5G说|特斯拉等无人驾驶为何屡发车祸？计算能力不足是根本

3月22日，我们在声智科技总部组织了一场【洪泰学院·智享汇】之“5G应用畅想”行业沙龙。洪泰多家被投企业、行业专家、投资人、媒体等齐聚一堂，围绕5G话题展开热烈讨论。会上产生了诸多的思想碰撞和新鲜思考。比如5G的高带宽、低延迟特点对哪些行业最有需求；农业为什么一直搭不上发展的快车？5G将给农业带来哪些革新？等等……

我们正陆续整理出各位大咖的演讲实录，分享他们关于5G的干货观点。第六期是异构智能副总裁 刘谦，他从终端芯片生产商的角度分享了对5G的看法和理解。

• 5G会带来什么影响？

• 5G会带来哪些云端的需求？

• 5G对无人驾驶的意义在哪？

• 终端和云端的芯片有什么区别？

以下为演讲实录。

▲异构智能副总裁 刘谦

演讲正文：

最近关于5G的讨论非常多，前两天我听到一个观点，说中国的5G可能比美国还要领先两年，这是个很令人振奋的消息。中国可能在2023年5G应用会比较好，因为国内基站建得多，美国没有这么多钱投造基站，而5G要求基站必须要建得密。

我们看整个5G其实是一个网络，网络是传输数据的一个过程，前端是数据的获取，5G在中间传，数据传完之后是处理环节，存储也很关键。

站在终端芯片生产商的角度来看5G会带来什么影响。5G时代下，数据量非常大，互联网用户平均每日产生的信息传输约1.5G，大概是两部电影的大小；智能工厂每天信息传输大概有1PB，就是100TB；云视频服务商产生的信息量更大，它们要一直保持高清或者不高清的视频流，大概在750TB这样的量级。

海量数据需要很多加工和处理，没有5G之前，已经有很多公司涉猎云端数据处理的芯片，以谷歌和亚马逊这两家顶尖云服务商为主，5G出现之后，云端的需求势必会进一步增加，这是业界公认的基本前提。

5G会带来哪些云端的需求呢？首先就是个体对移动娱乐的需求，比如短视频公司、直播公司。娱乐是一个非常耗流量的领域，随着5G的发展，一定会对速度、清晰度有更高的要求，并且要求成本能够降低。

它们的需求一部分是从非结构化数据向结构化数据的转化；另一部分是内容审核，现在内容审核现在无论是直播公司，还是短视频公司，采用的方法都是雇一个庞大的人工团队进行人工审核。

算法终究要跑在硬件上面，也就是说，人工智能算法的底层需要硬件支撑。打个比方，人工智能算法就像是赛车手，他需要赛车，没有赛车再怎么训练也无济于事。同样，人工智能需要底层硬件的支持，我们做过分析，现在应用最广泛的是英伟达的GPU芯片，其中以T4和P4这两款为主，大概售价都是在2500美金/颗。

以短视频为例来分析，一个短视频公司每天能够产生的短视频量级在2000万条上下，每条短视频最长是57秒，同时还需要用5-6种不同的模型去审核，要看视频内容是否合规，计算量非常大。

对于每天产生约2000万条的短视频公司来说，我们给它们的硬件成本和运营费用做过估算。从硬件来看，相对于T4，P4是老一些的卡，性能差一些，从P4迁移到T4，硬件成本可以从250万美金降到原来的1/4，大概是60多万美金，运营费用可以从原来的40万美金降低到10万美金左右。

这是从硬件和运营费用上来讲，未来云端各种各样的服务商，它们的成本是非常重要的，他们需要高性能、低功耗、低成本的硬件，来帮它们提供一个有盈利能力的解决方案服务。这是我们所看到的。

另外，5G的传输能力非常强，但这并不意味着主要的计算就交到云端来做。举个例子，无人驾驶目前发生过很多次事故，无论是uber撞人，还是特斯拉出车祸，主要原因还是因为芯片的计算能力不够强。

美国加州特斯拉无人驾驶汽车事故

无人驾驶的原理其实很简单，就是利用传感器和芯片实时观测周围的景象。这个过程是怎样实现的呢？传感器和芯片在所能看到的景象里面取框，比如说取3000个框，再跟踪这些框的运动来判断轨迹，最终作出判断。如果计算能力不是很强，假如一秒钟只能看三帧，意味着每300毫秒才能看一帧，300毫秒的延迟，按照限速60公里来开，大概已经开出去了6米，很有可能造成交通事故。

特斯拉目前使用的系统大概每秒钟处理200帧左右，未来我们也会做两款不同的芯片，真正要实现无人驾驶，可能要有2万帧左右每秒的计算能力。

再来说下5G的终端应用场景，毫无疑问，5G会在各个领域大展身手。比如安防，安防可以把视频全上传到云端，或者在摄像头就完成处理过程。理论上，在5G背景下，并不是所有的数据都需要上传到云端才可以计算，所以说，终端和云端两个都会是未来非常重要的市场。

终端和云端的芯片有什么区别呢？二者的区别在于云端的芯片对性能的要求会更高，对功耗的要求稍低，边缘端或者终端的芯片对功耗要求非常高。至于云端和终端这两个地方，不同的芯片应该怎么办？很简单，CPU可以放单核，也可以放双核，最强的CPU可以放32个核进去。所以说不同的芯片，只需要通过增加它的核数，就可以解决架构上的问题。

站在AI行业来看，我们认为整个AI市场目前还不是很大，一方面我们跟传统企业合作，另一方面，我们也希望AI创业公司一起把市场做大，毕竟AI是需要软件+硬件才能最后落地。只有更多的AI技术、产品落地，AI行业才能迎来真正的发展。

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