高通入局车载计算市场：400 tops 芯片 2023 年正式部署 | ces 2020 | 雷峰网-米乐m6平台

雷锋网按，自动驾驶汽车是个软硬件综合体，强大的传感器套装背后需要复杂的软件支撑，而自动驾驶软件在吞吐数据与做决策时，需要异常强大的算力。

纵观整个市场，凭借算力驱动自动驾驶汽车的头部玩家无非是英伟达与英特尔（mobileye）双巨头。不过，随着自动驾驶部署时间线的邻近，其他供应商也抓紧行动了起来，没准它们真能抢下一块蛋糕，发一笔横财呢。

本届 ces 上，高通就高调入局高性能车载计算市场，通用汽车则成了它们第一个签约客户，后者将于 2023 年正式部署高通的骁龙（snapdragon）车载芯片。

在 ces 2020 的展台上，高通发布了 snapdragon ride 平台，直接挑战英伟达最近发布的 orin 芯片。事实上，在去年的 ces 上高通就有所动作了，它们的初代车载计算平台当时被安装在一台林肯 mkz 混动轿车上。借助 6 块骁龙 820a 芯片，高通的测试车学会了特斯拉 autopilot 自动上下高速公路的技能。

不过，与英伟达的 soc 和赛灵思的 fpga 芯片相比，骁龙 820a 性能确实有限。事实上，去年做演示的 820a 芯片其实就是 2015 年主流安卓旗舰上用的那块骁龙 820 soc，性能上确实有些跟不上时代了。2019 年年中，高通将开发平台权益到了更新的骁龙 8155 上，半年后它们就拿出了 snapdragon ride 平台。

不过，骁龙 820a 依然老而弥坚，它现在成了路虎卫士数字座舱系统的大脑，芯片上集成的双 lte 天线还能同时驱动流媒体与 ota 升级。

去年 ces 上的高通自动驾驶开发车

新的 snapdragon ride 平台其实由多个部分组合而成，包括系统级安全芯片、自动驾驶加速器和自动驾驶堆栈。

发布会上，高通表示该平台共有 3 种不同的配置。其中，单处理器版已经足够应付 adas 系统了，自适应巡航、盲点监控、预碰撞、行人检测等功能都应有尽有。需要注意的是，随着法律法规的不断升级，这些功能正在迅速成为车辆标配。

搭载了 snapdragon ride 平台的新自动驾驶开发车

至于双 adas 处理器版本，算力则要强上不少，同时也为系统准备了安全冗余，应付 level 2 和 level 3 半自动驾驶绰绰有余。

第三种配置则在上面的基础上多了加速芯片。高通指出，第三种配置将整个平台的性能推上了新的台阶。虽然在发布会上并未公布具体的性能数据，但高通还是宣称，三芯片版的配置（两块 adas 处理器外加自动驾驶加速器）算力可达 400 tops。与其相比，英伟达的四芯片版 drive pegasus 平台算力为 320 tops，而新的 orin 芯片为 200 tops。

当然，在谈算力的同时，我们也不得不说说功耗。英伟达 xavier 在 30 tops 的算力下功耗维持在了 30w，orin 的 200 tops 算力则要吃掉 65-70w 的功耗。在这方面高通则相当有信心，实现 400 tops 的算力它们只用 60-70w 的功耗（意味着比竞争对手功耗低了 33-50%）。这样的功耗下，开发者完全可以添加更多芯片将算力升级到 700 tops，而此时功耗仅有 130w 而已。

高通还表示，snapdragon ride 平台只用风冷系统就够，无需像其他公司那样采用液冷散热。这样一来，不但自动驾驶平台的复杂度能大大降低，成本与故障率也会一并下降。特斯拉的 fsd 芯片就是液冷散热的典型代表，其算力可达 144 tops。

与英伟达和英特尔类似，高通的自动驾驶堆栈也包含了感知、定位、路径规划等功能。除此之外，它还整合了黑莓的 qnx 操作系统与新思科技的中间层技术。

2023 年全面量产后，通用会将其用在新一代的 adas 系统中。如果该平台真如高通所言的那么强大，它可能也会出现在首批二代自动驾驶汽车中。