高通自动驾驶平台Snapdragon Ride分析

周彦武 佐思汽车研究 今天
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2020年12月30日,长城汽车召开智能驾驶战略升级发布会,正式发布全新的咖啡智驾“331战略”。按计划,长城将于2021年初在Wey品牌上搭载高级智能驾驶功能NOH(Navigation On Highwaypilot,中文名“高速自动领航辅助驾驶”)。会上,长城还分别与华为和高通达成战略合作关系,决定在量产车上搭载华为的MDC平台和高通Snapdragon Ride平台。


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长城汽车将在2022年推出全球首个基于高通Snapdragon Ride平台的L4级量产车。搭载IBEO的4D全半导体真固态激光雷达,也就是Flash激光雷达,最远有效距离达300米,近距离采用全局快门一次成像,远距离采用可变焦式纵行扫描。高通Snapdragon Ride平台核心由SM8540加SA 9000B加速器两块芯片构成。单板的AI算力是360TOPS,估计也是INT8精度,整体功耗65 瓦,5.5TOPS/W,通过PCIe交换机可以增加到4套计算平台,四加速器的AI算力总计达1440TOPS。


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自动驾驶领域技术变化很快,目前真正上市的只有丰田的新款氢动力Mirai和雷克萨斯新款LS 500h,配备了TAD系统。前者起售价格为860万日元(约合人民币51.5万元),后者起售价格为1794万日元(约合人民币107.5万元)。本田的L3只造了100辆,只租不卖。奥迪的A8 L3功能都未启用,特斯拉还是标准的L2。
 
L3/L4不仅需要车的智能,还有高精度地图和V2X基础设施的配合,5年内L3/L4级汽车的销量不会超过50万辆,10年内也不会超过300万辆,市场不大,竞争却很激烈。L3/L4级的汽车销量与动辄数亿的手机比微不足道,和千万级销量的游戏机比也微不足道,单独开发一款针对L3/L4级汽车芯片毫无疑问是要亏损的,因为L3/L4级自动驾驶芯片至少要采用7纳米工艺,这会导致开发费惊人,7纳米不计设计成本单流片费大约3千万美元,12-16纳米FinFET的流片费就低很多,500万美元到800万美元。此外硬性支出还有购买各种IP费用,如ARM A78这样的微内核架构,车规级ASIL的IP,大概需要数千万美元。最大的设计费支出还没有计算,所以如果有人单独为L3/L4自动驾驶汽车市场开发芯片,注定是要巨额亏损的,至少要连续亏损7年以上。
 
高通和英伟达都深知这一点,英伟达从一开始就考虑Orin的多用途使用,而高通从座舱领域看,高通都是把手机芯片改成车规级加以再利用。
 
高通未公开SM8540加SA 9000B的信息,不过可以根据其他芯片推测,高通单独为L3/L4自动驾驶开发全新芯片的可能性极小,毕竟手机才是高通的主要利润来源。所以我们做一个大胆的推测。

 

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高通在2021年上半年正式商业化一款AI 100边缘计算套件,采用骁龙865做应用处理器,AI 100做加速器,在M.2 edge接口下,算力为70TOPS,在PCIe接口16核心下,算力可达400TOPS。

 

根据长城的宣传图片,8540和9000都是7纳米,AI 100和骁龙865也是7纳米,PCIe也在长城的宣传图片上可以看到。当然为了车规,必须牺牲一点性能,通过降频来降低功耗,达到车规,因此性能降到了360TOPS。骁龙865是高通7纳米芯片中最顶级的,870的频率更高,最高达3.2GHz,功耗势必更高,因此8540最有可能是骁龙865的车规版芯片,当然X55的Modem可以去掉。高通只有一款加速器,SA9000B很可能就是AI 100的车规版。


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AI 100的核心最多有16个,高通一向是走DSP路线,核心数不高。每个AI核的SRAM是9MB,16个就是144MB,特斯拉FSD是64MB,基本上AI 100是特斯拉的两倍。高通套件用的是12GB的LPDDR5,特斯拉FSD只能对应LPDDR4。


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特斯拉 AI100的软件环境,支持自动驾驶应用。


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高通当然不会只提供硬件,高通会提供全套解决方案,包括工具和仿真。


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高通自动驾驶平台的合作伙伴,特别点出了视觉感知和驾驶策略软件栈Arriver,实际Arriver就是Veoneer的软件品牌,高通为了不让合作伙伴被麦格纳买走,毅然多出12亿美元,以大约50亿美元的价格收购Veoneer。泊车方面主要是法雷奥,Park4u是法雷奥泊车系统的名称。DMS方面主要合作伙伴是Seeing Machines,即凯迪拉克DMS供应商。


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高通自动驾驶整体软件架构。图片来源:互联网


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用2D相机做3D位置预测。图片来源:互联网


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基于激光雷达的探测和轨迹追踪,似乎还是用了360度鸟瞰激光雷达。


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高通定位软件栈,核心是VEPP。图片来源:互联网


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高通规划协议栈。图片来源:互联网


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高通未来自动驾驶汽车电子架构规划也替车厂想好了。


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其他包括传感器标定,深度学习数据集,大数据管理,高通都提供解决方案。

 

车企乖乖交出灵魂吧,高通什么都替你想到了。


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