下半场是智能化的PK。智能化的竞争中，智能驾驶芯片的PK又是核心关键。目前，在智能驾驶芯片领域，顶流选手就那么几个：英伟达orin x，地平线征程5，华为MDC810。从性能、供应规模等指标来看，英伟达orin x和地平线征程5，更是两位规模级和重量级选手，也是智能驾驶芯片的顶流选手。目前，宣布搭载或已经搭载英伟达orin x芯片的车型包括：蔚来ET7，蔚来ES7，小鹏G9、极度机器人、威马、智己、理想L9等。宣布搭载地平线征程5的车企，据官方介绍，包括红旗、比亚迪、长安、哪吒等数十个车企。那么问题来了，地平线征程5和英伟达Orin芯片，在性能、设计理念、综合水平等方面，谁更强？电驹小编尝试解读这个问题。衡量一款智能驾驶芯片的优劣，有多个纬度和指标，具体包括：算力、FPS、功耗、价格、工艺制程、对软硬件和高阶自动驾驶的兼容性，对二次开发的开放性等等，具体如下：算力是衡量智能驾驶芯片性能最直接、最直观的指标，也最容易被消费者理解和关注。它的单位是TOPS。1 TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次。目前汽车圈的流行语：算力+马力是衡量一款车优劣的标准。就说明了算力的重要性。华为更是把智能电动车总结为：比特管理瓦特、算力驱动马力，软件定义功能。简单翻译就是：智能化的数字通信能力（比特BYTE）管理动力电池的功率（瓦特），芯片算力驱动电机的马力。软件算法决定汽车的功能。英伟达orin x和地平线征程5，在算力方面都是业内顶流。单片Orin X芯片的算力254 TOPS，目前这是业内量产芯片的最高水准。单片征程5芯片的算力是128 TOPS。账面数据比英伟达orin x差了一半。但是也是业内的佼佼者。特斯拉的HW3.0集成了两个智能驾驶芯片互为冗余，每个芯片算力是72TOPS，相当于征程5的一半。首先，汽车从L1、L2、L3、L4、L5不断推进，首先是硬件算力的竞赛，每往上进阶一级，就意味着对算力的需求更高。因此，很多其次品牌都愿意预埋算力更大的芯片。其次，算力的提升对于汽车的供应链管理，解决汽车产业缺芯问题，也有巨大帮助。有业内人士表示，目前汽车中需要管理汽车芯片的料号超过1000种，一辆汽车用到的芯片达到300颗，未来随着智能汽车的进一步发展，数量还会更大。车厂需要进一步简化架构，大幅度减少汽车芯片种类，提升单芯片本身的性能和集成度，是解决这一问题的重要方向。第二，算力大不一定性能强，算力大+算得快才是更优解决定智能驾驶体验的，不仅是算力，还包括软件算法能力。高算力+优秀的软件算法才是终极方案。例如，地平线上一代征程3的算力是5TOPS，但是它可以实现同时期英伟达Xavier（30TOPS）一半以上的功能。这就是硬件+软件算法的功劳。此外，特斯拉的FSD芯片算力为144TOPS，实际可用72TOPS，照样能实现高阶智能驾驶，这背后也是软件和算法的支撑。相反，目前有的智能车型，算力已经很高了，超越了特斯拉，但智能驾驶水平依然弱于特斯拉FSD，更说明了这个问题。工艺制程是芯片制造的生产工艺，制程越先进，算力越大、性能越好。目前业界最高水准是苹果的A15芯片，工艺制程是5纳米。高通8295芯片即将上车极度机器人，也是5纳米。Orin X的工艺制程是7纳米，目前在智能驾驶芯片领域是最先进的。英伟达上一代芯片Xavier，采用了12纳米工艺，地平线上一代产品征程3采用的是16纳米。可以说，工艺制程是地平线和英伟达差距最大的地方。纳米数字越小代表工艺越精细。在芯片设计和制造中，纳米表示的是芯片中晶体管与晶体管之间的距离，在体积相同大小的情况下，7纳米工艺的芯片容纳的晶体管的数量，几乎是14纳米工艺芯片的2倍。晶体管数量的多少，决定了计算能力的强弱，晶体管越多，处理事务的能力也就会越强，芯片的性能也就越强。另外，7纳米芯片相对于14纳米的芯片，功能相同的情况下，体积会更小，功耗会更低，所以，运行时产生的热量就会比14纳米的芯片少很多。在算力上，征程5虽然只有英伟达Orin的一半，但其FPS（每秒传输帧数）却高达1283。Orin X的是1001 FPS。在这方面，征程5扳回一局。FPS是什么？FPS在芯片领域的解释是画面每秒传输的帧数。通俗来讲就是指动画或视频的画面数。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。划重点：每秒钟帧数愈多，所显示的动作就会愈流畅。FPS数值越大，性能越好。这意味着地平线征程5画面传送视频的流畅度要好于英伟达Orin。在智能/自动驾驶场景，视觉路线仍是目前最核心的感知路线，也是智能/自动驾驶AI面临的核心任务。 特斯拉的智能驾驶采用纯视觉路线就是一例。FPS性能优异，意味着地平线征程5在智能驾驶方面具备优势。低延迟性能是衡量智能驾驶芯片性能的关键指标。自动驾驶除了高效的AI计算外，对低延迟也是非常敏感。在紧急制动场景下，100毫秒意味着近1.7-3.3米的刹车距离。延迟问题直接关乎驾驶证安全。简单理解就是：延迟越低，智能驾驶的反应越快，越安全。征程5的最低延迟可以到60个毫秒。按照地平线的说法，征程5的8M单目前视感知结构化输出延迟小于60毫秒，比英伟达ORIN 的延迟性能更好。不过遗憾的是，电驹小编目前未查到Orin芯片的低延迟数据。智能驾驶芯片的兼容性，大体可以分为两类：对硬件的兼容性，对未来高级别自动驾驶的兼容性。目前的行业共识是，自动驾驶等级每增加一级，所需要的芯片算力就会呈现十数倍的上升，L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS，但是L3级自动驾驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上，L5级别算力需求则超过2000TOPS。因此，芯片算力越高，对未来高阶智能驾驶的兼容性就越好。从下图可发现，英伟达Orin智能驾驶的适用场景可适用于L2-L5，地平线征程5的场景是L2-L4。Orin芯片对更高阶智能驾驶的兼容性更强，这背后与Orin的大算力不无关系。从硬件兼容性来看，征程5支持16路摄像头感知计算，3个激光雷达；英伟达Orin支持16路800万像素摄像头，8个激光雷达。目前L2+量产方案不超过3个激光雷达装配，两家企业硬件支持完全够用。对车企来说，芯片的兼容性越强越好，因为车企可以一步到位，用一个芯片就实现未来高阶智能驾驶的硬件预埋，为未来更高阶的智能驾驶做好准备。这也是很多品牌愿意选择英伟达orin芯片的原因。芯片架构的开放性，对车企而言也很重要，因为这涉及企业的灵魂。一般情况下，车企会在智能芯片的架构基础上，进行二次开发，研发自己的软件算法，包括感知算法、规控算法等，打造车企独具特色的智能驾驶，这是车企的灵魂。因此，智能芯片的架构开放性非常重要。之前，有的智能驾驶供应商提供黑盒子和交钥匙工程，这种模式已经被证明效率低下，不合时宜，不论是OTA速度、还是数据安全、智能驾驶水平，都无法跟全栈自研的车企相比。在业内，英伟达和地平线的架构开放性都很强大。所以目前很多车企都选择了英伟达和地平线。英伟达的开放性在业内算是不错的，比博世和mobil eye强很多。所以，你看得到的车企，蔚来，小鹏，理想，智己等，都选择了英伟达。地平线的开放模式更加强大。在地平线的合作模式里，除了直接提供芯片外。还提供一个 BPU的 IP 的授权，包括整 个 BPU 的软件支持包，以及芯片的参考设计。据地平线官方介绍，车企甚至可以利用地平线的架构和工具链，设计研发自己的芯片。能耗是衡量智能芯片的另一个关键指标。芯片虽小，但是聚集了很多晶体管，电耗是非常高的。挖比特币的人就知道，很多挖币工厂就设在发电厂旁边，就是因为挖币计算机一旦运作起来，芯片一运转，电耗极高。智能电动车的智能驾驶芯片和比特币挖矿机的芯片原理类似，对电动车来说，电耗高不是好事。低功耗的智能芯片必须是首选。英伟达OrinX单片最高算力 254TOPS，功耗约为40W；可以看出，如果看单颗芯片的功耗，英伟达Orin更高。但如果考虑到算力，那么征程5的算力功耗要高。但从业内来看，两块芯片的功耗都是比较低的，都处于第一梯队。成本这一点，被很多人忽略。但对智能驾驶芯片制造商和车企而言格外重要。如果一块芯片性能很强，但价格太高，那么消费者无法承受，产品也很难推广。目前，电驹无法拿到两种芯片的具体成交价。但可以肯定的是，征程5芯片的成本低于英伟达orin x。地平线专家罗恒告诉电驹：“相对Orin来说，地平线高算力的代价是显著的低。如果说一个芯片的售价很高，那么可能只能是集中在一起量非常少的一些高端车型上，无论是对于这个数据积累还是其他，消费者真正能够体验到自动驾驶实际上是非常不好的。”散热设计是导致两者成本差异的原因之一。征程5和Orin还有一个很少人知道的区别，那就是散热上的不同。Orin是水冷，而征程5是被动散热。前者的成本更高，而且工艺挑战更大。首先说一下芯片水冷的原理，在芯片上涂一层导热硅脂、然后把散热器装上去，导热硅脂将CPU表面的热量传递到散热器底部，然后再被热管或水冷管把热量传递到鳍片，最后风扇吹走鳍片或冷排上的热量。一位专家告诉电驹：“征程5和Orin卡在两大分类上，对于Orin的话，它需要做水冷。水冷会带来成本压力，也会带来工程上很多的挑战，那么征程5是可以做到被动散热。”当然，由于加入了水冷技术，Orin的成本自然比征程5要高不少。从量产时间上看，Orin在2022年年初就开始交付车企，征程5要在2022年下半年量产，正式上车要在2023年。基于这个原因，有的急于上市的新车，可能就选择orin芯片了。从上述指标对比可以看出，两种芯片有不同的设计理念，也有不同的目标客户。从定位看，Orin和征程5的所搭载的车型重叠很少。搭载Orin的车型更加高端，一般是旗舰车型。采用征程5的产品售价更为友好。如果一个芯片的售价很高，那么可能只集中在一些高端车型上，这个对于数据积累有一定的影响。理论上，中高端车型选择征程5芯片会更多一些，对普及度有着很大的帮助。由此可见，英伟达和地平线在产品开发策略上分别代表了两种理念：英伟达对算力有着狂热的偏执，算力越大越好，必须是行业标杆，处于领先地位。英伟达对算力领先的执念，源自于英伟达CEO黄仁勋的忧患意识。英伟达在算力上喜欢“卷”，“卷”完对手之后就“卷”自己。即使在游戏GPU和AI计算上领先对手之后，也不像英特尔一样“挤牙膏”，而是每一代的产品都要比自己上一代再提升几倍的性能。要知道，Orin上一代Xavier芯片，算力只有30TOPS，这一代直接飙升254TOPS。英伟达下一代自动驾驶芯片Atlan，单颗芯片的算力能够达到1000TOPS，相比Orin算力提升接近4倍。Orin一发布，一众车企便蜂拥而上，就连地平线的忠实伙伴，理想在新旗舰L9上也选择了站队英伟达。这一点不难理解，蔚来ES7和小鹏G9都选择了Orin，如果理想L9继续选择地平线，在硬件算力层面，至少从表面看就会吃亏。英伟达在算力和兼容性方面，账面数据更好看，更符合理想L9旗舰的身份，也更容易讲出吸引人的故事。对于理想L9选择英伟达，地平线专家黄畅认为：“车企在整个选择上来说，对大算力芯片一直有一个理念，这是一个世界杯的决赛。大算力芯片，我们和英伟达都斩获了很多相关的项目。英伟达也是一个非常强的竞争对手，我们也非常认可英伟达它现在整个品牌的竞争力，从品牌力的角度来说，我觉得英伟达是很强的，所以有的时候车企也会从品牌宣传的角度选择一些英伟达的芯片。“”但同步来说，地平线现在和一汽红旗以及比亚迪的高端产品里都斩获了相关的量产定点，也说明地平线现在我们的品牌力也是在蒸蒸日上的。这也是我们也非常高兴和非常欣慰看到的事情。我们也有很多合作伙伴从原来英伟达的阵营，到现在也会采用地平线的产品，比如说比亚迪就同时选择了两家。“被卡脖子是中国汽车产业一直的痛。刚开始，是发动机变速箱被卡脖子。后来，经过努力，动力电池终于没被卡脖子。谁曾料到，在芯片上，又被卡了脖子。尤其是车机芯片，目前顶流车机芯片主要是高通8155，国产选手几无对手。虽然华为麒麟990A也能一战，但供应量少，在生产方面也受到中美贸易战制约。还好，在智能驾驶芯片领域，中国有了地平线，让智能驾驶芯片不被英伟达垄断，让车企有更多选择。据说，有60余款车型选择了地平线芯片，包括红旗，比亚迪高端车型等。作为车企，选择哪家芯片是出于产品和战略考量。从以上对比可以看出，新势力旗舰车型选择Orin无可厚非，但是地平线征程5也是不错的选择。如果概况地平线的优势，那就是：用更低的成本做出了可以PK英伟达orin的芯片，并且在部分指标上超越了英伟达orin。汽车是规模化产品，低成本是很重要的。这意味着，地平线可以拿下更多向智能化转型的本土主机厂，这其中就包括了上汽、哪吒、长安和比亚迪。中国汽车实车每年2000多万的销量，其中豪华高端车型占比不到30%。即使一部分旗舰车型选择英伟达，留给地平线的蛋糕也足够大。地平线的芯片成本更实惠，符合更多车企的选择。电驹小编预测，未来可能会形成高端期间车型选英伟达，部分高端车型和大部分中端车型选地平线的格局。与车企一样，智能驾驶芯片制造商也有本土化上的优势。对于选择地平线的客户，地平线可以给与充分和及时的技术支持。罗恒告诉电驹，“中国公司技术支持，我们是非常重视这一部分的，因为是去影响客户他的研发投入，那么研发投入其实包括时间的风险，我们有非常高效的一套技术支持流程。我们在之前的芯片上，大概支持的客户超过100家，大概经历了一年时间，从10多家扩展到100家，我们整体的技术支持团队规模没有扩大，也就是说，我们的效率持续提高。”智能驾驶是智能电动车的灵魂，任何一个车企都希望把灵魂握在自己手里。这不得不提上汽董事长陈虹的“灵魂论”，把主动权交给供应商是车企的大忌。Mobileye的做法是把芯片架构、芯片以及操作系统，还有智能驾驶的软硬件系统，全部开发完了以后交付给车企。第三方牢牢抓住自动驾驶的灵魂，而车企只能完成含金量最低的部分。地平线的思路是丰俭由人，把灵魂交给车企。在地平线的合作模式里，除了直接提供芯片外。还提供一个 BPU的 IP 的授权，包括整 个 BPU 的软件支持包，以及芯片的参考设计， 包括各种技术支持， 从而支持一部分主机厂去开发自己自研的芯片。这样车企就不用担心灵魂交由供应商。例如，7月18日，上汽和地平线连续宣布，双方将进一步深化合作，紧密围绕国际领先的智驾以及舱驾融合国产计算平台项目，并积极瞄准面向未来的大算力芯片及计算平台，合力推动车规级高性能AI芯片的开发应用。地平线这个模式，允许车企与地平线一起，从开始的BPU架构就参与深度研发，从而既能保住自己的灵魂，又能加快智能辅助驾驶的OTA速度，解决了灵魂归属的问题，也能解决类似上汽陈虹那样的担忧。总起来看，两款芯片都是顶流的智能驾驶芯片，也是目前智能驾驶芯片的最高级选择。但两者在设计思路和性能上又有差异和偏重点，各有所长，目标客户也各不相同。
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