幕后玩家華為:不造車,但將融入每一輛車
【太平洋汽車網 行業頻道】在思考如何挖掘汽車這一新增長點時,華為曾經有所掙扎,要么是成為帶著顛覆口號的造車新勢力,要么就做汽車領域的增量零部件商。華為選擇了后者,并且成立了智能汽車解決方案BU(獨立部門)。在近日開幕的華為CONNECT大會,它第一次正式走在公眾視線前……
大會的第一天,華為率先發放重磅“炸彈”—AI訓練集群Atlas 900,由數千顆昇騰910處理器組成,算力達256~1024 PFLOPS@FP16。
對算力沒概念?官方舉了一個很形象的例子,如果繪制一張南半球星空圖,Altas 900能夠將傳統169天的人工任務,縮短到10秒02,算力相當于50萬臺PC。這樣的訓練集群還可應用到自動駕駛、石油勘探上。
華為副董事長胡厚崑表示,預計5年后,AI計算所消耗的算力,將會占到全社會算力消耗總量的80%以上。計算正在進入一個新的智能時代,預計到2023年,計算產業的規模將超過2萬億美元。
基于計算需求的幾何級增長,接著大會第二天,華為又再秀出自己的另一身“肌肉”—基于“鯤鵬+昇騰”雙引擎芯片戰略。
芯片之于工業制造的地位相信不用再多贅述,在過去的3年里,華為總共發布了10款芯片,因此成為了業界唯一同時擁有計算架構中“CPU、NPU、存儲控制、網絡互連、智能管理”5大關鍵芯片的廠商。
在鯤鵬和晟騰雙引擎的基礎上,華為還宣布將打造“一云兩翼、雙引擎”的產業布局,構筑開放的產業生態。
華為產業布局 | |
定義 | 業務 |
一云 | 華為云, 通過全棧創新,提供安全可靠的混合云,為世界提供普惠算力 |
兩翼 | 智能計算以及智能數據與存儲業務 |
雙引擎 | 以“鯤鵬”與“昇騰”打造兩個基礎芯片族,構筑異構的計算架構 |
開放生態 | 硬件開放和軟件開源 |
有了“一云兩翼、雙引擎”這樣硬核的產業基礎,華為下一步的動作,便是順理成章地將30多年的積累和前瞻技術,往上延伸到各個應用場景,以尋找新的利潤增長點。所以,在華為CONNECT大會,你可以看到融合AI、5G等等技術的智慧交通、智慧城市、智慧機場、智慧教育、智慧金融等等應用的出現。
汽車,自然也是華為繞不開的淘金圣地。只不過,作為新技術集大成者的“智慧汽車”可比教育、金融等領域復雜得多,是做特斯拉這樣顛覆傳統的造車新勢力,還是守住自己的邊界,單純做車企背后的供應商?冷靜思考多年后,華為終于得出了答案。
今年上海車展,華為以一級供應商的身份首次現身其中,并對多年“造車謠言”回應:華為不造車,幫助車廠造好車;我們聚焦ICT技術,做智能網聯汽車的增量部件提供商。
“把數字世界帶入每一輛車”的slogan清晰地在會場上顯示著,可見華為在汽車領域的布局有多龐大。至此,謎底終于揭開,華為不造車,只是想做汽車智能產業化的幕后玩家。
接著在5月,華為迅速成立了智能汽車解決方案BU(BUSINESS UNIT),并且將業務梳理為:智能電動、智能車云、智能座艙、智能網聯、智能駕駛五大板塊。
在本屆華為CONNECT大會上,呱呱墜地的智能汽車解決方案BU也對外展出了自己的最新成果。
●智能車云:基于華為云技術·,提供端邊協同、生態共建的全棧網聯服務。其中自動駕駛云平臺包含數據平臺、訓練平臺、仿真平臺,幫助企業實現數據結構化、數據湖治理、海量數據儲存,以及數據標注、障礙物識別、模型訓練、場景庫、仿真系統、評測系統等服務。
●智能駕駛:擁有L4級全棧智能駕駛解決方案(ADS),以及為業界提供開放的智能駕駛計算平臺(MDC)。
L4級全棧智能駕駛解決方案(ADS)全面整合芯片、感知、數據、地圖、算法以及云服務等多層能力,支持靈活的功能特性組合,兼容L4~ L2+級別的自動駕駛。
全棧(full stack)意味著它必須是個多面手,具備在各個層次上理解問題的意識,以及獨立解決問題的能力。從芯片到算法,ADS都來源于華為自身過硬的技術——自研高算力芯片以及自研核心算法。
作為全棧能力的核心,基于自研AI芯片、車控OS等基礎領域技術,華為從底層驅動,構筑“高算力、高安全、高能效、確定性低時延”的智能駕駛計算平臺(MDC),并配套提供工具鏈與HIL仿真平臺,幫助車企以及Tier1快速開發不同級別的智能駕駛應用。
MDC相當于一臺智能駕駛專用超級計算機系統,能夠提供硬件系統、基礎軟件、支持服務框架等平臺層服務,車廠能根據自身需求,靈活整合TierX或自研應用軟件,支持SAE L4~L2+的平滑演進。
目前MDC平臺已經與一汽紅旗、東風汽車、蘇州金龍、新石器、山東浩睿智能等眾多車企和伙伴達成合作。
華為MDC計算平臺 | ||
三大能力 | 特點 | 華為關鍵能力 |
高性能易構算力 | 融合感知 | '“CPU+AI”易構高性能融合算力——晟騰+鯤鵬雙芯驅動,帶來超強CPU算力和AI算力 |
系統工程能力 | 高可靠、高安全 | 華為在電信領域、手機領域系統工程的長期積累 |
軟件定義汽車 | OTA在線升級 | 華為在云服務、虛擬化、容器化、端云協同等積累 |
●智能網聯:提供智能感知基站解決方案、RSU路邊單元、V2X平臺、4G/5G車載移動通信模塊以及T-Box等等。
●智能座艙:基于芯片、OS、生態使能數字座艙,可以實現全場景語音交互、疲勞檢測、共享手機生態,同時還享受游戲、K歌等娛樂化服務。同平臺之間的多個智能終端可以實現互聯,比如在家播放的音樂,當人出門開車時,車內會接著繼續播放同一首歌。
華為智能座艙解決方案 | |||
服務 | 智能護駕、信息娛樂/車家互控、全生命周期服務、智真辦公、家庭影院 | ||
預集成生態平臺 | HAG平臺 | HiLink平臺 | 快應用平臺 |
智能服務引擎 | 座艙感知、決策和控制 | 多模態實時交互 | 人車家無感互聯、服務找人 |
底座 | 算力 | AI | 生態 |
核心技術 | 芯片 | 分布式OS |
●智能電動:對電能的整流、儲能、逆變等方面進行控制管理,打造出mPower智能電動、智能充電兩大解決方案。其中智慧充電包含車載充電系統、電池管理系統、電驅動系統,通過算法和數據分析,降低電池的減量度。
值得一提的是,以上業務板塊都是獨立運營,在狼性企業文化甚濃的華為,他們之間會存在賽馬的競逐關系。從目前來看,智能駕駛和智能網聯會相對成熟些,因為MDC目前已經與沃爾沃、紅旗、北汽福田、吉利商用車等車企合作,提供一套解決方案。
早在2013年,華為高管們就“特斯拉追不追得上寶馬”有過激烈的討論,大多數人認為顛覆式創新會超越寶馬,而創始人任正非卻認為寶馬不斷地改進自己、開放自己,也能學習到特斯拉的一些強項。不難看出,任正非對造車抱著一絲顧慮和保守態度。
另一方面,造車的現實非常骨感。造車新勢力的祖師爺——特斯拉成立十余年,至今仍在虧本,吃瓜群眾還坐等著祖師爺在何時“壽終正寢”(破產)。恰逢中國車市在2018年觸底,日系、德系頭部效應明顯,稍弱的自主品牌不幸失守,如果華為此時要造車,無疑是一場大賭注、高風險的賭博。
當然作為一家年收入千億美元的國際ICT巨頭,華為不缺錢,不缺技術,不缺制造力,只是基于對智能網聯發展、汽車工業變革的洞察,認知到未來的增長點更多存在于芯片、平臺計算處理等高新領域,更直指未來汽車有70%的價值來源于增量部件。
因此,在汽車產業與ICT產業碰撞的當下,華為輪值董事長徐直軍提出了“變道超車”的新思路,在他看來,汽車產業的主賽道已經由內燃機切換到電子智能的對決,比如計算、車路協同、5G等等。
從新四化開始擁抱汽車產業的那刻起,整條汽車產業鏈就期盼著“彎道超車”,特別是造車新勢力和初創科技公司挾裹著巨額資本而來,一時之間,令國內迎來不可思議的造車運動高潮。
幾年后的今天,智能汽車已經不再是新鮮事物,但談超車,還是有些距離。歸根究底,國內汽車全產業鏈發展與歐美仍然存在差距,短板尚未補全。
比如部分傳統車企還在依賴國外的變速箱和發動機,比如不少自動駕駛車還要依靠別人家的芯片、傳感器。這個時候,華為高調入局,相信每一家國內主機廠都抱著隨時歡迎的態度,因為他們必定渴望,國內也能出現像博世這樣的超一流供應商,重塑新時代下的汽車全產業鏈和供應體系。
在大會期間,智能汽車解決方案BU舉辦了兩場主題演講,多位車企高管和學者都不謀而合認為在當下,智能化是與新能源化并行的大趨勢。
智能汽車將會是新一代數字技術的集大成者,包含5G、AI算法、AI芯片、AR、語音圖像識別、IOT等等缺一不可,所以未來誰做主導都說不準。
但可以肯定的是,汽車的新四化產業將會走向融合、開放。未來,所有行業參與者或許只有兩條路可選,一是加入華為這樣的開放生態系統,降低研發成本;二是實力相當的企業會“合體”,就正如BBA在高精地圖、自動駕駛的結盟,或是大眾福特在自動駕駛方面的深度合作。
未來,車不僅是跑在道路上,還是在云端網絡游走的超級智能終端,車與車之間有著緊密的信息傳遞;它還會變成個性化、情感化的載體,知冷暖,強互動;它還可以解放人類的手和腳……
而這一切的實現需要像華為這樣的公司提供車路協同、芯片運算、5G等基礎設施作為支撐。華為人喜歡將這些一般人做不了的技術比喻為累活、重活,但這往往卻是最具前途和錢途的活兒。更重要的是,華為打入汽車市場,將為中國汽車產業實現“超車”,創造更多的可能性。(文:太平洋汽車網 曾惠君)
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