Oleh kerana maraton untuk kenderaan autonomi mengecas dan seterusnya, perisian sering betul di tengah perbualan. Walau bagaimanapun, sebelum kenderaan autonomi (EV) dapat beroperasi dengan selamat di jalan awam, pengawal selia ingin melihat kekerapan kegagalan purata kira-kira 1,000× kurang daripada pemandu manusia biasa. Ini memerlukan pembangunan teknologi asas yang lebih lanjut, yang merangkumi bukan sahaja penambahbaikan model perisian tetapi juga peningkatan dan penskalaan perkakasan yang mendorong perisian yang semakin kompleks.
Rakan sekerja saya, Cole McCollum, sebelum ini merangkumi peningkatan prestasi yang dilihat dalam industri cip AI. Dalam blog ini, saya akan meringkaskan beberapa pendekatan untuk menggunakan cip tersebut dalam aplikasi kenderaan autonomi.
Tesla, Mobileye, dan Nvidia adalah contoh yang baik dalam pelbagai strategi untuk cip AI di ruang automotif. Integrasi menegak Tesla menyediakan tahap penyesuaian terbesar untuk penyelesaian khususnya, walaupun ia akan menjadi lebih sukar untuk mencapai skala ekonomi yang tersedia untuk Mobileye dan Nvidia. Mobileye mempunyai aspirasi AV sendiri tetapi tidak mempunyai rangkaian luas Nvidia. Nvidia mampu memanfaatkan perniagaan GPU sedia ada untuk meningkatkan sistem AInya.
Tesla
Untuk membawa keupayaan automasinya – dipanggil Full Self-Driving (FSD) – untuk memasarkan lebih pantas, Tesla memutuskan untuk membina komputer sendiri, menampilkan cip rangkaian saraf yang direka khas. Komputer FSD terdiri daripada dwi sistem pada cip (SoCs) yang dibangunkan secara dalaman oleh Tesla. Ia berjalan pada 144 TOPS, dengan penggunaan kuasa 72 W. Pada tahun 2019, syarikat itu mendakwa bahawa komputer FSD berharga 80% daripada apa yang Tesla telah bayar untuk sistem berasaskan Nvidia sebelumnya (tidak termasuk kos reka bentuk).
Mobileye
Walaupun ia bukan OEM automatik seperti Tesla, Mobileye membangunkan perisian ADAS dan AV sendiri. (Klik di sini untuk analisis kami mengenai strategi AV CES 2021 Mobileye). Untuk membawa keupayaan ini kepada pelanggannya, Mobileye telah membangunkan peranti SoC EyeQ tersuainya sendiri, yang digunakan oleh 27 pengeluar kenderaan. Mobileye mendakwa bahawa generasi terbaru, EyeQ5, mampu autonomi Tahap 4 hingga 5. Cip ini berjalan pada 24 TOPS pada penggunaan kuasa 10 W. Kita boleh menjangkakan cip ini akan digunakan pada Q4 2021 apabila Geely merancang untuk melancarkan model Lynk & Co dengan produk SuperVision ADAS Mobileye, yang menggunakan dua cip EyeQ5. Pada masa ini tidak diketahui berapa banyak kuasa yang akan diambil oleh ECU cip 2×.
Nvidia
Walaupun Nvidia melakukan yang paling sedikit dari segi menyediakan keupayaan ADAS dan AV pada cipnya, ia mempunyai jangkauan yang sangat luas di seluruh industri. Melalui penyelesaian perkakasan dan perisiannya, Nvidia bekerjasama dengan OEM, Tier 1, dan kedua-dua pemaju AV utama (Argo AI, Aurora, Zoox) dan yang lebih kecil (Nuro, Momenta, Navya). Cip khusus automasi Nvidia, Drive AGX Xavier (30 TOPS pada 30 W), boleh dipasangkan dengan GPU Turingnya untuk menyokong tahap pengkomputeran yang lebih tinggi tetapi dengan cabutan kuasa yang lebih tinggi. Komputer AV Nvidia, Pegasus, berjalan pada 320 TOPS pada 500 W. Syarikat itu menyasarkan sistem generasi 2022 yang dipanggil Orin, yang akan dapat skala merentasi tahap automasi yang berbeza (Tahap 2 hingga 5).
#LuxTake
Walaupun Mobileye mempunyai nisbah compute-to-power terbaik (2.4 TOPS/W) dan Nvidia boleh menyediakan pukal terbesar pada cip (30 TOPS), persaingan dalam automasi kenderaan kurang bergantung pada jenis spesifikasi perkakasan ini. Akhirnya, pertandingan AV tidak mengikuti siapa yang mempunyai cip terbaik. Sebaliknya, cip mengikut penyelesaiannya. Tesla dengan berani percaya bahawa ia mempunyai penyelesaian terbaik, jadi ia membuat cip sendiri.
Mereka yang mempercayai penyelesaian ADAS dan AV Mobileye akan menggunakan cip Mobileye. Pembangun yang mempercayai perisian mereka sendiri tetapi ingin skala merentasi pelbagai OEM (Argo AI, Aurora) menggunakan perkongsian dengan Nvidia. Walaupun pembangunan cip AI adalah aspek penting dalam membawa ciri automatik kepada kenderaan, ia bukan bahagian penyelesaian yang dibuat atau pecah.
Walaupun ketiga-tiga syarikat ini adalah pembekal dalam ruang tersebut, syarikat-syarikat lain di ruang angkasa juga proaktif dalam pembangunan cip. Pada tahun 2020, Toyota dan Denso melancarkan usaha sama yang dipanggil Mirise Technologies, yang memberi tumpuan kepada R&D dalam semikonduktor, termasuk SoC untuk autonomi, elektrifikasi, sambungan, dan lain-lain. Lain-lain seperti Nio dan Geely juga sedang menyiasat SoC adat. Begitu juga, pelanggan akan melakukannya dengan baik untuk tidak mempertimbangkan cip AV dalam vakum tetapi sebagai sebahagian daripada strategi ADAS / AV atau portfolio ECU kenderaan.