文|车东西 Juice

编辑|晓寒

通用旗下的自动驾驶公司Cruise官宣正在自研自动驾驶芯片，并且一次开发了四种！

路透社今天凌晨发布报道透露了这一消息，四种芯片分别是中央计算芯片、传感器数据处理芯片、雷达芯片和另外一款未公布的芯片。

路透社报道截图

据称Cruise将与亚洲某芯片制造商合作量产，计划在2025年将这些芯片装车。

对于造芯的原因，Cruise方面坦诚的表示：自动驾驶芯片（GPU）太贵了！

Cruise硬件负责人Carl Jenkins称：“因为我们的车型数量很少，所以没有和芯片商谈判的权利。因此我们必须掌握自己的命运。”

自动驾驶是一种需要软硬件高度协调一致的嵌入式系统。不同公司的自动驾驶算法差异也较为明显，这就意味着各种硬件，尤其是自动驾驶芯片需要高度的定制化才能最大化满足研发需求，进而让车企或者自动驾驶公司推出差异化的功能。

特斯拉是量产自动驾驶领域的领头羊，其最开始使用了英伟达的嵌入式SoC芯片为自动驾驶系统提供算力支持，但随后觉得不管是算力大小，还是对自家软件的支持度都不够，因而索性再2019年推出了自家的FSD计算机，内部搭载两颗FSD SoC芯片，整个控制器加起来有144TOPS的AI算力。

基于FSD芯片，特斯拉的自动驾驶系统在近年来不断迭代，一直引领着行业发展。

此次Cruise走上自研道路，除了表面上说的为了省钱，最关键的肯定也是为了给自家的算法提供最佳的支持。

并且从长远来看，L4的算法在逐步稳定后，为了实现量产，自动驾驶公司或者车企在计算平台的选择上，必然会从测试阶段的X86+GPU的计算架构，转向ARM+NPU+定制核心的嵌入式架构。

Cruise硬件负责人Carl Jenkins在接受路透社采访的时候表示：“两年前，我们花了很多钱从一家著名的供应商那里购买GPU。”虽然Carl Jenkins并没有直接说明这家公司的名字，但结合Cruise此前的芯片合作方信息不难发现其说的是英伟达。

因为没有议价权，所以Cruise最终选择了自研自动驾驶芯片。

Cruise CEO Kyle Vogt认为，自研自动驾驶芯片将会使自动驾驶汽车Origin的成本在2025年达到最佳，届时，将可以大规模的生产这一车型。通用CEO Mary Barra也对这一目标非常看重，也曾在公开演讲中称，通用将在10年内开发出一款“个人自动驾驶汽车”。

Cruise Origin

Cruise硬件负责人Carl Jenkins进一步透露称，Cruise内部已经开发出了四种芯片，其中包括一款名为Horta的计算芯片，这将会是汽车的主要大脑；另外还有一款处理传感器数据的Dune芯片、一款雷达芯片，而最后一款芯片将会在之后公布。

从目前已经研发出来的芯片来看，传感器芯片和计算芯片将会降低功耗，有助于增加车辆行驶里程。

Cruise芯片负责人Ann Gui介绍Horta芯片的一些基本信息，这一芯片的开发时间是在两年前，因此选择了当时可用的ARM架构。

选择ARM架构即意味着这颗芯片肯定是一颗SoC芯片，这也与英伟达、高通等玩家当下的路线一致——即ARM CPU+NPU+其他定制核心来组成SoC芯片。

根据目前芯片行业的IP核心供应能力来看，单个Horta芯片的AI算力或许会在200~500TOPS之间。

“但我们也正在密切关注RISC-V，因为它们是开源的，可以有更多的便利之处。”Ann Gui补充说道，ARM和RISC-V是相互竞争的指令集架构，是构建芯片的基础，也定义了可以在芯片上运行的软件类型。

目前Cruise已经和一家亚洲芯片制造商进行了合作，将会大规模生产其自研的芯片。

Cruise的Robotaxi车辆

而芯片的开发也需要大量的资金投入，Cruise方面并没有公布将会投入怎样的资金规模，不过该公司也表示，后续会通过大量投产Origin车辆来分摊成本。

Gartner芯片分析师Gaurav Gupta认为，为了更好的控制产品开发和供应链，汽车制造商正在越来越多的尝试自己设计芯片和系统，但这并不容易，所以这些企业能否成功还是一个问题。

事实上，通用Cruise并不是首个放弃英伟达，选择自研自动驾驶芯片的企业。特斯拉在2019年也抛弃了英伟达，推出了自研的自动驾驶芯片。

2019年4月23日的自动驾驶主题日活动上，特斯拉时任自动驾驶硬件团队负责人Peter Bannon介绍了特斯拉自研的自动驾驶芯片，以及集成了自研芯片的的全自动驾驶车载计算机FSD。

FSD内部集成的自动驾驶芯片基于14nm工艺制程，集成了60亿个晶体管，封装尺寸为37.5mm×37.5mm，整体设计支持AEC-Q100汽车零部件可靠性验证规范。

整个FSD中集成了两颗自研自动驾驶芯片，再加上GPU、CPU、ISP等多种芯片后，特斯拉FSD计算机最终可以实现144TOPS的算力，功耗为72W。

要知道当年算力最高的英伟达自动驾驶Xavier的性能数据仅为30TOPS和30W。很明显，特斯拉的自动驾驶芯片是当时自动驾驶领域最强的芯片。

半年后，英伟达发布的Orin芯片打破了这一纪录。该芯片采用7nm制程，算力可以达到254TOPS，但直到今年这颗芯片才逐步开始量产装车，也就是说，在过去的两年内，特斯拉自研的自动驾驶芯片一直是行业内的标杆。

自研自动驾驶芯片除了可以提升算力，最重要的其实是跟自己的自动驾驶软件开发更加契合。有了自研芯片的加持，特斯拉是业内最早推出NOA功能的车企。

目前特斯拉还正在积极推送完全自动驾驶技术的测试，在美国加拿大等地进行了大量的测试。

马斯克此前也曾放出豪言，要在今年实现完全自动驾驶技术。有这样底气的背后，除了特斯拉不断革新的技术能力之外，其自研的自动驾驶芯片也功不可没。

而通用Cruise此次自研自动驾驶芯片显然也想要复刻特斯拉的路径，目前Cruise正处在大规模落地和商业化的关键时刻，对于成本的把控和技术的更新换代有比较严格的要求，因此自研芯片也在情理之中。

对于自动驾驶行业来说，芯片是非常关键的一环，一颗好用的芯片决定了自动驾驶技术的上限。但一个很现实的问题就是，随着自动驾驶芯片的算力开始攀升，其成本也越来越高了。

目前很多自动驾驶公司规模比较小，并不具备很强的议价权，在和芯片公司谈判的过程中并不具备优势。

另一方面，企业自研芯片可以跟自己的软件算法等更加契合，可以更好完善产品。因此目前也可以看到很多公司都有了自研自动驾驶芯片的打算。

而对于自动驾驶行业来说，这些措施都将会推进行业的真正进步。