推理需求超越訓練，這種芯片為何成為汽車智能化決勝關鍵？

來源：中國汽車報網

隨著自動駕駛漸行漸近，AI推理芯片正在成為汽車智能化決勝關鍵。

近日，OpenAI與AI芯片企業Cerebras簽署協議，OpenAI將在2026至2028年把750MW規模的Cerebras芯片集成到其AI推理計算資源庫中。這一部署是專門為AI推理服務。

行業預言，隨著自動駕駛等汽車智能化相關需求的快速增長，2026年推理芯片占比還將進一步大幅增加。

推理需求迎來爆發點

近年來，AI大模型訓練是AI芯片市場的重要增長點。也正因如此，英偉達的H100、H200等高端芯片成為科技巨頭們哄搶的 “香餑餑”，動輒數千萬元的采購訂單屢見不鮮，它們承載著模型從無到有的“學習”重任，是AI發展早期探索前沿技術、突破模型規模瓶頸的關鍵力量。

而隨著自動駕駛走向越來越多的應用，企業意識到，將大模型落地到實際應用場景，實現商業價值才是最終目的。于是，市場的天平開始向推理芯片傾斜。據IDC數據顯示，推理芯片的需求已反超訓練芯片，成為數據中心算力、智能駕駛應用的新主力。

以往，曾經有人把訓練芯片比作“課堂”，負責從海量知識中學習、構建認知體系；而推理芯片則如同“大腦”，負責在實際應用中執行大腦下達的指令，將感知層的數據進行分析判斷并向決策層輸出。

總體上看，訓練芯片也有相對明顯的“短板”。高算力意味著高功耗，訓練芯片在滿載運行時，功耗會產生高昂的電費成本。而且，訓練芯片的研發和生產成本極高，其復雜的架構設計、先進的制程工藝，以及對高速內存、大容量顯存的需求，都使得一塊訓練芯片的價格動輒數萬元甚至數十萬元。這些特性決定了訓練芯片主要部署在云端數據中心，它無法直接應用于終端設備，解決實際場景中的問題，而推理芯片則沒有上述短板，可以直接應用于自動駕駛終端設備。

汽車智能化決勝關鍵

目前，在技術快速發展中，自動駕駛汽車已經逐漸成為高度集成的“智能移動終端”，在智能駕駛或自動駕駛過程中，它需要像經驗豐富的老司機一樣，時刻保持高度警惕，對周圍環境做出迅速且準確的判斷。而這一切，都離不開推理芯片提供的強大實時算力支持。

以一輛配備了多傳感器融合系統的自動駕駛汽車為例，它身上搭載的攝像頭如同敏銳的眼睛，每秒能捕捉數十幀高清圖像，這些圖像包含了道路標識、車輛、行人等海量信息；毫米波雷達和激光雷達則像精準的觸角，不斷實時獲取車輛周圍物體的距離、速度和角度等數據。據統計，一輛L4級別的自動駕駛汽車在正常行駛時，每秒鐘產生的數據量可達數GB，這些海量數據需要在極短時間內被處理和分析，以便汽車做出合理的駕駛決策。

推理芯片就是處理這些數據的“超級大腦”，它具備強大的邊緣計算能力，能夠在車內直接完成數據處理，無需依賴云端傳輸。當汽車前方突然出現行人時，攝像頭捕捉到這一畫面并將數據迅速傳輸給推理芯片，推理芯片能在毫秒級的時間內，通過內置的神經網絡算法，準確識別出行人的位置、動作和行進方向，同時結合雷達數據計算出車輛與行人的距離和相對速度，然后迅速向車輛控制系統發出制動或避讓指令。整個過程如同人類大腦的本能反應，確保汽車在關鍵時刻能夠及時做出正確操作，避免事故發生。如果推理芯片的算力不足或出現延遲，哪怕只是短短幾百毫秒的延誤，在高速行駛的情況下，都可能導致汽車無法及時剎車或避讓，帶來事故風險。

從目前的情況看，智能駕駛或自動駕駛汽車作為一種特殊的移動終端，其使用場景對芯片的性能、功耗和穩定性提出了極為嚴苛的要求，而推理芯片憑借其獨特的技術優勢，成為了汽車智能化的理想之選。

在功耗方面，汽車的電力供應主要依賴于電池和發動機，因此車載設備必須具備低功耗特性，以減少對能源的消耗，延長電池續航里程，并降低發動機的負荷 。新一代推理芯片采用了先進的架構設計和制程工藝，例如采用7nm甚至更先進的制程，能夠在保證高性能運算的同時，大幅降低能耗，為自動駕駛汽車提供了高效且節能的算力支持，確保車輛在長時間行駛過程中，芯片能夠穩定運行，不會因過熱或功耗過高而影響性能。

推理芯片還必須針對自動駕駛場景中的核心任務，如視覺識別、路徑規劃和決策控制等，進行定制化的神經網絡加速器設計。這些加速器能夠對特定的算法和模型進行硬件級優化，實現算力與場景的精準匹配，提高芯片在自動駕駛任務中的處理效率和準確性。

開啟智駕時代新紀元

從行業發展角度看，推理芯片作為AI產業發展的關鍵轉折點，正以其獨特的技術優勢和廣泛的應用潛力，改寫著科技產業的版圖。它不僅是AI從實驗室走向市場、從燒錢研發到實現商業盈利的關鍵橋梁，更是汽車智能化進程中不可或缺的核心力量。在自動駕駛領域，推理芯片以其強大的實時算力，為車輛構建起一道堅不可摧的“安全防線”，讓汽車在復雜的交通環境中能夠像經驗豐富的駕駛員一樣，迅速做出準確的決策，保障出行安全。

盡管推理芯片在汽車智能化領域的應用前景廣闊，但從實驗室研發到真正實現車規級量產落地，并非一帆風順，需要攻克諸多難關。有關專家表示，車規級認證是推理芯片進入汽車市場的第一道門檻。與消費級芯片相比，車規級芯片的可靠性和穩定性要求高出數倍。它需要通過一系列嚴苛的環境測試，如高溫存儲測試、低溫存儲測試、溫度循環測試、濕度測試、機械振動測試等，以確保芯片在汽車的全生命周期內，都能穩定運行 。以高溫存儲測試為例，芯片需要在150℃的高溫環境下持續存儲數千小時，然后檢測其電氣性能和功能是否正常。只有通過了這些嚴格測試的芯片，才能獲得車規級認證。

同時，算法適配也是推理芯片在汽車應用中面臨的關鍵挑戰之一。不同車企的自動駕駛算法各具特色，推理芯片需要與這些算法深度融合，才能發揮出最佳性能。這就要求芯片廠商與車企、Tier1供應商緊密合作，構建應用的閉環生態 。

而成本控制同樣不容忽視。在保證性能和質量的前提下，降低推理芯片的成本，是推動其從高端車型向量產車型普及的關鍵。車企希望推理芯片在具備高性能算力的同時，能夠優化設計和生產工藝，將成本控制在合理范圍內，使得更多系統能夠采用先進的推理芯片，加速自動駕駛技術的普及。

如今，推理芯片的崛起標志著AI尤其是自動駕駛產業進入了一個新的階段。它解決了AI落地應用中的成本、延遲和隱私等核心痛點，使得AI技術能夠真正融入到自動駕駛等領域的運營中。

展望未來，隨著AI技術與汽車智能硬件的深度融合，推理芯片的應用前景將更加廣闊。包括汽車、工業互聯網、汽車制造等更多領域都將實現新的突破。有關專家認為，在汽車智能化的賽道上，推理芯片將繼續扮演核心角色。隨著自動駕駛技術從L2向L5不斷演進，對推理芯片的算力、能效和穩定性提出了更高的要求。未來，高性能、低成本的推理芯片將成為定義下一代智能汽車形態的關鍵因素。車企將圍繞推理芯片展開更加激烈的競爭，通過與芯片廠商的深度合作，打造更具競爭力的自動駕駛解決方案，推動智能汽車產業向更高水平發展，為汽車產業的智能化轉型升級提供堅實的技術支撐。