最近特斯拉再次成為了焦點。一方面，CEO馬斯克在推特的一舉一動引發話題；另一方面特斯拉公司陷入各種困境：上海工廠停產計劃延期、大量訂單被取消、股市表現崩盤......

山雨欲來風滿樓，內憂外患之中的特斯拉身上的光環似乎正在變弱。盡管存在許多挑戰，特斯拉自研芯片的進度卻并沒有太受影響。近日供應鏈消息顯示，特斯拉將使用臺積電4納米制程打造其下一代自動駕駛芯片，這一訂單可能會讓特斯拉成為臺積電第七大客戶。特斯拉在自研芯片上的努力，對于其他車企來說又能學到什么？

特斯拉的造芯之路

2021年在全球車企因缺芯大幅減產的時候，2021年特斯拉美國和中國的工廠開工率一直保持著9成左右，數據顯示2021年特斯拉全球交付量超過93萬，同比增長了87%。在各大車廠都因為缺芯發愁時，“特斯拉為何不缺芯”成為了各個車廠研究的課題。

究其原因，一方面，特斯拉在新冠疫情擴大的情況下也并未下調產量計劃，這對其從零部件廠商手中獲得穩定采購發揮了有益作用。另一方面，特斯拉針對缺貨的半導體，通過改寫軟件為這些產品找到了替代品，由此減少了半導體缺貨對生產帶來的影響。由此可見，掌握芯片核心技術，是特斯拉的競爭力之一。

特斯拉的造芯之路經歷了從買到造的過程。特斯拉的智能駕駛功能經歷了從 Autopilot 1.0 到 Autopilot 2.0、再到 FSD（Full-Self Driving）的迭代升級，其硬件系統也從 Hardware 1.0 逐步升級至 Hardware 3.0。

在 HW 1.0 時代，特斯拉采用了來自 Mobileye 的 EyeQ 系列芯片。進入 HW 2.0 時代，特斯拉找到了英偉達作為 Mobileye 的替代，采用定制版的英偉達 Drive PX2 自動駕駛計算平臺（由 1 顆 Tegra Parker 芯片和 1 顆 Pascal 架構 GPU 芯片構成）。后來又升級為 HW 2.5，增加了一顆 Tegra Parker 芯片。但馬斯克認為無論是Mobileye還是Nvidia，都無法滿足特斯拉對于性能、研發進度、成本、功率方面的要求。自此，特斯拉走上了自研芯片之路。

2016年，前AMD 首席架構師Jim Keller加入特斯拉，任職Autopilot硬件工程師總裁。自此，特斯拉開啟了自研芯片之路。

特斯拉的自研芯片

特斯拉的自研芯片FSD用于HW 3.0?完全自動駕駛計算平臺中。2018 年 12 月，特斯拉開始使用新的硬件和軟件堆棧對員工汽車進行改造。2019 年 3 月，特斯拉開始在其 Model S 和 Model X 汽車中批量出貨 FSD 芯片和計算機。特斯拉 Model 3 的量產發貨于 2019 年 4 月開始。

FSD芯片采用三星的14納米工藝。包含 3 個四核Cortex-A72集群，總共 12 個 2.2 GHz 的 CPU，一個 1 GHz 的 Mali G71 MP12 GPU，2個2 GHz 的神經處理單元，以及各種其他硬件加速器。FSD的圖像處理器能夠提供0.6TFLOPS計算能力，運行頻率為1GHz；2個神經網絡處理器運行在2.2GHz頻率下能提供72TOPS的處理能力。

為了提升神經網絡處理器的內存存取速度以提升計算能力，每顆FSD芯片內部還集成了32MB高速緩存。HW 3.0的圖像處理速度提升了21倍，成本降低了20%，代價僅僅是功耗從 57w 增加到了 72w。

安全系統方面FSD包含一個雙核鎖步CPU，該CPU對汽車執行器進行最后決策，該CPU確定FSD控制器上的兩個FSD芯片生成的兩個策略是否匹配，以及是否可以安全地驅動執行器。在相機接口方面，FSD芯片具有一個攝像頭串行接口，該接口能夠進行每秒高達25億像素的處理。

在視頻編碼器方面，FSD芯片集成了H.265(HEVC)視頻編碼器，可用于各種應用，例如備用攝像頭的顯示，行車記錄儀和云剪輯記錄等。在圖像信號處理器方面，FDS芯片集成了內部帶有24bit流水線的信號處理器（ISP），該流水線旨在處理特斯拉汽車上配備的八個HDR傳感器，并能夠每秒處理十億像素。而且具有降噪能力。

在神經處理單元方面，FSD芯片集成了兩個定制的NPU，每個NPU都封裝了32MB的SRAM，用于存儲臨時數據，從而減少數據存入主存儲器。?

每個周期，NPU從SRAM讀取256字節的激活數據和另外128字節的權重數據到MAC陣列中。每個NPU擁有96x96 MAC，另外在精度方面，乘法為8x8bit，加法為32bit，兩種數據類型的選擇很大程度上取決于他們降功耗的努力。在2GHz的工作頻率下，每個NPU的算力為36.86TOPS，FSD芯片峰值算力為73.7TOPS。在點積運算之后，數據轉移到激活硬件，最后寫入緩存，以匯總結果。FSD支持許多激活功能，包括ReLU、SiLU和TanH。每個周期，將128字節的數據寫回SRAM。所有操作同時且連續地進行，重復直到完成整個計算。

特斯拉將一些硬件簡化，雖然這會增加軟件的復雜性，但這樣可以降低芯片的成本。

只有深入了解軟硬件之間的相互作用是什么，才能清楚到底應該用什么樣的芯片去支持什么樣的算法。FSD芯片徹底奠定了特斯拉在自動駕駛領域的領先地位。通過自研芯片特斯拉讓硬件能與自家的軟件算法更加契合，獲得更好的兼容性和匹配度，提升產品核心競爭力。

特斯拉除了在自動駕駛芯片上有成果，更是在2022年推出了Dojo處理器芯片。該芯片由臺積電制造，采用7納米制造工藝，擁有500億個晶體管，芯片面積為645mm2，小于英偉達的A100（826 mm2）和AMD Arcturus（750 mm2）。據Dojo項目負責人Ganesh Venkataramanan介紹，特斯拉Dojo是史上最快的AI訓練計算機。相比于業內其他芯片，同成本下性能提升4倍，同能耗下性能提高1.3倍，占用空間節省5倍。而使得Dojo完成訓練AI算法的重任，就是特斯拉自研神經網絡訓練芯片——D1芯片。

一家車企，不但攻克了自動駕駛芯片，還攻克了AI芯片。這樣的車企在現階段只有特斯拉一家，這是特斯拉在同行中芯片研發實力最好的體現。

特斯拉的特別之處

人們總把特斯拉與蘋果相提并論，特斯拉高度的定制化，是市場將特斯拉視作另一個蘋果的重要原因。與蘋果一樣，特斯拉經歷了買芯片到完全自主研發的過程。蘋果從過去產品高度依賴英特爾的芯片，到現在M系產品性能完全不輸英特爾。特斯拉也是從依靠英特爾、英偉達到自研核心芯片。

同蘋果一樣，特斯拉是臺積電的大客戶。根據預測特斯拉或將在2022年成為臺積電第七大客戶；此外，據產業內消息，特斯拉Hardware 4.0 將由臺積電代工并在美國生產，未來特斯拉在對于臺積電或許會更加重要。業界以特斯拉生產計劃預估，特斯拉明年生產規模將有望從300萬輛起跳。如果特斯拉最新自動駕駛芯片在 2023 年開始量產，并且在 2024 年開始大批量上車的話，那么特斯拉的仍然會處于全球最領先的水平。

對比其他車企造芯的情況

話說回來，車企造芯并不是什么新鮮事。雖然中國造車新勢力都宣稱要開啟自研自動駕駛芯片之路，但特斯拉是首先拿出成果，實現自動駕駛芯片量產的車企。還有一批車企，更多的是通過合作、投資其他公司的方式布局芯片賽道；并且他們選擇了門檻相對較低的MCU、IGBT等芯片。在沒有新的車企發布自研芯片之前，特斯拉仍將在同行中一騎絕塵。畢竟這么多年，也沒有幾個手機廠超越了蘋果。

離不開中國市場的特斯拉

中國市場是新能源汽車最大的市場，作為電動汽車銷量最高的車企，特斯拉離不開中國市場。為了降低成本，特斯拉也在中國投資了多個企業。特斯拉在中國山東濟南成立合資企業，注冊資本額為1.5 億美元。顯示特斯拉除了正在利用臺積電龐大的產能，為自己的車用與超級運算的芯片提供重要來源之外，也在車用芯片的設計上積極布局。

根據上圖，特斯拉帶動了相當一部分中國的供應商的業務。對于中國供應商來說，特斯拉來了，為了跟成本更低的中國品牌競爭，肯定要大規模國產，這導致供應鏈必然更傾向于中國本地廠商或者將原供應商引入中國。不管怎么樣，特斯拉對應的供應鏈、產業鏈要在中國落地生根。這也就帶動了中國的新能源汽車供應鏈。

總的來看，雖然面臨著多事之冬，特斯拉的芯片實力仍在。如果說特斯拉在芯片領域存在競爭，那么最大的對手并非其他車企，而是來自英偉達與高通。就在特斯拉自研芯片發布后，英偉達推出了最新的Orin 芯片，單芯片算力還是計算平臺算力達到了250TFLOP；2020 年初，高通發布了?Snapdragon Ride 自動駕駛計算平臺，其算力和能效比都碾壓了特斯拉 HW 3.0；2022年英偉達公布Thor芯片，單顆芯片算力達到2000TFLOPS，將于2025量產，這一芯片更是將汽車芯片算力帶到了新時代。

隨著汽車算力競賽開啟，特斯拉還能領先多久？或許正在推特忙碌的馬斯克，并不知道答案。

編輯：黃飛

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