揭秘华为自动驾驶芯片平台

　　来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）转载自公众号汽车之心，作者：白雪，谢谢。
　　智能汽车成败取决于自动驾驶，而自动驾驶水平高低在于充当智能汽车大脑的计算平台。
　　华为帮助车企造车的秘密之一，就隐藏在华为智能驾驶计算平台MDC。
　　最近一次，MDC公开亮相在极狐阿尔法S华为HI版本发布会中。在华为智能汽车解决方案BU首席运营官、智能驾驶解决方案产品线总裁王军出场介绍极狐HI版时，关于MDC的一页PPT虽然一晃而过，但却不乏干货400TOPS稠密算力，16个摄像头；12个CAN；8个车载以太，并且已经量产上车，开始逐步交付消费者。
　　在华为MDC产品规划里，400TOPS的MDC是面向Robotaxi自动驾驶的，相当于把一个MDC产品线中的最高算力产品拿到乘用车来用。
　　或许这是华为对HI模式首发车型的偏爱，但对华为MDC内部来说，所有的HI合作伙伴都一样重要，但如果非要做一个排序，那么量产越前越重要。
　　华为MDC对于行业内的期货现象很敏感，实验室里训练和DemoCar其实没有太大意义，华为MDC更看重产品落地量产能力和商业化能力，有业内人士向汽车之心这样表示。
　　所以，华为偏爱极狐并非是让先行者先行，而是让能量产者先量产。
　　华为MDC，需要更快的上车节奏，也急需一炮而鸣。
　　01低调的MDC，不担心算力
　　外界关注华为车BU可能会从两个方面切入：
　　一方面是华为的硬能力，比如ADS部门的自动驾驶系统方案；另一方面是华为软能力，比如华为给问界M5、极狐阿尔法S提供的强势销售服务。
　　但鲜有人关注低调的华为智能驾驶计算平台MDC。
　　由于MDC搭载华为自研的自动驾驶芯片，华为MDC为了避嫌一直很低调。
　　甚至在2021年MDC810发布时，也都是和HarmonyOS智能座舱、4D成像雷达、激光雷达等其他产品共同亮相2021年上海车展，作为组合栈产品宣传。
　　而在此之前的2020年，针对HI项目的400TOPS的定制版本MDC（内部代号MDCPro610）已经配套ADS在极狐阿尔法S华为HI版上进入开发调测阶段了。
　　虽然MDC的行动轨迹静悄悄，但这并不影响它在华为内部的重要性。
　　在华为内部，MDC智能驾驶计算平台产品部与融合传感部门、ADS部门（L4级全栈智能驾驶解决方案）共同组成华为智能驾驶业务板块。
　　三者的关系就像智能驾驶业务的三块拼图，而MDC的作用绝对是三片拼图中最关键的一片。
　　打开2021年华为年报就会发现，华为智能汽车解决方案生态是与鲲鹏昇腾、HMS鸿蒙、华为云同等高度的华为四大生态之一，而MDC生态则是智能汽车解决方案生态的重要内容之一。
　　同时，华为MDC是华为ICT技术秀肌肉的主力军。在软件层面，智能驾驶域控制器有操作系统层、中间件层及配套工具链等，共同支撑上层应用软件的开发与运行。在硬件层面，一个域控制器上往往有多组芯片，包括计算芯片、网络芯片及MCU等。
　　具体来说，车载计算平台是智能驾驶系统中最需要华为ICT技术的领域，不管是硬件上芯片SoC、硬件工程，还是软件中的操作系统、中间件、OTA，以及各类机器视觉算法、机器学习等等都极为考验华为ICT技术。
　　华为MDC就是ICT技术的集大成者，因此从2018年开始华为就发挥特长，组建团队自研计算平台。
　　MDC的底子其实很好，比如，芯片上有华为海思，操作系统上有华为中央软件院，工程能力上有华为中央硬件工程院等。
　　就像搭积木一样，2018年的华为已经有了MDC的地基，之后所做的就是在地基上再建楼。显然，基地优势也使华为MDC全栈自研走得十分顺畅。
　　到目前为止，华为MDC陆续推出了面向业界的4种不同算力的系列化产品，涵盖了L2L5自动驾驶生态链：
　　MDC300F：算力64TOPSINT8稠密，支持商用车，作业车等封闭场景作业自动驾驶。
　　MDC210：算力48TOPSINT8稠密，可以支持乘用车L2自动驾驶。
　　MDC610：算力200TOPSINT8稠密，支持乘用车L4场景自动驾驶。
　　MDC810：算力400TOPSINT8稠密，支持RobtaxiL4L5自动驾驶。
　　据汽车之心了解，目前华为MDC正在规划128TOPS的中等算力平台，预计今年年底面世。
　　算上新平台，华为MDC一共有5个系列化产品。其中，MDC610与MDC810平台搭载的芯片，可能是现阶段算力能打平、甚至超越英伟达OrinX的自动驾驶芯片。
　　目前单颗OrinX标称算力为254TOPS，搭载单颗华为自研芯片的MDC610，标称算力为200TOPSINT8稠密。
　　如果按账面数据来看，显然是OrinX赢了，实际则不然。
　　算力是一个很玄妙的东西，如果仔细观察华为MDC算力标称，就会发现一个细节，华为在标称MDC算力时总是会在一旁备注此数据为稠密算力。
　　事实上，算力也要区分稠密算力和稀疏算力，不同的计算方式将会呈现两个截然不同的算力数据。
　　目前以英伟达为首的芯片厂商其实多以稀疏算力面世，而这种计算方法会比稠密算力多出约1倍的算力数据。
　　具体来说，两者的区别是，稀疏算力会对矩阵中的0值元素进行剪枝运算，最终使矩阵乘法计算量减少，使得算力表现提升。
　　但实际上在自动驾驶场景中，来自摄像头的实时数据矩阵中的0值元素并不多见。
　　有工程师将这两者比喻为得房面积。试想，你是一个买房者，两套房子，A宣称面积254平米，B宣称200平米，A的套内面积为127平米，B的套内面积就是200平米。
　　这个逻辑就是稠密算力和稀疏算力的现实演绎，看似都是算力，但稀疏算力在账面上是稠密算力的2倍。
　　目前，在智能驾驶领域稠密算力运用最多，但如果用稀疏算力效果非常有限。有工程师测试显示稀疏算力性能仅能提升57左右，远远达不到2倍提升。最起码在当前的算法能力情况下，稀疏算力实用性很低，且有精度降低的风险。
　　曾经有一位技术工程师以稠密算力来估算英伟达OrinX单颗芯片算力，GPU稠密算力84TOPS加上DLA稠密算力43TOPS，其稠密算力仅有127TOPS，而MDC610的稠密算力是200TOPS。
　　以此来看，低调的华为MDC，并不需要担心算力问题。
　　02华为MDC朋友圈，
　　为什么缺少新势力？
　　外界较为熟知的是，华为给车企提供的合作模式HI和智选。在这两个项目中主要有北汽、长安、广汽三家传统车企，以及东风小康赛力斯。
　　华为MDC属于华为车BU下属部门，按道理两者的合作伙伴应该相差不大，但如果不看从属关系，把两者拆开来看，会发现MDC朋友圈大于车BU精心布局的HI和智选模式合作厂商。
　　由于MDC平台覆盖场景涵盖乘用车，港口矿山园区干线物流等商用车，而且还可以单独零售给车企，因此，MDC的朋友圈扩展到了三层。
　　一层是车企客户、一层是算法合作伙伴、一层是内部ADS部门，配合ADS为车企量身定制全栈智能驾驶解决方案。
　　从这个层面上来说，华为车BU和华为MDC比较起来，两者朋友圈的差集多过合集。
　　在2021年底的华为智能汽车解决方案生态论坛上，华为MDC领域总经理李振亚透露，MDC在乘用车领域拿下6个乘用车定点合同，11个商用车合同。
　　而这17个合同仅为标准的甲乙方客户合同，如果算起算法厂商等合作伙伴，华为生态圈的成员应该有70多家之多。
　　方便起见，我们梳理了目前华为MDC部分对外公开的合作款，以此能大概了解MDC的乘用车朋友圈：
　　从这一个列表也能看出来，目前搭载华为MDC的乘用车，均为传统车企的自主品牌，新势力只有合众1家的身影。
　　这背后的主要原因是，求稳的华为与较为激进的新势力调性不同。
　　比如在硬件预埋上，蔚来ET7直接搭载了4颗Orin芯片，算力达到1016TOPS，但在目前实际运用中只有2颗OrinSoC参与实际的实时自动驾驶数据处理。
　　大算力的硬件对于软件、算法的要求更高，短期内其实很难发挥1016TOPS的算力作用，同时大算力带来的超过400瓦的功耗也会对续航里程带来影响。
　　因此，强调大算力虽然对主机厂来说，有刺激需求的好处，但期货效应明显影响了消费者体验。
　　特斯拉FSD就是一个典型的期货。目前特斯拉在国内提供FSD供消费者选配，其中包含增强版自动辅助驾驶功能NOAAP，但消费者下狠心花6。4万买FSD，其中一半功能在国内暂时都是期货，比如识别交通信号灯和停车标志并做出反应、城市道路自动辅助驾驶、完全自动驾驶在现阶段都无法使用。
　　即使排除政策限制原因，在特斯拉大本营美国，FSD也仍在测试阶段，只有一部分用户被推送了FSDBeta版本。
　　与此相反，MDC更倾向于以量产对抗期货，希望选择有丰富量产经验的传统车企。
　　如果把传统车企的子品牌和新势力一起比较，从销量角度来看，新势力并非绝对的主流。
　　比如广汽丰田旗下的凯美瑞，仅2021年销量超21万辆，这个数字比蔚小理所有车型2021年的平均交付量高2。3倍。所以，华为MDC想走量产之路，传统车企可能是更佳选择。
　　不过，在商言商，新势力目前也没有主动选择华为MDC，原因可能有三点：制裁、自研与算力。
　　第一点很好理解，由于以蔚小理为首的造车新势力都在美国上市，华为又被列入美国制裁名单，此时如果合作MDC可能会带来风险因素。
　　第二点是自研。最近一两年，智能车仍处春秋战国时期，在群雄割据的背景下，大家没有固定标准衡量好坏，所以造车新势力多用自研给投资者、消费者整活儿，而华为MDC介入，再加上华为车BU的强势气场，可能会在舆论上影响新势力的全栈自研的气势。
　　第三点是算力。华为标称算力模式与英伟达等主流芯片企业有着本质区别。只标称稠密算力的MDC平台与多数采用英伟达Orin芯片寻求算力标称最大化的新势力思考逻辑有所不同。
　　按照这种思路，对于华为MDC来说，更妥善的一种差异化的打法是：车企们把资源聚焦到自动驾驶的上层应用上，把计算平台这种偏向ICT基础设施，高难度、高投资的产业交给有基础能力的厂商去做。
　　一位靠近华为MDC的业内人士对汽车之心表示：这个产业在国内一直比较落后。自动驾驶产业链上的参与方（包括车企）需要找准自己的产业定位，顺应产业分工发展的规律，采用平台化的模式，而不是单纯为了全栈自研这个噱头而投入大量的人力与时间资源从基础研发做起。比如有些创业公司，不足百人的团队，就号称硬件、OS、中间件、算法等全栈自研，这显然是没有意义的。
　　华为MDC基础能力强，不担心技术，但目前最棘手的问题是MDC量产上车。放眼望去，在乘用车界，目前只有极狐阿尔法S华为HI版已量产，其他都要等到2022年年末或2023年。
　　因此目前华为MDC也寄望于HI、智选模式能够发挥出色，用爆款案例继续扩展MDC朋友圈，吸引更多客户。
　　03智能驾驶计算平台：
　　品牌机与组装机之战
　　目前国内车载计算平台版图，除了华为MDC，也涌现了像德赛西威、东软睿驰、福瑞泰克、地平线、黑芝麻等玩家入局。
　　研发队伍浩浩荡荡，但也能简单归类。
　　如果以前的汽车就是李书福所说的四个轮子加两个沙发，那么现在的智能车就是跑在轮子上的计算机。
　　在智能车领域，工程师们更偏爱把车载计算平台比喻成一台计算机。因此，无论是可量产还是已量产，所有计算平台都可大体分为品牌机和组装机。
　　品牌机譬如华为MDC，有全系自研的芯片、感知设备、算法软件，可以联合整个车BU力量提供HI全系解决方案。
　　像阿维塔11就是HI合作模式中唯一搭载HI全系解决方案的品牌，其中计算平台、激光雷达等传感器、智能座舱等都将由华为提供。
　　近期有媒体报道，华为内部近千人驻守重庆，成为品牌机独特的风景线。
　　组装机譬如德赛西威，联手芯片厂商、算法厂商共同开发计算平台。
　　比如搭载在小鹏P7上的德赛西威计算平台IPU03，芯片用的是英伟达Xavier，而下一代算力更高的IPU04也依附于英伟达Orin芯片，并与理想汽车展开合作。
　　从这个层面来看，以德赛西威为代表的组装机，其实是集成商。有英伟达的专家也认为，德赛西威类似于Tier1角色代工做域控制器，在这个过程中能积累软件能力，但是在域控制器硬件集成上难以打破壁垒。
　　同时，组装机多元的供应商也带来了普遍存在的磨合问题。有知情人士向汽车之心透露，去年年底某新品牌车型已经进入上市倒计时，结果中间件和底层操作系统及芯片的配合有问题，出现性能延迟及不稳定等状况，最终请国外工程师到现场才得以解决问题。
　　组装机的问题，主要是多个供应商之间的职责模糊，存在沟通协调困难、系统优化困难、问题定责困难、保证进度困难四大难题。
　　比如英伟达的Xavier芯片从2017年就发布了，但最终走到量产的仅小鹏一家，而绝大部分算法公司只是用它来做做DemoCar，所以这种组装机模式在面向量产时存在较多不确定性。
　　在供应商如此分散的情况，此类案例在车界不绝于耳。不过分散格局有弊也有利。汽车之心曾在《告别Mobileye模式，中国自动驾驶玩起朋友圈（点击阅读原文）》一文中分析过，分散一定程度上意味着开放，主机厂的可控能力会变得更高。
　　有意思的是，华为MDC不提供芯片级的解决方案，不卖裸片意味着硬件开放程度其实没有像英伟达那样高。
　　但现阶段，华为MDC在量产上车这一层面上找补回了优势在软件合作模式上提供系统级开放接口，更方便合作伙伴整合自家算法到设备中。
　　举个例子，华为的工具链主要依照AdaptiveAutoSAR标准体系开发，有很多能够快速满足客户开发AutoSAR规范的智能驾驶应用。
　　比如基于AutoSAR的可视化调测工貝以及诊断调试工具，而这些工具构成的开发生态更加贴近传统主机厂软件开发熟悉的流程。
　　虽然目前我们仍难以确定品牌机VS组装机谁会成为未来的主流趋势，但参考计算机从组装机走向品牌机的历史轨迹，或许能提供参考性的答案类似苹果一样拥有芯片、硬件、操作系统研发设计能力的车企及智能驾驶解决服务商，未来必将获得巨大的优势。
　　道理都懂，奔着这个目标去的车企也不在少数。
　　仅以造车新势力来看。理想和小鹏已经率先走在全栈自研路上，比如理想今年2月成立了一家芯片公司，3月份理想又发布了全自研的智能驾驶系统理想ADMax，其中，感知、决策、规划和控制软件都是自研技术。据悉这套系统将会在理想L9上成为全系标配。
　　某种程度来说，每家车厂都做独立的自动驾驶辅助系统、芯片是一种资源浪费，但在智能汽车产业初期人人有机会的状态下，这是一种无法避免的现象。
　　在此背景下，华为MDC领域总经理李振亚曾不只一次对外公开强调，华为MDC要平台化标准化。
　　据汽车之心了解，华为MDC这几年来也积极支持与协同一些业内伙伴及国家标准组织，制定一些接口标准、架构标准、安全标准等等，来使得整个产业尽量往平台化、标准化这个方向上走，以此提升行业发展效率。
　　短期来看，智能驾驶计算平台、甚至整个智能车领域都会处于挑出优等生组成朋友圈的状态，但放眼未来，固定的最优解将会成为行业标准，达到智能车产业的今天下，车同轨，书同文。
　　这是最好的时代，也是最坏的时代，群雄割据正当时，创新也好、混乱也罢，但可以肯定伟大公司一定隐匿其中蓄力待发。
　　而当行业越发热闹的时候，我们也可以预想离那个标准化的时代也不远了，对于消费者来说，便宜好用的智能车已经在加速脚步出现。
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