芯片ip设计是什么意思-俄乌事件蝴蝶效应，谁将扼杀未来汽车的算力？

就在这几天，当俄罗斯准备推出内联网时，苹果/谷歌和一些美国科技公司也几乎同时关闭了本地服务。 结果，混乱随之而来，移动支付终端直接出现故障，导致大量人无法乘坐地铁或公交车。

我们生活在一个什么样的世界，世界未来的发展是什么？ 相信这个消息对很多人来说都是有启发的。

由计算+云+通信组成的智能时代将潜移默化地改变你我身边的一切，包括手机、汽车。 计算最重要的方面是，2022 年 2 月，全球主要国家的情况已经开始发生变化。 欧盟、美国相关法案相继实施。 接下来的全球竞争格局显然将集中在“计算”上。 “动力”，而这将直接影响未来智能汽车的各个方面，包括自动驾驶、智能交互、智慧城市、智慧交通等。

智能汽车的计算，关于卡壳的话题

由于中兴和华为相关芯片业务遭遇制裁，加上2020年汽车芯片短缺持续发酵，中国消费者开始关注华为，并且因为买不到汽车，导致车价上涨，折扣变小。 很直观的是，芯片这个词除了“使用无卡顿”之外，还有了新的理解。 越来越多的人开始了解设计→流片→代工→封装→测试等生僻词汇，也直接了解中国在芯片+计算方面的优势和劣势。

未来时代的发展趋势是计算，汽车未来的发展趋势也是如此。 结合目前的情况，越来越多的汽车业内人士开始讨论一个话题：“智能时代中国汽车的发展是否还要继续取决于人们的意见？卡在脖子上。”

认知陌生、全球化重构、海外技术先行，是这个话题的变量。

目前的市场情况是x86底层架构掌握在Intel和AMD手中。 英伟达对Arm的收购刚刚停止。 接下来，Arm正准备寻求IPO，并试图通过扩大资本市场业务来保持独立性。

上面和你我相关的是，智能驾驶/自动驾驶/智能汽车的所有表现都是基于这个现状。 如果你未来预计花15万元买准自动驾驶能力，而不是看外国人怎么给我们定价，如果你预计花20万元买吉利、长城、比亚迪，你就可以竞争智能汽车和机器领域。 100万奔驰宝马比较好。

如果你希望中国制造的汽车能够比德国和日本汽车更好，甚至冲进欧美市场并流行起来，比如去德国市场追平高尔夫。 所以，以上这些都值得一谈。

目前，中国汽车在智能计算领域面临的主要压力是芯片硬件可控性不足以及终端与云端结合的算力不足。 相应的优势是在应用层面和有效数据层面。 效率/样本量明显高于国外。

换句话说，普通人能理解的是，在高端计算芯片方面，我们现在主要依赖全球供应链。 无论是小鹏、蔚来、吉利、长城，基本上主流品牌都只能做自动驾驶相关业务。 去Mobileye和NVIDIA两大巨头购买解决方案和开发工具。 除了主导市场的两大巨头之外，其他车企可以选择崛起的中国企业——地平线（理想汽车已入局）和华为相关业务（实力较弱的汽车品牌已入局求生存）。

虽然黑芝麻和高通也在入局芯片ip设计是什么意思，但其中一款黑芝麻华山一号A500和华山二号A1000刚刚完成量产，尚未搭载在量产车上，难以验证性能； 另一个一直擅长智能手机。 高通在驾驶舱推出的新业务也无法得到验证。

行业还没有达到高度的规模化，所以当你我购买一辆具有自动驾驶功能的车辆时卡通形象，我们要么花很多钱去体验足够的安全能力，要么低廉的价格达不到我们想要的结果，这会适得其反。

而且，我们还面临的是，一旦国际环境进一步发生变化，就会出现车辆安全等现实问题。 随着电动汽车销量渗透率持续超过20%，以及智能汽车销量占比不断提升，带来的实际影响有待评估。

至于为什么汽车自动驾驶芯片和汽车智能座舱产业无法高度规模化，除了光刻机、光刻胶和制造工艺的限制外，更重要的是计算架构的底层控制仅在三个公司。 公司手中。 Intel和AMD掌握了x86的底层，而Arm作为一家“独立”公司，通过授权和出售IP的方式与Nvidia、高通等一系列芯片公司合作，其中几乎包括你我所熟悉的所有中国芯片公司（华为、阿里巴巴、百度）都建立了以Arm为核心的相关业务线。

换句话说，对于中国汽车的所有智能参与者来说，当前的算力数字正在不断滚滚而来，我们不断地看到许多新的数字宣传出现在我们的眼前。

这些在一定程度上都是没有意义的。 因为一旦底层发生大的迭代，如果没有深入的控制，就必须进行优化。 这个优化可能是很小的，也可能是对道路变化的重大修改。

特斯拉会受到上述影响吗？ 答案是有，但不多。 因为它依托Orin X打造自己的超级算力（已在2021年AI DAY上发布），而且是与美国资本市场深度绑定的巨头。 欧洲车企奔驰、宝马、大众是否会受到上述影响？ 答案是肯定的，而且可能会产生很大的影响，而这也是欧盟在2022年2月宣布投资430亿欧元，寻求占据全球半导体市场20%份额的核心驱动力之一2030年。

RISC-V和从东到西的计算是一个转折点吗？

事实上，针对当前全球格局加速变化的形势，我国已经采取了相应的行动和计划。 包括异构计算、新架构、算力主导、安全等方面的新思考。 对于车企来说，谁想在全球最大、年产3000万辆乘用车销量的市场上腾飞呢？ 关键信息，显然至关重要。

关键词是异构计算的发展和算力的社会化分配。

计算部分现在已经进入3.0时代。 与之前x86和Arm单独获得计算优势的情况不同，业界对未来的新判断是异构计算。 通过不同架构的组合和匹配，可以避免应用缺陷，释放最高算力。 力量。 因此卡通人物，虽然目前DPU处理器行业和RISC-V架构市场规模较小，但正在以非常高的速度增长。

由于全球数据中心内部流量不断增加，年复合增长率超过25%，CPU利用率持续下降，网络连接成本持续上升。 也就是说，如果顺其自然，我们购买了具有自动驾驶/智能网联功能的车型后，如果车辆严重依赖云计算，那么后续的正常使用每年都需要进一步付费，或者关停需要不是。 例如，L4级自动驾驶需要通过V2X车路协同来实现，而云计算资源受到挤压，CPU不堪重负，全球部分国家和地区的消费者很可能要支付“养路费”。 对于DPU处理器（云专用计算）部分，目前市场的蓝海已经有不少参与者，包括Intel、Nvidia等海外巨头，以及主要来自计算机体系结构国家重点实验室的创始团队中国科学院计算技术研究所. 分行控制号码。

与DPU相比，RISC-V架构市场更为重要。 与x86和Arm不同，RISC-V是一个开源生态系统，但由于一直没有相关指导、资金注入，商业化能力远弱于两者，因此其体量极小。 然而，随着计算霸权的开始、国际关系的变化以及异构计算的认可，RISC-V这个开源生态系统开始迎来新的机遇。 2017年9月，中国背景私募基金Canyon Bridge以5.5亿英镑收购英国芯片IP设计厂商Imagination Technologies。 2022年1月，Imagination推出了基于RISC-V架构的全新Catapult系列CPU。

此外，值得注意的是，在欧美芯片法案相继生效之际，印度也迅速宣布了自己的相应计划，研发RISC-V处理器，并在国家层面开展此类课程。 显而易见的一点是，各国都在进行相关部署，2022年我们很可能会看到我国相关重磅行动。

RISC-V和DPU领域处理器的发展需要时间和重要的政策引导，一切都是未来。 回到现实，摆在我们面前的另一条重要主线就是东西方计算工程的启动。

国家发展改革委、中央网信委、工业和信息化部、国家能源局联合下发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏。 启动国家算力枢纽节点建设芯片ip设计是什么意思，规划10个国家数据中心集群。 也就是说，我国国家综合大数据中心系统已完成总体布局设计，“东数据西统计”项目已正式启动。

东数西算中的“数”是数据，“算”是算力。 东数西算构建集数据中心、云计算、大数据于一体的新型算力网络体系，有序引导东方算力需求。 向西部地区发展，同时利用西部地区丰富的可再生能源，降低IDC的电费成本。 并且，解决东部地区现有算力受土地、面积、发展矛盾限制的一系列痛点。

需要看到的是，各个项目的背后，蕴藏着许多关于安全、智慧城市、智慧交通的辐射思考。 系统化布局后，整体数据安全和算力安全将得到更有效的提升。

并且，汽车技术的进步。 虽然，目前我们身边的汽车发展思路以边缘计算为中心，即受5G限制的SA/NSA网络尚未全面铺开，汽车与云端的交互需要极高的时延。 目前的突破是针对自行车。 再加上更高的计算能力，这就是今天 TOPS 数字不断上升的原因。

然而，单车算力的可见瓶颈期已经到来，包括摩尔定律、全球形势的变化、汽车供应链的重塑，甚至行业内部出现了新的TOPS内卷的“过剩” 。 综上所述。 1000Tops以上的算力足以支撑L4级别的相关应用，但如果通讯和云算力解决不了，单车的边缘计算过度提升，就会对单车的其他能力产生相应的反应。车辆，如固定成本下的相关分配规则等。

写在最后：

算力的快速提升和技术优势的构建已经开始。 计算完成跨级质变后，摆在你我面前的优势包括但不限于，我们会非常便宜地购买一辆真正能够自动驾驶的汽车，我们可以在路上合法看电影，让很多人以缓解驾驶挑战带来的压力。 到时候，大概率就不用担心自动驾驶带来的相应安全问题了。 因为AI对于bug和0型漏洞的速度对于目前程序员密集型的劳动行业来说可以产生相当大的影响，而优势在于它的计算能力能够提前感知没有发生的事情。

因此，2022年，我们将见证中国未来算力的新能力、新布局。 相信在不久的将来，答案很可能就会揭晓。