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对话联想CTO芮勇:不造车的联想,和华为有什么区别?

11/20 12:50 作者:品驾
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作者JimmyMa

邮箱majiming@pingwest.com

“不造车”战队再添一员。

11月9日,在2022联想创新科技大会上,联想首次公布了涉足“车领域”的规划与愿景。联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士强调,“联想没有造车计划,我们要做的是车计算”。

随着汽车新四化的发展,联想虽然作为国内老牌的科技企业,但入局智能汽车领域还是略显意外。不过联想与其他科技企业相比,入局的方式与模式则显得更加谨慎——车计算、座舱、智能驾驶,是联想接下来的方向。

为什么联想也来掺和智能汽车?按照芮勇所说,车计算,其实是联想计算能力的延伸。联想主打的“车计算”,主要指的是域控制器领域。

我们知道,智能汽车最重要的标志之一,就是在架构上的不同。汽车从分布式走向域控制,再进化到集中控制。目前来看,不少新车型已经实现了域控制架构的设计,目前不少主机厂已经在着手跨域式集中架构的设计与研发。在芯片厂商一侧,今年9月,英伟达与高通相继推出算力高达2000TOPS的SoC芯片,为一芯控全车以及舱驾联动提供了算力上的基础。

图源:罗兰贝格

 

而随着汽车逐渐转向智能化与电动化,域控制器市场将会呈现爆发式增长。“我们要打造一个软硬一体的异构优化的域控制器出来,里面既有硬件、软件,又有我们自己的中间件,把算力先弄好。”芮勇说。

域控制器主要由主控芯片、操作软件、中间件以及应用算法软件等部分构成。其中作为核心的主控芯片最为大家所熟知,例如高通骁龙8155芯片、英伟达Orin等。但除了主控芯片具备相当大的技术难度外,域控制器本身的软硬件难度也不小,特别是对集成度、算力有着更高要求的今天。同时,域控制器并不局限于座舱与智驾,目前种类还比较多样化。

主打车计算的联想,将场景重点着眼于自动驾驶与智能座舱两个方向的域控制器。智能座舱方面,据联想介绍,2023年将推出一系列智能座舱产品,算力40~100 KDMIPS、0.4~8 TOPS,并且还支持提供辅助泊车功能。

智能驾驶领域,联想将在2023年将推出算力32TOPS的高级辅助驾驶产品,计划在2024年推出算力1000/2000 TOPS的下一代自动驾驶域控制器。

同时,联想计划,在2024-2025年推出舱驾融合域控制器产品,在一个域控制器中动态分配智能座舱与智能驾驶的算力需求,算力达到1000 /2000TOPS。

这些域控制器都具备一定的灵活性,可以搭载不同算力的SoC芯片,考虑到联想也投资了寒武纪、此芯科技等芯片公司,在芯片领域的供应与合作,也能更具优势。

诞生于中科院计算所的联想,多年来在个人电脑、服务器等领域积攒下来的软硬件能力,使其拥有计算上的“基因”,因此与其硬刚其他传统Tire 1,不如用巧劲,提供能够拉开技术差距的产品,来获得市场。高算力、跨域控制、集中控制等领域,便是联想今后的机会。

在车的其他部分,联想把范围也限定在智能化上,联想在智能座舱与智能驾驶两大部分采取了不同的策略。

智能座舱方面,联想可以提供包含软硬件在内的全套解决方案。在联想创新科技大会上,联想展出了与奇瑞汽车合作打造的概念智能座舱系统,该系统包含了利用柔性曲面屏打造的透明A柱、车机双联屏、驾驶员健康监测系统与无线充电等。同时,在软件上,联想也可以提供从底层操作系统到上层车载HMI、Android等一系列软件及生态。

并且,该系统也具备一定的灵活性,可以根据主机厂需求,既可打包提供整套方案,也可仅提供部分软件或硬件服务。

这一部分,与其相对应的是联想在智能手机与平板电脑上的软硬件技术,虽然智能座舱有着不同的设计逻辑、功能需求,但在底层技术上依然有不少相近之处。华为在智能座舱上的成功,也证明了科技企业在这方面的巨大优势。

在智能驾驶部分,联想除了上述提到的自动驾驶域控制器外,只提供部分底层软件,并不提供自动驾驶的感知算法与控制算法等算法方面的支持,也不会参与感知部分的整体设计与软硬件技术。

如今看来,暂且放弃自动驾驶软件,是一种明智的选择。首先,与研究自动驾驶近10年的百度不同,联想本身并未在自动驾驶的算法领域有长年的技术积累,从零开始的投入过于巨大;其次,自动驾驶领域目前也在经历一场寒冬,Robotaxi等L4领域技术落地困难,而面向L2的ADAS技术目前竞争十分激烈,不少车企都在自研算法,而面临生存压力的自动驾驶公司也同样要在这条赛道上立足。而硬件上的竞争对手以及竞争压力,则相对来说小得多。

另一个备受关心的问题是:不造车的联想,与华为有什么不同?

看起来,联想的不造车模式,布局要明显要更小,并且更加谨慎,以落地出发,优先在自己能有优势,能快速落地的领域来做。

华为在汽车领域涉猎更广。自动驾驶领域,可以提供软硬件全套的解决方案,甚至还能提供激光雷达等感知硬件。在电动汽车方面,华为有电机、电控、电池管理等多项技术。有人开玩笑说,华为距离造车,就差个车壳子。

华为在汽车领域的投入巨大。华为余承东曾在中国汽车蓝皮书论坛上透露,华为在汽车领域的年投入高达十几亿美元,直接投入7000人,间接投入10000人,也是华为唯一亏损的业务。而现在的华为内部也在减少汽车业务的投入,积极推进商业闭环。

在技术之外,华为并不只是一个供应商的角色。不仅是余承东,华为智能汽车解决方案BU COO王军也多次为主机厂的产品站台,参加发布等活动;华为在产品发布会上,问界品牌的新车成为压轴产品登场;而在华为的门店里,问界、极狐以及阿维塔的车型进店展示、销售。华为不仅为主机厂提供技术面的解决方案,也提供了全套的营销解决方案。

华为的品牌力、销售网络、线上/线下渠道,都是很多主机厂触不可及的水平,华为智选车模式的加持,能迅速提升品牌认知,并为品牌质量背书。

这样一比较,联想更像是传统的供应商。不过,如果华为是现在才入局造车领域,或许也会选择这种方式。

无限接近造车的华为,没有选择直接造车,更多的是受到整体经济状况以及芯片问题的影响,走的一步求稳棋。但华为一开始的计划,或许是自己造车,只不过现在对于华为来说并不是一个造车的好时机,因此只能寻求其他落地方式。

而入局更晚的联想,在一开始就做好了“不造车”的打算,聚焦有优势的部分,尽快落地,则是联想的首要目标。在市场寒冬之下,这也是一种符合当今情况的最优选择。

同时,联想也着手在扩大自己的生态。2022联想创新科技大会上,吉利集团董事长李书福、奇瑞集团董事长尹同跃、毫末智行COO侯军、纽劢科技CEO徐雷与芯驰科技CEO仇雨箐等汽车领域人士现身,进入联想车计算生态的“汽车朋友圈”。

联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士(右) 图源:联想

以下为联想首席技术官芮勇博士对话实录,经过品驾不修改原意的编辑。

问:在车上的计算,跟比如说数据中心有什么不一样。因为我们现在还是要做很多技术上的探索,那跟传统的,有什么不一样的地方?

芮勇:我之前对车计算也没那么了解,因为我还是属于做信息领域的人。但是实际上这两个差好远,这几年我花了一些时间看,差很远很远。因为车上的计算,就是我们现在用的计算PC、手机都是消费级的标准,车却是有车规的国际标准。

比如我这个手机突然哪不工作了,也就无所谓,想想办法再弄弄,车要是哪不工作了,如果在高速上那是要出人命的。所以车规的规格非常之高,它的安全性非常之高。甚至它的每一个计算单元都是冗余的。所以这里面有很多要去处理的事情。车里面的这种异构的,可能比PC要更多,它里面有CPU、GPU、EPU等等好多不同的底层架构都不一样,怎么去分配它的负载,这也是非常不一样的。

还有一个不同之处,今后的车它不是单个车轮,我刚刚谈到的车路协同,甚至车和车之间的车联网。这里面很重要的一点是,有通讯,我们手机也有通讯,但是车的这个通讯安全更加重要。如果去保证车的计算的安全和通讯的安全?这也不是一个消费级的问题。

前两年看过某一个电影,就是讲一些坏人,他控制了你这个车,结果他把整个停车场的车都开出来冲到某一个什么地方去,是有这么一个电影。

我们一定要把车计算做的非常非常安全,这不能说几乎是一个全新的领域,但是有非常非常新的东西需要我们去学习。所以我们真的还要走很长一段路。

问:像特斯拉这样的企业不是已经在用车计算这样的技术了吗?

芮勇:他比我们起步早,之前可能就开始在做了。特斯拉做的时候,车计算是一个很小众的市场,当然今天我们看车计算是一个比较大众的市场了。但是4、5年前、7、8年前看这是一个很小众市场。那时候的车更像是传统车,还是100个ECU那种小的计算单元,就是控制一个车窗之类的。

问:联想在自动驾驶奖项中的成绩非常惊人,这背后做出了怎样的努力?

芮勇:我觉得我们小分队是涉足这个比较晚,不是特别早,但是他们的切入点是很好的。首先他们对业界的现有算法做了非常详细地扫描。之后团队里面确实有几个很能干的聪明人,想出了一些技术点上的非常关键的算法。比如,王哲鹏带的团队,他是我们的PC创新及生态实验室的负责人。

问:在今年两大国际计算机视觉顶会上6个跟自动驾驶相关的奖项联想拿了5个冠军,其中唯一没有拿到的冠军被华为拿走了,您怎么看? 

芮勇:我首先要声明一下,不是自动驾驶所有的只有6个,而是自动驾驶中间的多目标的跟踪和分割里面有6个。其中,我们拿了5个。我觉得他们一直做的是很好,我也很尊敬他们的技术。业界无论是哪一家企业或者是高校做的好,我们都会非常的尊重他。各个奖项是客观的评测,数只要算得快和准就会给很好的成绩。

问:未来两三年内,车计算联想会有哪方面的业务?在未来商业落地方面,您觉得车计算会应用于哪些场景?以及在对外合作方面未来的进展和思路是怎样的?

芮勇:第一,L5不是我们现在要做的事情,我更想一步一步的脚踏实地地从跟联想基因结合的最紧的地方入手。可能第一步会考虑域控制器,从100个ECU到四、五个域控制器。我们要打造一个软硬一体的异构优化的域控制器出来,里面既有硬件、软件,又有我们自己的中间件,把算力先弄好。再往上,我们可能有更多的中间件要去做。再往上甚至有一些应用也是我们可以做。我们可以和车企一起合作把整个生态圈做好。

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