靠堆料，盼不到智能车的奇点

《生生不息》是高通联合虎嗅打造的系列报道，旨在关注不确定的环境中，新兴技术如何在企业的通力合作下，冲破重重阻碍，焕发生机的过程。展现“连接+计算”对万物之价值，勾勒各行各业从业者对数字中国之思考。

汽车的智能化竞争发展了多年，但还是在迷雾里苦苦探索。

一方面是，智能汽车自身的技术还未接近爆发的奇点；另一方面，法律法规也还在等待自动驾驶技术的成熟。

一个典型的标志，就是在技术层面上，车企的研究还停留在“搭积木”的工作方法里。

在传统汽车的电子电气架构中，实现功能的模块被称为“盒子”，盒子将解决方案整合在一起，对应的传感器直接集成对应的计算模块，并将结果输出到汽车的CAN总线中，增加一个功能，就增加一个对应的盒子。研发工程师们的其中一块任务，就是确保不同硬件，运行不同操作系统的“盒子们”能协调一致的工作。

这种“搭积木”的开发方法，在过去的汽车开发里成熟可靠，但这也让智能汽车的功能开发迅速地像“贫民窟叠楼”一样增长起来：每增加一点新功能，带来的问题就指数级的增长。更不要提百花齐放的“非标化”方案里，积攒着大量的不成熟技术。

这样的智能出行终端，协同起来只是风险的累乘，而非技术的进步。

激光雷达、视觉融合、AI算法、模块设计、智能座舱、OTA……在经历了重重探索，每一条技术路线的创新试验后，智能汽车功能终于在“暴力堆料”下堪堪称作“智能”。

层出不穷的探索者们，沿着一个方向狂奔，根本矛盾也临近了爆发点：“搭积木”的技术发展显然已经到了尽头，智能汽车技术变革的奇点却还没出现。

面向未来出行的无数波潮水，究竟会在哪里暗合共流，冲向正确的出口，将最终崭新的未来带到人们面前？

答案还要从智能的原点开始说起。

常常有人说，在我们的未来生活中，智能汽车会成为性能最强的电脑。

这句话的出发点是，对汽车进行智能化改造的原始动机，其实和人类最早发明算盘、计算机、电脑一样，都是为了让机器的计算，通过一定的方法替代人的劳动，创造更好的生活。

电脑提供的基础价值是计算，算力到位了，才有了应用场景和想象的多种可能，并最终延伸到个人移动计算设备，也就是手机；手机提供的基础价值则是连接，作为最贴近人类的网络通讯枢纽，因为有了连接和通讯能力，才有了“算力+想象”的无限可能。

对于智能汽车来说，“算力+连接”之外，另一个关键是“输入、输出”，即感知世界和自主决策的能力，这也是自动驾驶为何会被看作智能化变革核心的原因。

实际上，不同于消费电子领域层出不穷的高性能芯片，在汽车领域，车规级高性能解决方案的背后是经年的投入和更强大的技术积累。

业内普遍认为，要实现L4“入门”级别的自动驾驶，需要的AI算力要大于100TOPS，约等于10台PS5的算力，L5需要的AI算力则高达500-1000TOPS，这还仅仅是入门，如果要实现面向未来的全智能座舱，算力就得更多了。

以长城汽车年内宣布计划量产的第三代自动驾驶计算平台IDC3.0为例，支持其智能驾驶再进一步的关键，就是集成的IBEO的4D全半导体真固态激光雷达，在最远有效距离达300米的情况下，近距离使用高频率的全局快门不断扫描，就像人眼“不断眨眼”进行识别，远距离采用可变焦式纵行扫描。

这种高度仿真的感知背后，意味着每分每秒都在产生大量的数据。这个基础上，再叠加视觉摄像头，以及丰富的智能座舱娱乐需求。“堆盒子”或者简单的“堆算力”显然应付不来，智能汽车需要一组面向不同功能的“服务器”，来应对不同计算需求的均匀负载，并进行系统性管理。

事实上，这正是异构计算的逻辑。从原先的商用计算到消费电子，高通作为异构计算的先驱，最早从2013年起，就开始探索消费电子领域的异构计算经验，在2013年的圣迭戈，时任高通移动计算（QMC）联席总裁Murthy Renduchintala，就坚定做出了异构计算正是面向下一代智能化竞争的关键优势的判断，近十年过去，当在消费电子领域积累的经验来到智能汽车的舞台时，更多的技术和商业可能开始显现。

此次为长城和合作伙伴提供底层支持的，正是Snapdragon Ride平台，是高通针对先进驾驶辅助系统和自动驾驶等智能驾驶场景专门打造的成套解决方案，围绕着连接、高性能、低功耗计算，高通用异构，对想象力实现的无限可能，提供全面的技术支撑。

按照长城披露的信息，采用这套解决方案的长城IDC3.0平台，单板可达360TOPS。这套平台还可以扩展，通过PCI相连接，可以增加到最多4套计算平台，四加速器的AI算力总计可达1440TOPS。

这就在理论性能上，摸到了前文我们提到的L5，也就是“真自动驾驶”算力需求的边缘。后续算法的匹配、功能的接入，甚至现实的不同环境，都会对芯片性能释放的效率提出挑战，毫无疑问，骁龙具备行业领先的异构计算优势，将低功耗、高算力发挥至极致，能够让研发人员们敢于利用Snapdragon Ride探索更高可能性，在完成“从0到1”的实现后，通过剪裁和压缩实现效能的再进一步提升。

通俗一点讲，这种研发方式有点像游戏的开发：用顶级硬件来支持艺术家和创意人员，从而充分释放他们对于故事和玩法的创意，因此才能在“第九艺术”的层面无限探索，在产品成型，技术方案冻结之后，性能优化才紧随其后，尝试用尽可能低的开销和效率来完成目标，这样才能尽可能的让更多人体验到技术进步的魅力。

自动驾驶，也需要更多无限想象的艺术家。

事实上，无论是像长城这样的整车厂，还是像跟长城在自动驾驶领域紧密合作的毫末智行，自动驾驶领域大量的工程师，不仅具有大胆的想象力，更有通过工程能力将其落地的实力，高通这样的企业，恰恰提供的是工具箱，供他们大胆创造可能。

根据高通的技术思路，围绕“计算+连接”的整套技术生态是高通的产品核心，即高性能低功耗处理器+5G连接能力的组合，而这套思路也助力汽车在向下一代出行终端演进的路线上取得了成功。

这种思路从高通初入汽车市场就可见一斑，20年前，高通作为最早支持汽车智能连接的技术企业，已经围绕着功能化的终端积累了不少经验，而从2016年发布的第二代骁龙座舱平台820A开始，高通逐渐帮助汽车座舱真正踏上智能化和网联化之路。此后，2019年第三代骁龙座舱平台发布，与之搭配的是骁龙4G、5G平台，后者让座舱在拥有卓绝计算能力的同时在连接性能方面更上一层。彼时，高通已经通过近20年的积累，为合作伙伴与汽车制造商提供丰富、系统级的车规级解决方案，构筑了坚实的技术合作体系。

随着智能网联汽车自主化程度的提升，原生的需求也逐渐凸显出来，具备开放、可定制化特性的芯片设计应运而生：Snapdragon Ride平台不仅采用了基于5nm制程工艺的高度可定制化SoC平台，更重要的是，具备针对不同层级车型灵活的可扩展性，包括摄像头感知、传感器融合、驾驶策略、自动泊车等定制需求，都可以得到芯片的原生支持。

而在软件层面，Snapdragon Ride也提供了丰富的兼容性，不仅可以选择传统可靠的安全实时操作系统（RTOS），更可以通过最新的Hypervisor管理程序、经典和自适应汽车开放系统架构（AUTOSAR）解决方案、开放和可编程的安全软件开发套件（SDK），以及高通视觉增强高精定位（VEEP）引擎等软件构架进行扩展，进一步为自动驾驶提供更安全智能的平台应用。

做硬件是为了更好地做软件，在拥有一套性能强大的智能驾驶平台之后，接下来汽车制造商要做的就是通过反复迭代，不断修正来进行量变积累，等待行业质变点。

在这个过程中，高通面向野蛮生长的技术乱象，给出了一个明确的答案：在软件定义汽车的终极目标前，硬件不仅是万物的基础，更是定义产品的起点。通过行业理解和技术能力，高通的芯片不仅为像长城和毫末智行这样的企业提供了业务研发的起点，更重要的是，通过累进迭代，技术成果可以逐渐积累，最终进入一个更广阔的世界。

行业向正确的方向集体冲刺，高通恰是铺就跑道的人。

环境学上有个概念叫原生演替，指在原生裸地或者原生荒原上进行的演替行为。

汽车智能化的发展，恰如原生演替的开始，当下刚刚从嶙峋的荒原，走向了苔藓丛生的绿意，但要真正成灌木，成森林，最终茂密生机，还有很长的路要走。

但生命的答案是确定的，即百花齐放的生态，才会交织出生命的无限可能，从这个角度看来，智能汽车当下仍然难称满意，并不是发展的上限不足，而是下限还有很长的路要走。

高通这样的企业，恰恰是为蓬勃向上的意志，提供了一个稳定的基础，用可靠的算力和连接能力，如水般滋养各种技术形态的发展，并形成彼此的连接。

在这一点上，人类任何技术体系的进步，都和自然界生生不息的答案，有了相同的呼应。