不断增加的能耗下 汽车需要更专精的芯片
奔驰今年推出的2024款 e级轿车可提供车载娱乐、互联互通、驾驶辅助和人工智能等多种功能，但这也同时要求巨大的算力和能耗。（奔驰）
自动驾驶级别的提升和应用软件的增加，正不断推高电动汽车的能耗。
今年1月，我在拉斯维加斯参加了疫情后的第一场国际消费电子展（ces）。
在四天的时间里，我与多位行业专家进行了数十次对话，并从中观察到多个值得关注的话题，其中最为突出的是对车辆算力效率的重新关注。
目前，汽车行业正在经历多个方向上的转型：电动化、自动驾驶升级，以及新兴的“软件定义汽车”。
汽车制造商发现，为了在越来越多的软件层级中实现更高级别的自动驾驶，电动汽车的用能需求也在不断上升。
打造软件定义汽车需要ota、需要新的电子电气（e/e）架构。
为此，几乎整个行业都采用了更集中化的计算平台，配备更强大的系统级芯片（soc）处理器，如英伟达orin和高通snapdragon ride。
曾在汽车中使用了几十年的低功耗微控制器正在被集中式计算取代。
这些soc拥有远超传统产品的性能。
例如，中国电动汽车初创公司蔚来在其et7轿车中搭载了一个名为adam的计算平台，该平台使用四颗orin芯片，算力共计1000 tops，足以运行高级自动驾驶功能和其他多种功能。
然而代价是，该平台的功耗高达800w，因此这种系统仅适用于电动汽车。
传统的12v内燃机电气系统的最大功率约为2.5kw，根本无法使用这种系统。
再举一个更极端的例子，通用汽车旗下的自动驾驶公司cruise为其雪佛兰bolt无人驾驶出租车配备的计算平台拥有高达4kw的功耗。
这意味着，在10个小时的运营中，该平台便能消耗bolt可用电量65 kwh中的40 kwh，剩下的电量最多只能支持大约80英里（129公里）的续航里程。
诸如orin芯片和cruise使用的芯片等基本都是通用型芯片，极为灵活，应用广泛。
然而，这些芯片也带有许多汽车领域不需要的功能，这就导致了能源浪费。
高通、ambarella和recognic等公司专为汽车应用优化了新一代soc，重点处理那些车内任务（如用于驾驶员辅助的图像处理）。
在ces期间，ambarella和recognic都现场演示了各自芯片与基于orin的系统处理汽车数据的对比，这些芯片仅用少量功耗就能提供更高的吞吐量。
cruise也在开发自己的优化处理器，据其称可在下一代汽车中减少75%以上的功耗。
随着新一代汽车逐渐进入市场，摄像头分辨率从1.2mp上升至8mp，并搭载成像雷达和激光雷达。随之而来的是爆炸式增长的实时处理数据量。
于此同时，市场还希望生产更便宜、续航更长的电动汽车。
简单粗暴地增加电池数量和算力并不可取。
电力推进系统（在当前的技术下）已经相当高效。如果仍希望实现所有互相竞争电力的目标，那么车辆的每一处细节都必须节约用电。
汽车的算力正变得越来越重要，但如果汽车行业希望电动车最终取代所有内燃机车辆，那么就不能不计成本地让算力占据一辆车推进所需的所有能量。
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cruise也在开发自己的优化处理器，据其称可在下一代汽车中减少75%以上的功耗。
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于此同时，市场还希望生产更便宜、续航更长的电动汽车。
简单粗暴地增加电池数量和算力并不可取。
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