作者|张霁欣
编辑|冒诗阳
汽车像素(ID:autopix)原创
如果失去英伟达，会阻碍中国智能汽车的发展吗？
最近啊，英伟达的非议声越来越多。先是被反垄断调查，后又有四个行业协会呼吁审慎选择美国芯片，其中中汽协称，“为保障汽车产业链、供应链安全稳定，协会建议中国汽车企业谨慎采购美国芯片。”
仅就汽车行业而言，如果不选择英伟达，短期内对国内汽车产业的影响不会小，但长期来看，影响未必如想象中的那么大。
智能驾驶芯片，英伟达还是一家独大的局面，在中国的年出货量是百万颗以上。尤其在中高端新能源车市场，每个月有超过十万辆，搭载的都是英伟达的智驾芯片。很多国内领先的智驾方案，都是配合英伟达的芯片来做的，这些基础，短期内很难改变。
英伟达为什么这么强呢？现在智能汽车对车端算力的要求越来越高，而英伟达的优势之一，就是稳定、高效的输出算力。比如卖的好的 OrinX ，单颗算力高达 254TOPS，同行里，这里我们说的是同级别、已经量产的芯片，算力能做到它的一半，已经算是优秀了。
不过，关注电动车的人都知道，现在 AI 大模型开始在车端部署，智能汽车对算力的需求，变得更高了。
有多高呢，有国内芯片厂家给出了预测，L4 级的完全自动驾驶，可能需要 1000 TOPS 以上的算力，这还不包括智能座舱、智能车控领域可能会用到的算力，还有必要的冗余。
即便是英伟达，面对未来汽车的算力缺口，也是捉襟见肘。
于是，有很多国内车企，加快了自研芯片的进程，来替代英伟达，比如小鹏、理想、蔚来。自研芯片有什么好处呢，首先是软硬件都自研，那么软件对硬件的调动效率会更高。比如小鹏用自研的图灵芯片，可以调动 100% 的算力，而用英伟达，现在只能调动到 30%。
自研的另一个好处是，芯片之间更容易打配合。比如有些车企，打算通过叠加多颗小算力芯片，来堆出大算力，这套方案挑战的，还是软件，多颗芯片来干同一件事，就好像用很多颗大脑，来做同一个思考一样，很容易出现配合问题，比如运转效率低、延迟高。
这就需要做一套中央计算的软件平台，来丝滑调度多块芯片的算力。自研芯片呢，可以更好的配合这套调度系统。
未来智能汽车的算力缺口这么大，做大算力这件事，英伟达早就开始部署。在 2022 年，英伟达发布了，面向未来的智能驾驶芯片 Thor，想要把算力做到 2000TOPS 。
但是，Thor 发布的两年后，还是没能量产，现在已经数次跳票，算力也从最初的 2000，降到了 1000TOPS，这导致国内很多高端车型的延期，或者临时改供应商。
为什么这么难呢？提高单颗芯片的算力，无非靠两个办法，一种是扩大芯片的面积，这带来的问题是成本，把芯片面积扩大一倍，成本可能会高 3 到 5 倍，车企是无法接受的。
另一个办法是改良制程工艺，想办法在单位面积下，塞下更多晶体管。比如英伟达，OrinX 用的 7nm 制程，Thor 改良到了 4nm。这考验制造能力，也很考验芯片的设计。英伟达的 Thor，就是因为设计问题，导致了良率的降低，最终拖累进度。
在国内，芯片的先进制程，本来就是 “卡脖子” 的技术难关，因此在做芯片设计时，车企们暂时还不会考虑，7nm 以下的先进制程。短时间造不出来，也设计不出来。
如果英伟达的车载芯片，真的由于某种原因被淡化，从长期来看，或许反而给国内车企的大算力方案，留下了更多的验证空间。
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原文标题 : 失去英伟达，电车会降智吗？丨Pix视频
