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撥開汽車的智力迷霧。

全文2530字，閱讀約需5分鐘

文｜陳佳娜

編輯｜武東

來源｜億歐汽車

ID: EO-AUTO

題圖｜Pixabay

相比于“四個輪子+一臺手機”，對于未來智能電動汽車而言，“四個輪子+一臺超級計算機”的比喻或許更加貼切。

軟件定義汽車已成為行業(yè)共識，汽車從功能汽車向智能汽車迭代升級，消費者對于汽車的認知也從單一的出行工具逐漸轉變?yōu)榈谌羁臻g。

消費者對于智能化、個性化駕乘體驗的期待轉化為對智能駕駛、智能座艙與智能車聯(lián)等功能與服務的關注。

智能化水平成為了汽車產品的關鍵差異化優(yōu)勢，也成為了各大主機廠的戰(zhàn)略發(fā)展重心與競爭重點。

隨著汽車產品科技化趨勢的不斷深化，智能駕駛、智能座艙與智能網(wǎng)聯(lián)對算力的需求日益提升，智能電動汽車產業(yè)正逐步邁向算力驅動汽車時代，算力成為智能電動汽車發(fā)展的關鍵驅動力。

一方面，隨著自動駕駛系統(tǒng)的迭代升級，智能汽車所搭載的傳感器數(shù)量與類型進一步增多，自動駕駛系統(tǒng)需要實時采集海量傳感器數(shù)據(jù)并進行融合處理，并作出合理決策與路徑規(guī)劃，將決策實時傳送到執(zhí)行部件。

自動駕駛系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)處理以及超低時延需求之下，計算量激增，算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長。一般認為，自動駕駛級別每提升一級，算力需求至少提升十倍。

另一方面，智能座艙與智能車聯(lián)的發(fā)展也對算力提出了新的要求。座艙交互體驗的升級與第三生活空間趨勢之下，“顯示屏”逐漸替代車內其它顯示方式，車載娛樂與服務進一步豐富，多模態(tài)交互成為趨勢。

這些都對整車算力提出了更高的要求。

一場軍備競賽

面對智能汽車日益提升的算力需求，在全球汽車產業(yè)缺芯危機尚未消退的背景下，算力成為行業(yè)討論的熱門話題，無論是造車新勢力還是傳統(tǒng)主機廠，一場圍繞算力的“軍備競賽”已然開啟。

以蔚來ET7搭載的ADAM 超算平臺為例，依托四塊英偉達 Drive Orin 自動駕駛芯片，ADAM超算平臺達到了千級算力級別；而2021年初發(fā)布的智己汽車也表示后續(xù)通過升級可將算力提升至500-1000Tops。

主機廠間的算力軍備競賽，一方面是隨著汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化水平提升的必然需求，另一方面是智能汽車新型商業(yè)模式帶來的算力預埋需求。

從商業(yè)模式上看，軟件服務將成為未來智能汽車產品的價值高地。主機廠通過持續(xù)的OTA升級，為用戶提供更高級、更豐富的智能駕乘體驗服務，進而獲得更多軟件服務收入。

智能汽車新型商業(yè)模式將提升汽車全生命周期價值并實現(xiàn)產品價值后置。當前汽車算力主要來源仍是車載計算平臺，車載算力上限決定了未來汽車能夠承載的軟件服務升級上限，進而決定汽車全生命周期價值。

因此，在軟件技術仍處于持續(xù)升級迭代的當下，主機廠通過硬件堆砌，預埋足夠大的算力，以期在未來能更大程度地獲取軟件服務收入。

摩爾定律之下，車載計算平臺的算力終有上限，而汽車的商品屬性也無法承受不計成本的硬件堆砌。“未來”，就像無盡的黑洞，吞噬著飛速上漲的算力數(shù)值。

這一場算力軍備競賽也逐漸演變?yōu)楸绕此懔?shù)值大小的盲目競爭，引發(fā)主機廠的算力焦慮。

破解算力焦慮

如何以更安全、更可靠、更經(jīng)濟的方式應對智能汽車飛速增長的算力需求，成為當前智能汽車產業(yè)需要共同探討的重大議題。

基于此，億歐智庫近期正在撰寫《邁向算力驅動汽車時代——2021中國智能汽車計算產業(yè)研究報告》。

該報告以智能汽車計算產業(yè)相關企業(yè)為核心研究對象，深入分析智能汽車算力需求與解決方案現(xiàn)狀與趨勢，剖析智能汽車計算產業(yè)價值所在與企業(yè)各方布局，探討智能汽車計算產業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)并給出建設性建議。

基于已有研究對于智能汽車算力需求的梳理分析，億歐智庫認為智能汽車需要高實時、高可靠、動態(tài)調配、可拓展的算力服務，而集“云-網(wǎng)-邊-端”于一體的泛在計算將成為智能汽車最佳的算力供給模式。

所謂泛在計算，是建立一個充滿計算和通信能力的環(huán)境，同時使這個環(huán)境和人們逐漸融合在一起。

“云-網(wǎng)-邊-端”于一體的泛在計算，將形成算力服務網(wǎng)絡，隨時、隨地、隨需、隨形地為智能汽車提供算力服務。

泛在計算部署方案之下，車載中央計算單元成為車端計算核心，承載智能駕駛、智能座艙、智能車聯(lián)核心計算需求。

云計算聚焦非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠為業(yè)務決策支撐提供依據(jù)，實現(xiàn)新應用服務開發(fā)的快速、靈活進行；并為整車OTA大量數(shù)據(jù)進行存儲、計算和分析，管理和簡化車內電子設備與軟件的復雜性。

邊緣計算則聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐本地業(yè)務的實時智能化處理與執(zhí)行。邊緣計算與C-V2X技術的結合應用，可增強車載計算機，實現(xiàn)與更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)的交互。

泛在計算，或將成為破解智能汽車算力焦慮的最佳方案。

算力服務生態(tài)

邁向算力驅動汽車時代，智能汽車算力服務價值凸顯，云服務行業(yè)、ICT行業(yè)、芯片行業(yè)等巨頭加速布局智能汽車算力服務，也涌現(xiàn)一批瞄準產業(yè)機會的新興科技企業(yè)。

億歐智庫通過產業(yè)掃描發(fā)現(xiàn)，基于泛在計算部署方案的智能汽車算力服務生態(tài)正逐漸形成。

其中包括以阿里云、騰訊云、百度智能云、AWS等在內的云服務商，也包括以中國移動、中國聯(lián)通、中國電信為代表的通信運營商和以華為、中興為代表的通信設備商，以英偉達、高通、地平線、芯馳科技、黑芝麻智能為代表的芯片廠商，以及以超星未來、宏景智駕、均聯(lián)智行、布谷鳥科技、環(huán)宇智行等為代表的計算平臺集成商。