中国台湾省大佬,站在了无人驾驶最顶端?

时间:2021-01-23 10:04       来源: 未知



文 / 腾马丁博士
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过去,决定一台汽车性能的是输出动力的发动机,那么未来的智能汽车,决定其性能的将是输出计算能力的 数字发动机 ——车载 AI 芯片。
这是因为,汽车的本质,变了。
过去的汽车,无论怎么豪华和高配置,本质上还是一台机械,尽管实现了部分的自动化,但是驾驶员始终具有无可争议的控制权,是人操纵机器的关系。
未来,一旦实现 L4 级别自动驾驶以后,汽车的本质只是一台四个轮子上的超级计算机。你感觉不到它是一台 汽车 了,这就是为什么谷歌的无人驾驶汽车表面上是一个呆呆萌萌的小盒子,而暗中却大胆剥夺了一切跟驾驶员有关的 权力 :方向盘、踏板全部消失。


无人驾驶汽车,本质上不是一台汽车,而是一个司机。
这个 司机 的大脑,就是车载 AI 芯片。
没错,AI 取代人力,就是这么彻底。
这是危言耸听吗?
英伟达(Nvidia)的故事,会让你看到,我们离明天有多近。


01
游戏迷对英伟达一定不陌生。
上世纪 90 年代,PC 机走向了多媒体时代,其中 3D 游戏又是多媒体时代最闪耀的明星。为了能加速 3D 游戏的运行,图像处理芯片快速走热。成立于 1993 年的英伟达的目标市场,就是显示市场。
90 年代末,英伟达先后推出了 TNT 系列显卡、GeForce 系列显卡,在性能上大幅领先率先推出 3D 加速卡的首创者 3dfx,一跃成为游戏显卡领域的霸主。


冥冥之中,自有天意。
20 年来,民用电子产业已经斗转星移。我们简单分成三段:一是 PC 时代,二是苹果 IphoneIpad 开启的移动时代,三是当前的智能汽车时代,那么,好像再伟大的公司也看不到自己的边界之外。
比如,在 PC 时代发迹的巨头,就能顺利 接盘 移动时代继续称霸吗?当然不能,英特尔就是例子。
既然如此,PC 时代的玩家,似乎更没可能跳过移动时代,直接 千里眼 看到了智能汽车时代。
所以说,风云诡谲的芯片市场,大抵就是一个 赌 字。
而且,在芯片行业,简直是赌上身家性命的豪赌。这个行业投入资金巨大,而且在技术和资本都高度密集的情况下,跑在全世界前方的研发,本就有满盘全输的风险,很可能一失足成千古恨。
日本公司是显著的例子。
在芯片企业全球 Top15 榜单中,上世纪日本企业虎踞龙盘高达一半之多,一时间风光无两。再看现在,榜单里只剩下寥寥的两三家,除了东芝、索尼之外,掉出榜单的破产的破产,合并的合并,数不尽的落寞和心酸。
然而,有意思的事情还是发生了。
20 年前选择押宝 PC 显卡的英伟达,从那时起,就已经遥启当今时代,奠定了与汽车的不解之缘。
这是天意?
还是创始人高瞻远瞩?
02
黄仁勋,1963 年于中国台湾省台北市出生,毕业于斯坦福大学,美籍华人,英伟达公司创始人兼 CEO。2001 年,黄仁勋在《财富》40 岁以下最富 40 人 排名第 12 位。


提起老黄的成就,媒体界大多给他封神了,说他是 AI 教父。成就如此却很低调,国内很少有人知道这位杰出华人。有人评价,其实老黄(大家对他的昵称)已经足够与王嘉廉和杨致远等华人 IT 精英并驾齐驱。
以上都是硬性资料。
再说一些接近过黄仁勋的人士,对其性格方面的描述,以及让人难忘的部分。
最显著的特征, 老黄 总是穿着黑色皮夹克,好像没人知道为什么。精力充沛,说话有力,并且 从早到晚说个不停。 强势,但不无礼。
还有, 老黄会说中文,但说的不好。但是他愿意为一场纯粹的中文发布会而准备中文演讲。2015 年一次线下活动上,黄仁勋从头到尾坚持中文发言,不熟的人完全看不出老黄中文不好。
同时,他还是一位技术狂人, 论文读的很多 ,且可能是 大厂老大里面对当下新技术细节了解最深的。
人物就介绍到这。下面讲老黄和他的英伟达。
关键问题是,英伟达是怎么在 PC 时代出生,成功屹立于移动浪潮,而又在全新的智能汽车时代更加火热?
03
GPU,一芯定乾坤。
真要算 成功的时差 ,英伟达跟英特尔相比,那不是一个辈分。再说回上世纪 90 年代,那是 PC 的大时代。
彼时,英特尔跟微软强强联合,组成的令人闻风丧胆又咬牙切齿的 Wintel 联盟一统天下,令下游 PC 组装企业沦为血汗工厂。有 PC 企业老板说,卖一台 PC 能赚 100 元,其中英特尔拿去了 70 元,微软拿去了 40 元。


这个时期,英伟达作为一个显卡制造商,PC 江湖的小角色,与英特尔不可同日而语。
现在,我们把时间跳到 2020 年 7 月——英伟达的市值达到 2513.14 亿美元,英特尔是 2481.55 亿美元。英伟达正式完成对英特尔的反超。
这是历史性的时刻。
风水轮流转,凭啥转到了老黄家?
最最关键的变量,是 AI 市场的崛起。


英伟达最重要的产品之一 GPU,一种图像处理芯片。在英伟达之前,显卡并不负责繁重的计算,而必须由 CPU(英特尔家的产品)来做这些运算。但老黄在 1999 年就认为,显卡必须支持一部分 CPU 的工作,GPU 的概念从此产生。实际上,GPU 是老黄一手打造的全新品类。
正如前文说道,GPU 成功统治 PC 显卡,但这个行业天花板比较低。
真正的转折,是 21 世纪之后,学术界发现,对于使用 GPU 做通用计算(GPGPU),效果要优于英特尔的 CPU。
我们来对比一下两个芯。
CPU(中央处理器)和 GPU(图像处理器)都是为了完成计算任务而设计的芯片。
两者的区别在于结构:CPU 核少且大,适合更复杂的逻辑判断;GPU 用小核,但核数远超 CPU(注:核大小指的是缓存和运算单元),适合对大量数据进行并行的简单计算。
我们知道,AI 的第三次浪潮,正因为基于神经网络的深度学习,这种技术的最大特征是,不是给机器灌输许多逻辑,而是尽量喂更多的大数据,数据越多越聪明。
看,在上世纪就出生的英伟达家的 GPU,多么适合 2016 年才崛起的 AI 产业。


随着深度学习的兴起,高校和工业界在越来越多的场景使用深度学习。目前在图像、语音、自然语言处理、推荐系统等大量场景深度学习都已经落地。这也是为什么,过去五年,英伟达股价暴增 1900%。
时也?运也?
PC 时代的 辅助 ,在 AI 的新时代里,大杀四方。
04
眼看从前的小弟混成了大哥,英特尔怎么能坐视不管。


然而,大象难转身。
这里的逻辑在于,巨头公司似乎都有同一个命运:昨天做得有多伟大,今天的转型顾忌就越多。
因为赛道换了,你很难放弃现有的利益,壮士断腕,去支撑一个根基尚浅的新业务。
举个汽车圈的例子。
德国大众,日本丰田,两家全球唯二销量超千万台的汽车巨头,在电动车时代为啥给人感觉姗姗来迟?
一个合理的假设是,如果柴油门没有在严苛的美国市场爆发,德国大众大概率还是在柴油车的赛道上,渐行渐远。排放门的压力迫使它迅速转型。


至于丰田,多慢就不用说了,刚刚从混动普锐斯的节奏里走出来。
只需要想一下,作为一个国家经济命脉攸关的汽车产业,一旦全面电动化,随着汽车零部件骤减三分之二,而在德国、日本的产业链就要几十万从业者,瞬间失业。
更何况,在集团内部,推进转型的关键人,实际上是旧有利益的掌握者。转型对他们,没好处。
这就是迪斯为什么一再被大众集团强势的工会 弹劾 甚至可能王位不保,而丰田章男作为家族继承人,必须打破许多利益链才能实现转型电动化的根本原因。
好了,说回英特尔和英伟达这对芯片冤家。
从 PC 时代,到移动互联网时代,再到智能汽车时代,两家公司其实都不是一帆风顺。
英特尔在 PC 年代是霸主,但是移动时代,它落寞了。因为,PC 时代对芯的要求,一个字:强。但是移动时代,尤其出货量最大的智能手机,体积就那么一点点大,芯的任务,除了强,还必须功耗低,太费电不行。


早在 2004 年,乔布斯与时任英特尔的 CEO 曾经商谈 iPhone 采用英特尔芯片的合作,就因为英特尔芯片功耗太高而被放弃。
2006 年,英特尔将手机处理器业务 XScale 以 6 亿美元卖给了芯片厂商 Marvell,2007 年 1 月,苹果发布了首款 iPhone 手机。
移动时代的画卷缓缓开启,英特尔迎来大溃败,被称作 失去的十年 。
在移动领域,有两家获胜者,一是苹果 iOS,二是谷歌安卓。他们俩,用的都是更为精简、能耗更低的 ARM 架构,与英特尔 X86 架构无关。
没错,树倒猢狲散。移动领域失势的不仅是英特尔,还有从前的好兄弟微软。Wintel 联盟随之解体,俩人各回各家,在移动领域纷纷牵手更为强势的伙伴。
但是,面对越来越春风得意的英伟达,英特尔并未放弃。
05
先看一个三段论。
1. AI 时代,最具前景的垂直领域,是无人驾驶汽车。
2. 英伟达 GPU 为 AI 而生,所以无人驾驶时代,英伟达的好运气就到了。
3. 所以,英特尔的 CPU,被时代抛弃。更甭提小玩家了。
给大家结论:1,2 正确。
3 错误。
用一句鸡汤文的话总结,在尚未来到的无人驾驶时代,乾坤未定,他们都是黑马。
包括英伟达,英特尔,还有谷歌。未来还有苹果。当然了,特斯拉也自研芯片了,但是这里我们把它当做从 L2 开始渐进演变的稍微传统的厂商。
先看英特尔。
上文说,AI 领域,英特尔的 CPU,不如英伟达家的 GPU。那要不要推倒重来呢?
大可不必,因为有一个很有疗效的办法,FPGA。


FPGA,现场可编程逻辑门阵列,简单理解,就是一种非常灵活的芯片,可无限地重新编程,这就减少硬件的开销。比特币挖矿,就使用基于 FPGA 的矿机。近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署,以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。
顺便说一句,FPGA 在包括航空航天、工业等重要领域都有应用,且我国没有自研能力。
英特尔自知在移动领域的落后,就开始在移动领域买买买,一个重大举措,就是收购了老牌 FPGA 巨头 Altera。
英特尔的思路是,通过 CPU+FPGA 的组合,把很多原来需要在 CPU 上处理的工作负荷转移到 FPGA 上,既节约了 CPU 的带宽,又拓展了 FPGA 的应用范围。
FPGA 在以下两个领域能够发挥非常关键的作用:一是本地计算,比如说传感器、融合,二是深度学习的推算。2020 年 6 月 19 日,英特尔发布了 Stratix 10 FPGA 系列的新产品 Stratix 10 NX,号称是第一款专为 AI 优化的 FPGA,通过定制硬件集成了高性能 AI,可带来高带宽、低延迟的 AI 加速。
无人驾驶汽车,对芯片性能将会有一个极大的要求,手机的芯有问题了,可以卡顿,重启就行。汽车芯如果卡顿,人命关天。那么,CPU+FPGA 能不能取代 GPU?
前文说了,乾坤未定,无人驾驶没有到来,最终方案尚不完全明朗。
但不可置疑的是,GPU 是占了先机的,英伟达的方案是目前 AI 的主流。
英伟达在 2020 大会上公布了旗舰计算 GPU 新品 A100,AI 训练峰值算力达 312TOPS(1TOPS 代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作),AI 推理峰值算力达 1248TOPS,均较上一代 GPU 提升 20 倍,实现了英伟达史上最大的性能飞跃。
当然,对于未来,两家各执一词。
英特尔人工智能事业部(AIPG)首席技术官 Amir Khosrowshahi 在对媒体表示, 目前所使用 GPU 太低级了,半导体行业需要构建全新的神经网络架构。
而彭博社则报道,英伟达通过成功争辩说 GPU 优于 CPU 方案,其更能处理 AI 工作,赢得了 Facebook 和谷歌的巨型计算工厂提供设备的订单。


06
看,时代变了。
车载 AI 芯片正在替代手机芯片,成为半导体行业发展新的驱动力。
简单算一笔账:如果预计到 2030 年,每辆汽车的车载 AI 芯片平均售价将达 1000 美元,整个车载 AI 芯片市场的规模将达到 1000 亿美元。
这意味着,汽车将成为芯片最大的单一市场。
相反,智能手机、PC 都走到了自己的边界,增长乏力。
这么大一块蛋糕,引无数英雄竞折腰。
一个重要的变量是,谷歌。别忘了,谷歌家的阿尔法狗是如何一再击败人类围棋技能顶峰的代表,正是这家公司,塑造了外界对 AI 的认知。


一开始就切入无人驾驶的谷歌,自研了 AI 专用芯片 TPU,与 CPU、GPU、FPGA 都不同,TPU 是专为 AI 打造的专属芯片,有硅谷专家表示,TPU 才是无人驾驶的未来,其他几个方案都只是个过渡而已。
当然,我们相信,掌控全球经济命脉的英伟达和英特尔,不会轻易允许自己手中的资源被 过渡 ,他们会不遗余力招聘全球最顶尖的工程师,尽全力优化自家的技术,并一步步打破人类认知与技术应用的边界。
这个过程,粉身碎骨,也愿赌服输。
还是那句话,明天,就是一场豪赌。
但我更喜欢另一句——明天,才是真正的现实。
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