特斯拉與英偉達的愛情終于over了。然而這是好事，人類自動駕駛商業(yè)化的速度再度遭到提升。

北京時間2017年12月8日，特斯拉CEO伊龍?馬斯克公開承認：“吉姆正在開發(fā)專門的人工智能芯片，我們認為這是全球最棒的?！?/p>

吉姆就是特斯拉負責Autopilot的副總裁，此前是AMD的首席架構師，也曾在蘋果負責過iPhone A4和A5 CPU的開發(fā)，全球芯片設計領域的大牛。

這些專用AI芯片將會被用于特斯拉，處理自動駕駛所需的海量計算工作。

馬斯克是與吉姆?凱勒在參加一場學術和行業(yè)研究人員會議時，發(fā)表上述觀點。被問及原因時，馬斯克表示，人工智能專用芯片將大幅度降低能耗和成本。吉姆?凱勒則表示可以提升效率。

眾所周知，特斯拉Autopilot自動駕駛系統(tǒng)所使用的AI處理單元是定制版本的英偉達的Drive PX 2。

在今年9月份時，大嘴的全球第二大晶圓代工廠格羅方德說漏了嘴巴，稱將會為特斯拉提供芯片代工服務，人們知道了特斯拉正聯(lián)手AMD在開發(fā)車載自動駕駛計算芯片。彼時，無論是特斯拉還是AMD，都拒絕對這一新聞發(fā)表評論。

現(xiàn)在，馬斯克終于親自證實了這一消息，同時也說明，特斯拉的人工智能芯片的研發(fā)準備的七七八八，可以公開“手撕”英偉達了。

為何要”干掉”英偉達

在公開市場，英偉達的這款自動駕駛SOC——Drive PX 2售價達1.5萬美金，而為特斯拉定制的版本，盡管性能提升了3倍，但價格為2500美金。

盡管如此，特斯拉Autopilot的自動駕駛硬件成本還是達到了9000美金，占了Model 3整體成本的30%左右，這顯然不能讓馬斯克感到滿意。

另外，傳統(tǒng)燃油車，平均單車芯片含量約為300美金，純電動車也就是600美金，自動駕駛汽車目前行業(yè)的評估為1000美金。

對于英偉達的CEO黃仁勛來說，他的這塊Drive PX 2 SoC，給到好朋友馬斯克的價格絕對是良心價，但是so TMD的what？ 伊龍is not happy。

作為一款通用的AI處理器，英偉達的GPU無論是在性能提升、功耗降低，以及價格下降上，都已經做到出類拔萃世界一流了，但這顯然不能滿足現(xiàn)階段自動駕駛的計算要求。

對于自動駕駛的普及，激光雷達和帶有足夠冗余的執(zhí)行機構還真不是那個最大的瓶頸，瓶頸是那塊芯片。

那塊該死的芯片，擁有死貴死貴的價格、龐大的體積、巨大的散熱量，完全不能滿足嵌入式的要求。

看看號稱已經具備量產能力的通用Cruise Automation的車子吧，雪佛蘭Blot車屁股的后備箱里，塞滿了機箱。

沒有辦法，自動駕駛汽車為了“看清”路面，激光雷達等傳感器在1個小時之內收集的數據高達幾十T，什么概念呢？如果你的電腦硬盤空間是500G的話，這個激光雷達在1小時內收集到的數據，會裝滿近100臺電腦。

AI計算芯片不得不處理如此巨大的數據量，這是非?？植赖?。

英偉達最新一代自動駕駛計算SOC——Drive PX Pegasus，據說可以支持L5級別的計算，但功耗達到了令人恐怖的500w。

什么概念呢？平均2個小時要干掉1度電啊。為了計算和處理數據，你相當于在車上搭載了一臺大型電冰箱。散發(fā)出來的熱量，可以同時煎數個雞蛋。 

Pegasus的價格更是感人，保守估計會在2萬美金左右。另外，這款據稱能夠支持L5級別自動駕駛的SOC要到2018年下半年才能面世。

關于AI計算能力，盡管GPU和CPU相比，優(yōu)勢明顯，但挑戰(zhàn)是一樣的，未了能夠保持通用性，GPU片上用于計算的面積比例非常小，更多的芯片面積用于存儲和管理。

那么，如何解決這個難題呢？專用AI計算芯片成了救命稻草。谷歌的TPU給開發(fā)者們帶來了巨大的勇氣，這款專用AI芯片，單位算力的成本僅為GPU的10%，沒錯，是10%。

一方面成本要降下來，但功耗也必須要降下來，2小時干掉1度電顯然是不能接受的。所以特斯拉選擇自己做專用人工智能計算芯片。

那么英偉達可以做專用人工智能芯片嗎？

芯片制造商投入巨資，研發(fā)一塊AI計算芯片，必然要考慮應用到更多的應用場景，芯片最大的特點是有了量之后，價格才會降下來。

對于英偉達而言，其GPU的核心應用場景依然是深度學習的training，大量地部署在服務器端，比如中國的百度是全球第一個大規(guī)模采購GPU計算集群的科技公司。

英偉達目前的AI芯片主要應用在云端，終端的芯片實際上是半成品，一方面量非常小，其次要達到車規(guī)級的安全標準，依然需要做不少工作。

汽車制造商開始自研芯片

特斯拉又開了一個壞頭，汽車制造商未來自己制造芯片成了現(xiàn)實。

相同的事情，手機制造商已經來過一遍。全球手機市場5大巨頭，蘋果、三星、華為、小米和oppo，只有oppo一家還沒有自己的手機處理器。

當手機制造商強大到一定程度時，自研核心處理器的理由很充分：

1、 核心零部件要控制在自己手里。

2、 核心處理器自研，能夠與軟件更好地匹配和結合，最大限度發(fā)揮硬件的計算潛能。這點在AI時代會變得更加重要。

3、 除了解決供應安全之外，不用被高通這樣的處理器供應商薅羊毛和卡脖子。

面對這一嚴酷現(xiàn)實，我們可以理解為何高通的股價跌跌不休，甚至于要淪落到被博通收購的悲慘境地。英偉達一定是郁悶的。

對于汽車制造商而言，未來汽車就是計算終端，任何核心功能模塊，都將電子化，不能從軟件端到芯片端做到無縫整合，將會在創(chuàng)新和產品體驗競爭中處于劣勢。

和手機制造商相比，車企的實力更加雄厚，擁有龐大的研發(fā)預算。

在加上有了像臺積電這樣的芯片代工巨頭，導致車企可以愉快地只做IC設計，交給臺積電、格羅方德或中芯國際代工，并應用到自己車型產品上。

對于傳統(tǒng)車企而言，這樣的現(xiàn)實略微有些殘酷，他們連軟件的團隊還沒有效地搭建起來，就要參與芯片設計的競爭……

但是，特斯拉已經開始了，谷歌顯然會用自己的芯片來解決自動駕駛計算的問題，蘋果一定會用自己的整套芯片解決方案，發(fā)令槍已經打響。

黃仁勛注定是奔潰的，就在今天，在NIPS 2017會議上，黃CEO發(fā)布了一款叫做“TITAN V”的PC GPU，價格只需要3000美刀。

然后，他親愛的朋友伊龍?馬斯克對著他的鼻子就來了一記重拳。英偉達的GPU，在云端training上，依然保持著霸主地位，但在終端AI計算芯片市場，它最好的時候似乎已經過去。

專用自動駕駛芯片破局

從另一個層面上講，在特斯拉和谷歌們的激勵之下，更多的創(chuàng)業(yè)公司將投入到專用人工智能計算芯片的研發(fā)征程中。

車載專用自動駕駛芯片開始破局，不少有潛力的參與者正野心勃勃地做了大量的工作，將開花結果。

一方面“寒武紀”已經將自己的NPU已經進入了華為麒麟970，不僅激勵了國人，也激勵了創(chuàng)業(yè)者，這家公司據說也在試圖進入自動駕駛市場。

另一方面，前百度IDL負責人余凱的地平線，也在快馬加鞭，全力以赴地研發(fā)自動駕駛專用AI芯片——“盤古”正接近于下線。尤其是在英特爾重金投資加持之后，地平線已經成為英特爾在中國自動駕駛專用芯片領域的主力軍。

在自動駕駛專用芯片領域，還有一家潛伏在水面下的競爭者，其領軍人物依然來自于百度，前百度杰出科學家、也是前AMD的首席架構師吳韌，其創(chuàng)立的芯片初創(chuàng)企業(yè)Novumind，正在研發(fā)面向自動駕駛的“車腦”。

初創(chuàng)公司的工作，將能夠彌補一部分傳統(tǒng)車企能力的不足。另外，這些潛力股也是未來被收購的“標的”。

自動駕駛專用AI芯片的破土而出，將解決掉人類通過自動駕駛世界最大的一個難題。馬斯克說，完全自動駕駛將會在2年之內實現(xiàn)。

這太恐怖了吧，你準備好了嗎？

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