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來源：DeepTech深科技 既然有了強大的全場景 AI 計算架構，那怎么能放過目前最熱門的自動駕駛市場？ 華為在正式宣布了自研 AI 架構，以及以其為基礎的昇騰芯片和方案之后，在 2018 華為全聯接大會的第二天也宣布了更多延伸方案。而其中一項，就是市場早在 2017 年就預期過，而華為一直否認的自動駕駛方案。 
圖｜華為正式公布自動駕駛方案 MDC600。（來源：DT 君） 自動駕駛可以說是除了 AI 以外，近幾年最為熱門的產業話題之一，且自動駕駛的核心基礎還是離不了目前 AI 領域的視覺識別、自然語言、訓練與推理等計算工作。對華為而言，這些針對同一場景的不同AI計算內涵，基本上都能在其最新的達芬奇架構下實現，也因此，在發布基于達芬奇架構的升騰方案之后，延伸自該方案的自動駕駛方案的推出，也就成為再合理不過的市場決策了。 華為在自動駕駛領域選擇的合作對象正是在業界最積極的奧迪。而華為也在連接大會現場展示了使用基于昇騰自動駕駛方案的奧迪 Q7 自動駕駛汽車，號稱可以達到 Level 4 的技術層次。 對華為而言，與奧迪合作可以說是對其昇騰自動駕駛方案的一個驗證過程，根據華為戰略市場總裁徐文偉表示，雙方的合作早在約半年前就已經開始。 奧迪是一家很勇于嘗試各種新方案的汽車公司，早在數年前自動駕駛的概念還在萌芽階段時，它就已經與 NVIDIA、英特爾、高通等芯片廠商進行各種自動駕駛或相關車載系統的合作，而值得注意的是，雖非所有與奧迪合作的廠商最后都能夠實際量產，但基本上市面上的駕駛輔助或自動駕駛系統量產方案，大多經過 奧迪的驗證與洗禮，因此華為把奧迪當作產品量產前的最后一道關卡其實也相當合理。 目前在自動駕駛的方案上，主要分為兩大類型，一個是針對核心邏輯計算部分，另外則是在傳感信息的融合與預處理系統，前者的傳統領導廠商為 NVIDIA，后者則是 Mobileye，由華為這次所宣布推出的 MDC600，則是結合了二者的特性。
圖｜MDC600 的算力高達 352TOPS，最大的優勢在于延遲低，且能耗表現更好。（來源：DT 君） 以華為在會場上所揭示的照片觀察，華為自動駕駛方案 MDC600 主要是由 8 顆昇騰芯片搭配 CPU 與 ISP 模塊所組成的系統，而其宣稱的整體計算能量應該包含了 CPU 以及 ISP 部分，若以此推論，其實其所宣稱的 352TOPS 的算力并不會太夸張。 而之前市場預言過華為一定會進入自動駕駛市場，主要理由在于華為擁有 AI 計算的算法與服務生態基礎，以及本身具有的無線連接技術能力，前者是達成自動駕駛本身的技術平臺，而后者，更是把華為技術結合智能城市，推動所有車聯網技術，也就是 V2X 的發展核心，硬件計算架構轉用基于自研 AI 架構的昇騰方案，也更堅定了這個大方向。對華為而言，如果不進入自動駕駛市場才是不合理的作法。
奧迪中國區執行副總裁 Saad Metz 也在見面會中表示，其與華為合作的最大理由之一，在于華為擁有推動奧迪在中國 V2X 技術前進的重要關鍵。（來源：DT 君） 而徐文偉也表示，目前 MDC600 還只是測試樣品，在自動駕駛領域方面暫時還沒有尋求更多合作伙伴的計畫，但他也強調，華為不論在其他計算方案，或者是自動駕駛方案 MDC600，都是以建立平臺為核心思維，只要推動這個思維的技術可以通過驗證，那么未來就不愁沒有合作伙伴。 不過在自動駕駛領域方面，MDC600 目前的規格是否真能與 NVIDIA 的方案一較高下？ NVIDIA 在 2017 年底發表了針對 L5 自動駕駛發展的 Driver PX Pegasus，總體算力為 320TOPS，設計功耗則為 500W。 若以表面規格來看，MDC600 的確略勝一籌，但 Driver PX Pegasus 在算力的分配上更重視推理部分，也就是 CPU 核心，和 MDC600 偏重的部分不同，然而何者更優也沒有可以直接比較的基準，要說 MDC600 的最大優勢，就是在能耗控制方面更為出色。 而在功耗方面，如果 NVIDIA 將其作為自動駕駛核心的 Tegra Xavier 方案轉用 7nm 工藝制造，那么根據工藝對功耗的影響比例計算，即便架構不改，單一芯片應該可以降到 10W 以下，那么在整體方案的能耗方面差別就不會那么明顯，屆時要比的就是核心的 AI 邏輯引擎部分。而這部分，華為就還有一定的努力空間。 |
