На прошлонедељном Дану технолошких иновација, НИО је представио најновији НИО светски модел (НВМ) у области аутономне вожње, тврдећи да поседује дуал-цоре способности просторног и временског разумевања, надмашујући примену модела од краја до краја.
Чип за аутономну вожњу, Схензи НКС9031, за који је званично објављено да је успешно снимљен, скројен је за светски модел НИО. Схензи НКС9031 је први 5нм чип за аутономну вожњу на свету који је независно развио НИО. Према НИО-у, један чип има перформансе еквивалентне четири водећа чипа у индустрији (Нвидиа Орин Кс).
У протекле две године, чипови за аутономну вожњу били су кључни пробојни правац производа за произвођаче аутомобила. НИО и КСПенг су развијали сопствене чипове, а Ли Ауто је почео нешто касније. Заснована на Лонгиингу број 1, Геелијева подружница, Ксингјинг Тецхнологи, такође је годинама на путу саморазвоја.
Ли Бин је јавно изјавио да је НИО прошле године купио много Нвидиа чипова, што је компанију коштало много новца. Узимајући у обзир трошкове набавке, компанија је одлучила да се окрене чиповима који су сами развили. Званична изјава је да се Схензи НКС9031 може исплатити за око годину дана.
Постоји много разлога за развој сопствених чипова, али један од главних циљева за "Веи Ксиаоли" (збирни назив за НИО, КСПенг и Ли Ауто) је да се ослободе Нвидијиних ограничења. Из индустријских извештаја, чини се да су чипови који су сами развили прилично окренути будућности и да ће одговарати најновијим трендовима као што је аутономна вожња од краја до краја.
Међутим, кинески контингент који окружује Нвидију није ограничен само на „Веи Ксиаоли“. Ове године, локални добављачи чипова су такође "ухваћени" у конкуренцији од краја до краја. На Кинеском ауто форуму прошлог месеца, председник Хоризонта Чен Лиминг јасно је изјавио да је енд-то-енд тренутно једино изводљиво решење за крај аутономне вожње.
Лу Јианфенг, потпредседник АИЦхип Интеллигент Вехицле Дивисион, верује да је енд-то-енд једини начин за напредну аутономну вожњу. Због дугог циклуса дизајна и развоја чипова, стратегија АИЦхип-а је да прескочи друге моделе и фокусира се на режим Оне Модел, слично архитектури УниАД технологије за НПУ дизајн.
Из перспективе индустрије, високи трошкови спољне набавке, неизвесна међународна ситуација и предности смањења трошкова које је Тесла раније имао са својим чиповима који су сами развили утицали су на стратегије чипова и моделе снабдевања домаћих произвођача аутомобила.
Популарност великих модела од краја до краја не само да је катализовала нову рунду револуције аутономне вожње, већ је и убрзала производну и технолошку еволуцију чипова за аутономну вожњу. Ово не само да поставља веће захтеве произвођачима аутомобила за чипове који су сами развили, већ и приморава добављаче чипова у црвеном океану да убрзају своју интерну конкуренцију.
Талас саморазвоја је стигао
Зашто произвођачи аутомобила развијају сопствене чипове?
Савладавање основне технологије: Обезбеђивање сигурности снабдевања и недавање „дављења“ од стране добављача, посебно моћних страних добављача.
Ли Бин је у интервјуу поменуо да је међународни утицај на снабдевање чиповима, због америчких ограничења, већ имао прави утицај на кинеску аутомобилску индустрију.
„Од прошлог октобра нисмо били у могућности да користимо најнапредније чипове на свету за нашу обуку у облаку. Тим за аутономну вожњу не гледа само на могућности облака већ и на способности групне интелигенције. Иако је ризик од чипова за закључивање ивица тренутно низак , још треба да будемо спремни за разне промене“.
Прилагођавање:
Стручњаци из индустрије рекли су за „Ауто Цоммуне“/„Ц-Дименсион“ да је једно од кључних разматрања за нове произвођаче аутомобила који развијају сопствене чипове да побољшају конкурентност производа кроз диференцијацију, јер чипови који су сами развили омогућавају прилагођене функције.
За произвођаче аутомобила, развој сопствених чипова је скуп, али може смањити зависност од иностраних добављача чипова, осигуравајући да „сва јаја нису у једној корпи“. Штавише, чипови који су сами развили могу боље да одговарају сопственим алгоритмима, решавајући проблем спајања алгоритама и платформи чипова.
У прошлости, Теслина рачунарска снага од 144 ТОПС надмашила је 400-500 ТОПС чипове доступне на тржишту, углавном зато што је чип дизајниран за Теслине сопствене алгоритме. Значајно је да Теслин 144 ТОПС рачунарски чип (Аутопилот ХВ3.0), објављен 2019. године, и данас подржава аутономну вожњу од краја до краја.
Смањење трошкова:
Ли Бин је на конференцији за новинаре изјавио да је НИО прошле године потрошио много новца на Нвидиа чипове. Да би смањио трошкове, НИО је одлучио да развије сопствене чипове, са једним чипом који је еквивалентан четири Нвидиа чипа, чиме је смањио трошкове. Према Ли Бину, Схензи НКС9031 се може исплатити за око годину дана.
Постоје и друга разматрања. Инсајдери из индустрије примећују да промовисање чипова који су сами развили и преузимање јавних обавеза могу позитивно утицати на секундарно тржиште и перцепцију бренда. Поред тога, чипови који су сами развили могу значајно побољшати системско искуство, постижући стратешке циљеве.
Посебно, Теслини рани саморазвијени чипови имали су за циљ повећање рачунарске снаге и флексибилности.
Извештаји показују да КСПенг-ов процес чипова који је сам развио прати НИО, са чиповима послатим на траку, а очекује се да ће се вратити у августу. Развој чипа компаније Ли Ауто почео је релативно касно, са пројектом чипа за аутономну вожњу под кодним називом „Сцхумацхер“, за који се очекује да ће бити завршен у току године.
"Средство, а не циљ"
Ву Ксинзоу, шеф Нвидијиног пословања за аутономну вожњу, истакао је да се развој аутономне вожње може сажети у три фазе, при чему је крај до краја посљедњи корак.
Прва фаза: Потпуно заснован на правилима.
Друга фаза: АИ велики модели постепено замењују ручна правила, довршавајући предвиђање и планирање.
Трећа фаза: Потпуно велики модели од краја до краја, са АИ који покрива цео процес од перцепције до доношења одлука.
У трећој фази аутономне вожње, чипови за аутономну вожњу представљају велики изазов. Потпредседник АИЦхип-а Лиу Јифенг изнео је слична размишљања, наводећи да прави енд-то-енд укључује коришћење великих модела за обуку у облаку и валидацију, са резултатима примењеним на закључивање ивица, стављајући значајну одговорност на компаније које производе чипове.
Хоризон верује да је енд-то-енд средство, а не циљ, који захтева комбинацију људског искуства, ефикасног рачунарства и агилне испоруке. Акумулација могућности од краја до краја захтева напоре у итерацији алгоритама, изградњи инжењерске основе и софтверско-хардверској интеграцији, при чему софтвер и алгоритми играју кључну улогу.
Главни архитекта платформе Хоризон Алгоритхм Му Лисен верује да суштинска способност енд-то-енд лежи у итерацији података. Иако се чини да се ради о структури модела који гледа у будућност, итеративни подаци који стоје иза њега су важнији, подржавајући прелазак са лабораторијске технологије на зрелост на нивоу производа.
Чен Лиминг је такође признао да се Хоризон суочава са потешкоћама са стално променљивом архитектуром возила и сензора, распоредом сензора и усвајањем. Упркос прикупљању великог броја података, велики део њих није квалитетан нити је стално употребљив, што је проблем који не може решити ниједна појединачна компанија.
„Теслина верзија ФСД В12.3 је обучена са 10 милиона видео снимака узорака, екстрахованих из 10 милијарди висококвалитетних узорака. Кина и даље не успева. Штавише, 10 милијарди узорака је прикупљено у оквиру стандардног сензорског оквира, обезбеђујући континуитет за обуку најновијих модела ."
Као и Хоризон, АИЦхип наглашава своју улогу као Тиер 2, верујући да су кључни захтеви за аутономне погонске чипове у енд-то-енд алгоритмима висока меморија и велика рачунарска снага са више језгара.
Постизање аутономне вожње од краја до краја ослања се на подршку за критичне рачунарске чипове, укључујући архитектонске иновације, продоре у језгру ИП-а и скокове у перформансама.
Му Лисен из Хоризон-а је објаснио за "Ауто Цоммуне"/"Ц-Дименсион" да технички праг за енд-то-енд такмичење у рачунарској моћи лежи у прилагођавању рачунарским захтевима које доносе промене структуре модела и промене у фокусу оператера.
С једне стране, модели ће расти, а самим тим и рачунарска снага; са друге стране, структуре модела ће еволуирати, прелазећи са примарно ЦНН-а (конволуционе неуронске мреже) на углавном засноване на трансформаторима енд-то-енд моделе.
„Трансформатори су широка категорија алгоритама који се користе у великим језичким моделима (као што је ЦхатГПТ) и аутономној вожњи од краја до краја, са различитим фокусом оператера. Аутономна вожња с краја на крај захтева основне матричне операције и додатну подршку оператера, што представља веће захтеве. "
Хуавеи камп такође има значајан утицај. Упркос томе што Нвидиа доминира тржиштем чипова за аутономну вожњу, Кина има велики контингент који покреће Хуавеи, укључујући брендове као што су АИТО, Аватр, Јиху и Зхијие. Системи аутономне вожње њихових возила углавном користе Хуавеи МДЦ810/МДЦ610 рачунарске платформе.
Уз напоре добављача чипова за аутономну вожњу и убрзано увођење чипова који су сами развили од стране компанија попут НИО-а, у наредним годинама, тежња да „не буде подложна Нвидији“ у домаћем сектору чипова за аутономну вожњу постепено ће се делимично остварити.
