定在3nm時就采用GAAFET。不過在GAAFET正式啟用之前,芯片發(fā)熱仍然是一個問題。因此,不管是5nm和已規(guī)劃的3nm都存在新的可靠性挑戰(zhàn),尤其是汽車應(yīng)用。

主機廠自研芯片雷聲大雨點小

主機廠自研芯片的目的無非是不想受制于供應(yīng)商,同時降低成本,但談何容易?幾十億的投入令大規(guī)模量產(chǎn)自動駕駛芯片的廠商不過三家——英偉達、Mobileye(現(xiàn)已被英特爾收購)和特斯拉。除了特斯拉自給自足外,大多造車新勢力都只能選用另兩家的芯片。像蔚來、理想用的是Mobileye EyeQ4,小鵬用的是英偉達Xavier。

到目前為止,全球車企中真正自研芯片的只有特斯拉一家,其他的或許只是發(fā)聲而已。就像智能手機產(chǎn)業(yè)一樣,真正自研芯片的廠商鳳毛麟角,絕大部分還是走分工協(xié)作的道路,因為專業(yè)的分工才能帶來效率,這或許就是生態(tài)合作的意義吧。

5nm之戰(zhàn),商用為王

時至今日,2018年起沿用至今的座艙芯片還是英特爾14nm的Apollo Lake架構(gòu)處理器;無論是英偉達還是Mobileye,最新款自動駕駛芯片的制程都是7nm;而自動駕駛量產(chǎn)之王特斯拉搭載的自動駕駛FSD電腦使用的第一代自研芯片HardWare 3還是基于三星14nm制程制造。當然,三星電子正在加緊5nm車用芯片制程研發(fā),預(yù)計有可能在今年四季度開始量產(chǎn)特斯拉的5nm芯片。

從制程成熟度來看,此前高通驍龍888 5G芯片就是三星5nm代工。不過有消息稱,三星曾面臨良品率低的問題,一直在進行改善。三星在芯片設(shè)計方面有著行業(yè)頂尖實力,同時掌握了先進芯片制造的主動權(quán),但如果三星無法順利提升5nm EUV產(chǎn)能,則上述高通5nm車規(guī)產(chǎn)品的量產(chǎn)也可能受到影響。

另外,值得一提的是,三星與特斯拉和高通的關(guān)系孰親孰疏也是左右誰先量產(chǎn)的重要因素,或許是現(xiàn)金為王吧。

表面上看,似乎5nm車規(guī)芯片將成為芯片廠商和主機廠爭奪智能汽車下一個技術(shù)制高點的利器,但歸根結(jié)底還要用商用量產(chǎn)的事實說話,另外,說何時量產(chǎn)上車也要眼見為實,在此前,發(fā)布的多少和預(yù)計量產(chǎn)都有可能只是過眼云煙。

結(jié)論是,5nm汽車時代到來就像實現(xiàn)真正自動駕駛的時間,不是說出來的,而是看主機廠和半導體廠商如何共同解決遇到的各種問題,防止承受不起的翻車。

因此,5nm汽車才剛剛起步!