看標題大家就知道，本周的「硬核時間」，我們要搞大事情。

標題是一個疑問句，而這個疑問句，背后有兩個邏輯：第一個是「能和谷歌媲美，表示谷歌本身在自動駕駛領域具有極高的地位和成就」，第二個是「國內在自動駕駛技術積累方面，從擺在棋盤上的棋子來算，可能只有華為能跟谷歌掰掰手腕」。

今天的文章，就從這兩點邏輯出發，跟大家討論一下。

• 萬億美元身價的超級玩家

具體點說，谷歌在汽車供應鏈的這頭，華為在汽車供應鏈的那頭——先來說說這頭——也可以用「終點」來概括。

實際上，組成谷歌心目中「汽車供應鏈終點」的，包括谷歌和 Waymo 兩家公司，其中 Waymo 才是真正的載體，而谷歌更傾向于提供技術援助。

Waymo 的野心在一年多以前就已經嶄露頭角——2018 年 3 月，Waymo CEO John Krafcik 就曾表示，Waymo 將在 2020 年底之前部署將近 2 萬輛無人駕駛汽車。

這個數字與現在正在美國鳳凰城正式商業運營的 10 輛無人駕駛網約車隊比起來，跳躍得有些過于迅疾——但 Waymo 也沒說這 2 萬輛究竟有多少會真正投入商業運營。

比 2 萬更大的數字，出現在 Waymo 已經下過的訂單里面。

2018 年 5 月 19 日，Waymo 正式與克萊斯勒達成協議，將訂購6.2 萬輛混動版本的克萊斯勒大捷龍，作為其自動駕駛車隊大規模應用的主要供應車輛。同時，Waymo 還向捷豹路虎訂購了 2 萬輛捷豹 I-Pace，算起來 Waymo 手里可供改造+投放的車輛達到了 8.2 萬輛——還沒算目前已經在美國路上跑的 600 多輛大捷龍。

除此之外，Waymo 在 2017 年就已經拿到了商業出租車的運營資格，并且與美國按需保險平臺 Trov 合作，成為世界上第一個對無人駕駛汽車制定保險條款的公司。

把這些碎片拼湊在一起，我們可以大概得出這樣一個結論：Waymo 希望打造人類出行的終點站，這個終點站里面只有乘客是人類，而本來位于汽車行業供應鏈終點的主機廠，也將成為 Waymo 的供應商。

當然，一些財大氣粗的主機廠也沒有放棄自己的小算盤，比如說把豐田定義為「出行公司」的豐田章男，百年廝殺卻最終抱團成立出行公司的奔馳寶馬，不一而足。

但 Waymo 敢以技術公司之名，革人類未來出行的命，自然也有他的殺手锏。

早在 Waymo 還沒谷歌 X 實驗室獨立出來的 2015 年，谷歌就發布了針對深度學習和人工智能研發的芯片 Tensor Processing Unit，TPU。

TPU 在 2018 年 5 月已經迭代到了 3.0 版本，基于 12 納米工藝打造，在功耗基本不變的基礎上，深度學習算力能達到前代的 8 倍。

同樣在 2015 年，谷歌還發布了深度學習的語言訓練編程系統 Tensor Flow，由谷歌的人工智能軟件團隊 Google Brain 負責維持和開發。TensorFlow 只在由 TPU 搭建的服務器群上運行，面向全世界需要研究和訓練人工智能算法的用戶有償開放。

Google Brain 在 2011 年成立，而 Waymo 在 2013 年就已經以課題組的身份與其合作，訓練自動駕駛算法。

實際上，Waymo 應用于其自動駕駛車隊上面的硬件，還是來自于英偉達和英特爾的 FPGA 芯片，但最關鍵的算法，是谷歌自己在上一個十年，一斧頭一斧頭鑿下來的——下一個十年可能領跑全世界的科技，來自于上一個十年零產出的實驗室。

可以引用一下 John Krafcik 在 TPU 3.0 發布之后說過的話：「這對于我們的共享出行、物流運輸來說只是個開始。我們的技術是上述產業的賦能者，而我們會與更多的公司合作」。

說到這里，我們已經可以下結論了：Waymo 之所以能夠成為世界上第一個商業運營的無人駕駛公司，之所以能夠在零產品落地的 2018 年獲得 1750 億美元的估值，背后來源是市值 7400 億美元的谷歌打造出了目前世界上最強大的深度學習芯片，以及深度學習訓練系統。

沒人敢小看兩個身價加起來接近一萬億美元的企業——特別是當它們還在急速進化的時候。

• 下一個時代的車載互聯領先者

「華為不造車，聚焦 ICT 技術，幫助車企造好車」——這句來自華為官方的話從過去兩周開始，一直是科技圈和汽車界的雙料頭條。

5 月 29 號，任正非簽發組織變動文件，華為成立智能汽車解決方案 BU，該部門隸屬于 ICT 管理委員會管理——在此之前，華為的汽車業務之前都歸屬于企業 BG 之下。

作為最近一段時間以來的熱門話題，已經有很多人知道，華為要進入汽車供應鏈，但問題是：華為憑什么進入汽車供應鏈？

我們在 4 月的文章里面初步討論過這個話題，大家可以在公眾號后臺回復「華為」獲取全文。那篇文章討論的，是華為在汽車領域率先出擊，也是目前話語權最高的一個細分市場：C-V2X。

V2X（Vehicle to X，車聯萬物）是一個最近一兩年很火的詞匯，并且大有經久不衰，成為下一個基礎新領域的趨勢，但這個概念早在接近40年前的美國，就已經出現。

20 世紀 50-80 年代，美國掀起了當時世界上最大的高速公路修建熱潮，但隨之而來的是高事故率和高死亡率。1990 年的得克薩斯州，IVHS（智能車輛高速系統）的概念第一次出現，并演化為美國聯合運輸效率法案（ISTEA）的一部分——智能交通系統（ITS），這就是 V2X 的雛形。

C-V2X 里面的 C 指的是蜂窩數據網絡，由于蜂窩網絡的數據帶寬極大（3G時代的網絡速率就能夠達到約 5MB/s，4G LTE 時代可以通過多天線實現 100MB/s），3GPP 聯盟早在 2015 年 7 月就已經開始制定基于蜂窩數據網絡的 V2X 通信標準。

到了 2016 年 9 月，3GPP 正式在 R14 版本中凍結C-V2X 的 V2V 車車通訊標準，2017 年 4 月，中國提出的 C-V2X 標準立項申請正式成為R15版本的 C-V2X 標準候選技術，截止到現在，C-V2X 已經進入了 R16 階段，這一階段的特點是——基于 5G SA 獨立組網，并兼容4G 階段的 C-V2X 標準。

這正好是華為的強項——華為的 MH5000 車載 5G 全模通訊模塊，是世界上第一款量產的車規級 5G 通訊模塊。而且這并不是什么「搶首發」的作品，MH5000 可以實現目前 5G 標準最高的下載和上傳速度。

5G 時代的 V2X，實際上已經正式成為了智能道路中不可或缺的一員——沒錯，V2X 最大的意義不在于車輛的智能化，而是道路的智能化。基于高帶寬，低受影響度的 5G 網絡（5G技術依托的毫米波受天氣影響程度極小），道路網絡中的攝像頭能夠迅速組建道路信息網絡，傳輸給支持5G V2X的車輛。

這一點不僅需要 5G 技術的配合，同時也需要極其強大的邊緣計算能力——恰巧，華為在這方面也早有布局。

先解決大家一個疑問：什么是邊緣計算？

云計算大家都有所耳聞，指的是利用服務器進行運算，然后直接將數據結果傳輸到客戶端上。可是云計算是有瓶頸的——傳輸速度瓶頸。

舉個例子吧，哪怕是最便攜的移動運算設備——手機，其內部數據傳輸速度目前也可以超過30GB/s，如果現階段要用云計算代替本地運算，傳輸速度根本達不到要求。

而邊緣計算則解決了這個問題——邊緣，指的就是設備與云端的邊緣，更靠近數據產生的源頭。用智能道路再舉個例子，云計算就是你的地圖軟件接受服務器的數據，然后向你顯示路況，而邊緣計算則是你的車子與附近的紅綠燈攝像頭溝通，然后向你顯示路況。

很明顯，后一種情況更實時，對云端的壓力更小，但這對道路基礎設施，特別是運算設備和軟件算法提出了很高的要求——而華為也推出了相應的解決方案。

華為在 2018 年發布了面向邊緣環境的容器管理平臺 Kube Edge。類似于谷歌的 TensorFlow，Kube Edge 也是一個計算框架，只是兩者針對的方向不一樣：TensorFlow 聚焦深度學習，Kube Edge 主打邊緣計算。

這里要提一下，華為實際上不是國內邊緣計算的嘗鮮者，我國自研的第一個邊緣計算框架來自于百度的 OpenEdge——只是華為還有 5G 作配合，全面性上明顯更勝一籌。

在此基礎之上，華為還有兩款針對邊緣計算設計的 AI 芯片——昇騰 910 和 310。

移動端華為有麒麟，基帶端有巴龍，服務器有鯤鵬，那么這個昇騰是個什么來頭？

實際上，昇騰是華為針對高效率全流程的 AI 全棧平臺打造的系列芯片，用簡單點但是不完全準確的話說，昇騰就是針對 AI 和云計算、邊緣計算優化過的鯤鵬芯片。

兩款昇騰芯片都采用 7 納米工藝打造，其中 910 被華為稱為「目前單芯片計算密度最大的 AI 芯片」，單芯片算力可以達到英偉達 Tesla V100 計算卡的兩倍（此 Tesla 非彼 Tesla，英偉達很喜歡用物理學家的名字命名旗下產品）。

而 310 則被華為稱為「對邊緣計算產品推出的算力最強芯片」，在僅有 8W 最大功耗的前提下，昇騰 310 依然支持用于數據中心的訓練和推理。

目前兩款昇騰芯片均已上市——也就是說，針對 5G V2X 的車載場景，華為已經量產了一套完整的解決方案，而且這套方案目前是全球唯一的。

那這跟谷歌有什么關系呢？

• 結語

最近一個多月以來，華為都是腰桿最筆直的企業。

如果我們像今天一樣深挖一下，我們會發現，不僅是在通訊領域，在通訊延伸出去的計算和車聯網領域，華為依然準備好了。

也許谷歌和 Waymo 真的可以聯手打造一個人類出行的新未來——但就目前來看，他倆的工作離不開華為的解決方案，因為目前華為拿下了很多個「第一個」，而我們還沒有看到「第二個」。

嚴格意義上說，谷歌+Waymo 和華為算不上競爭關系，因為華為不造車，而 Waymo 不僅不造車，更不管誰造車。但有一點：「媲美」不一定是「我做的和你完全一樣，而且完全一樣好」，還可以是「我和你為同一件事出力，而我們對于這件事同樣重要」。

也就是說，如果有一天，汽車領域也將迎來狂風暴雨，起碼在 V2X 領域，世界依然離不開華為。

（完）

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