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魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版是今年年底我最期待的一款新车，也是我觉得整个 2022 年智能车里最压轴的选手，因为它能不完全依赖高精地图就能实现城市道路的高阶智能辅助驾驶。  能够根据导航自动选择车道，识别交通信号灯后自动转弯，遇到过斑马线的行人或非机动车也会礼貌让行。
还能在复杂路口识别到两侧的行人，预测他们的行动轨迹，确保安全的前提下高效通行。
除了预判人，还会预判车，也会通过向前挪动等形式传递出自车的行驶意图。
就算是隧道、环岛、暗光这些复杂的场景，系统也能搞得定。
城市高阶智能辅助驾驶已经是智能驾驶界的“青藏高原”了，而不完全依赖高精地图能实现城市高阶智能辅助驾驶，就像是青藏高原上的珠穆朗玛峰。 这是因为高精地图就像是一个强力外挂，已经铺好了一条看不见的虚拟轨迹，连红绿灯的位置，灯与道路之间的关系等信息也都已经有了，多数情况下只要沿着轨迹走就行，对感知的能力要求，以及决策的复杂性都低了很多。 不完全依赖高精地图来实现城市高阶智能辅助驾驶，就需要一颗更聪明的大脑。魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版搭载的是基于高通Snapdragon Ride 平台开发的小魔盒 3.0，单板算力 360TOPS，支持持续升级至 1440TOPS。  虽然英伟达 Orin 是流量明星，理想 L9、蔚来 ET5、小鹏 G9 等热门车型都搭载了 2-4 颗 Orin，但目前这些车型都还没有城市高阶智能辅助驾驶功能，率先登上珠穆朗玛峰的还是高通Snapdragon Ride 平台。 选对芯片是快速落地的基础 工欲善其事，必先利其器，想要第一个登上珠穆朗玛峰，选对装备至关重要。高通Snapdragon Ride 平台就为魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版能首发“重感知，轻地图”城市高阶智能辅助驾驶功能提供了充分的支持。 首先是芯片的样品和成熟时间点很早，高通2020 年推出智能驾驶专属计算平台高通Snapdragon Ride，在 2021 年 6 月便与长城汽车官宣了合作。因为涉及行车安全，而且车上的工况非常复杂，所以车规级芯片的要求会比消费级芯片高很多。一款芯片想要搭载在车上，不仅要满足功能需求，还要经过复杂的车规级验证。  20多年前，高通就进入了汽车行业，特别是汽车座舱芯片和车联网模组，都拥有绝对领先的份额，现在很多车主都会拿是否搭载高通 8155 座舱芯片（第三代骁龙座舱平台旗舰级）作为选车的标准，车企利用这款平台开发后的最终体验确实也一次又一次为行业带来了惊喜，8155也成为了座舱领域的“一代神u”。丰富的量产经验能够帮助高通的智能驾驶芯片更快速地上车，更早地参与到智驾功能的开发中。 魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版搭载的小魔盒 3.0，使用了高通Snapdragon Ride 平台产品组合里的SoC和AI加速器组合，包含了高通自研的新一代神经处理引擎和能处理复杂推理任务的大规模神经处理引擎阵列，能够实时处理多路传感器输入的信号。 得益于高通在半导体设计领域的技术积累，高通Snapdragon Ride平台还有高性能、低功耗的优势。低功耗不仅意味着更好解决散热问题，更意味着车辆具备算力拓展的空间。 除了硬件之外，芯片上车还非常考察芯片厂商对软件工具链的支持，想要快速上车，软硬件一定得适配的非常好，这可以理解为我们买东西时配套的安装服务、安装工具和说明书，是产品体验中非常重要的一环。
中国本来就是高通最重要的市场之一，很早便在中国成立了本土的研发团队，到了智能驾驶芯片业务，高通同样可以发挥强大的本土研发支持能力。魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版的城市高阶智能辅助驾驶功能的快速落地，就是魏牌、毫末、高通三方协力的结果。 通过提供完全中间件、操作系统、驱动程序在内完整的软件平台，高通和合作伙伴解决了复杂繁琐的调用问题，能够最低成本地将算法在芯片上运行起来，也帮助厂商缩短最终产品商用落地所需的时间。自动驾驶的任务相对都比较复杂，所以除了提供说明书式的软件平台外，高通很积极地将服务再往前推了一步。 今年初收购 Arriver 后，高通进一步强化了Snapdragon Ride 平台视觉感知软件栈的能力。根据高通的介绍，高通Snapdragon Ride 平台主要提供多传感器融合、基于地图的定位、规划与预测系统等功能支持不同的智能驾驶场景。
这三种能力都是目前智能驾驶感知领域最前沿的方向，能实现这些，目标分割、目标识别、多目标跟踪这些就属于基本操作了。即便是有自动驾驶开发经验的车企，SLAM 定位，多传感器融合，行为预测这些也都是比较难的课题，这些高通在智能手机、汽车、机器人、物联网等众多领域早已积累了领先的技术和经验，能提供这些感知能力，那对自动驾驶开发而言，就是事半功倍了，基本只需要用做好的感知结果来做规控就好了。 就正如高通产品市场高级总监艾和志提到的：“我们的目的就是为了打造一个更好的、更全面的平台，帮助我们的客户发挥他们的擅长的地方”。 高阶智驾到底需要怎样的计算平台？ 通过对比来看，AutoLab 认为高通Snapdragon Ride 平台是当下最匹配智驾发展需求的计算平台，在解释这个观点之前，我们先聊聊智能驾驶需要怎样的计算平台。 对汽车而言，我觉得最首要的就是“定制化”。是否自研芯片这个话题，每年都会出现在智能驾驶领域，特别是大家看到特斯拉自研 FSD 芯片后展示出的那种软硬件结合的强大优势。随着智能驾驶进入数据驱动的时代，硬件适配软件的需求就会更加强烈，这就像是武侠故事里的绝世高手，武功到了一定水平后都需要一把量身定做的武器。 其次是可扩展，汽车不同于手机，手机可以每年出一款旗舰机，但车企要是每年升级一款算力翻倍的旗舰车，那多半要被维权了。汽车是耐用品，很多家庭购买一辆车都是计划开 4、5 年以上的，谁都不希望自己刚提车就变“上代产品” 了，所以对座舱芯片、智驾芯片而言最好就是能扩展，提供适当、甚至略超前的性能、算力，通过后期升级，持续带来新的用例和服务，提升用车体验，车企和车主都开心。 还有跨域融合，仅仅是把行车域和泊车域打通做“行泊一体”，大家都能明显感受到体验的升级，如果更多的域控能打通，对智能汽车的体验而言就是跨越式的。现在大家公认的大方向就是先把座舱域、智驾域、行车域打通，让消费者体验到更完整更连贯的智能出行体验。 最后说低成本。想要更多的消费者能够去购买智能汽车，核心部件的成本也很重要。 总结一下，我们认为现阶段智能驾驶需要计算平台能够具备定制化，可以灵活拓展，能够支持跨域融通，同时成本可控。这四个需求，高通Snapdragon Ride 平台刚好可以满足。 首先是定制化，对车企而言，都想自研，但自研智驾芯片的门槛又非常高，特斯拉的路并不适合所有人都去走，最重要的原因就是成本根本 hold 不住啊，更别说从 0 到 1 自研一个芯片，还是只供给自己用的那种。 高通Snapdragon Ride 平台就提供了一个折中方案，采用异构计算架构，能让车企根据需求选择不同的 IP 组合，定制自己的计算平台。例如和长城的合作中，毫末智行就按照自身算法的需求，和高通一起定制了单板算力 360TOPS 的小魔盒 3.0。毫末智行就曾对 AutoLab 表示，“异构计算架构就像电脑上插显卡一样，可以插不同的显卡，你不用换电脑，就可以提升性能，这是一种很好的思路”。
相较于现在主流的一体封装的公版方案，高通Snapdragon Ride 平台灵活度会更高一些，更适配车企定制化的需求，相较于完全自研来说，成本又更可控一些。而且得益于高通在高性能、低功耗计算领域的积累，Snapdragon Ride 平台采用异构计算的架构，在能耗上依然很低，甚至要低于同算力水平的一体封装方案。
此外高通Snapdragon Ride 平台由于更加灵活，所以在性能拓展上能够做到更方便更精准，如果算力跟不上软件需求了，可以很方便地做硬件的升级。这样做对消费者的好处非常明显，提车的时候不用为所谓的“一步到顶”而买单，同时也不用担心自己的车算力太低被淘汰。 还有跨域融合，高通是目前唯一一家在智能座舱和智能驾驶领域都有大算力芯片量产落地的芯片厂，同时在这两个领域，高通也都有完整的软件工具链和技术栈，如果是做跨域融通，我相信可能没有企业会比高通更有经验。而且就在不久前，高通还发布了一款Snapdragon Ride Flex 超算芯片，这说明高通在跨域融合上已做了充分的准备。 最后说成本曲线，工业的本质就是通过规模化来降低成本，芯片也是如此，高通Snapdragon 系列芯片在手机领域一骑绝尘，汽车智能驾驶领域和智能座舱领域也会利用到手机领域的一些通用技术，这些都能让高通Snapdragon Ride 平台在成本控制上更值得期待。 此外降低成本的方式除了在硬件上下功夫，也可以在软件上下功夫，高通Snapdragon Ride 平台可以灵活拓展，还能提供软件开发支持，能够帮助车企优化算力，达到降低成本的需求。例如魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版，实现了“轻地图，重感知”的城市领航辅助驾驶，但现阶段也仅仅使用了 360TOPS 算力的芯片，相较于直接装上 1000TOPS 算力的芯片，成本可控很多。 目前高通Snapdragon Ride 平台已经获得了长城汽车、宝马集团、通用汽车、大众集团等汽车厂商的合作，魏牌摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版也将在今年年底实现交付。当部分厂商还在空喊大算力芯片上车时，基于高通Snapdragon Ride 平台开发的城市高阶智能辅助驾驶功能已经能被用户真切感知到了，没有什么比商用落地更能凸显一款产品的实力了。 
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