Nvidia vs Mobileye 自動駕駛晶片之爭

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘

為什麼歐美日傳統車廠對Nvidia自動駕駛技術上積極度不如中國大陸高?

之前M大留言也提到這個事情,這個問題其實之前就有人問阿財,阿財簡單分享兩個觀點給大家參考,也歡迎從業人員補充。

首先,很簡單的點是,L2級別(包含L2+)這幾年早已是對岸車廠的標配換而言之,你沒有自動駕駛都不好意思說自己是造車新勢力…有接觸過車規相關產品的朋友應該都很有感,「車規」嚴格程度僅次於軍用醫療,對於車廠來說除了自動駕駛之外車規問題好解決,但自動駕駛牽扯到晶片、算法、系統驗證等等…所以直接找已經落地有經驗的供應商是比自研省錢又省力,所以Mobileye、高通、Nvidia等等自然就成為了焦點。但有趣的是,那為什麼對岸車廠感覺最喜歡用Nvidia家的車用自駕系統呢?有長期關注自動駕駛的朋友應該知道,Mobileye20幾年前就開始做自動駕駛ADAS相關的產品,要知道現在最紅的Nvidia Orin是這幾年才被大量導入在車用上,而更早的產品是Parker架構(2016發布)而對於L2級別的自駕市場Mobileye早已深耕多年,EyeQ4更是一堆車廠的首選。

那為什麼近年來Nvidia更受到對岸車廠的喜愛?

這個問題滿有趣的,應該不少人會直接想到是算力需求嗎?Orin的成功其實很大一部分歸功於對岸電動車市場的廝殺,大家開始堆傳感器,相機雷達光達裝好裝滿,什麼?你又多加了幾個光達?那我也不能輸啊!在這樣的大背景之下對晶片算力的需求急劇提升,要知道Mobileye EyeQ4算力才2.5TOPS啊…那Orin呢?256TOPS而且Orin的擴充性很高,你今天要L2一個就夠,什麼?你想要做L3,L4?沒問題兩顆打包帶走。

Mobileye嚇到趕快推出EyeQ5但算力也只有24TOPS,號稱176TOPS的EyeQ6難產中…另外一個點就是,老黃的戰略佈局,老黃很早就看準對岸的車用市場,所以各種support那是不遺餘力啊!什麼意思?根據阿財對岸工程師朋友的分享,Nvidia對於對岸客戶的support滿好的,有問題或是有需要幫忙的Nvidia工程師直接到你公司協助…所以本來造車新勢力或是傳統車廠對自動駕駛相關技術就不熟,今天老黃團隊這麼貼心,那我還不用爆?

那你可能會認為Mobileye很弱,怎麼做那麼久被Nvidia壓在地上打,錯誤!更慘的你應該要看像車用傳統御三家(瑞薩、恩智浦、TI)隨著自動駕駛對晶片算力的需求越來越高他們才是最慘的…Mobileye晶片沒人要了嗎?首先不是所有人都需要L2+的自動駕駛,平價車款有AEB、車道維持、跟車就夠啦,而且…嘿嘿對岸車廠不用但歐美日大廠用啊!

福斯福特Nissan等等表示:誰要跟你搞那麼多傳感器在車上?L2+?我們是有品牌歷史的傳統大廠好嗎!

所以2021年 EyeQ出貨近2000萬個到2023出貨3000多萬個,這個數字是很驚人的,要知道全球汽車銷量每年才8000多萬台…當然主要原因還是EyeQ4 CP值真的高,100美金不到支援大多數的應用,Orin很強車廠都知道,但貴啊價格差好幾倍捏…

avatar-img
144會員
31內容數
此專輯主要探討元宇宙相關的技術,包含虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)、物理引擎和各種生成虛擬影像內容的算法,歡迎大家來坐坐聊聊並留言發表你的看法,如果覺得阿財寫的不錯也不要吝嗇你們的愛心~當然也可以贊助阿財,讓阿財更有寫作的動力唷~
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
這次老黃在GTC keynote中與一眾人形機器人合影,許多媒體和一些人開始關注到NVIDIA進軍機器人產業,但NVIDIA走的路線不是真正做一個機器人出來賣。其實Nvidia很早就開始佈局機器人相關的研究,跟許多公司合作開發機器人相關的東西,2016年就推展了機器手臂的計畫,幾年前開始也跟亞馬遜合
NVIDIA發表會後不只讓AMD備感壓力,在車用晶片領域,高通跟Nvidia勢必有一場精彩的較量。 這邊先簡單說一下中國大陸的新能源汽車的晶片配置(基本上傳統車廠也會慢慢跟上)。通常目前的汽車可以將運算分成智駕座艙SoC和自動駕駛SoC。現在車子的功能越來越多,所以對智駕座艙的SoC的算力需求也提
蘋果引領硬體技術潮流,並擁有嚴格的品牌力、成本控管和供應鏈技術。
前陣子蘋果傳出不造車了要專注投入AI領域掀起了很多的討論,有人拍手叫好認為早該如此有人認為小米都可以做到蘋果太遜啦… 個人認為蘋果放棄造車是好事,雖然說現在電動車的供應鏈已經滿完整的,我認為大多數供應鏈很難像蘋果的其他產品一樣任蘋果完全掌握,之前科技工作講有採訪前蘋果採購,採訪中大家可以很清楚知道
去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇,當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因,這邊再稍微分享一下: 首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的,目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型,可以搜尋Pseud
台灣半導體除了製造世界第一、封測第一,另外今年又多了ic設計4個第一,是哪四個呢?
這次老黃在GTC keynote中與一眾人形機器人合影,許多媒體和一些人開始關注到NVIDIA進軍機器人產業,但NVIDIA走的路線不是真正做一個機器人出來賣。其實Nvidia很早就開始佈局機器人相關的研究,跟許多公司合作開發機器人相關的東西,2016年就推展了機器手臂的計畫,幾年前開始也跟亞馬遜合
NVIDIA發表會後不只讓AMD備感壓力,在車用晶片領域,高通跟Nvidia勢必有一場精彩的較量。 這邊先簡單說一下中國大陸的新能源汽車的晶片配置(基本上傳統車廠也會慢慢跟上)。通常目前的汽車可以將運算分成智駕座艙SoC和自動駕駛SoC。現在車子的功能越來越多,所以對智駕座艙的SoC的算力需求也提
蘋果引領硬體技術潮流,並擁有嚴格的品牌力、成本控管和供應鏈技術。
前陣子蘋果傳出不造車了要專注投入AI領域掀起了很多的討論,有人拍手叫好認為早該如此有人認為小米都可以做到蘋果太遜啦… 個人認為蘋果放棄造車是好事,雖然說現在電動車的供應鏈已經滿完整的,我認為大多數供應鏈很難像蘋果的其他產品一樣任蘋果完全掌握,之前科技工作講有採訪前蘋果採購,採訪中大家可以很清楚知道
去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇,當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因,這邊再稍微分享一下: 首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的,目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型,可以搜尋Pseud
台灣半導體除了製造世界第一、封測第一,另外今年又多了ic設計4個第一,是哪四個呢?
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
本文介紹了特斯拉自動駕駛硬體版本的演進,包括 HW3.0、HW4.0 硬體版本在臺灣的抵達和消費者的選擇,硬體與軟體的協同發展,各版本晶片的技術規格及未來發展趨勢等。文章內容深入淺出,對於對特斯拉自動駕駛有興趣的讀者具有參考價值。
Thumbnail
每個月其實登錄市場的公司不少,但小火車沒有興趣的,就不會花時間撰文,有興趣的就會特別撰文分享。 晶片大廠輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳3月18日在輝達GTC技術大會現場展示具備生成式AI功能的人形機器人,同時發布新一代AI晶片Blackwell B200 GPU,預告更聰明、反應更快
Thumbnail
自動駕駛汽車的發展引發了全球性的法律討論,尤其焦點在於風險分配和責任釐清。本文探討自動駕駛等級分類、自駕車使用人的責任風險分配以及各國自駕車過失責任的作法,並對特斯拉的FSD在臺灣的應用進行了探討。建議臺灣的法規應及時調整,制定自動駕駛車輛的行為態樣與相關罰則,明確自動駕駛的規範和相關法律責任。
Thumbnail
產業新聞:4 則 杭州成中國首個開放自駕車上路的城市!5/1 已率先上路 美國科技巨頭轉向墨西哥生產人工智慧設備 日本擬加嚴半導體管制,北京警告將嚴重影響經貿 G7成員國達成協議 2035終結燃煤發電 📝文章:在你背後的主管,會是你不在場時最好的代言人嗎?
Thumbnail
去年也說明過了,就是機器人的產業崛起想像 我們目前頂多習慣LEVEL 2~3 而下一個等級是系統全自動,這需要更多的法規還有硬體+軟體進步 我還是跟2020年看法一樣.電動車2025年群雄割據結束後,就會邁入下一個階段 之後就是軟體也會開始有成長期空間 2020年說要先硬體普及後才能開
Thumbnail
開頭先說,本文可以說是自己利用會議間空檔,走馬看花後的奇思異想。 不代表任何公司或團體的立場。 (都說了本專題是不負責的產業觀察啦~)
Thumbnail
中美汽車銷售數據差異可能給予市場喘息機會,車用、零件與車用半導體可能有所支撐。
Thumbnail
"自駕車是AI計畫之母"這句話是沒錯的 所以我們才會先賺到電動車想像期財富再來才換AI產業想像期財富 蘋果自駕車確定失敗後,也只是在2020~2025年群雄割據過程的品牌淘汰賽,誰被淘汰跟誰繼續在市場就是2025年後的下一個電動車競爭主角 這個我們在2020年說明過了,就不在多說 蘋
Thumbnail
透過 Ansys Sherlock 於車用電子可靠度的模擬分析,能提供產品壽命預測、失效分析等模擬,讓產品符合車用國際標準規範,進入車用電子供應鏈。 本次影片中將介紹,汽車 C ‧ A ‧ S ‧ E 四大市場趨勢,這將取決於是否可以開發出具競爭力的新零件或是否能提供創新服務。 C : Con
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
本文介紹了特斯拉自動駕駛硬體版本的演進,包括 HW3.0、HW4.0 硬體版本在臺灣的抵達和消費者的選擇,硬體與軟體的協同發展,各版本晶片的技術規格及未來發展趨勢等。文章內容深入淺出,對於對特斯拉自動駕駛有興趣的讀者具有參考價值。
Thumbnail
每個月其實登錄市場的公司不少,但小火車沒有興趣的,就不會花時間撰文,有興趣的就會特別撰文分享。 晶片大廠輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳3月18日在輝達GTC技術大會現場展示具備生成式AI功能的人形機器人,同時發布新一代AI晶片Blackwell B200 GPU,預告更聰明、反應更快
Thumbnail
自動駕駛汽車的發展引發了全球性的法律討論,尤其焦點在於風險分配和責任釐清。本文探討自動駕駛等級分類、自駕車使用人的責任風險分配以及各國自駕車過失責任的作法,並對特斯拉的FSD在臺灣的應用進行了探討。建議臺灣的法規應及時調整,制定自動駕駛車輛的行為態樣與相關罰則,明確自動駕駛的規範和相關法律責任。
Thumbnail
產業新聞:4 則 杭州成中國首個開放自駕車上路的城市!5/1 已率先上路 美國科技巨頭轉向墨西哥生產人工智慧設備 日本擬加嚴半導體管制,北京警告將嚴重影響經貿 G7成員國達成協議 2035終結燃煤發電 📝文章:在你背後的主管,會是你不在場時最好的代言人嗎?
Thumbnail
去年也說明過了,就是機器人的產業崛起想像 我們目前頂多習慣LEVEL 2~3 而下一個等級是系統全自動,這需要更多的法規還有硬體+軟體進步 我還是跟2020年看法一樣.電動車2025年群雄割據結束後,就會邁入下一個階段 之後就是軟體也會開始有成長期空間 2020年說要先硬體普及後才能開
Thumbnail
開頭先說,本文可以說是自己利用會議間空檔,走馬看花後的奇思異想。 不代表任何公司或團體的立場。 (都說了本專題是不負責的產業觀察啦~)
Thumbnail
中美汽車銷售數據差異可能給予市場喘息機會,車用、零件與車用半導體可能有所支撐。
Thumbnail
"自駕車是AI計畫之母"這句話是沒錯的 所以我們才會先賺到電動車想像期財富再來才換AI產業想像期財富 蘋果自駕車確定失敗後,也只是在2020~2025年群雄割據過程的品牌淘汰賽,誰被淘汰跟誰繼續在市場就是2025年後的下一個電動車競爭主角 這個我們在2020年說明過了,就不在多說 蘋
Thumbnail
透過 Ansys Sherlock 於車用電子可靠度的模擬分析,能提供產品壽命預測、失效分析等模擬,讓產品符合車用國際標準規範,進入車用電子供應鏈。 本次影片中將介紹,汽車 C ‧ A ‧ S ‧ E 四大市場趨勢,這將取決於是否可以開發出具競爭力的新零件或是否能提供創新服務。 C : Con