Con l'avanzare della maratona dei veicoli autonomi, il software è spesso correttamente al centro della conversazione. Tuttavia, prima che i veicoli autonomi (AV) possano operare in sicurezza sulle strade pubbliche, le autorità di regolamentazione vorrebbero che la frequenza media dei guasti fosse circa 1.000 volte inferiore a quella di un conducente umano medio. Ciò richiederà un ulteriore sviluppo della tecnologia sottostante, che comprende non solo il miglioramento del modello software, ma anche il miglioramento e la scalabilità dell'hardware che gestisce un software sempre più complesso.
Il mio collega, Cole McCollum, si è occupato in precedenza dei miglioramenti delle prestazioni osservati nel settore dei chip AI. In questo blog, riassumerò alcuni degli approcci all'applicazione di questi chip nelle applicazioni per veicoli autonomi.
Tesla, Mobileye e Nvidia sono tutti buoni esempi della gamma di strategie per i chip AI nello spazio automobilistico. L'integrazione verticale di Tesla offre il massimo livello di personalizzazione per la sua soluzione specifica, anche se sarà più difficile raggiungere le economie di scala di cui dispongono Mobileye e Nvidia. Mobileye ha le proprie aspirazioni nel campo dell'AV, ma non dispone dell'ampia rete di Nvidia. Nvidia è in grado di sfruttare le sue attività esistenti nel settore delle GPU per migliorare i suoi sistemi di intelligenza artificiale.
Tesla
Per portare più velocemente sul mercato le sue capacità di automazione, chiamate Full Self-Driving (FSD), Tesla ha deciso di costruire il proprio computer, dotato di un chip di rete neurale progettato su misura. Il computer FSD è costituito da due sistemi su chip (SoC) sviluppati internamente da Tesla. Funziona a 144 TOPS, con un consumo energetico di 72 W. Nel 2019, l'azienda ha dichiarato che il computer FSD è costato l'80% di quanto Tesla aveva pagato per il precedente sistema basato su Nvidia (senza includere i costi di progettazione).
Mobileye
Pur non essendo un OEM automobilistico come Tesla, Mobileye sviluppa il proprio software ADAS e AV. (Clicca qui per la nostra analisi della strategia AV di Mobileye al CES 2021). Per offrire queste funzionalità ai propri clienti, Mobileye ha sviluppato i propri dispositivi SoC EyeQ personalizzati, utilizzati da 27 produttori di veicoli. Mobileye sostiene che la generazione più recente, l'EyeQ5, è in grado di garantire un'autonomia di livello 4-5. Il chip funziona a 24 TOPS a una velocità di 24 ore. Il chip funziona a 24 TOPS con un consumo energetico di 10 W. Possiamo aspettarci che il chip venga utilizzato nel quarto trimestre del 2021, quando Geely prevede di lanciare i modelli Lynk & Co con il prodotto SuperVision ADAS di Mobileye, che utilizza due chip EyeQ5. Al momento non si sa quanta potenza assorbirà la centralina con due chip.
Nvidia
Sebbene Nvidia sia la più piccola a fornire funzionalità ADAS e AV sui suoi chip, ha una portata molto ampia in tutto il settore. Attraverso le sue soluzioni hardware e software, Nvidia collabora con OEM, Tier 1 e con i principali sviluppatori AV (Argo AI, Aurora, Zoox) e quelli più piccoli (Nuro, Momenta, Navya). Il chip di Nvidia specifico per l'automazione, il Drive AGX Xavier (30 TOPS a 30 W), può essere abbinato alle sue GPU Turing per supportare livelli di elaborazione più elevati, ma con un assorbimento di potenza molto più alto. Il computer AV di Nvidia, Pegasus, ha una potenza di 320 TOPS a 500 W. L'azienda punta a un sistema di generazione 2022 chiamato Orin, che sarà in grado di scalare tra diversi livelli di automazione (livelli da 2 a 5).
#LuxTake
Sebbene Mobileye abbia il miglior rapporto calcolo/potenza (2,4 TOPS/W) e Nvidia sia in grado di fornire la più grande massa su un chip (30 TOPS), la competizione nell'automazione dei veicoli non si basa tanto su questo tipo di specifiche hardware. In definitiva, la concorrenza nel settore AV non segue chi ha i chip migliori. Piuttosto, i chip seguono le soluzioni. Tesla è convinta di avere la soluzione migliore e quindi produce il proprio chip.
Chi si fida delle soluzioni ADAS e AV di Mobileye utilizzerà i chip di Mobileye. Gli sviluppatori che si fidano del proprio software ma vogliono scalare su più OEM (Argo AI, Aurora) utilizzano partnership con Nvidia. Sebbene lo sviluppo di chip AI sia un aspetto importante per l'introduzione di funzioni automatizzate nei veicoli, non è la parte decisiva della soluzione.
Mentre queste tre aziende sono fornitori del settore, anche altre aziende del settore sono proattive nello sviluppo di chip. Nel 2020, Toyota e Denso hanno lanciato una joint venture chiamata Mirise Technologies, che si concentra sulla ricerca e sviluppo di semiconduttori, compresi i SoC per l'autonomia, l'elettrificazione, la connettività, ecc. Anche altre aziende, come Nio e Geely, stanno studiando SoC personalizzati. Allo stesso modo, i clienti farebbero bene a non considerare i chip AV in modo isolato, ma piuttosto come parte di una strategia ADAS/AV o addirittura di un portafoglio di centraline per veicoli.