集度汽车机器人将搭载8295，什么叫真香

       我们知道，在智能汽车时代到来之前，汽车还都用不上英伟达、高通这些消费级大厂出的、具备超高算力的系统级SOC芯片。在传统汽车的分布式电子电气架构中，各个功能是由各自的ECU（电子控制单元）控制的，这些ECU控制器需要完成的任务简单单一，所以他们的大脑不必太发达，交给MCU（微控制单元）这种小规模芯片即可。

       但是随着智能汽车时代的到来，智能驾驶、智能座舱这些对算力要求非常高的功能就需要更高级的芯片去完成了。同时，随着汽车的电子电气架构由分布走向集中，过去的好多ECU割据局面，逐渐需要转变成集中控制的局面，故也需要一个或几个大算力芯片去统领全局。故诸如英伟达、高通、AMD、华为这些在PC、手机消费级场景中的大厂们，便借着其强大的研发实力和深厚的产品积淀进场了。

       作为四年前的旗舰手机芯片骁龙855的车规版，8155为何才被追捧？

       是的，你没看错，当下在智能汽车受追捧的高通SA8155芯片，其实就是2018年发布的消费级芯片骁龙855的车规版。而骁龙855作为一个还是小米9时代的芯片，在将近4年后已经小米12的2022年，他的车规版怎么就突然变成被一众智能电动汽车品牌追捧的香饽饽了呢？其实这个时间差还是有一定原因的：

       当下智能汽车的大算力芯片需求主要有智能驾驶和智能座舱两个场景，而各大巨头则都根据自己擅长领域选择的切入点不同。其中，英伟达作为GPU领域的头部，选择了从需要大量AI运算的智能驾驶领域，其Orin X芯片以254TOPS的AI算力，目前几乎已经成为以实现高阶自动驾驶为目标的各大厂商的首选。

       同时，高通作为手机芯片的头部大厂，便理所当然的选择从智能座舱芯片入局，从2014年至今，高通已经发布了四代数字座舱平台：

       第一代602A：Gen1采用28nm制程工艺，可以视为高通试水智能汽车领域的一代；

       第二代820A：Gen2在2016年1月发布，采用14nm工艺，相较上代，Gen2大幅提升了算力并可支持更多传感器，也因此被理想ONE、极氪001、小鹏P7等诸多车型搭载。

       第三代SA8155P：Gen3也就是8155，于2019年1月发布，源自消费级骁龙855，其7nm制程工艺和处理器架构相比820A实现了跨越式的进步，单CPU就由4核提升到8核，算力提升到到上代的3倍。故得到了当下理想L9、蔚来ET5/ET7、小鹏P5、智己L7等诸多主流中高端车型的青睐。

       第四代SA8295P：2021年1月发布，Gen4芯片平台可以理解为当下旗舰手机芯片骁龙888的车规版，制程已经追平手机从7nm进入5nm时代。 8295芯片即将在2023年由集度汽车机器人中国首发。8295到底有多强，我们先埋个伏笔，待到后面看看集度汽车机器人是如何使用的就应该有答案了。

       同样的，华为当下的智能座舱解决方案也是同样源自于华为手机的麒麟系列芯片。

       而作为标杆的特斯拉，在芯片端却与其他车企都不同，其自动驾驶域采用自研FSD芯片，而智能座舱则采用AMD的Ryzen APU + Radeon GPU车规定制芯片组合，而AMD的这套PC路线的芯片组合，也注定了其有与众不同之处。

       总之殊途同归，高通、华为、AMD等大厂在智能座舱芯片的路线上都采用了先有消费级再有车规级的演变。同时，由于车规级芯片安全性要求更苛刻，在温度、湿度、使用寿命、验证标准等方面都要严格于消费级，故智能汽车座舱芯片的采用晚于手机和PC也是情理之中。

       被特斯拉吊打？8155芯片实力到底几何？

       8155作为诸多车企鼓吹的当下最强座舱芯片，其实力到底如何呢？

       简单总结，8155相比820A确实堪称划时代的升级，从处理能力到车联网能力都是：

       8155除了算力上的加强，还支持包括 WiFi6、蓝牙 5.0 等新一代的联网技术： 8155 将 WiFi 模块从外挂改成内置，体积小发热低，同时最大带宽提升3倍，直观的讲就是OTA过程中稳定性和速度都会得到加强。另外，蓝牙 5.0 和 820A的蓝牙 4.1 相比，带宽提升一倍达到了2Mbps，并且有效传输距离提升到 4.1 的四倍，功耗却要更低。

       但是，除了老对手华为系以外，唯独特斯拉没有选择高通，甚至Model S Plaid和Model Y最新升级的第三代信息娱乐系统MCU 3.0系统，更是被粉丝号称吊打8155，尤其在大家都在拼的算力上：

       特斯拉MCU3.0搭载的AMD的Ryzen APU + Radeon GPU车规定制芯片组合，在GPU算力上可谓拉满：其Ryzen APU作为锐龙嵌入式V1000系列处理器，是一个集成了Zen架构CPU和Vega架构集成GPU等SOC级芯片，其一块Vega集显再加上一块Radeon 8G独显的总GPU算力达到了惊人的10 TFLOPS，是8155的10倍……

       甚至特斯拉还能车上畅玩《赛博朋克2077》这样的AAA大作，所以在数据上说吊打也不为过。

       8295能否带领高通芯片翻身？

       GPU算力的巨大差距不得不承认，但这并不能断言特斯拉的AMD组合完全吊打8155，因为还要考虑以下两点问题：

       1、实用性：当下的智能座舱是否需要如此大的GPU算力？毕竟在车内玩AAA大作的情况不会经常发生，那如此大的GPU算力冗余是否能被高效利用？至少当下特斯拉并没有给出直接的答案。

       2、芯片架构和系统生态：我们知道，AMD芯片是常用于PC的X86架构，而高通和华为芯片是常用于手机&平板的ARM架构，故特斯拉走的是“X86架构芯片+Linux系统”路线，而高通和华为走的是“ARM架构+Android系统”路线。其中，X86的优势如同PC在于运行大型复杂程序，而ARM的优势则在于当前安卓移动生态成熟丰富。比较直观的例子就是，即便强如特斯拉的系统优化，其打开爱奇艺、B站时候受限于是网页形式，加载时间还是会比较慢。

       ——当下X86和ARM孰强孰弱不好定论，但是有一个迹象却表明ARM实则占优，就是苹果PC产品舍弃英特尔X86架构，改而用自研的ARM架构等M1芯片，且众所周知的表现亮眼。

       同时，毕竟8155来源于4年前的骁龙855的，还是看看即将由集度汽车机器人中国首发的高通最新Gen4座舱芯片8295实力如何比较客观。首先我们看算力：

       GPU：8295提升3.1倍达到3.1 TFLOPS，不考虑玩AAA游戏的特殊情况，参考8155当下的流畅程度此算力亦可谓足够冗余了。

       CPU：提升2.2倍达到220K DMIPS。

       NPU：8295的NPU的AI算力是提升最为显著的，提升8倍达到了惊人的30TOPS。

       ——要知道，最倚重AI算力的自动驾驶芯片，能超过这个数值的也寥寥无几的。

       不过你可能要问，座舱芯片要这么大的AI算力有什么用呢？我们看看特斯拉和集度的方案差异就明白了。

       集度汽车机器人搭载8295，迈出走向舱驾跨域融合实质性一步

       从AMD官网上看，特斯拉座舱内的人工智能体验是由AMD 的APU助力完成的：

       而其官网资料显示这颗APU是没有的NPU的。所以，我们可以推测特斯拉的座舱人工智能交互是主要由这块APU中的集显GPU算力完成的。固然GPU作为AI计算也是比较不错的方案（就像英伟达的前代智驾芯片），但是作为专为AI计算设计的ASIC芯片，NPU才是最佳方案。

       所以，有了高通骁龙8295超高NPU AI算力，集度就可以做到全球第一个实现AI算法本地化，使ROBO-01汽车机器人可进行拥有毫秒级响应速度等全离线语音交互。

       举例来说，ROBO-01概念车可以不依赖于云端支持，提供流畅的端到端的离线语音交互，不受网络信号影响。同时，支持智能语音、视觉感知、声纹识别、姿势及唇语动作捕捉等多模融合交互。此外，ROBO-01还做到了车内车外全场景的交互体验，即使站在车外也能够和车进行对话。并且实现了受声纹保护的车外语音交互，充分考虑了用户安全和隐私。

（集度ROBO-01概念车交互式AI像素大灯“灯语”）

       同时，在拥有高通骁龙8295和英伟达Orin X共计538TOPS AI算力基础上，集度通过自研的高阶智能化架构JET，融合了电子电气架构EEA和SOA系统，利用全覆盖、低延时、高宽带的千兆以太网环路链接全车，以算力共享、感知共享、服务共享实现了贯穿始终的舱驾融合能力：

       比如，集度汽车机器人创新打造3D人机共驾地图解决方案，即通过静态座舱地图导航和自动驾驶域捕捉到的动态感知数据融合，实现车窗外物理世界、车窗内数字世界，不仅让汽车机器人感知跑在三维地图上，更能够通过智能座舱和无界一体化大屏为驾乘人员提供一镜到底的数字化体验

       同时，集度汽车的舱驾融合备份方案，还能做到智舱随时待命，当遇到极端情况智驾失效，智舱可以第一时间接管驾驶任务，让车辆安全停车。而这一创新功能得以实现的前提，则是将由集度汽车中国首发的高通8295芯片，其具备的高达30 TOPS的AI算力，足以支撑作为智驾的冗余。

所以，我们可以看到，借助8295这样的高算力芯片，结合集度JET架构、Apollo自动驾驶等超级技术实力，才能实现像以上全离线语音交互、3D人机共驾地图、舱驾融合备份等等领先行业先进的黑科技。我想，这才是智能汽车3.0时代，智能座舱和汽车机器人应该有的样子。