推理需求超越训练，这种芯片为何成为汽车智能化决胜关键？

来源：中国汽车报网

随着自动驾驶渐行渐近，AI推理芯片正在成为汽车智能化决胜关键。

近日，OpenAI与AI芯片企业Cerebras签署协议，OpenAI将在2026至2028年把750MW规模的Cerebras芯片集成到其AI推理计算资源库中。这一部署是专门为AI推理服务。

行业预言，随着自动驾驶等汽车智能化相关需求的快速增长，2026年推理芯片占比还将进一步大幅增加。

推理需求迎来爆发点

近年来，AI大模型训练是AI芯片市场的重要增长点。也正因如此，英伟达的H100、H200等高端芯片成为科技巨头们哄抢的 “香饽饽”，动辄数千万元的采购订单屡见不鲜，它们承载着模型从无到有的“学习”重任，是AI发展早期探索前沿技术、突破模型规模瓶颈的关键力量。

而随着自动驾驶走向越来越多的应用，企业意识到，将大模型落地到实际应用场景，实现商业价值才是最终目的。于是，市场的天平开始向推理芯片倾斜。据IDC数据显示，推理芯片的需求已反超训练芯片，成为数据中心算力、智能驾驶应用的新主力。

以往，曾经有人把训练芯片比作“课堂”，负责从海量知识中学习、构建认知体系；而推理芯片则如同“大脑”，负责在实际应用中执行大脑下达的指令，将感知层的数据进行分析判断并向决策层输出。

总体上看，训练芯片也有相对明显的“短板”。高算力意味着高功耗，训练芯片在满载运行时，功耗会产生高昂的电费成本。而且，训练芯片的研发和生产成本极高，其复杂的架构设计、先进的制程工艺，以及对高速内存、大容量显存的需求，都使得一块训练芯片的价格动辄数万元甚至数十万元。这些特性决定了训练芯片主要部署在云端数据中心，它无法直接应用于终端设备，解决实际场景中的问题，而推理芯片则没有上述短板，可以直接应用于自动驾驶终端设备。

汽车智能化决胜关键

目前，在技术快速发展中，自动驾驶汽车已经逐渐成为高度集成的“智能移动终端”，在智能驾驶或自动驾驶过程中，它需要像经验丰富的老司机一样，时刻保持高度警惕，对周围环境做出迅速且准确的判断。而这一切，都离不开推理芯片提供的强大实时算力支持。

以一辆配备了多传感器融合系统的自动驾驶汽车为例，它身上搭载的摄像头如同敏锐的眼睛，每秒能捕捉数十帧高清图像，这些图像包含了道路标识、车辆、行人等海量信息；毫米波雷达和激光雷达则像精准的触角，不断实时获取车辆周围物体的距离、速度和角度等数据。据统计，一辆L4级别的自动驾驶汽车在正常行驶时，每秒钟产生的数据量可达数GB，这些海量数据需要在极短时间内被处理和分析，以便汽车做出合理的驾驶决策。

推理芯片就是处理这些数据的“超级大脑”，它具备强大的边缘计算能力，能够在车内直接完成数据处理，无需依赖云端传输。当汽车前方突然出现行人时，摄像头捕捉到这一画面并将数据迅速传输给推理芯片，推理芯片能在毫秒级的时间内，通过内置的神经网络算法，准确识别出行人的位置、动作和行进方向，同时结合雷达数据计算出车辆与行人的距离和相对速度，然后迅速向车辆控制系统发出制动或避让指令。整个过程如同人类大脑的本能反应，确保汽车在关键时刻能够及时做出正确操作，避免事故发生。如果推理芯片的算力不足或出现延迟，哪怕只是短短几百毫秒的延误，在高速行驶的情况下，都可能导致汽车无法及时刹车或避让，带来事故风险。

从目前的情况看，智能驾驶或自动驾驶汽车作为一种特殊的移动终端，其使用场景对芯片的性能、功耗和稳定性提出了极为严苛的要求，而推理芯片凭借其独特的技术优势，成为了汽车智能化的理想之选。

在功耗方面，汽车的电力供应主要依赖于电池和发动机，因此车载设备必须具备低功耗特性，以减少对能源的消耗，延长电池续航里程，并降低发动机的负荷 。新一代推理芯片采用了先进的架构设计和制程工艺，例如采用7nm甚至更先进的制程，能够在保证高性能运算的同时，大幅降低能耗，为自动驾驶汽车提供了高效且节能的算力支持，确保车辆在长时间行驶过程中，芯片能够稳定运行，不会因过热或功耗过高而影响性能。

推理芯片还必须针对自动驾驶场景中的核心任务，如视觉识别、路径规划和决策控制等，进行定制化的神经网络加速器设计。这些加速器能够对特定的算法和模型进行硬件级优化，实现算力与场景的精准匹配，提高芯片在自动驾驶任务中的处理效率和准确性。

开启智驾时代新纪元

从行业发展角度看，推理芯片作为AI产业发展的关键转折点，正以其独特的技术优势和广泛的应用潜力，改写着科技产业的版图。它不仅是AI从实验室走向市场、从烧钱研发到实现商业盈利的关键桥梁，更是汽车智能化进程中不可或缺的核心力量。在自动驾驶领域，推理芯片以其强大的实时算力，为车辆构建起一道坚不可摧的“安全防线”，让汽车在复杂的交通环境中能够像经验丰富的驾驶员一样，迅速做出准确的决策，保障出行安全。

尽管推理芯片在汽车智能化领域的应用前景广阔，但从实验室研发到真正实现车规级量产落地，并非一帆风顺，需要攻克诸多难关。有关专家表示，车规级认证是推理芯片进入汽车市场的第一道门槛。与消费级芯片相比，车规级芯片的可靠性和稳定性要求高出数倍。它需要通过一系列严苛的环境测试，如高温存储测试、低温存储测试、温度循环测试、湿度测试、机械振动测试等，以确保芯片在汽车的全生命周期内，都能稳定运行 。以高温存储测试为例，芯片需要在150℃的高温环境下持续存储数千小时，然后检测其电气性能和功能是否正常。只有通过了这些严格测试的芯片，才能获得车规级认证。

同时，算法适配也是推理芯片在汽车应用中面临的关键挑战之一。不同车企的自动驾驶算法各具特色，推理芯片需要与这些算法深度融合，才能发挥出最佳性能。这就要求芯片厂商与车企、Tier1供应商紧密合作，构建应用的闭环生态 。

而成本控制同样不容忽视。在保证性能和质量的前提下，降低推理芯片的成本，是推动其从高端车型向量产车型普及的关键。车企希望推理芯片在具备高性能算力的同时，能够优化设计和生产工艺，将成本控制在合理范围内，使得更多系统能够采用先进的推理芯片，加速自动驾驶技术的普及。

如今，推理芯片的崛起标志着AI尤其是自动驾驶产业进入了一个新的阶段。它解决了AI落地应用中的成本、延迟和隐私等核心痛点，使得AI技术能够真正融入到自动驾驶等领域的运营中。

展望未来，随着AI技术与汽车智能硬件的深度融合，推理芯片的应用前景将更加广阔。包括汽车、工业互联网、汽车制造等更多领域都将实现新的突破。有关专家认为，在汽车智能化的赛道上，推理芯片将继续扮演核心角色。随着自动驾驶技术从L2向L5不断演进，对推理芯片的算力、能效和稳定性提出了更高的要求。未来，高性能、低成本的推理芯片将成为定义下一代智能汽车形态的关键因素。车企将围绕推理芯片展开更加激烈的竞争，通过与芯片厂商的深度合作，打造更具竞争力的自动驾驶解决方案，推动智能汽车产业向更高水平发展，为汽车产业的智能化转型升级提供坚实的技术支撑。