Alors que le marathon des véhicules autonomes se poursuit, les logiciels sont souvent, à juste titre, au centre de la conversation. Cependant, avant que les véhicules autonomes puissent circuler en toute sécurité sur les routes publiques, les régulateurs souhaiteraient que la fréquence moyenne des défaillances soit environ 1 000 fois inférieure à celle d'un conducteur humain moyen. Pour ce faire, il faudra poursuivre le développement de la technologie sous-jacente, ce qui implique non seulement d'améliorer le modèle logiciel, mais aussi d'améliorer et de mettre à l'échelle le matériel qui alimente des logiciels de plus en plus complexes.
Mon collègue Cole McCollum a déjà abordé les améliorations de performances observées dans l'industrie des puces d'intelligence artificielle. Dans ce blog, je résumerai certaines approches de l'utilisation de ces puces dans les applications de véhicules autonomes.
Tesla, Mobileye et Nvidia sont tous de bons exemples de l'éventail de stratégies pour les puces d'IA dans l'espace automobile. L'intégration verticale de Tesla offre le plus haut niveau de personnalisation pour sa solution spécifique, même s'il sera plus difficile d'atteindre les économies d'échelle dont disposent Mobileye et Nvidia. Mobileye a ses propres aspirations dans le domaine de l'audiovisuel, mais ne dispose pas du vaste réseau de Nvidia. Nvidia est en mesure de tirer parti de ses activités existantes dans le domaine des GPU pour améliorer ses systèmes d'IA.
Tesla
Afin de commercialiser plus rapidement ses capacités d'automatisation - appelées Full Self-Driving (FSD) - Tesla a décidé de construire son propre ordinateur, doté d'une puce de réseau neuronal conçue sur mesure. L'ordinateur FSD est constitué de deux systèmes sur puce (SoC) développés en interne par Tesla. Il fonctionne à 144 TOPS, avec une consommation d'énergie de 72 W. En 2019, l'entreprise a affirmé que l'ordinateur FSD avait coûté 80 % de ce que Tesla avait payé pour le système précédent basé sur Nvidia (sans compter les coûts de conception).
Mobileye
Bien qu'il ne s'agisse pas d'un équipementier automobile comme Tesla, Mobileye développe ses propres logiciels ADAS et AV. (Cliquez ici pour notre analyse de la stratégie AV de Mobileye au CES 2021). Afin d'offrir ces capacités à ses clients, Mobileye a développé ses propres dispositifs EyeQ SoC personnalisés, qui sont utilisés par 27 constructeurs automobiles. Mobileye affirme que la dernière génération, l'EyeQ5, est capable d'une autonomie de niveau 4 à 5. La puce fonctionne à 24 TOPS pour une consommation d'énergie de 10 W. Nous pouvons nous attendre à ce que la puce soit utilisée au quatrième trimestre 2021, lorsque Geely prévoit de lancer des modèles Lynk & Co avec le produit ADAS SuperVision de Mobileye, qui utilise deux puces EyeQ5. On ne connaît pas encore la consommation d'énergie de l'ECU à deux puces.
Nvidia
Bien que Nvidia soit la société qui offre le moins de capacités ADAS et AV sur ses puces, elle a une portée très large dans l'industrie. Grâce à ses solutions matérielles et logicielles, Nvidia s'associe à des OEM, des Tier 1 et des développeurs AV majeurs (Argo AI, Aurora, Zoox) et plus petits (Nuro, Momenta, Navya). La puce de Nvidia spécifique à l'automatisation, le Drive AGX Xavier (30 TOPS à 30 W), peut être associée à ses GPU Turing pour prendre en charge des niveaux de calcul plus élevés, mais avec une consommation d'énergie beaucoup plus importante. L'ordinateur AV de Nvidia, le Pegasus, fonctionne à 320 TOPS à 500 W. L'entreprise vise un système de la génération 2022 appelé Orin, qui sera capable de s'adapter à différents niveaux d'automatisation (niveaux 2 à 5).
#LuxTake
Bien que Mobileye ait le meilleur rapport puissance de calcul (2,4 TOPS/W) et que Nvidia puisse fournir le plus grand volume sur une puce (30 TOPS), la concurrence dans le domaine de l'automatisation des véhicules repose moins sur ces types de spécifications matérielles. En fin de compte, la concurrence dans le domaine de l'automatisation des véhicules n'est pas liée à la question de savoir qui possède les meilleures puces. Ce sont plutôt les puces qui suivent les solutions. Tesla est persuadé de détenir la meilleure solution, c'est pourquoi il fabrique sa propre puce.
Ceux qui font confiance aux solutions ADAS et AV de Mobileye utiliseront les puces de Mobileye. Les développeurs qui font confiance à leur propre logiciel, mais qui veulent l'étendre à plusieurs constructeurs (Argo AI, Aurora) utilisent des partenariats avec Nvidia. Si le développement de puces d'IA est un aspect important de l'introduction de fonctions automatisées dans les véhicules, ce n'est pas l'élément décisif de la solution.
Si ces trois entreprises sont des fournisseurs dans ce domaine, d'autres entreprises sont également proactives en matière de développement de puces. En 2020, Toyota et Denso ont lancé une coentreprise appelée Mirise Technologies, qui se concentre sur la R&D dans le domaine des semi-conducteurs, y compris les SoC pour l'autonomie, l'électrification, la connectivité, etc. D'autres entreprises, telles que Nio et Geely, étudient également la possibilité d'élaborer des systèmes de commande personnalisés. De même, les clients feraient bien de ne pas considérer les puces AV dans le vide, mais plutôt dans le cadre d'une stratégie ADAS/AV ou même d'un portefeuille de calculateurs pour véhicules.