特斯拉与英伟达的爱情终于over了。然而这是好事，人类自动驾驶商业化的速度再度遭到提升。

北京时间2017年12月8日，特斯拉CEO伊龙•马斯克公开承认：“吉姆正在开发专门的人工智能芯片，我们认为这是全球最棒的。”

吉姆就是特斯拉负责Autopilot的副总裁，此前是AMD的首席架构师，也曾在苹果负责过iPhone A4和A5 CPU的开发，全球芯片设计领域的大牛。

这些专用AI芯片将会被用于特斯拉，处理自动驾驶所需的海量计算工作。

马斯克是与吉姆•凯勒在参加一场学术和行业研究人员会议时，发表上述观点。被问及原因时，马斯克表示，人工智能专用芯片将大幅度降低能耗和成本。吉姆•凯勒则表示可以提升效率。

众所周知，特斯拉Autopilot自动驾驶系统所使用的AI处理单元是定制版本的英伟达的Drive PX 2。

在今年9月份时，大嘴的全球第二大晶圆代工厂格罗方德说漏了嘴巴，称将会为特斯拉提供芯片代工服务，人们知道了特斯拉正联手AMD在开发车载自动驾驶计算芯片。彼时，无论是特斯拉还是AMD，都拒绝对这一新闻发表评论。

现在，马斯克终于亲自证实了这一消息，同时也说明，特斯拉的人工智能芯片的研发准备的七七八八，可以公开“手撕”英伟达了。

为何要”干掉”英伟达

在公开市场，英伟达的这款自动驾驶SOC——Drive PX 2售价达1.5万美金，而为特斯拉定制的版本，尽管性能提升了3倍，但价格为2500美金。

尽管如此，特斯拉Autopilot的自动驾驶硬件成本还是达到了9000美金，占了Model 3整体成本的30%左右，这显然不能让马斯克感到满意。

另外，传统燃油车，平均单车芯片含量约为300美金，纯电动车也就是600美金，自动驾驶汽车目前行业的评估为1000美金。

对于英伟达的CEO黄仁勋来说，他的这块Drive PX 2 SoC，给到好朋友马斯克的价格绝对是良心价，但是so TMD的what？ 伊龙is not happy。

作为一款通用的AI处理器，英伟达的GPU无论是在性能提升、功耗降低，以及价格下降上，都已经做到出类拔萃世界一流了，但这显然不能满足现阶段自动驾驶的计算要求。

对于自动驾驶的普及，激光雷达和带有足够冗余的执行机构还真不是那个最大的瓶颈，瓶颈是那块芯片。

那块该死的芯片，拥有死贵死贵的价格、庞大的体积、巨大的散热量，完全不能满足嵌入式的要求。

看看号称已经具备量产能力的通用Cruise Automation的车子吧，雪佛兰Blot车屁股的后备箱里，塞满了机箱。

没有办法，自动驾驶汽车为了“看清”路面，激光雷达等传感器在1个小时之内收集的数据高达几十T，什么概念呢？如果你的电脑硬盘空间是500G的话，这个激光雷达在1小时内收集到的数据，会装满近100台电脑。

AI计算芯片不得不处理如此巨大的数据量，这是非常恐怖的。

英伟达最新一代自动驾驶计算SOC——Drive PX Pegasus，据说可以支持L5级别的计算，但功耗达到了令人恐怖的500w。

什么概念呢？平均2个小时要干掉1度电啊。为了计算和处理数据，你相当于在车上搭载了一台大型电冰箱。散发出来的热量，可以同时煎数个鸡蛋。 

Pegasus的价格更是感人，保守估计会在2万美金左右。另外，这款据称能够支持L5级别自动驾驶的SOC要到2018年下半年才能面世。

关于AI计算能力，尽管GPU和CPU相比，优势明显，但挑战是一样的，未了能够保持通用性，GPU片上用于计算的面积比例非常小，更多的芯片面积用于存储和管理。

那么，如何解决这个难题呢？专用AI计算芯片成了救命稻草。谷歌的TPU给开发者们带来了巨大的勇气，这款专用AI芯片，单位算力的成本仅为GPU的10%，没错，是10%。

一方面成本要降下来，但功耗也必须要降下来，2小时干掉1度电显然是不能接受的。所以特斯拉选择自己做专用人工智能计算芯片。

那么英伟达可以做专用人工智能芯片吗？

芯片制造商投入巨资，研发一块AI计算芯片，必然要考虑应用到更多的应用场景，芯片最大的特点是有了量之后，价格才会降下来。

对于英伟达而言，其GPU的核心应用场景依然是深度学习的training，大量地部署在服务器端，比如中国的百度是全球第一个大规模采购GPU计算集群的科技公司。

英伟达目前的AI芯片主要应用在云端，终端的芯片实际上是半成品，一方面量非常小，其次要达到车规级的安全标准，依然需要做不少工作。

汽车制造商开始自研芯片

特斯拉又开了一个坏头，汽车制造商未来自己制造芯片成了现实。

相同的事情，手机制造商已经来过一遍。全球手机市场5大巨头，苹果、三星、华为、小米和oppo，只有oppo一家还没有自己的手机处理器。

当手机制造商强大到一定程度时，自研核心处理器的理由很充分：

1、 核心零部件要控制在自己手里。

2、 核心处理器自研，能够与软件更好地匹配和结合，最大限度发挥硬件的计算潜能。这点在AI时代会变得更加重要。

3、 除了解决供应安全之外，不用被高通这样的处理器供应商薅羊毛和卡脖子。

面对这一严酷现实，我们可以理解为何高通的股价跌跌不休，甚至于要沦落到被博通收购的悲惨境地。英伟达一定是郁闷的。

对于汽车制造商而言，未来汽车就是计算终端，任何核心功能模块，都将电子化，不能从软件端到芯片端做到无缝整合，将会在创新和产品体验竞争中处于劣势。

和手机制造商相比，车企的实力更加雄厚，拥有庞大的研发预算。

在加上有了像台积电这样的芯片代工巨头，导致车企可以愉快地只做IC设计，交给台积电、格罗方德或中芯国际代工，并应用到自己车型产品上。

对于传统车企而言，这样的现实略微有些残酷，他们连软件的团队还没有效地搭建起来，就要参与芯片设计的竞争……

但是，特斯拉已经开始了，谷歌显然会用自己的芯片来解决自动驾驶计算的问题，苹果一定会用自己的整套芯片解决方案，发令枪已经打响。

黄仁勋注定是奔溃的，就在今天，在NIPS 2017会议上，黄CEO发布了一款叫做“TITAN V”的PC GPU，价格只需要3000美刀。

然后，他亲爱的朋友伊龙•马斯克对着他的鼻子就来了一记重拳。英伟达的GPU，在云端training上，依然保持着霸主地位，但在终端AI计算芯片市场，它最好的时候似乎已经过去。

专用自动驾驶芯片破局

从另一个层面上讲，在特斯拉和谷歌们的激励之下，更多的创业公司将投入到专用人工智能计算芯片的研发征程中。

车载专用自动驾驶芯片开始破局，不少有潜力的参与者正野心勃勃地做了大量的工作，将开花结果。

一方面“寒武纪”已经将自己的NPU已经进入了华为麒麟970，不仅激励了国人，也激励了创业者，这家公司据说也在试图进入自动驾驶市场。

另一方面，前百度IDL负责人余凯的地平线，也在快马加鞭，全力以赴地研发自动驾驶专用AI芯片——“盘古”正接近于下线。尤其是在英特尔重金投资加持之后，地平线已经成为英特尔在中国自动驾驶专用芯片领域的主力军。

在自动驾驶专用芯片领域，还有一家潜伏在水面下的竞争者，其领军人物依然来自于百度，前百度杰出科学家、也是前AMD的首席架构师吴韧，其创立的芯片初创企业Novumind，正在研发面向自动驾驶的“车脑”。

初创公司的工作，将能够弥补一部分传统车企能力的不足。另外，这些潜力股也是未来被收购的“标的”。

自动驾驶专用AI芯片的破土而出，将解决掉人类通过自动驾驶世界最大的一个难题。马斯克说，完全自动驾驶将会在2年之内实现。

这太恐怖了吧，你准备好了吗？

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