高通购买自动驾驶软件

㈠ 请问一下，我国有哪些自动驾驶平台

1.谷歌TPU

谷歌的TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）起初是计算神经网路的专用芯片，目前正在研发第四代，将采用 7纳米制程，每秒矩阵乘法相当于2万多亿次浮点运算，相比同期的CPU和GPU，能够提供更高的性能。Waymo作为谷歌的姊妹公司，使用TPU进行训练，但是公开信息上显示，Waymo实车上采用的却是英特尔的Xeon处理器。

地平线公司2019年发布了国内第一款车规级AI芯片，之后征程2、征程3在长安、理想、长城、上汽等多家自主品牌车企的20+款车型上实现了前装量产。最新发布的征程5系列单颗芯片AI算力最高可达128Tops，主要面向L4高级别自动驾驶。地平线在2021年4月与造车新势力理想汽车达成深度合作，将为理想汽车提供高性能的智能计算平台。

除此之外，特斯拉、德州仪器、黑芝麻等一批企业也在从事芯片平台的设计，并有对应的计算平台发布，限于篇幅，不再一一进行介绍。

㈡ 杀入自动驾驶领域，高通的野心比英伟达还大

此外，高通还布局了HPGNSS技术（高精度，多频全球导航卫星系统）、RF前端（RFFE）功能、Wi-Fi和蓝牙连接以及精确定位和计算技术的全面产品组合。用高通的话说：“高通一直致力于推动汽车行业的创新发展，伴随公司在车载信息处理、信息影音和车内互联领域的领导力，以及与汽车行业领军企业的紧密协作，高通正在定义未来的智能驾乘体验，带来面向汽车领域的一系列最新进展。”

可以看出，高通在未来智能汽车领域的野心非常大。但汽车行业的变革与发展需要时间，再加上它的竞争对手也异常的多，包括老对手英特尔、英伟达、英飞凌等，以及行业新贵特斯拉、三星、华为等。未来能否在自动驾驶技术竞技中获得先机，还未可知。

不过相比其他企业，高通也有一个明显的优势——基带芯片，因为基带芯片的性能直接决定了移动终端产品与外界进行信息交互的质量高低，而目前汽车上能用的基带只有高通和华为海思。

图|来源于网络

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㈢ 高通发布自动驾驶平台，预计2023年装车量产

1月7日，高通正式发布谈拦全新的自动驾驶计算平台——SnapdragonRide平台。该平台包括安全系统级芯片、安全加速器以及自动驾驶软件栈，能够满足最高L4/L5级自动驾含歼胡驶的运算需求。高通宣布该平台将于2020年上半年交付给汽车制造商和一级供应商进行前期开发，预计搭载该平台的汽车将于2023年投入量产。

解读：早在2012年，高通就进入了汽车芯片领域。截至目前，高通在汽车板块的订单金额累计已达到70亿美元，而在两个月前，这一数字还是65亿美元。

不过，之前做的芯片都是通信及娱乐类芯片。在这次的发布会上，高通方面的透露，其发力自动驾驶芯片，也已经有四年多时间了。高通在2017年拿到了加州的自动驾驶测试改袜牌照，该项测试的目的正是为了验证其芯片。

当前，自动驾驶芯片最大的一个痛点是很难实现算力和功耗的平衡，而高通从一开始就决定利用其在手机芯片产业的积累做高算力、低功耗的ASIC芯片。高通这次发布的L4级自动驾驶计算平台SnapdragonRide，搭载了两颗自研的自动驾驶处理器ML（ASIC）、还集成了GPU、CPU。

SnapdragonRide平台可在130W的功耗下达到最高700TOPS的算力。若这一规划能变成现实，那高通的自动驾驶方案在算力上还是挺有竞争力的。如与特斯拉Hardware3.0的144TOPS/72W相比，高通的产品能效优势很明显。，

目前已量产方案中，算力最强的是华为的MDC600，算力为352TOPS，但功耗也高达352W；其次为英伟达的DrivePegasus，算力为320TOPS，但功耗也高达500W。

据规划，英伟达基于下一款自动驾驶芯片的Orin的计算平台AGXOrin的算力可达2000TOPS，但功耗也高达750W，这种功耗，几乎无法应用于量产车。

相比之下，高通的自动驾驶计算平台不需要风扇或液体冷却系统散热，而是通过更简单的被动风冷系统，从而达到比较高的可靠性。

SnapdragonRide平台还将芯片减配，变成算力在60-120TOPS的L2-L3级自动驾驶解决方案，或者算力为30TOPS的ADAS解决方案。在这次CES上，高通与通用汽车就ADAS业务达成了合作。

在商业模式上，高通的做法比较开放，既可以提供全栈式解决方案，也可以只卖芯片，算法及传感器方案之类的由客户自己去处理。

今后，V2X芯片也会是高通在汽车业务上的重要收入来源之一。

此外，高通还通过其Car-to-CloudService为车企提供云计算、OTA方面的技术支持。值得一提的是，其Car-To-CloudSoftSKU支持芯片组的安全升级。

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㈣ 高通发布全新自动驾驶计算平台 最高算力700TOPS，2023年量产

▲高通公司总裁CristianoAmon新闻发布会上向展示了SnapdragonRide（图源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通过独特的SoC、加速器和自动驾驶软件栈的结合，为汽车制造商提供了一种可扩展的解决方案，可在三个细分领域对自动驾驶汽车提供支持，分别是：

1、L1/L2级主动安全ADAS——面向具备自动紧急制动、交通标志识别和车道保持辅助功能的汽车。

2、L2+级ADAS——面向在高速公路上进行自动驾驶、支持自助泊车，以及可在频繁停车的城市交通中进行驾驶的汽车。

3、L4/L5级完全自动驾驶——面向在城市交通环境中的自动驾驶、无人出租车和机器人物流。

SnapdragonRide平台基于一系列不同的骁龙汽车SoC和加速器建立，采用可扩展且模块化的高性能异构多核CPU、高能效的AI及计算机视觉引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列采用异构计算，与此同时利用高通的新一代人工智能引擎，ADAS和SoC能够高效管理车载系统的大量数据。

得益于这些不同的SoC和加速器的组合，SnapdragonRide平台可以根据自动驾驶的不同细分市场的需求进行配备，同时提供良好的散热效率，包括从面向L1/L2级别应用的30TOPS等级的设备，到面向L4/L5级别驾驶、超过700TOPS的功耗130瓦的设备。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自动驾驶软件栈是集成在SnapdragonRide平台中的模块化可扩展解决方案。

据介绍，SnapdragonRide平台的软件框架可同时托管客户特定的软件栈组件和SnapdragonRide自动驾驶软件栈组件。

SnapdragonRide平台也支持被动或风冷的散热设计，因而能够在成本降低的同时进一步优化汽车设计，提升可靠性。

现在，Arm、黑莓QNX、英飞凌、新思科技、Elektrobit、安森美半导体均已加入高通的自动驾驶朋友圈，成为SnapdragonRide自动驾驶平台的软/硬件供应商。

Arm的功能安全解决方案，新思科技的汽车级DesignWare接口IP、ARC处理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽车基础软件OS安全版及Hypervisor安全版，英飞凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半导体的ADAS系列传感器都会集成到高通的自动驾驶平台上。

Elektrobit还计划与高通合作，共同开发可规模化生产的新一代AUTOSAR架构，EBcorbos软件和SnapdragonRide自动驾驶平台都将集成在这个架构上面。

据了解SnapdragonRide将在2020年上半年交付汽车制造商和一级供应商进行前期开发，而根据QualcommTechnologies估计，搭载SnapdragonRide的汽车将于2023年投入生产。

二、深耕汽车业务多年高通赋能超百万台汽车

在发布SnapdragonRide自动驾驶平台之前，高通已在智能汽车领域深耕多年。

十多年来，高通子公司QualcommTechnologies一直在为通用汽车的网联汽车应用提供先进的无线通信解决方案，包括通用汽车上安吉星设备所支持的安全应用。

在车载信息处理、信息影音和车内互联等领域，QualcommTechnologies的订单总价值目前已超过70亿美元（约合人民币487亿元）。

而根据高通在CES2020发布会现场公布的信息，迄今为止已经有超百万辆汽车使用了高通提供的汽车解决方案。

很显然，如今高通在汽车领域的布局又向前迈进了一步。

CES2020期间，除发布SnapdragonRide自动驾驶平台外，高通还推出了全新的车对云服务（Car-to-CloudService），该服务预计在2020年下半年开始提供。

据介绍，由QualcommTechnologies打造的车对云服务支持SoftSKU芯片规格软升级能力，不仅可以帮助汽车客户满足消费者不断变化的需求，还可根据新增性能需求或新特性，让芯片组在外场实现升级、以支持全新功能。

与此同时SoftSKU也支持客户开发通用硬件，从而节省他们面向不同开发项目的专项投入。利用高通车对云SoftSKU，汽车制造商不仅能够为消费者提供各种定制化服务，还可以通过个性化特性打造丰富且具沉浸感的车内体验。

另外高通的车对云服务也支持实现全球蜂窝连接功能，既可用于引导初始化服务，也可以在整个汽车生命周期中提供无线通信连接。

QualcommTechnologies产品管理高级副总裁NakulDuggal表示，结合骁龙汽车4G和5G平台、骁龙数字座舱平台，高通的车对云服务能够帮助汽车制造商和一级供应商满足当代车主的新期待，包括灵活、持续地进行技术升级，以及在整个汽车生命周期中不断探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示将继续深化和通用汽车的合作。作为长期合作伙伴，通用汽车将通过与QualcommTechnologies的持续合作来支持数字座舱、车载信息处理和ADAS（先进驾驶辅助系统）。

结语：巨头纷纷入局自动驾驶领域风起云涌

前有华为表示要造激光雷达、毫米波雷达等智能汽车核心传感器，后有Arm牵头成立自动驾驶汽车计算联盟，如今移动芯片巨头高通也发布了全新的自动驾驶平台，在汽车和自动驾驶领域上又迈进一步。

巨头入局有利于自动驾驶汽车更快更好地落地，然而另一方面随着更多硬核玩家拓展业务边界，此次市场上的竞争也必然会变得更加激烈。

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㈤ 马斯克：特斯拉完全自动驾驶值10万美元，现在只需8千

推特小王子马斯克，又双叒叕发推了。
这次是正式官宣：特斯拉完全自动驾驶功能软件包（FSD）的价格，从2020年7月1日起，将会从目前的7000美元，提高到8000美元，涨了1000美元。
为了让本次提价显得物有所值，马斯克还特意发了另一条推特表示：FSD的价格将继续上涨，因为该软件在获得监管机构批准后，将更接近于完全自动驾驶的能力。在这一点上，FSD的价值可能超过了10万美元。
是的，为了多卖1000美元，马斯克说FSD的价值超过10万美元。这种超市促销的方式，或者是接近传销的放大效用方式，让消费者尽可能是觉得物有所值，从而爽快地掏钱包。
随着FSD功能的逐步提高，特斯拉也逐步提高其价格，也符合商品价格与价值挂钩的逻辑。对于汽车行业来说，FSD这个功能能够卖到8000美元，并且逐步提高价格，也是具备划时代意义的——通过软件赚钱。
01?促销、安抚维权用户利器
自从特斯拉推出选装AutoPilot功能后，并且区分完全自动驾驶功能和增强型自动驾驶功能的的价格，以中国为例，该功能曾分别定价2.8万和5.6万元（约8000美元，比美国的7000美元要高）。
该功能也一直成为特斯拉的价格调节利器，并且在销售端屡屡扮演重要的角色。在2019年7月，特斯拉将完全自动驾驶软件包的价格下调到3000美元，目的很明确，就是为了激励增强型AutoPilot车主的升级，甚至是，激励车主开通全自动驾驶功能，谋求更多的销售收入。
对于特斯拉来说，由于车辆出厂就全系标配了实现自动驾驶功能的硬件，包括传感器和硬件。当然了，特斯拉的硬件也是可以升级的。例如，原来的Hardware 2.5就可以升级到Hardware 3.0。
购买了完全自动驾驶功能软件包的用户，可以免费从Hardware 2.5升级到Hardware 3.0。其他的用户，就得付不同的费用。通过可换硬件模块（芯片）提高车辆的驾驶功能，这在汽车圈也是特斯拉开创的。
对于特斯拉来说，硬件的成本是恒定的，因为标配了。能不能赚钱就靠软件了，开通的用户越多，特斯拉能够赚钱、赚更多的钱的概率就越高。
AutoPilot功能，还成为特斯拉安抚用户的利器。例如，特斯拉屡屡短时间内的降价行为，让老车主很受伤，经常也看到特斯拉车主维权的信息。为了安抚这些客户，特斯拉也曾经使用免费开通AutoPilot功能的招数。因为，这对于特斯拉来说，成本是最低的。
02?提高毛利、净利能力
由于FSD软件包尚未完全兑现承诺的功能，特斯拉不得不将这部分销售收入计为未确定收入，这也是特斯拉首次开创了汽车用户为未来功能预付费的先河。
迄今为止，特斯拉没有公布过完全自动驾驶功能的用户数量。不过，下面的数据，或许可以提供一个角度：截至2019年，特斯拉通过出售Full Self-Driving软件包获得的收入超过了十亿美元。
按照FSD售价3000-7000美元不等，取平均价4000美元，开通FSD功能的用户数可能是25万。目前，特斯拉保有量应该是介乎80-90万辆之间，可能也超过了90万辆，也就是说，FSD功能的开通比例不高于31.25%，还有非常高的提高空间。
理论上，特斯拉应该降低FSD价格，才能获得更多的用户。特斯拉也曾经这么做，但特斯拉为何最近一直在提高其价格呢，从3000美元提到6000美元，再到7000美元，再到7月1日的8000美元呢？
在车智君看来，特斯拉目前已经把AutoPilot的研发成本基本摊销，10亿美元的收入，足以覆盖AutoPilot的开发费用，因为这仅仅是一个L2或L2+的功能。接下来，需要保证利润，以及保证其设想的从L2晋级到L4的技术路线的费用。
消费者大多有买涨不买跌的消费心理，马斯克也一直在造势表示FSD功能要一直涨价，这对于尚未开通FSD功能的消费者来说，是一种心理压力。对于特斯拉来说，这种持续的涨价，或许还能带来更多的FSD付费用户。
FSD的涨价，提高了其在单车价格中的占比。以国产Model 3为例，标准续航版的Model 3补贴后售价为27.155万元。FSD售价5.6万元，价格占比为20.6%。尚未清楚，本次的价格调整，是否意味着中国的FSD功能也会涨价。
更重要的是，FSD的涨价，提高了特斯拉的毛利率水平，也会对其净利率水平产生积极的影响。接下来，特斯拉可能会对通过OTA提高车辆的性能（如百公里加速时间）、续航能力（增加续航能力）、娱乐功能等进行收费，这也是其提高毛利率和净利率的可能采取的手段。
对于价格越来越高的FSD功能，你会买单吗？除了说其价值10万美元外，马斯克还表示一旦实现完全自动驾驶功能，你的特斯拉就可以成为RoboTaxi，在你不用车的时候，可以为你赚钱了，想想是不是很美？
从资本家的角度来看，一旦实现了FSD功能，这个事情真的可以比卖车更赚钱的话，特斯拉一定会自己去提供RoboTaxi出行服务，而不是所谓的让用户的车去赚钱，然后抽佣金。或许，特斯拉通过派单机制，让自己的车更赚钱。
Anyway，这肯定是动态的过程，主动权都在马斯克手里。
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㈥ 高通结盟 Veoneer 强攻 ADAS 市场，真找准了英伟达和英特尔的软肋吗

雷锋网按：本文翻译自https://www.eetimes.com/qualcomm-prepares-to-take-nvidia-for-a-ride/ 雷锋网在不改原意的基础上进行编辑。

以下为正文内容：

最近，业内一直流传着一份神秘的“备忘录”，即所有车辆都会在几年内获得自动驾驶能力，而主导这个产业的是英伟达。不过，在战场上摸爬滚打多年的巨头们哪肯随意认输，高通就是其中之一。显然，未来巨头之间免不了要有一场恶战。

下面，我们先从硅谷说起。

乔布斯曾说过：“必须先从客户体验做起，然后再去看看有什么技术可用。”

这所谓的乔布斯定律其实在 汽车 行业也试用，而 汽车 和 科技 行业的结合会给客户体验带来两种结果: 要么人类对驾驶责任负法律义务，要么机器承担全部责任。 说实话，这就是辩论的全部内容，尽管很多公司绞尽脑汁要把它搞复杂。

一个摆在眼前的事实就是——私人乘用车短期内不会实现全自动驾驶。

Robotaxi 和固定线路自动驾驶 汽车 成功落地倒是问题不大。只要投资者愿意，实现“Robotaxi 出租车供应商和车队运营商”的愿景并不难梁埋，但前提是有胆量承担所有财务和法律风险，而这就是资本主亮渣好义的本质。

目前购买一辆“全自动驾驶车辆”的愿景还非常遥远。

高通与 Veoneer（维宁尔）的联手意味着， 汽车 与 科技 行业的结合，正走在一条与许多人多年前所认为的截然不同的道路上，那些拥有全套解决方案，能满足 汽车敬铅 制造商的需求，还不会被监管法规限死的公司未来成长空间不可限量。

当下的 汽车 市场迭代方向主要指向 ADAS 技术，大家都想将人类驾驶员培养成真正安全的模范司机。 汽车 行业的迅速变轨也让 Mobileye（英特尔）和英伟达乱了方寸，两家公司在过去几年的大部分时间里都在围绕芯片规格和技术领先地位进行着激烈的战斗。

科技 行业从来都没少过血雨腥风， 一旦疏忽大意错过重要技术变革，即使是行业领先的供应商也会被迅速遗忘。 这样的例子数不胜数，摩托罗拉败在了手机的数字化上；诺基亚则倒在了智能化门口；柯达被数码相机掀翻；而好莱坞大片们可能会被流媒体釜底抽薪。尽管 汽车 发展虽然步伐稍慢，但也无法幸免于摧枯拉朽的技术变革。

因此，无论是靠运气还是通过判断，从自动驾驶到 ADAS 的戏剧性转折都创造了一个重大机遇，而高通看起来很可能会从中受益。高通公司进军 ADAS / 自动驾驶处理器市场的意图已经显现了好几年，但与 Mobileye 和英伟达相比，顶多算是个“陪跑者”。

我们再将目光转向瑞典，这里是 Veoneer 的老家。对大家来说，这家公司真的是名不见经传，毕竟它们 2018 年 6 月才从 Autoliv（ 汽车 零部件巨头）分拆出来，而 Veoneer 的强项是安全系统传感器、电子设备和软件。

如果高通与 Veoneer 真能携起手来，高通的骁龙处理器就能搭伙 Veoneer 的类 Guardian 软件，从而直接与 Mobileye EyeQ 以及英伟达 Drive 正面抗衡。

不过，有个问题不得不说。既然市场上已经有了 Mobileye 和英伟达，高通与 Veoneer 要怎么说服 OEM 商转而购买自己的产品呢？

这问题确实一针见血，要想知道答案就必须回顾一下从自动驾驶到 ADAS 的产业重心转移是如何暴露了 Mobileye 和英伟达在技术上的软肋，以及为何高通与 Veoneer 的合作比想象中重要得多。

如果车辆暂时学不会自动驾驶，那么基于视觉的驾驶员监督系统（DMS）将变身最主要的安全技术，以防止驾驶员分心或困倦。紧随其后的是 ADAS，它负责警告、辅助或紧急介入。Mobileye 和英伟达即使在AI 与自动驾驶开发上投入巨大，但在 DMS 技术上却鲜有建树。

与其相反，Veoneer 采用了“协作驾驶”的概念，这在行业内算绝对的异类。具体来说，这一概念是为了让人类驾驶员成为更安全的驾驶员，Veoneer 从用户体验出发，完全从人为因素科学的角度回溯到技术上。

为何 Veoneer 另辟蹊径聚焦于——DMS合作呢？也许是因为与 Seeing Machines 的合作吧。

Seeing Machines 是凯迪拉克 Super Cruise DMS 软件的幕后功臣，而 2017 年时它就开始与 Autoliv 和高通合作了。

未来，恩智浦、瑞萨、德州仪器、东芝和赛灵思肯定也将发挥关键作用。随着半导体行业开始更多地了解 ADAS，驾驶员监督和人为因素科学肯定会紧密结合在一起，帮助人类驾驶员修炼成更安全的驾驶员。整个过程肯定相当有趣。

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