[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在談及智駕系統(tǒng)時，經(jīng)常會聽到一個詞，那就是“算力”，如比亞迪發(fā)布的“天神之眼”智駕系統(tǒng)，根據(jù)智駕適配場景的不同，算力大小也不一樣：

天神之眼A版本配備了3顆激光雷達、11個攝像頭和5個毫米波雷達，使用雙英偉達Orin-X芯片，總算力達到508 TOPS。這種高配置使得其在無圖城市領航、極端場景越野優(yōu)化等方面表現(xiàn)出色，適合高端市場。

天神之眼B（DiPilot 300）使用1顆激光雷達、12個攝像頭和5個毫米波雷達，搭載單Orin-X芯片，算力為254 TOPS。適用于中高端市場，適合城區(qū)高速NOA和自動泊車等功能。

天神之眼C（DiPilot 100）不使用激光雷達，依靠800萬像素雙廣角和長焦前視三目攝像頭，搭配地平線J6M芯片，算力為84-128 TOPS12。適用于普惠市場，提供高速NOA和代客泊車等功能。

可以看到，同為天使之眼，搭載的硬件不同，其適配場景和算力也不一樣，且智駕程度越高，算力也越高。那“算力”到底是個啥？對自動駕駛的發(fā)展到底有何影響？

“算力”是個啥？

自動駕駛車輛面對的世界充滿了復雜的、不確定的變量，從車載攝像頭、雷達、激光雷達到超聲波傳感器，所有傳感設備不斷采集道路、行人、交通標志以及環(huán)境變化等各類信息。這些傳感器生成的數(shù)據(jù)量極為龐大，且格式各異，必須在極短的時間內完成預處理、融合與分析才能為車輛的決策系統(tǒng)提供準確的信息。而這其中，算力就是讓這一切高速運行的核心動力。

通俗地講，算力指的是計算平臺在單位時間內能夠完成的數(shù)據(jù)處理和算法運算量，而TOPS（Tera Operations Per Second）作為衡量芯片運算能力的重要指標，能夠直觀反映出一個系統(tǒng)每秒可以執(zhí)行多少次基本運算。對于自動駕駛這樣對實時性、安全性要求極高的系統(tǒng)來說，算力決定著數(shù)據(jù)處理速度、模型推理效率以及最終決策的準確性和及時性。

算力不僅僅是一個抽象的性能數(shù)據(jù)，而是體現(xiàn)在硬件架構設計中的具體實現(xiàn)。自動駕駛領域中，各大廠商紛紛投入巨資研發(fā)針對車載應用的專用芯片。這些芯片通常采用異構計算架構，即在同一個平臺上集成了中央處理單元（CPU）、圖形處理單元（GPU）以及專門設計的神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元（NPU）和專用AI加速器。各個模塊各司其職，CPU負責總體調度、控制邏輯和一些通用計算任務，而GPU和NPU則重點承擔并行計算和矩陣運算，尤其是在處理深度學習算法時能夠發(fā)揮決定性作用。以NVIDIA的Drive系列為例，其平臺不僅擁有高TOPS的運算能力，還通過集成先進的并行處理單元和低延遲內存架構，實現(xiàn)了高速、高效的數(shù)據(jù)處理。正是這種對計算硬件的不斷改進，使得自動駕駛車輛能夠在極短時間內對來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行融合與分析，從而在復雜路況中及時識別出潛在的危險或障礙。

“算力”到底有啥用？

討論算力的意義，就需要明確自動駕駛所面臨的計算任務有哪些。首先是感知任務，即實現(xiàn)對外部環(huán)境的實時獲取和理解。自動駕駛系統(tǒng)需要處理高分辨率視頻流、點云數(shù)據(jù)以及雷達信號，而這些數(shù)據(jù)經(jīng)過初步處理后，會被輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行目標檢測、跟蹤和分類。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）為代表的深度學習模型能夠從海量的數(shù)據(jù)中提取出關鍵信息，但同時也對計算能力提出了極高的要求。為了達到毫秒級響應，系統(tǒng)必須在極短的時間內完成圖像的預處理、特征提取和模型推理，而這一切的實現(xiàn)都依賴于芯片上強大的并行運算能力。TOPS指標越高，便意味著處理器能夠在同樣的時間內完成更多的運算任務，從而降低整體系統(tǒng)的延遲，確保車輛在高速行駛中能夠快速作出反應。

算力對于路徑規(guī)劃和決策控制同樣至關重要。自動駕駛不僅需要對環(huán)境進行準確感知，更需要實時制定行駛策略，以實現(xiàn)安全、高效的駕駛。當系統(tǒng)識別到道路上的突發(fā)情況，如突然出現(xiàn)的行人或車輛，其決策算法需要綜合考慮車輛狀態(tài)、路況信息以及可能的風險因素，在最短時間內生成避險或減速方案。這個過程涉及大量的數(shù)學運算和邏輯判斷，對計算平臺的實時處理能力提出了挑戰(zhàn)。只有在具備高TOPS運算能力的情況下，車載系統(tǒng)才能保證在面對突發(fā)情況時，迅速完成各種算法運算，并生成相應的操作指令。

為了讓算力穩(wěn)定，芯片制造商不僅要關注原始的運算速度，更需注重功耗、熱管理和系統(tǒng)穩(wěn)定性的平衡。車載環(huán)境對功耗和散熱有著嚴格的要求，過高的功耗不僅會導致系統(tǒng)發(fā)熱嚴重，還會影響計算穩(wěn)定性。為此，現(xiàn)代自動駕駛芯片普遍采用了先進的制程工藝和低功耗設計技術，以期在提供高TOPS運算能力的同時，保持合理的能耗表現(xiàn)。如一些新型芯片會采用動態(tài)電壓調控技術，根據(jù)計算任務的負載情況實時調整功耗輸出，使得高強度運算與低功耗運行能夠實現(xiàn)有機結合。這種軟硬件協(xié)同優(yōu)化設計，不僅使得自動駕駛系統(tǒng)在復雜環(huán)境下依然能夠保障高效運算，還有效延長了整車電子系統(tǒng)的使用壽命，并降低了散熱和能耗方面的后顧之憂。

從自動駕駛的整體系統(tǒng)架構來看，算力對于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理也至關重要。自動駕駛車輛通常同時搭載多種傳感器，每種傳感器有其獨特的信息采集方式和數(shù)據(jù)特點，而單一傳感器往往無法提供足夠的信息來判斷整個駕駛環(huán)境。通過多傳感器數(shù)據(jù)融合，可以彌補單一數(shù)據(jù)源的不足，提高環(huán)境感知的可靠性和準確性。多模態(tài)數(shù)據(jù)的并行處理和實時融合則對計算平臺提出了更高要求。如何在極短的時間內將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行同步處理，并通過深度學習算法構建出精確的環(huán)境模型，是當下自動駕駛領域亟待解決的關鍵技術難題。高TOPS算力平臺在這一場景下就非常具有優(yōu)勢，它不僅可以提供強大的并行計算能力，更通過優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和內存管理，確保各類數(shù)據(jù)之間能夠高速、無縫地交換和融合，從而在復雜動態(tài)環(huán)境下保持穩(wěn)定、準確的判斷能力。

總結

隨著自動駕駛技術的不斷進步，算法的復雜度也在持續(xù)提升。近年來，新一代深度學習模型，如Transformer結構，逐漸在自然語言處理和計算機視覺領域嶄露頭角。雖然這些模型在精度和魯棒性上表現(xiàn)卓越，但其龐大的計算量也使得推理階段的運算需求急劇上升。在自動駕駛場景中，每毫秒的延遲都可能帶來嚴重的安全風險，因此如何在保證模型精度的前提下，有效壓縮計算資源、優(yōu)化運算流程成為當前技術研發(fā)的重要方向。為此，可通過探索模型量化、剪枝以及知識蒸餾等技術，力圖在降低計算復雜度的同時，最大限度地發(fā)揮高TOPS芯片的性能優(yōu)勢。

算力不僅是衡量硬件性能的一個數(shù)字，更是一種綜合工程能力和系統(tǒng)協(xié)同效應的體現(xiàn)。每一次芯片技術的突破、每一種算法優(yōu)化手段的誕生，都在推動著自動駕駛技術向著更加安全、智能、高效的方向穩(wěn)步前進。未來，當車載芯片、傳感器技術、通信網(wǎng)絡以及邊緣計算完美結合時，我們將有望見證一個真正意義上實現(xiàn)全自動駕駛和智能交通的新時代，而這一切的基礎正是那不斷提升的每秒萬億次運算能力——算力TOPS。

審核編輯 黃宇