導讀：幾天前，蔚來汽車科技（安徽）有限公司發生工商變更，經營范圍新增加了“集成電路芯片設計及服務”，一時之間引發業內猜測。沒成想，12月21日，蔚來副總裁白劍便率先發文，淺聊了有關下一代智能駕駛芯片的思考。
雖然全文未提及“自研”一事，但通過白劍“激動的心，顫抖的手”以及文末“比4顆Orin更好的智駕芯片”等描述，不難看出，蔚來下一代的自動駕駛芯片已經逐漸浮出水面。
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從第三方解決方案到全棧自研
總體上看，蔚來的輔助駕駛發展共經歷了兩個階段。第一代系統的開發始于2016年蔚來和Mobileye達成合作，到2018年，全球第一臺搭載 Mobileye EyeQ4芯片的量產車型ES8正式交付。
彼時，ES8 基于蔚來第一代技術平臺NT1.0打造，采用 Mobileye EyeQ4作為視覺感知處理芯片，總算力2.5TOPS，中央決策層則采用了恩智浦提供的S32V芯片。同時Mobileye還提供感知算法，蔚來團隊負責規控算法的開發。
白劍指出，后來為了實現感知開放、數據閉環，提升開發效率和迭代速度，蔚來自NT2.0開始，對傳感器、域控制器硬件、AD算法采取全棧自研。
第二代系統，即要從2022年3月首款基于NT2.0平臺打造的車型ET7交付開始算起。ET7搭載了全新的蔚來自動駕駛系統NAD。其超算平臺Adam，使用依托于Linux系統定制開發的NVOS操作系統，配備 4 顆英偉達Orin芯片，總算力高達1016TOPS，是同時期特斯拉FSD HW3.0計算平臺144TOPS算力的 7 倍。
更強大的智駕系統，不僅能達到更高的體驗上限，還為蔚來輔助駕駛的快速落地提供了保障。據官方披露，截至12月11日，蔚來已在134座城市完成19萬公里的城區路線驗證。
到今年年底，蔚來有望完成25萬公里的城區領航路線驗證。而2024年第二季度，蔚來將完成40萬公里的城區領航路線驗證，遍布超過230座城市。海量的數據收集與處理，自然對自動駕駛計算平臺提出了更高要求。
不過，誠如白劍所言，從Telsa最初的Model S到如今蔚來的ET7，智駕系統算力提升了上千倍。未來智駕芯片該朝著哪個方向發展？什么樣的芯片才算得上好的智駕芯片？是"量大管飽"嗎？
答案顯而易見。算力堆不出更高階的自動駕駛。
較4顆Orin更好的下一代智駕芯片？
圖片來源：蔚來
白劍也強調稱，算力夠只能解決“溫飽”問題，要想“奔小康”，AD芯片需要為安全、數據、進化而生。在他看來，智駕芯片作為智駕系統的大腦，應該具備以下幾點：
1、足夠安全可靠，過AECQ100標準是小菜。同時還要達成系統級功能安全，FIT（每10億小時故障數）到百，DPPM（每百萬片返修率）是個位數；2、各個模塊要有超低的時延，為算法留足時間處理和反應；3、可靠快捷的備份，系統輕易不出錯。而一旦出錯，備份系統能夠瞬間完全接管。
另外，數據是自動駕駛的重要燃料。智駕芯片需要一邊開車，一邊“摸魚”——實時關注極端場景、記錄特殊交通信息、驗證路段可用性，以及實現快速閉環。
因此白劍認為，智駕系統還需要具備幾個特點：
1、MSP（Mixed Signal Processor）要接收好各種傳感器傳給芯片的數據，預處理完后投喂給CPU 和 NPU。這個模塊要足夠強大，而且不光是攝像頭、激光雷達，所有的傳感器都要照顧好；2、系統帶寬和車云鏈路足夠強大，以便讓數據可以任性“狂飚”；3、處理能力足夠強大并兼容各種主流智駕算法，CPU算力不嫌多，NPU能力只嫌少。
除此之外，白劍也提到，一顆智駕芯片，至少要滿足5年以上的算法演進需求。未來幾年，智駕算法無疑會朝著端到端和大模型的方向進化，因此核心組件如CPU/NPU/MSP，既要滿足當下，讓BEV、占用網絡、端到端感知規控，又要考慮更長遠未來，能夠完美匹配端到端和大模型算法。
“當前的4顆Orin，當然可以滿足，下一代智駕芯片，應該做得更好。這樣的芯片有嗎？我覺得有，NIO Day敬請期待。”沒有再說更多，白劍只是拋出了一個預熱信息——下一代的智駕芯片不出意外將可以滿足以上需求。
李斌曾說，車上搭載的四顆 Orin ，其中兩顆是主控，一顆作冗余，一顆作訓練。盡管對于蔚來下一代的智駕芯片還有許多疑問，但比四顆 Orin還好的芯片，或許是數量上的均衡，或許是性能方面的匹敵，又或者兩者兼有。蔚來究竟會帶來怎樣的驚喜，我們拭目以待。
