软硬一体化发展渐成趋势
什么是自动驾驶的软硬件一体化?虽然行业对此讨论不断,但这一概念定义并未形成定论。辰韬资本等方面发布的2024年度《自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告》(以下简称《报告》)提出,“软硬一体”作为一种产品设计模式,将软件和硬件集成在一起,以提高系统效率和性能。
据了解,自动驾驶的软硬一体的设计模式使得硬件和软件能够更好地协同工作,从而实现更优的系统性能、更低的功耗和延迟。因为自动驾驶涉及实时的数据处理、精确的环境感知、快速的决策制定和精准的车辆控制,因此软硬一体化在自动驾驶领域显得格外重要。
对于自动驾驶来说,硬件是基础,包括传感器、控制器等关键部件,特别是高性能计算芯片;软件则是“灵魂”,涵盖感知、决策、控制等多个层面的算法和系统。软硬一体化首先需要高性能的硬件平台,软件算法也需要优化,以充分利用硬件的能力,实现高效的数据处理和智能驾驶决策。软硬件之间的紧密集成,离不开硬件设计时就考虑到软件的需求,以及软件在开发过程中与硬件特性的紧密结合。
《报告》将软硬件一体化分为两种典型的形态:重软硬件一体化和轻软硬件一体化。其中,前者是指由同一家公司完成芯片、算法、操作系统、中间件的全栈开发,典型的例子有特斯拉、地平线等;后者是指自动驾驶公司采用第三方芯片,在某款特定芯片上具备突出的优化能力和丰富的产品化交付经验,能够最大化发挥该款芯片的潜能,典型的例子有卓驭科技(大疆车载)、Momenta等。此外,部分具备软硬件全栈能力的公司,会将软硬件耦合最紧密的部分(通常是感知算法和SoC芯片)作为标准产品提供,而其他模块则由生态合作伙伴(如域控制器硬件公司、规控算法公司等)完成,这种模式可以看作“重软硬件一体化”模式的衍生。当然,自动驾驶领域的软硬件一体化开发模式还有很多其他形态。
同时,需要注意的是,一家公司采用的是软硬一体还是软硬解耦策略,这个判定并非绝对,而是相对的。比如,英伟达为自己的芯片开发算法,这是软硬一体;而某家算法公司一直基于英伟达芯片提供解决方案,基于英伟达芯片进行深度适配,这也是软硬一体。前者可以归类为“重软硬件一体化”,后者可以归类为“轻软硬件一体化”。从另一角度看,英伟达的芯片可以与多家企业的算法适配,这就属于软硬解耦策略。
辰韬资本执行总经理刘煜冬表示,从整个行业来看,特斯拉等公司已经历从供应商“重软硬一体”,到自研芯片的“重软硬一体”变化,行业中一些企业也在跟随这样的变化,这成为目前比较明确的趋势。
车企从自研算法到自研芯片
特斯拉是车企自研芯片的先锋,采用软硬件一体化策略,通过自研芯片和算法实现自动驾驶系统的优化。此外,蔚来、小鹏、理想等国内造车新势力也在就此积极展开布局。
最近,小鹏汽车正式发布全球首颗可同时应用在机器人、AI汽车、飞行汽车的芯片——“小鹏图灵”,该芯片已于8月23日成功流片。资料显示,小鹏图灵为端到端大模型定制芯片,拥有40核处理器,集成2个自研的神经网络处理大脑(NPU)、2个独立图像信号处理器(ISP),计算能力是现有芯片的3倍。为适配L4自动驾驶安全需求,该款芯片还设置独立安全岛,可实时展开全车无盲点安全检测。小鹏汽车方面透露,接下来将继续在产品层面围绕AI汽车做全面布局,成为真正从软件到硬件全栈自研并落地的车企。
小鹏汽车创始人、董事长兼首席执行官何小鹏提出,将来立志在AI层面有所作为的公司,可能都会采用非通用型芯片,也就是像小鹏图灵这样的专有AI芯片。
更早之前,蔚来汽车宣布,自主研发的全球首颗5nm智能驾驶芯片神玑NX9031流片成功。据称,这是业内首款采用5nm车规级工艺制造的高阶智能驾驶芯片,拥有超过500亿颗晶体管,综合能力更强,执行效率更高。
蔚来汽车创始人、董事长兼首席执行官李斌透露,芯片的研发费用很高,但只要能量产,单颗芯片的成本就会逐渐下降。因此,高研发投入也能换回可观的毛利。
此外,在回答为何要自研整车全域操作系统时,蔚来汽车官方给出解释:在传统汽车时代,整车企业一般并不自己开发软件,而是依靠供应商提供的软硬件一体“黑盒子”实现定义的功能。但随着AI时代来临,中央集成式电子电气架构、大算力芯片、大模型相继上车,汽车从机电产品向智能体转变,用户需求与体验被重新定义。在汽车发展史上,从未出现过能匹配这种新需求、真正意义上的整车全域操作系统,蔚来没有现成的东西可以拿来用。所以,当蔚来汽车正向定义了这些需求,而又不能让全生命周期的用户体验和企业体系化效率有所“妥协”时,必须选择自己研发。
“整车企业的软硬件一体化策略,需要考虑的维度非常复杂。车企要不要自研算法,这是大家一直以来讨论的问题,我们认为答案主要取决于公司定位。”在刘煜冬看来,对于大部分造车新势力来讲,它们本身的定位就是自动驾驶科技公司,自研算法是自然而然的选择;而大部分传统车企更强调全栈可控,倾向于与供应商开展“白盒”合作以及内部团队自研两方面一起推进。
天准科技域控产品负责人汪晓辉认为,车企发展“重软硬件一体化”模式面临一项挑战,不是说短期产品卖得好就行,而是要长期保持一定的市场占有率,才能覆盖自研芯片的成本,否则就与商业逻辑相悖。选择“重软硬一体化”模式的车企数量不会太多,顶多1~2家。
综合来看,软硬件一体化策略在一定程度上可减少对外部供应商的依赖,为车企带来成本上的优势,并且通过定制化的软硬件更好地满足特定的应用需求。然而,车企因此必然要在技术能力上进行大量投资,包括芯片设计、算法开发和系统集成等。相比芯片自研,算法自研的前期投入少,并且对产品力的影响大,所以“重软硬件一体化”整车企业都经历了“先算法后芯片”的发展过程。
芯片类型不同导致模式差异
自动驾驶软硬件一体化的核心是高性能计算芯片,国内外不少头部芯片公司的发展轨迹都是如此。今年4月,地平线发布新一代车载智能计算方案“征程6”系列,单颗芯片最高算力可达560TOPS。地平线创始人兼首席执行官余凯表示,公司前瞻布局了软硬件结合的全栈技术,以软件为牵引、硬件为驱动,打造面向全场景、全生态的软硬结合智能驾驶系统。
刘煜冬表示,芯片公司考虑产品研发通常以3年为周期,现在自动驾驶算法日新月异,基本上每半年就有较大的代际变化,二者存在错配的时间差。对于芯片公司来讲,执行软硬件一体化策略必须前瞻性地关注算法的演进趋势,甚至很多企业还会投入较多资源和精力搭建自研算法团队,以保证开发出的芯片能够真正引领未来行业发展。
与硬件芯片供应商不同,软件一级供应商(以下简称“软件Tier1”)针对平台型和专用型芯片厂商产品的不同特点,倾向于采用各异的软硬件一体化模式。对于算法支持性较好的平台型芯片,软件Tier1往往采用较为领先和前瞻性的解决方案,在域控的设计上也会留有较多算力余量。这些解决方案的硬件成本较高,因而仅适于对成本不太敏感的高端车型。这种芯片的通用性意味着其存在软硬件解耦的空间,从一款平台型芯片转换另一款的适配成本较小,迁移成本往往在可接受的范围内。对于更适合成熟解决方案的专用型芯片,软件Tier1可发挥的空间有限,但如果芯片厂商愿意以开放的心态合作,就有机会与之绑定,基于芯片对自己的算法做深度优化,打造“轻软硬件一体化”模式。这种方案具有效率及成本优势,适于对价格更敏感的中低端车型,对于算法比较成熟的软件Tier1来说是非常好的选择。在这种模式下,除非有必要切换整个算法解决方案,否则软件Tier1进行软硬解耦的意愿较弱,因为切换芯片的成本较高。
足下科技技术合伙人于晨笛表示,当前汽车行业的重要趋势就是AI化和集中化。随着大语言模型和端到端技术在汽车行业大规模应用,智驾系统所能提供的用户体验不断提升。在智驾“2.0”时代,企业能够为中端用户提供更好的体验,才是产品力最重要的体现。有鉴于此,他们提出一种全新的开发模式“软硬协同、专注上层”:一方面让基础软件和硬件做深度适配,使硬件发挥出最好的性能;另一方面对上层应用做软件解耦。于晨笛说,软硬件解耦、软硬件适配二者不冲突,应用层软件与硬件做解耦,基础软件与硬件做协同,最终提升整个系统的效率。
软硬一体与解耦不是非此即彼
随着自动驾驶技术不断进步,软硬件一体化系统的大规模量产能力,逐渐成为高阶智驾竞争的关键所在。然而,软硬件一体化的发展也面临诸多挑战。
刘煜冬提出,整个行业走向更加深度的软硬件—体化集成,需要具备3个条件:一是算法技术框架出现阶段性的收敛;二是从芯片设计和整个流程角度来看,门槛降低很多;三是选择“重软硬件一体化”路线的公司,能否有足够的产品出货量覆盖投入成本。
轻舟智航生态市场负责人高建雄表示,从总体上来说,无论软硬一体,还是软硬解耦,大概率两者将长期共存,而不是非此即彼,针对不同的产品可以形成不同的选择。
《报告》也认为,自动驾驶的软硬一体与软硬解耦是一体两面,最终市场会形成两者并存的态势,但短期内,软硬件一体化的公司在市场上将体现出更强的竞争力。在自动驾驶领域,软硬一体的趋势会根据产品解决方案的高低阶差异而有所不同:对于低阶智驾,车企往往会直接采用供应商的软硬件一体化方案,并向标准化的方向发展;对于高阶智驾,尤其是算法等关键能力,车企自研的比例将越来越高;当芯片算力远大于实际应用需求、解决方案与芯片算力的适配不再成为核心能力时,行业将具备软硬解耦的必要条件。不过,由于当前算法还在快速迭代,自动驾驶行业对算力的需求仍处于激增状态,芯片算力配合算法的需求不断提升,所以未来很长一段时间内,软硬件一体化策略仍将是行业主流选择。
值得关注的是,“轻软硬件一体化”基本上都将向“重软硬件一体化”演进。有所不同的是,实力强的车企采用“重软硬件一体化”方案,这是自己主导的;而实力弱的车企则是由供应商主导“重软硬件一体化”。
文:赵玲玲 编辑:庞国霞 版式:刘晓烨