賈浩楠 發自 副駕寺智能車參考 | 公眾號 AI4Auto
驍龍8155、驍龍8295,已經成為智能座艙的代名詞,不存在爭議。
現在,高通正在把智能座艙的優勢向外擴展,構建艙駕融合和駕駛輔助的蓬勃生態。
蘇州舉辦的高通汽車技術與合作峰會上,高通的汽車計算產品早已不止座艙。
既有行業內首個單芯片實現艙駕融合的產品,還有算力對標英偉達等行業最新產品的駕駛輔助芯片方案。眼下業內流行的熱詞,比如“VLA(視覺-語言-動作模型)”一類,也頻繁出現在高通官方的描述中。
這是高通看到的趨勢,也是在手機、座艙之后,高通在智能汽車上對技術創新和架構演進的進一步探索。
或者換個角度來說,你的下一輛旗艦智能汽車,底層方案可能長這樣——
高通最新產品——真·艙駕融合
所謂“真”,是高通驍龍Ride Flex方案只有一塊主計算芯片——驍龍8775。
車企在這一塊驍龍8775上,可以同時實現高階智能輔助駕駛和AI智能座艙功能。
對應的,以往ADAS、智能座艙兩個分散的域控制器,現在也合并成了一個——代表著真正的艙駕融合,中央統一計算架構,高通邁出了落地第一步。
而且是“原生艙駕一體”的硬件方案。
△博世基于高通驍龍8775推出跨域融合解決方案,量產車型今年下半年投產
自從智能汽車這個新物種誕生那一天起,“艙駕一體”概念就反復被各個車企提及,成為它們夢中求而不得的“白月光”。
求,是因為艙駕一體首先能給整個車輛架構層面帶來芯片數量、域控制器數量的降低,意味著車輛“智能”成本的降低。
而且,艙駕一體的計算架構,化解了車企在多芯片多任務之間的配合、調度難題。
同時一塊芯片、一個域控,對外的數據接口也更簡潔統一,對于AI實力不強的傳統車企來說,轉型的門檻大大降低。
就算是采購供應商,底層軟硬件難題全都外包,成本不是也能大幅降低?
去年以來,在VLA帶來的認知能力浪潮沖擊下,車端“AI司機”和“智能座艙”的界限逐漸模糊,統一的“車載AI”雛形開始成形。
比如臨近收費站,AI助手會問你走人工還是ETC,你只需要給出指令,ADAS系統會自動執行。同樣,掉頭、靠邊停車、停在停車場的某一特定區域等等,現在都可以通過語音控制完成。
而且不是用“路線記憶”、“眾包地圖”這種原始方法,而是基于車載AI對路況、車況、用戶意圖全面準確的理解、決策。
這是此前任何L2+從未有過的體驗。
所以“艙駕融合”,也被所有車企看成研發體系先進、用戶體驗領先的標志,自然而然成了競相爭奪的技術高地。
但“求而不得”,是因為硬件供應商們一直沒有合適的方案,導致現階段絕大多數“艙駕一體”、“中央計算架構”都停留在PPT上。
最領先的玩家,也僅僅是把艙駕芯片各一塊,放在同一塊板子上。能做一些智能座艙和ADAS功能的協同,但座艙模型和ADAS模型各自占用不同芯片運行,“默契度”不夠,模型本身的規模也受到限制。
高通的解決辦法,其實就是在一塊芯片的不同模塊中,實現高效異構計算。
OS層,驍龍8775支持多個操作系統同時運行,通過多個相互隔離的虛擬機,同時支持ADAS、數字儀表盤、信息娛樂系統、駕駛員監測系統和停車輔助系統等等系統功能。
ADAS模塊本身,可支持多模態傳感器(多顆攝像頭、雷達、激光雷達和地圖)混合信號輸入,并支持運行端到端算法。
硬件架構層面,驍龍8775為ADAS功能構建了隔離、免干擾和服務質量管控(QoS)功能。相當于芯片上負責駕駛輔助任務的模塊,只負責駕駛輔助相關計算,不會被任何其他任務“分心”。
另外,高通還在驍龍8775內部建立了汽車安全完整性等級D級(ASIL-D)專用安全島。其實這就是所謂“冗余設計”,也是“車規”的必要條件。
駕駛輔助場景中,攝像頭數據矩陣的零值元素較少,傳統稀疏算法的優勢并不明顯。比如量產案例中,英偉達雙Orin X(508TOPS)的實際表現,相比華為MDC 810平臺(200TOPS左右稠密算力)并沒有領先優勢。
相比于常見駕駛輔助芯片常用的稀疏算力標記,高通在數值宣傳上有點“吃虧”,但顯然是更加真實準確。
而高通則告訴我們:一塊芯片的TOPS數值,根本不能定義高階ADAS。
通過架構級別的創新,高通憑借紙面數據不太占優的驍龍8775,實現了同樣不打折的車位到車位功能。
對于車企和用戶來說,是成本相對可控的情況下,實現絕對領先的功能體驗。
這也是高通面對智能化標配、面對車端AI進化趨勢的答案。
對此,高通汽車、工業及嵌入式物聯網事業群總經理Nakul Duggal表示:“驍龍Ride Flex是高通統一的軟件架構和平臺架構,不僅能充分釋放性能優勢,還能確保在平臺上運行的各類工作負載之間實現有效隔離,提供安全性和功能安全保障。”
談到Flex的最新進展,他表示,高通在5年內從入門級平臺擴展到支持打造采用雙驍龍8797的解決方案。要在短短5年內打造復雜性這么高的解決方案,唯有在軟件技術路線圖、硬件平臺設計,以及客戶研發投入上保持一致性,才能真正實現平臺的可擴展性。
根據相關消息,北汽、上汽通用、奇瑞等多家車企采用驍龍8775的方案計劃于2025年和2026年量產上車。
智能普及浪潮,高通怎么出牌?
并非所有汽車都是10萬美元(72萬元人民幣)級別的豪華車型,汽車用戶的預算覆蓋多個層級,而這些不同層級的車輛都需要高階ADAS的標配,也都需要智能座艙體驗。
剛剛介紹的驍龍8775,目前服務的多是15-20萬元級別車型。
而整個驍龍Ride解決方案中除驍龍8775外,還有已經量產的8650,如今已成為城區NOA的核心平臺之一。智能車參考曾經介紹過的卓馭科技端到端方案,就是基于這個平臺。
驍龍8650,支持端到端AI解決方案實現城市NOA,包括五菱、紅旗、零跑等等今年一系列新車,迅速實現“智能標配”,背后都是8650的支持。
當然還有最新最旗艦的產品——驍龍Ride平臺至尊版(驍龍8797)。
去年10月發布的驍龍8797,底層集成高通最快的Oryon CPU,專為汽車定制,在此CPU架構之上,配合高通自研的GPU、NPU、ISP、DSP等諸多關鍵核心技術模塊,實際上實現了移動通信、PC、汽車等不同領域全自研架構的“大一統”。
驍龍8797可以支持客戶將NPU和GPU進行分區,打造混合關鍵級系統,同時確保ADAS和座艙系統的性能不受影響。
零跑在此次峰會宣布,旗艦D系列新車計劃首發搭載雙驍龍8797。
最令人意外的是老牌大廠寶馬,在官宣合作多年后,在2026款新時代概念車中,和高通實現了聯合開發的ADAS系統的上車:
高通汽車業務負責人Nakul Duggal告訴我們,驍龍8797支持的功能,其實早已不是簡單的艙駕融合,而是服務現在智能汽車的最新趨勢——超大參數規模的VLM、VLA模型在車端本地部署。
整個高通產品更新迭代的模式,也正在從“全球驗證——中國落地”變成“中國驗證——推向全球”。
又一輪技術革命,高通有哪些變與不變?
算法端,規模量產的ADAS從端到端算法迅速發展到VLM,又在不到一年的時間內快進到VLA代表的多模態大模型。
AI司機、智能座艙的概念出現統一趨勢:車載AI。
而這樣的趨勢2年前幾乎無人能預料,所以眼下出現了很多并不經濟、不高效的量產方案。
比如黃仁勛在Thor剛面世時大書特書的艙駕一體,普遍上車的700TOPS版并未兌現,包括理想、極氪等等在內,仍然需要高通支持;自研車芯的主機廠,比如小鵬蔚來,同樣需要高通座艙芯片。
所以新的技術變革趨勢下,高通有哪些變與不變?
面對激烈的市場競爭,Nakul Duggal這樣認為:
- 在高通進入汽車行業之前就有很多汽車芯片公司,未來也還會有更多公司加入這一領域。高通能夠以一種差異化的方式服務這個市場的關鍵在于——我們是一家半導體公司。
- 我們具有規模化的優勢,我們的產品覆蓋廣泛領域的生態系統。而且我們開發了諸多技術和技術模塊,可以打造特定的體驗,這使我們能夠以高度聚焦和高度規范的方式支持客戶。
至于高通在汽車領域的“領先”,我們認為可以分成兩個階段——驍龍8797是分水嶺。
回顧過去,Nakul Duggal認為高通在座艙領域的持續、大幅度領先,原因是經驗,來自移動通信領域的經驗。
從一開始基于高通給智能手機、平板電腦打造的平臺出發,之后逐漸擴展,構建出了適用于座艙業務的產品組合。這個過程中,高通解決了“車規”的安全可靠性要求。
同時還根據車企的需求,逐漸開發構建了虛擬化與容器化架構,確保在同一平臺上運行多個彼此獨立、互不干擾的應用程序和工作負載。
這其實就是高通在成本相對可控的情況下,絕對領先的功能體驗核心。
另外,Nakul也特別提到,高通長期與數十家車企合作,涉及數百個不同的項目。
這樣廣泛生態合作帶來的規模化效益,除了成本優勢,更關鍵在于高通能明確感知、預判車企的主要需求,并以代際為單位規劃推進每一代產品,而且不僅僅是針對一款芯片進行開發,而是面向整個芯片家族推動持續演進。
而從驍龍8797開始,高通進入下一個階段。
這一階段,各家從端到端“黑盒”這種難以直接調參、下限不好控制的技術范式,開始向超大參數規模的多模態大模型轉變,期望AI司機真正產生對環境場景的認知理解能力,由此解決corner case。
云端多模態大模型具備基礎能力后,再通過強化學習手段規范安全可靠性,然后再通過知識蒸餾方法得到可在車端部署的較小模型。
車端的“小”模型是相對而言,整體規模仍然高出傳統端到端,所以需要“算力-能耗-成本-部署靈活性”更加優秀的芯片。
另外從安全出發,依賴云端能力和即時通信的系統,安全隱患很大,車端部署完整模型也是必須。
高通的驍龍8797,就是洞察車企需求之后,在最需要的時間點,提供的解決方案。
智能座艙需求依然旺盛,大量轉型中或正在量產的智能汽車需要高通的方案。
而這樣的優勢,正在被高通一步步“復刻”到高階ADAS、艙駕一體的新浪潮中。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.