算力vs．真实性能

汽车芯片市场竞争激烈已是不争的事实,英特尔(Mobileye)、英伟达(NVIDIA)、AMD三大巨头都已入局,特斯拉更是先发制人开始自研自动驾驶芯片。眼下,为了标榜智能,汽车行业正在经历一场算力竞赛。比如,2019年4月特斯拉算力达到144TOPS,当时已比Mobileye增加了几十倍;最近,无论智己还是蔚来都宣称已经在用上千TOPS的芯片。

不同主机厂的算力比较

地平线创始人兼CEO余凯发问:“几百T、上千T的算力增长可以持续吗?”他认为:“毕竟有摩尔定律的物理极限在,1000T、2000T到5000T,如果按照现在摩尔定律的功耗标准,超过了10000T,这个车就是一辆燃烧的汽车,所以在技术上没有可持续性,而且在人工智能角度也不是那么有意义。”

应该说,汽车行业已进入“重新定义汽车”时代,不管是“软件定义汽车”还是“芯片定义汽车”,说的都有道理,因为软件必须建立在电子电气架构核心的计算能力上,芯片硬件是运行软件的基础。因此,芯片的算力支撑至关重要,但一味追求算力并无实际意义。

在拼马力的传统汽车时代,马力并不反映用户可感知到的汽车动力性能,而是破百秒数;在智能汽车时代拼算力,也不能代表用户可感知到的智能驾驶性能。以特斯拉公布的数据为例,与上一代英伟达芯片比,其算力增加了3倍,但其真实计算性能提升了21倍,为什么?因为其真实计算性能是以每秒“准确识别”了多少帧图像来衡量的,与FPS(每秒“传输”帧数)还是有一些差别。

真实计算性能:每秒准确识别帧数

5nm制程的挑战

再看5nm制程技术本身的挑战,不管是IT应用还是更严苛的汽车, 7nm之时,FinFET技术已基本走到尽头,下一步将由环绕栅极晶体管(GAAFET)接替。但由于技术风险和成本压力,头部代工厂在5nm时代仍不得不使用FinFET。结果就是芯片漏电流功耗暴增,几乎抵消了制程进步的红利。

半导体制程的演变

据透露,英特尔已计划在5nm(接近台积电3nm制程)时切换到GAAFET,台积电则计划在3nm后再说,三星为了追上台积电,决定在3nm时就采用GAAFET。不过在GAAFET正式启用之前,芯片发热仍然是一个问题。因此,不管是5nm和已规划的3nm都存在新的可靠性挑战,尤其是汽车应用。

主机厂自研芯片雷声大雨点小

主机厂自研芯片的目的无非是不想受制于供应商,同时降低成本,但谈何容易?几十亿的投入令大规模量产自动驾驶芯片的厂商不过三家——英伟达、Mobileye(现已被英特尔收购)和特斯拉。除了特斯拉自给自足外,大多造车新势力都只能选用另两家的芯片。像蔚来、理想用的是Mobileye EyeQ4,小鹏用的是英伟达Xavier。

到目前为止,全球车企中真正自研芯片的只有特斯拉一家,其他的或许只是发声而已。就像智能手机产业一样,真正自研芯片的厂商凤毛麟角,绝大部分还是走分工协作的道路,因为专业的分工才能带来效率,这或许就是生态合作的意义吧。

5nm之战,商用为王

时至今日,2018年起沿用至今的座舱芯片还是英特尔14nm的Apollo Lake架构处理器;无论是英伟达还是Mobileye,最新款自动驾驶芯片的制程都是7nm;而自动驾驶量产之王特斯拉搭载的自动驾驶FSD电脑使用的第一代自研芯片HardWare 3还是基于三星14nm制程制造。当然,三星电子正在加紧5nm车用芯片制程研发,预计有可能在今年四季度开始量产特斯拉的5nm芯片。

从制程成熟度来看,此前高通骁龙888 5G芯片就是三星5nm代工。不过有消息称,三星曾面临良品率低的问题,一直在进行改善。三星在芯片设计方面有着行业顶尖实力,同时掌握了先进芯片制造的主动权,但如果三星无法顺利提升5nm EUV产能,则上述高通5nm车规产品的量产也可能受到影响。

另外,值得一提的是,三星与特斯拉和高通的关系孰亲孰疏也是左右谁先量产的重要因素,或许是现金为王吧。

表面上看,似乎5nm车规芯片将成为芯片厂商和主机厂争夺智能汽车下一个技术制高点的利器,但归根结底还要用商用量产的事实说话,另外,说何时量产上车也要眼见为实,在此前,发布的多少和预计量产都有可能只是过眼云烟。

结论是,5nm汽车时代到来就像实现真正自动驾驶的时间,不是说出来的,而是看主机厂和半导体厂商如何共同解决遇到的各种问题,防止承受不起的翻车。

因此,5nm汽车才刚刚起步!