就在這幾天，在俄羅斯準備啟動內網(wǎng)時，蘋果/谷歌還有部分美國科技公司也幾乎同期關閉了自己在當?shù)氐姆?，于是，亂象從發(fā)，手機支付端直接失效，造成大量的人無法乘坐地鐵、公交。

我們究竟活在怎樣的一個世界里，以及世界未來的發(fā)展又是如何，這則消息，相信能對很多人產(chǎn)生啟示。

計算+云端+通訊所組成的智能時代，會潛移默化的改變你我身邊的一切，包括手機、包括汽車。這之中最重要的計算端，就在2022年的2月，已經(jīng)在全球大國里開始變天，歐盟、美國的相關法案紛紛落地，接下來的全球競爭格局會很顯然的落點到“算力”身上，而這也將直接影響到接下來智能汽車的一切方面，包括自動駕駛、智能交互、智慧城市、智慧交通等等。

計算之于智能汽車，關于卡脖子的話題

隨著中興、華為的相關芯片業(yè)務遭遇制裁，再隨著2020年不斷發(fā)酵的汽車芯片荒，中國消費者因為關注華為，再因為提不到車、車輛漲價、優(yōu)惠變小，很直觀的對芯片一詞有了“用起來不卡”之外的新認知。越來越多的人開始了解到設計→流片→代工→封裝→測試等生僻詞，也直接了解到中國在芯片+計算中的優(yōu)勢與劣勢。

未來的時代發(fā)展趨勢是計算，未來的汽車發(fā)展趨勢同樣如此，再結合現(xiàn)狀，汽車產(chǎn)業(yè)中越來越多的人開始討論一個話題“中國車在智能時代里的發(fā)展，會不會繼續(xù)看人眼色，被卡脖子?！?/p>

認知陌生、全球化正在重構、海外已完成技術先發(fā)，是這一話題的變量。

而市場現(xiàn)狀是，x86的底層架構在英特爾、AMD手中，英偉達收購Arm剛剛被叫停，而接下來的Arm準備謀求IPO上市，通過擴大資本市場運作，盡量保持自己的獨立性。

上述與你我相關的是，一切關于智能駕駛/自動駕駛/智能車機的表現(xiàn)，均以此現(xiàn)狀打底。如果，你期待未來花15萬就能買到準自動駕駛能力，而不是要看外國人給我們怎么定價，如果你期待花20萬買輛吉利、長城、比亞迪就能在智能車機領域里比100萬的奔馳、寶馬要好。

如果你希望中國國產(chǎn)車能比德系、日系更好，甚至是沖到歐美市場里賣成爆款，比如去德國市場里和高爾夫打成平手。那么，上述的一切，就很值得展開聊聊。

在當前，中國汽車在智能計算領域，主要面對的壓力是，芯片硬件的可控能力的不足，端云結合算力能力的不足，而相應的優(yōu)勢則是，在應用層面、有效數(shù)據(jù)層面的效率/樣本量較海外已明顯高出一級。

換句普通人能理解的話是，我們在高端計算芯片方面，現(xiàn)如今主要依托全球供應鏈，不論是小鵬、蔚來、吉利、長城，基本上主流品牌想做自動駕駛相關業(yè)務，大多只能去采購Mobileye、英偉達兩大巨頭的解決方案、開發(fā)工具。除了霸占市場絕大份額的2大巨頭之外，其他車企可以選擇的還包括正在崛起的中國公司-地平線（理想汽車已入局）、華為相關業(yè)務（弱勢汽車品牌已入局求生）。

雖然還有黑芝麻、高通的入局，但二者一個是黑芝麻華山一號A500、華山二號A1000剛剛完成量產(chǎn)，還沒有裝備到量產(chǎn)車上難以驗證表現(xiàn)；另一個是一直以來擅長智能座艙的高通發(fā)力的新業(yè)務，同樣無法驗證。

產(chǎn)業(yè)并未實現(xiàn)高度規(guī)?；?，因而你我購買一輛帶自動駕駛功能的車輛時，要么是花費不菲才能體驗到足夠安全的能力，要么是低價達不到自己想要的結果，適得其反。

而且，我們還面臨的是，一旦國際環(huán)境進一步發(fā)生變化，其所存在的現(xiàn)實用車安全等問題。隨著電動車銷量滲透率不斷超過20%，隨著智能汽車的銷量占比不斷提高，這些會帶來的實際影響需要評估。

至于為何汽車自動駕駛芯片、汽車智能座艙產(chǎn)業(yè)還無法高度規(guī)模化，除了光刻機、光刻膠、制程等層面的限制之外，更重要的則是，計算架構的底層控制權只在3家公司手中。英特爾和AMD掌握x86底層，Arm作為“身份獨立”的公司，通過授權、售賣IP等形式與英偉達、高通以及一系列芯片公司進行合作，當下包括你我能熟知的幾乎所有中國芯片公司（華為、阿里、百度），均設立了以Arm為核心的相關業(yè)務主線。

也就是說，對于所有中國汽車的智能化參與者來說，當前的算力數(shù)字在不斷內卷，我們眼前也在不斷見到眾多新的數(shù)字宣傳。

這些，均在一定程度上沒有意義。因為，底層一旦發(fā)生大的迭代，沒有深度控制權的，就必須進行優(yōu)化，這個優(yōu)化可能是小幅度的，也可能是換路式的大修大改。

特斯拉會不會受到上述的影響？答案是會，但影響并不大。因為其依托于Orin X正在建筑自己的超算（已經(jīng)2021年AI DAY上進行發(fā)布），且它是一家與美國資本市場深度綁定的巨頭。歐洲車企奔馳、寶馬、大眾會不會受到上述的影響？答案是會，而且可能影響很大，而這也是2022年2月歐盟頒布投入430億歐元，謀求2030年占據(jù)全球半導體市場份額20%的核心推動力之一。

RISC-V和東數(shù)西算，是否致勝轉折點？

實際上，對于全球格局提速變化的現(xiàn)狀，我國已經(jīng)有了相應的行動和布局。包括異構計算的新思考、新架構、算力支配、安全四個領域，而對于汽車企業(yè)來說，誰想在3000萬/年乘用車銷量的全球最大市場里順風起飛，洞悉之中的關鍵信息，顯然至關重要。

關鍵詞為異構計算的發(fā)展、算力的社會級分配。

計算部分，當下已進入3.0時代，不同于此前x86和Arm單持可獲得計算優(yōu)勢的局面，行業(yè)對未來的新判斷是異構計算，通過組合搭配不同架構，實現(xiàn)規(guī)避應用短板、釋放最高算力。也因此，DPU處理器行業(yè)、RISC-V架構市場，雖然當前體量不大，但正在極高速成長。

因為全球數(shù)據(jù)中心內部流量越來越大，年復合增長率25%以上，CPU利用率不斷降低，網(wǎng)聯(lián)成本在不斷升高。也就是說，如果聽之任之，我們買到了一輛帶有自動駕駛/智能網(wǎng)聯(lián)功能的車型后，如果車輛對云端計算的依托度較高，那后續(xù)的正常使用還需要每年進一步掏錢，或者關閉不用。比如，L4級自動駕駛需要借由V2X車路協(xié)同實現(xiàn)，而云端計算資源被擠壓，CPU不堪重負，消費者來交“養(yǎng)路費”也大概率會在全球某些國家、地區(qū)發(fā)生。DPU處理器（云端專用計算）部分，當前的市場藍海里，已有不少參與者，既包括英特爾、英偉達等海外巨頭，也包括創(chuàng)始團隊主要來自中科院計算所計算機體系結構國家重點實驗室的中科馭數(shù)。

而相比DPU，RISC-V架構市場則是更為重要。不同于x86、Arm，RISC-V為開源生態(tài)，但因為一直以來沒有相關引導、資本注入，且商業(yè)化能力遠弱于二者，其體量極小。但，隨著算力爭霸開始，國際關系變化，以及異構計算的認定，開源生態(tài)的RISC-V開始迎來新的契機。2017年9月，中國背景私募基金Canyon Bridge以5.5億英鎊收購英國芯片IP設計廠商Imagination Technologies，2022年1月，Imagination推出了全新基于RISC-V架構的Catapult系列CPU。

另外，值得關注的一點是，就在歐美芯片法案陸續(xù)落地時，印度也快速公布了自己的相應計劃，發(fā)力RISC-V處理器，從國家層面開展此類課程等。顯而易見的一點是，各國都在進行相關布局，而我們在2022年也大概率會見到我國的相關重磅動作。

RISC-V、DPU等領域的處理器發(fā)展，需要時間的推進以及重要的政策引導，一切的落點在未來。回到現(xiàn)實，眼前我們能看到的另一條重要主線，則是東數(shù)西算工程的啟動。

國家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、國家能源局聯(lián)合印發(fā)通知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 地啟動建設國家算力樞紐節(jié)點，并規(guī)劃了 10 個國家數(shù)據(jù)中心集群。也就是說，我國全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系完成總體布局設計，“東數(shù)西算”工程正式全面啟動。

東數(shù)西算中的“數(shù)”為數(shù)據(jù)，“算”為算力，東數(shù)西算是通過構建數(shù)據(jù)中心、云計算、大數(shù)據(jù)一體化的新型算力網(wǎng)絡體系，將東部算力需求有序引導到西部，同時以西部豐富的可再生能源，降低IDC用電成本。以及，解決東部算力受限于地、面積、發(fā)展沖突等一系列的現(xiàn)有痛點。

需要注意的點是，東數(shù)西算的工程背后，還有著對安全、智慧城市、智慧交通的眾多輻射思考。系統(tǒng)化布局之后，整體的數(shù)據(jù)安全、算力安全會得到更有效的提升。

以及，對汽車技術的增益。盡管，當下我們身邊的汽車發(fā)展思路是以邊緣計算為核心，即受限于5G的SA/NSA組網(wǎng)尚未完全鋪開，汽車與云端的交互對時延要求極高，當下的突破口是為單車配上更高算力，如今不斷上漲的TOPS數(shù)字正因為此。

但，單車算力的可見瓶頸期已來臨，同時包括，摩爾定律、全球局勢變化、汽車供應鏈的重鑄，甚至于，在行業(yè)內部已經(jīng)對不斷上漲的TOPS內卷有了“過剩”的新結論。1000Tops以上的算力，已經(jīng)足夠支持L4級的相關應用，但如果不能解決通訊、云端算力打通層面的話題，將單車邊緣計算過度提升，將會對車輛的其他能力起到相應的反作用，如固定成本下的相關分配規(guī)則等。

寫在最后：

算力的快速提升和技術優(yōu)勢建構已經(jīng)開始，當計算完成跨級別質變之后，擺在你我眼前的優(yōu)勢包括但不限于，我們會很便宜的買到一臺真正能自動駕駛的車、我們能在路上合法的看電影、很多人能把開車這種挑戰(zhàn)帶來的壓力進行釋放。而那時，也大概率不必擔心自動駕駛帶來的相應安全問題。因為，AI對bug、0類漏洞的速度，能對當前的程序員密集勞動產(chǎn)業(yè)造成相當大的影響，而好處則在于其計算能力能對未發(fā)生的事物進行提前感知。

所以，2022年我們將見證哪些關于中國未來算力的新能力和新布局，相信，最近就大概率有答案。