智界S7延期交付，到底發(fā)生了什么？

智界S7最核心的產(chǎn)品力在于智能駕駛系統(tǒng)。我們在華為授權(quán)經(jīng)銷商體驗智界S7時，華為銷售曾表示，如果看重智駕方面的體驗，智界和問界是目前市面上最好的選擇。阿維塔12是同樣的路子，因此，智界S7希望以行業(yè)領先的智駕形態(tài)出現(xiàn)在市場，而華為MDC 810是其邁不過的檻。

華為MDC 810能給智界S7帶來什么？

如果僅看目前智駕市場的品牌聲量，華為絕對是第一梯隊中的代表。上述MDC智能駕駛平臺，所有的芯片都是以稠密算力為單位。

如何理解，需要與另一種以稀疏算力為單位的芯片算力做對比。稀疏算力會對矩陣中的0值元素進行剪枝運算，最終使矩陣乘法計算量減少，得以提升算力表現(xiàn)。而在自動駕駛場景中，攝像頭產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)矩陣中的0值元素并不多見，通俗來說，按照稀疏算力的計算方式，算力將比稠密算力多一倍，也就是說，如果將稠密算力比喻為得房率，則其得房率為100%，而稀疏算力僅有50%。

目前主流的芯片廠商英偉達，大多稀疏算力，以目前最火的英偉達Orin X芯片為例，其單顆芯片的算力在254TOPS，目前搭載此芯片最多的車型蔚來ET7，四顆Orin X的芯片總算力為1016TOPS，其次是理想L9和小鵬G9，均搭載兩顆Orin X芯片，算力為508TOPS。按照上面的方法計算，1016TOPS的四顆Orin X芯片在自動駕駛中的作用，實際相當于508TOPS的算力，而兩顆Orin X芯片基本等同于254TOPS的算力。

也就是說，搭載了兩顆英偉達Orin X芯片的整車，實際在自動駕駛中的算力表現(xiàn)不一定比華為MDC 810平臺強，也就是說，算力值不一定能真實地反映出整車高階智能駕駛的能力，而且在目前的智能駕駛需求中，搭載超高算力芯片的車型，實際應用表現(xiàn)上可能與較低算力芯片的車型沒有太大差別，畢竟現(xiàn)階段的智能駕駛需求并不需要太大算力的芯片支持。

那么在未來的高階自動駕駛上，大算力芯片是不是就穩(wěn)操勝券了？

以極狐阿爾法S先行版為例，其搭載了華為MDC 810平臺，以12個超聲波雷達、6個毫米波雷達以及3個激光雷達實現(xiàn)智能輔助駕駛，達到無限接近L3級自動駕駛的效果。其對立面就是特斯拉，特斯拉Model Y搭載了兩顆HW4.0芯片，算力達到288TOPS，但特斯拉僅使用了500萬像素的感知攝像頭，就實現(xiàn)了效果與極狐阿爾法S先行版相近的智能輔助駕駛。

有趣的是，在搭載了華為ADS 2.0的問界M5智駕版車型上，毫米波雷達和激光雷達的數(shù)量相比極狐阿爾法S先行版均有所縮減，毫米波雷達減少了3個，激光雷達從極狐上的3個減少到問界上的1個。

或許并不是說華為正在認可特斯拉的純視覺解決方案，而是在MDC 810這類大算力平臺下，攝像頭為AI提供的大量數(shù)據(jù)，以及AI自學習能力，都使得智能駕駛不需要更多的雷達進行輔助，而是具備了快速海量處理大數(shù)據(jù)的能力，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的不斷強化，使智能駕駛的判斷越來越準確。

智駕領域會不會遭遇芯片荒？

從目前情況來看，智界S7可能是遇到了芯片供應問題。

作為華為MDC矩陣中最高級的智駕處理平臺，MDC 810單顆芯片高達400TOPS的算力是目前業(yè)內(nèi)的頂級水準，此前卻被網(wǎng)友曝出無法按期搭載在相應車型上。有消息表明，此前某車型宣傳時表明了搭載華為MDC 810，但在實車量產(chǎn)后，卻只搭載了MDC 610，二者算力整整差了一倍之多。

就目前的智能駕駛需求而言，即使是MDC 610的200TOPS算力，也足夠滿足L2+甚至L3級自動駕駛的需求，但從芯片成本上來看，宣傳時講明搭載更貴的智駕平臺，量產(chǎn)時車價沒降，但配置卻縮水了，用戶的心里或多或少會有些失落。

這里就涉及芯片荒的問題。此前極狐阿爾法S先行版量產(chǎn)時，就曾曝出MDC 810缺芯的消息，到現(xiàn)在的智界S7，或許將重蹈覆轍。MDC810實際上是由昇騰AI芯片、鯤鵬CPU以及智能座艙5G通信芯片巴龍5000的綜合性平臺，所有的元器件缺一不可。而有消息指出，由于受到美國制裁，7nm無法及時供應，而華為短時間內(nèi)無法找到生產(chǎn)7nm芯片的廠家，因此MDC 810再一次難產(chǎn)。

那么智界S7會不會有著與上述某車型同樣的“命運”，通過降配置來保交付，如果華為再這么做，面對目前這么多芯片廠商的圍攻，很可能陷入輿論風波中。

話說回來，實際上，MDC 610的能力已經(jīng)能滿足近兩三年的智能駕駛需求，華為也有時間等著MDC 810的問題完全解決，在大規(guī)模鋪市場。

目前中國主流的智駕梯隊，包括“蔚小理”、飛凡、埃安，甚至是奔馳寶馬等車型，均采用激光雷達作為解決方案，其主要倚仗激光雷達激光發(fā)射機、信號接收機和信息處理系統(tǒng)的性能，而對芯片算力的要求非常低。毫米波雷達和超聲波雷達也是同理。

也就是說，重雷達的智駕車型對芯片算力要求整體不高，反映的問題是這些車型搭載的芯片算力通常很高，除了雷達需求和數(shù)據(jù)處理需求，剩余的算力是不是過于冗余。也就是說，芯片真正的能力并沒有發(fā)揮出來，而芯片的成本雖然相比前兩年有所減少，但堆積算力的同時，又堆積一部分成本相對較高的雷達，比如目前一枚激光雷達的成本低的也要2000+，對于大部分還處于虧損階段的新能源車企來說，是不是當下最好的解決方案。

華為MDC 810或許正走在現(xiàn)階段更好的一條道路上。比如400TOPS的稠密算力，實際上在一些品牌的旗艦車型中也能完全達到這樣的算力水準。即使達不到，因為MDC 810最初是為Robotaxi準備的產(chǎn)品，為L4-L5級別的車型準備的產(chǎn)物，以目前的需求來看，能達到L3級別的算力水準，即100TOPS-200TOPS的水準，就能滿足現(xiàn)在甚至是未來兩三年的智能駕駛算力需求。

以此為基礎，加上華為縮減整車各種雷達的動作，也表明了智能駕駛也該進入到了AI大模型處理階段，通過對大數(shù)據(jù)的處理，讓車不斷學習駕駛。未來的智能駕駛，靠幾個雷達撐場面，在L3級以下的智能駕駛領域還能簡單地玩一下，到了高階智能駕駛階段，沒有大數(shù)據(jù)模型處理能力，沒有自學習能力是完全行不通的。

再有，這套智能駕駛邏輯相對于既堆配置又要大成本投入算法研發(fā)這套邏輯，要來得更為直接，至少硬件成本的錢又能省下來了，且前期各車企堆出來的高算力芯片，也能有用武之地。

結(jié)語

這次智界S7面臨的交付問題，再次為汽車行業(yè)提了個醒，別忘了前兩年的芯片荒。在智能駕駛的下半場中，芯片是最不可或缺的一環(huán)，相比于各種雷達，芯片的重要程度更高。即使沒有雷達加持，也可以效仿特斯拉的純視覺解決方案，只要有芯片，就會有解決辦法。

作者丨路咖汽車

       原文標題 : 智界S7，成敗就看MDC810?