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迈向千T算力时代，最强智驾芯片Thor量产前夜

汽车 2024-09-27 20:07 海南

采访、撰稿 | 德新 Dude

编辑 | 德新

关于Thor你需要了解的一切

2022年秋天的GTC大会上，NVIDIA发布了新一代车载计算平台「DRIVE Thor」，最高可提供每秒2000万亿次浮点运算，即大家常说的「AI算力」高达2000 Tops。

Thor的目标是大幅加速智能汽车和自动驾驶的进程，成为汽车的中央计算机。

相比于前一代的OrinX，它足有8倍性能提升，这也说明了NVIDIA「挤爆牙膏，加速一切」的决心。

在Thor推出后，关于自动驾驶是否真的需要那么「大力出奇迹」的讨论，持续了相当长一段时间。

这样的局面，直到2024年的北京车展后出现了明显的变化，一些Tier 1在车展后收到了主机厂针对Thor开发的密集咨询，NVIDIA也在这次车展上官宣了多家客户的合作。

出现这样的局面主要来自2方面的原因：

2024年上半年，基于「端到端」数据驱动的开发方式成为智驾业界共识，主机厂纷纷寻求更大算力的平台推动大模型上车；
领先的主机厂希望借助Thor这样的平台卡位先机，而传统主机厂譬如比亚迪则希望尽快追平或者赶超，这完美构建了军备赛的逻辑。

据HiEV不完全统计，到目前为止理想、小鹏、极氪、比亚迪、极越等主机厂都已经与NVIDIA达成合作，正在开发基于Thor的智驾计算平台；而供应商中，联想车计算、德赛西威、卓驭科技也在基于Thor开发域控制器或智驾方案。

在这块智驾最强芯量产前夕，我们跟联想车计算、德赛等主要Tier 1以及智驾上下游公司聊了聊：

700T算力的Thor，逐渐明确成为乘用车主机厂们最感兴趣的版型；
最快搭载Thor量产的车型，可能在明年第一季度发布；
即使在千T算力级别，Thor依然不是完全的舱驾一体计算平台；
Thor X可能对Robotaxi商业化有重大的推动作用。

端到端+大模型，

主机厂的焦虑与希望

大模型席卷智能驾驶和智能座舱，这种新的开发方式加速了AI算力的消耗，并且大幅刺激了主机厂对智能化进程的焦虑。

大模型到底有多吃算力呢？

2021年，曾经有一家新品牌主机厂率先使用高通8295进行座舱的开发，彼时开放了单个AI核的8295算力已经有30 Tops。

由于充沛的算力供给，这家主机厂在座舱功能之外，还计划在8295上开发一项单车道的行车功能，作为智驾系统的冗余备份。

但到了2022年下半年，基于单AI核来做核心的语音模型的开发，8295的算力已经吃紧。这家主机厂最后从高通获取了双AI核的授权，将8295的AI算力提升到60 Tops，但冗余的智驾功能量产被搁置。

2023年对于智驾计算平台也是一样。

国内大部分主机厂在高阶方案中使用的双OrinX的配置，一定程度参考了特斯拉HW3.0 双FSD芯片的设计，其中一个芯片最初作为冗余备份。但到后半段，双OrinX的算力变得十分紧张。

以理想汽车为例，理想在OTA 6.1.0开启端到端智驾方案的内测，其采用了「系统1 + 系统2」的双系统设计。其中系统2主要是一个VLM视觉语言模型，参数规模达到22亿（2.2B），而VLM运行的频率大概在3 - 4赫兹。

光是VLM视觉语言模型在OrinX上的部署，理想就花费了大量精力进行模型压缩和运行优化，而这只是智驾大模型上车的初级阶段。

一位AI从业者告诉我们，真正意义的大模型参数规模在10B以上，智驾系统对实时性的要求高，系统运行的频率至少要保证至少10 - 20赫兹。

智能驾驶和智能座舱在围绕大模型的开发方式上达成共识，而这都指向了更强的、为AI大模型优化的下一代计算平台。

在高算力的车载计算平台高度稀缺的背景下，Thor成为大模型上车「全村的希望」。

从L2+到L4，Thor的野心

尽管Thor在2022年已经发布，但关于这颗强悍的计算芯片，公开信息仍然寥寥。这与汽车行业的开发规律也密切相关。

2022年，NVIDIA最早推出的Thor 算力为2000 Tops。

但随着其开发进度的推进以及来自主要客户的需求推动，Thor逐渐衍生出4个主要版型：

Thor X，1000T 算力；
Thor S，700T 算力；
Thor U，500T 算力；
Thor Z，300T 算力。

其中700T算力的Thor S，成为乘用车主机厂们最为关注的配置。

与大家通常认知的Thor非常昂贵不同，由于单芯片算力比双OrinX算力更大，并且减少了片间通信问题，降低了系统复杂度。多位接近NVIDIA的人士向HiEV透露：Thor S的域控系统成本，相比于双OrinX成本更低，性能更好。

而1000T的Thor X，目前最主要的需求来自L4自动驾驶公司。

无论是Waymo、Cruise还是中国的小马智行、文远知行，都在寻求在更大的区域拓展Robotaxi车队的运营。

而大规模车队运营，需要解决的核心问题是如何降低单车成本，以及保障长期运营系统的稳定性。

Thor X是目前整个市面上最为贴近这一需求的车规级、大算力计算平台。

联想车计算在前不久下线了基于Thor X打造域控制器AD1，就是为包括文远知行在内的Robotaxi前装量产而开发的。AD1包含了2片Thor X，算力高达 2000T。

除了Robotaxi公司之外，一小部分瞄准了L3智驾系统开发的车企，也在考虑使用Thor X。

千T级的算力，除了跑智驾，也可以考虑运行一部分智能座舱的大语言模型。

联想集团副总裁、联想车计算业务负责人唐心悦告诉HiEV：

「我们认为700T版本（Thor S）一定是最先得到应用的，它可以满足30万以上的高端车型对智驾、座舱体验的要求，并且能进行跨域的计算。

而500T（Thor U）、300T（Thor Z）版本则是面向下沉市场车型的需求，对于ADAS的表现（相比于现有方案）有极大的提升，与过去Orin的版本不可同日而语。

即使是Thor的最低版本，300T也要比双OrinX要出色。」

在NVIDIA的智驾计算产品序列中，相比于Orin主要聚焦在乘用车L2+的高端市场，Thor的野心更大，覆盖更全面。

无论是面向未来的L4大规模部署，还是现有的城市NOA和高速NOA系统的体验升级，还是即将到来的L3量产，都在其射程范围内。

但与NVIDIA的预期有一点不同的是，Thor并非像其初始计划的那样，成为智能汽车的中央计算机。

随着「端到端+大模型」的到来，人们发现智驾系统上限的增长速度依然飞快。

当智驾问题本身还没有很好地被解决，1000T不会成为汽车算力的终点，至少在最高端、旗舰级的车型上是这样。

联想、德赛，大模型时代的军火商

联想车计算的负责人唐心悦，早年曾在Intel与伟创力负责汽车计算相关的业务。

2017 - 2018年前后，他所在的业务线为当时顶流的Robotaxi公司，如Cruise、Argo等提供车载计算机。

2022年，当联想组建团队，进入到汽车计算产品的业务时，联想内部很快决策瞄准了DRIVE Thor这一代产品，并且与NVIDIA签署了授权。

今年8月份，联想车计算基于Thor X的车规级域控制器产品AD1已经在合肥产业基地下线。这大概率意味着明年，全行业探索了近10年的Robotaxi将进入初步的规模商业化运营阶段。

唐心悦预估，未来5年，Robotaxi将进入10万台级的部署规模。

而除了针对Robotaxi/无人驾驶的AD1产品线之外，联想车计算基于Thor其他版型的域控制器AH1也在开发之中。AH1面向乘用车L2+的量产需求，其预计下半年和明年上半年将迎来陆续定点。

在另外一条线上，德赛西威从2017 - 2018开始，通过与小鹏、英伟达的三方合作，帮助小鹏量产了行业最早的基于NVIDIA DRIVE Xavier的域控制器。

在Xavier一代产品上积累经验之后，近两年，德赛几乎包揽了国内大部分主机厂DRIVE Orin域控制器的定点。

前不久在德赛科技节上，德赛高层披露，其已经获得至少2家主机厂基于Thor的定点，并已在6月份完成基于Thor的A样开发。

上游的军火商摩拳擦掌，下游的智驾竞赛一触即发。

据HiEV了解，理想汽车可能在明年上半年最早推出搭载Thor的车型；

极氪汽车已经官宣，明年3季度将发布搭载Thor的中大型旗舰SUV；

其他取得授权的厂商，如比亚迪也已经拿到Thor的样片，正由新技术院旗下的IDC智能驾驶研发中心牵头推进域控制器的开发。

同时，与OrinX一代产品不同的是，主机厂介入自研的深度更深，不光理想、小鹏开始深度自研域控制器，比亚迪、极氪、零跑等厂商也在加快控制器的自研。

NVIDIA方面在提供纯粹开放的计算硬件之外，由吴新宙带领，内部团队也在基于DRIVE平台开发全栈的智驾软件方案。HiEV获悉，德赛也已经组建团队在进行智驾软件的研发。

无论是开放协作，还是软硬一体，在最强智驾芯片量产前也，智能驾驶的技术比拼远远没有停歇。

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