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自动驾驶芯片算力谁最强:特斯拉?蔚来?

车壹圈 6990浏览 2021-05-12 IP属地: 未知
自动驾驶芯片算力谁最强:特斯拉?蔚来?


随着近几年自动驾驶技术的迅速发展,各个厂商对于新产品自动驾驶能力的打造也更为重视,特别是在凸显智能科技水平的纯电动车型上,更是厂商展现自身最新自动驾驶技术的地方。但想要实现高级别的自动驾驶能力,那就要各项传感器、智能硬件对道路交通信息的获取,以及算力强大的芯片。所以芯片算力的强大与否,也决定了车辆自动驾驶能力的高低。所以今天《车壹圈》就带大家以小见大,看看当下最新的自动驾驶车型,它们谁的芯片更强。

有钱任性:特斯拉FSD芯片

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由于车规芯片及其高昂的研发成本,绝大多数汽车厂商都会选择和芯片品牌方合作,直接购买成品芯片。但对于这对于有钱任性的特斯拉而言就完全不同了,马斯克选择自研芯片。在去年4月的 Hot Chips 31会议上,特斯拉为大众展示其全新的自研FSD芯片。据特斯拉官方介绍,其芯片采用了14nm FinFET工艺制造,面积为260平方毫米,有60亿晶体管。其采用了LPDDR4内存,控制器峰值带宽高达68GB/s。在实际的信息处理能力上,其每秒可以处理2.5G像素的视频输入数据,图像信号处理器每秒能处理1G像素。

自动驾驶芯片算力谁最强:特斯拉?蔚来?


在算力上,FSD芯片拥有32M的SRAM,双核心,每个核心在2GHz频率下拥有36TOPS的性能,所以双核共有720TOPS的性能。整体不论是处理能力还是算力都非常强悍。但特斯拉FSD芯片也有局限性,因为特斯拉车辆获取外界信息都是通过摄像头来实现,所FSD芯片仅仅是处理图像、视频数据的能力非常强悍,是一款非常“偏科”的芯片。不过在今年4月,特斯拉又曝出与三星合作研发一款新的5nm自动驾驶芯片,其最终的性能也值得我们期待。

芯片大厂加持:小鹏 高通骁龙第三代芯片

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在今年上海车展上,小鹏正式发布了自己的第三款量产车型:P5。跟随P5一起发布的,还有其搭载的最新高通骁龙第三代SA8155P车规级芯片。根据官方介绍,这款第三代SA8155P芯片采用7nm制造工艺,拥有8核心,其性能算力达到上一代的3倍。虽然小鹏并没有公布关于第三代SA8155P的更多细节数据,但作为芯片大厂的高通来说,其产品的质量和稳定是毋庸置疑的。

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于此同时,小鹏P5在硬件上还搭载了2个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、13个摄像头。在众多硬件下,第三代SA8155P芯片所要承受的运算量是非常之大。所以从实际的所需要处理的信息来看,第三代SA8155P芯片的算力应该也是当下主流的水平。

超千TOPS算力:蔚来 英伟达Orin芯片

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在今年1月的NIO Day上,蔚来正式发布了其首款量产轿车:eT7。同时,eT7也是首款搭载英伟达Orin计算平台的量产车。作为全球最大的芯片厂商之一,Orin芯片也是英伟达在车规芯片领域一次“全力”的尝试。从蔚来官方的介绍来看,此次eT7所采用的Adam超算平台内核有4颗英伟达Orin芯片组成,其总算力高达1016TOPS。对比之下,即便是特斯拉最新的FSD芯片,英伟达Orin芯片的算力也是有着绝对的优势。

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在具体的配置上,4颗Orin芯片包含了 48 个A78 ARM核心,256个第三代张量核心,8096个CUDA核心,晶体管数量达到680亿。英伟达官方也表示,Orin芯片是当下车规级芯片中性能最强的自动驾驶和自主机器处理器之一。所以《车壹圈》也非常期待蔚来eT7在正式交付后的实际自动驾驶表现。

L4级自动驾驶:极狐 华为ADS解决方案

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虽然华为公开表明不会造车,但其车界的动作可谓非常频繁,与各大汽车厂商都进行了不同程度的合作。在今年上海车展前夕,极狐就推出了由华为提供自动驾驶解决方案的阿尔法S 华为 HI版车型。最为能够实现L4级别自动驾驶的车型,阿尔法S 华为 HI版拥有6个毫米波雷达,12个摄像头,13个超声波雷达以及华为ADS超级中央超算ADCSC。其中,ADS就是华为全栈自研的高阶自动驾驶全栈解决方案Autonomous Driving Solution的简称 。

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根据官方介绍,华为ADS采用了其自研的高算力自动驾驶 SoC 芯片,其支持400TOPS/800TOPS两档算力。在极狐官方的演示中,阿尔法S 华为 HI版能够实现快速识别加塞车辆,以及在隧道中识别静止物体、实现主动避让、无车道线并线、复杂场景下泊车等,达到真正的L4级别自动驾驶能力。

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在全国全国排名前十的《车壹圈》看来:单从芯片算力来看,目前量产已经落地的车型中特斯拉还是最强的。但从公布的芯片数据来看,蔚来eT7所搭载的英伟达Orin芯片则更为强悍,超1000TOPS的算力相比其他几款百位TOPS算力的芯片有着明显的优势。英伟达Orin芯片如此强悍的算力也保障了蔚来eT7出众的自动驾驶能力。但一款车型的自动驾驶能力除了芯片的算力外,还跟传感器硬件、自动驾驶算法、实际道路条件等各方面因素有关。虽然芯片算力有高低,但自动驾驶能力还得实际落地才能见分晓。

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