圖源：圖蟲
編者按：本文來自微信公眾號機器之心（ID： almosthuman2014），作者Synced，創業邦經授權轉載
2021 年至今，汽車行業最多、最大的新聞就是芯片短缺，有預測認為「缺芯」可能導致第一季度全球減產近 100 萬輕型車輛。最近車市上優惠收緊，發貨速度減慢的原因無不來源於此。
要是放在以往，大多數人都不會去關心汽車裏那些小小的電子元器件。全球性的芯片短缺，讓世界意識到了芯片和算力是當今汽車發展的重要因素。
在智能化應用逐漸落地的今天，汽車電子架構的發展正在像電腦、智能手機那樣不斷變得複雜。在一些品牌的炫技視頻裏，中控屏幕上玩王者榮耀已不是什麼新鮮事了。
但問題在於，路上跑着的那些車，甚至連菜單點選都卡的不行。這個進化過程怎麼看都像是被刻意拖慢了進度。
「最先進」的車機芯片，是五年前的產品説到車載系統芯片，首先人們關心的一定是它的算力。當前全球所有量產車上，你可以選到的最高規格芯片是驍龍 820a——從名字上你就可以看出，它是 2016 年旗艦手機芯片驍龍 820 的車規版，命名裏多出的「A」代表汽車「Automotive」的意思。它是工業領域中出現的首個集成了 X12 LTE modem 的車規級 SoC，既不是 5G，採用的製程也只是 14nm 工藝。
這樣的一款芯片，2020 年才在奧迪 A4L、小鵬 P7、領克 05 等新款車型上應用，帶來了「體驗上的飛躍式提升」。但驍龍 820a 上車的那一天距離原型芯片的發佈，已經過去了五年時間。
選擇「過時」的芯片顯然有其原因，汽車行業的芯片雖然算力相對不高，但是其他方面需求卻並不簡單。與用於手機等消費電子設備的芯片相比，汽車芯片的要求更為複雜嚴苛：一款芯片至少需要三年時間來完成車規認證，其必須能在零下 40 度到零上 150 度的範圍內工作，能在振動的環境下用 15 年不壞，並保持長達 30 年的供貨。
這樣的芯片不僅難造，數量需求還很大、種類很繁雜——在汽車的分佈式電氣架構當中，主機廠往往可以通過單個 ECU 來實現不同的功能，但隨着汽車功能快速增長，分佈式架構模塊數量也隨之多了起來。如今，一輛普通家用轎車內含的芯片數量從幾十個到一百餘個不等。
據德勤（Deloitte）估計，到 2022 年每輛汽車將平均擁有價值約 600 美元的芯片。芯片需要處理從控制座椅位置到 ABS 防抱死，再到車載娛樂系統等所有功能，而具有輔助駕駛技術的汽車和電動汽車通常包含比傳統燃油車更多的微處理器。顯然，在真正的集中式計算架構出現以前，芯片的需求數量還會不斷增長。
除了硬件問題，在汽車上算力利用的效率也是問題重要的一部分。舉個例子，目前新車上普遍搭載的液晶儀表，裏面就有不小的玄機。
在汽車液晶儀表盤上，行業的普遍邏輯是兩個 GPU 和兩個 CPU 鎖定在一起，這種設置叫做鎖步：它們在執行任務的時候會互相驗證計算結果的正確性。你可以想象到這種技術的成本之高——它天生浪費 50% 的算力。但這項技術可以保證不含危險信息的顯示區域，不進行驗證，包含安全信息的互相驗證。
在長期的實踐中人們已經發現，整個儀表盤上只有 5-10% 的圖像渲染塊包含安全信息。這意味着我們可以做到更高的安全性，同時降低算力佔用。但同樣，「高效」的車載儀表系統距離真正落地還有一段時間。
傳統汽車行業在軟件開發過程中，基於安全因素的考慮非常多，車企希望打造一個不容易出錯的系統，這在一定程度上會拖慢進展。對於智能汽車的新趨勢，改變並非易事。
但隨着新應用不斷加速出現，不論是車廠還是供應商此刻都顯得有些跟不上時代了。
智能應用早已等不起了「汽車相當於兩張沙發、四個輪子加上一個車殼，」這是吉利董事長李書福在 1997 年説過的一段著名的話。而到了 AI 時代，人工智能芯片公司地平線創始人餘凱提出的觀點已經是：「未來，智能汽車或許可以稱為『四個輪子上的超級計算機』。」
一個很明顯的現象就是，各大主機廠在推出新車的時候正逐漸把宣傳的重點從 “澎湃動力”、“極致操控” 轉向智能座艙。如今，車內座艙的功能正在不斷增加，屏幕的數量也越來越多、越來越大，智慧出行的時代似乎已經呼之欲出。
然而，當前智能座艙的只能説是“看上去很美”，上車的應用數量很少，真正被用户頻繁使用還是隻有導航、音樂等寥寥幾個應用。為什麼座艙智能應用這麼匱乏，是用户真的不需要嗎？
事實可能並非如此。其實，正是看到用户日益增長的需求，在智能網聯剛剛興起的時候，各大互聯網巨頭便紛紛落子車聯網，但是，時至今日，巨頭們賴以成名的核心應用在上車過程中的表現卻是差強人意，不僅不復移動時代的統治力，更有抖音這樣的國民級應用至今依然缺席。
究竟是互聯網巨頭不看重座艙智能應用，還是想不出應用場景？其實不然，從移動互聯網發展的歷史看，可謂是得生態者的天下，座艙智能應用本應是角逐的主戰場。移動互聯網時代開啓始於蘋果和安卓兩個強大平台的構建，互聯網巨頭在此基礎上發展出各自成熟的生態和多樣的商業模式。反觀車聯網戰場，雖然百度的小度車載 OS、阿里的 AliOS 以及騰訊的 TINNOVE 等車載操作系統日臻成熟，但座艙算力極大限制了互聯網巨頭的想象空間，第三方開發者的熱情也被硬件算力水平壓制。
以移動端用户青睞的視頻應用和 K 歌應用為例，在上車過程中需要重新適配芯片和屏幕等硬件設備，然而實際功能卻要打折，體驗遠不如移動端。用户在實際使用普遍熱情不高，繼而導致主機廠和開發者的開發熱情更低，形成惡性循環。
事實上，只要補足車機算力這個短板，車載智能應用還是有着豐富的想象空間的。2010 年之前，主流汽車品牌普遍認為衞星廣播將是車載信息娛樂系統的下一個重點，沒有人認為音樂 app 會上車。但隨着車載算力的緩慢提升，事實上很多汽車已經取消了傳統的收音機硬件，轉而使用完全的網絡電台。但這還遠遠不夠，因為消費者需要的遠不只聽歌這麼簡單，更多出行場景下的用户需求亟待高算力平台的“哺育”。
智能車的未來，前途未卜在逐漸向電氣化邁進的汽車行業裏 ，算力替代馬力，成為汽車性能重要指標的趨勢越來越明顯。對於不少車企和芯片製造商而言，剩下的時間不多了。
一小部分廠商決定不再遵守傳統的「車規級」認證，比如特斯拉的新款 Model S 就用上了 AMD 的 Ryzen 處理器，但這樣是否足夠安全，還有待市場的檢驗。也有一些公司正在嘗試取消繁雜的 ECU 節點，用統一的域控制器進行整合，如通過虛擬化技術在一塊 SoC 上同時運行兩個操作系統，分別對應中控屏和儀表盤。
在和車機系統並行的自動駕駛系統上，算力膨脹就沒有這麼「保守」：今年 1 月，高通發佈了 5nm 製程工藝的 SoC 和加速器芯片，以及擁有超 700TOPS 算力的 Snapdragon Ride 平台。
在這之前，蔚來汽車宣佈了旗下首款轎車 ET7 將會搭載 4 顆英偉達全新 Drive AGX Orin 芯片，總算力高達 1016TOPS，上汽集團和阿里巴巴聯合發佈的智己汽車也採用了這款芯片。相比之下，特斯拉已經開賣的「完全自動駕駛」FSD HW 3.0 計算平台的算力為 144TOPS。
摩爾定律的失效，並沒有讓汽車算力的需求減慢。「芯片代表着車輛計算能力及處理問題能力的高低，車企注重芯片已經成為一個行業共識，」奇點汽車首席戰略和品牌發展副總裁、工信汽研智庫專家趙強説道。
車企無論是主動還是被動都必須迎接這場無條件、無盡頭的軍備競賽，但在比賽開始，我們還沒有看到大多數玩家全力衝刺。
最後，能不能簡單地用一台「iPad」代替汽車中控台？大眾在概念車 ID.Buzz 上做了這樣的嘗試。不過很遺憾這台復刻 California 的電動車又要延期量產了，在 2023 年以前你都買不到它。
對於新舊造車勢力而言，車機算力的問題已成為房間裏的大象。下一代智能車，真的能實現車聯互動嗎？在今天看來，我們距離實現夢想的距離還很遠。
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