स्वायत्त ड्राइविंग चिप्स: चीनी दल द्वारा एनवीडिया को घेरना

पिछले सप्ताह प्रौद्योगिकी नवाचार दिवस पर, NIO ने स्वचालित ड्राइविंग क्षेत्र में नवीनतम NIO वर्ल्ड मॉडल (NWM) का अनावरण किया, जिसमें स्थानिक और लौकिक समझ की दोहरी कोर क्षमताओं के होने का दावा किया गया, जो एंड-टू-एंड मॉडल परिनियोजन से कहीं बेहतर है।

स्वायत्त ड्राइविंग चिप, शेन्ज़ी NX9031, जिसे आधिकारिक तौर पर सफलतापूर्वक टेप आउट करने की घोषणा की गई थी, NIO वर्ल्ड मॉडल के लिए तैयार की गई है। शेन्ज़ी NX9031 दुनिया की पहली 5nm स्वायत्त ड्राइविंग चिप है जिसे NIO द्वारा स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया है। NIO के अनुसार, एक चिप का प्रदर्शन चार उद्योग प्रमुख चिप्स (Nvidia Orin X) के बराबर है।

पिछले दो सालों में, ऑटोनॉमस ड्राइविंग चिप्स ऑटोमेकर्स के लिए एक महत्वपूर्ण सफल उत्पाद दिशा रही है। NIO और XPeng अपने खुद के चिप्स विकसित कर रहे हैं, जबकि Li Auto ने थोड़ा बाद में शुरुआत की। लॉन्गिंग नंबर 1 के आधार पर, Geely की सहायक कंपनी, ज़िंगजिंग टेक्नोलॉजी भी कई सालों से स्व-विकास पथ पर है।

ली बिन ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि पिछले साल NIO ने कई Nvidia चिप्स खरीदे, जिससे कंपनी को बहुत ज़्यादा पैसे खर्च करने पड़े। खरीद लागत को देखते हुए, कंपनी ने स्व-विकसित चिप्स की ओर रुख करने का फैसला किया। आधिकारिक बयान यह है कि शेन्ज़ी NX9031 लगभग एक साल में अपने खर्च की भरपाई कर सकता है।

अपने खुद के चिप्स विकसित करने के कई कारण हैं, लेकिन "वेई शियाओली" (NIO, XPeng और Li Auto के लिए एक सामूहिक शब्द) के लिए मुख्य लक्ष्यों में से एक Nvidia की बाधाओं से खुद को मुक्त करना है। उद्योग रिपोर्टों से, ऐसा प्रतीत होता है कि स्वयं-विकसित चिप्स काफी दूरदर्शी हैं और एंड-टू-एंड ऑटोनॉमस ड्राइविंग जैसे नवीनतम रुझानों से मेल खाएंगे।

हालांकि, एनवीडिया को घेरने वाली चीनी टुकड़ी "वेई शियाओली" तक सीमित नहीं है। इस साल, स्थानीय चिप आपूर्तिकर्ता भी एंड-टू-एंड प्रतिस्पर्धा में "फंस गए" हैं। पिछले महीने चाइना ऑटो फोरम में, होराइजन के अध्यक्ष चेन लिमिंग ने स्पष्ट रूप से कहा कि एंड-टू-एंड वर्तमान में स्वायत्त ड्राइविंग के अंतिम चरण का एकमात्र व्यवहार्य समाधान है।

AIChip इंटेलिजेंट व्हीकल डिवीज़न के उपाध्यक्ष लू जियानफ़ेंग का मानना ​​है कि उन्नत स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एंड-टू-एंड ही एकमात्र तरीका है। चिप्स के लंबे डिज़ाइन और विकास चक्र के कारण, AIChip की रणनीति अन्य मॉडलों को छोड़कर वन मॉडल मोड पर ध्यान केंद्रित करना है, जो NPU डिज़ाइन के लिए UniAD प्रौद्योगिकी वास्तुकला के समान है।

उद्योग के नजरिए से, बाहरी खरीद की उच्च लागत, अनिश्चित अंतर्राष्ट्रीय स्थिति, तथा टेस्ला द्वारा पहले स्वयं विकसित चिप्स के माध्यम से प्राप्त लागत में कमी के लाभ, इन सभी ने घरेलू वाहन निर्माताओं की चिप रणनीतियों और आपूर्ति मॉडल को प्रभावित किया है।

एंड-टू-एंड बड़े मॉडलों की लोकप्रियता ने न केवल स्वायत्त ड्राइविंग क्रांति के एक नए दौर को उत्प्रेरित किया, बल्कि स्वायत्त ड्राइविंग चिप्स के उत्पाद और तकनीकी विकास को भी गति दी। इससे न केवल ऑटोमेकर्स पर स्व-विकसित चिप्स की मांग बढ़ गई है, बल्कि लाल सागर में चिप आपूर्तिकर्ताओं को अपनी आंतरिक प्रतिस्पर्धा को तेज करने के लिए भी मजबूर होना पड़ा है।

आत्म-विकास की लहर आ गई है

वाहन निर्माता कंपनियां अपने स्वयं के चिप्स क्यों विकसित कर रही हैं?

कोर टेक्नोलॉजी में महारत हासिल करनाआपूर्ति सुरक्षा सुनिश्चित करना तथा आपूर्तिकर्ताओं, विशेषकर शक्तिशाली विदेशी आपूर्तिकर्ताओं द्वारा "दबाया" न जाना।
ली बिन ने एक साक्षात्कार में उल्लेख किया कि अमेरिकी प्रतिबंधों के कारण चिप आपूर्ति पर अंतर्राष्ट्रीय प्रभाव का चीन के ऑटोमोटिव उद्योग पर पहले से ही वास्तविक प्रभाव पड़ा है।
"पिछले अक्टूबर से, हम अपने क्लाउड प्रशिक्षण के लिए दुनिया की सबसे उन्नत चिप्स का उपयोग नहीं कर पाए हैं। स्वायत्त ड्राइविंग टीम न केवल क्लाउड क्षमताओं पर बल्कि समूह इंटेलिजेंस क्षमताओं पर भी नज़र रखती है। हालाँकि एज इंफ़रेंस चिप्स के लिए जोखिम वर्तमान में कम है, फिर भी हमें विभिन्न परिवर्तनों के लिए तैयार रहने की आवश्यकता है।"

अनुकूलन:
उद्योग विशेषज्ञों ने "ऑटो कम्यून"/"सी-डाइमेंशन" को बताया कि नए वाहन निर्माताओं द्वारा अपने स्वयं के चिप्स विकसित करने के लिए मुख्य विचारों में से एक है, विभेदीकरण के माध्यम से उत्पाद प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ाना, क्योंकि स्व-विकसित चिप्स अनुकूलित कार्यों की अनुमति देते हैं।
वाहन निर्माताओं के लिए, अपने स्वयं के चिप्स विकसित करना महंगा है, लेकिन इससे विदेशी चिप आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम हो सकती है, जिससे यह सुनिश्चित हो सकता है कि "सभी अंडे एक ही टोकरी में नहीं हैं।" इसके अलावा, स्व-विकसित चिप्स अपने स्वयं के एल्गोरिदम से बेहतर ढंग से मेल खा सकते हैं, जिससे एल्गोरिदम और चिप प्लेटफ़ॉर्म के बीच युग्मन समस्या का समाधान हो सकता है।
अतीत में, टेस्ला की 144 TOPS कंप्यूटिंग शक्ति ने बाजार में उपलब्ध 400-500 TOPS चिप्स को पीछे छोड़ दिया, मुख्यतः इसलिए क्योंकि चिप को टेस्ला के अपने एल्गोरिदम के लिए डिज़ाइन किया गया था। उल्लेखनीय रूप से, टेस्ला की 144 TOPS कंप्यूटिंग शक्ति चिप (ऑटोपायलट HW3.0), जिसे 2019 में रिलीज़ किया गया था, आज भी एंड-टू-एंड ऑटोनॉमस ड्राइविंग का समर्थन करती है।

लागत में कमी:
ली बिन ने प्रेस कॉन्फ्रेंस में कहा कि पिछले साल NIO ने Nvidia चिप्स पर बहुत पैसा खर्च किया। लागत कम करने के लिए, NIO ने अपने खुद के चिप्स विकसित करने का फैसला किया, जिसमें एक चिप चार Nvidia चिप्स के बराबर है, जिससे लागत कम हो गई। ली बिन के अनुसार, शेन्ज़ी NX9031 लगभग एक साल में अपने खर्च की भरपाई कर सकता है।

इसके अलावा अन्य विचार भी हैं। उद्योग के अंदरूनी सूत्रों का कहना है कि स्व-विकसित चिप्स को बढ़ावा देना और सार्वजनिक प्रतिबद्धताएँ बनाना द्वितीयक बाजार और ब्रांड धारणा पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। इसके अतिरिक्त, स्व-विकसित चिप्स रणनीतिक लक्ष्यों को प्राप्त करते हुए सिस्टम अनुभव को काफी बेहतर बना सकते हैं।

उल्लेखनीय रूप से, टेस्ला के प्रारंभिक स्व-विकसित चिप्स का उद्देश्य कंप्यूटिंग शक्ति और लचीलापन बढ़ाना था।

रिपोर्ट्स से पता चलता है कि XPeng की स्व-विकसित चिप प्रक्रिया NIO का बारीकी से अनुसरण करती है, जिसमें चिप्स को टेप-आउट के लिए भेजा जाता है, जो अगस्त में वापस आने की उम्मीद है। ली ऑटो का चिप विकास अपेक्षाकृत देर से शुरू हुआ, स्वायत्त ड्राइविंग चिप परियोजना जिसका कोडनेम "शूमाकर" है, के वर्ष के भीतर टेप-आउट पूरा होने की उम्मीद है।

"एक साधन, अंत नहीं"

एनवीडिया के स्वचालित ड्राइविंग व्यवसाय के प्रमुख वू शिनझोउ ने बताया कि स्वचालित ड्राइविंग के विकास को तीन चरणों में संक्षेपित किया जा सकता है, जिसमें अंत-से-अंत तक विकास अंतिम चरण है।

प्रथम चरण: पूर्णतः नियम-आधारित।

दूसरा चरणएआई के बड़े मॉडल धीरे-धीरे मैनुअल नियमों की जगह ले रहे हैं, भविष्यवाणी और योजना को पूरा कर रहे हैं।

तीसरा चरण: पूरी तरह से अंत-से-अंत बड़े मॉडल, जिसमें एआई धारणा से लेकर निर्णय लेने तक की पूरी प्रक्रिया को कवर करता है।

स्वायत्त ड्राइविंग के तीसरे चरण में, स्वायत्त ड्राइविंग चिप्स अत्यधिक चुनौतीपूर्ण हैं। AIChip के उपाध्यक्ष लियू जिफेंग ने भी इसी तरह के विचार व्यक्त किए, उन्होंने कहा कि वास्तविक एंड-टू-एंड में क्लाउड प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए बड़े मॉडल का उपयोग करना शामिल है, जिसके परिणाम एज इंफरेंस पर लागू होते हैं, जिससे चिप कंपनियों पर महत्वपूर्ण जिम्मेदारियाँ आती हैं।

होराइज़न का मानना ​​है कि एंड-टू-एंड एक साधन है, न कि अंत, जिसके लिए मानवीय अनुभव, कुशल कंप्यूटिंग और चुस्त डिलीवरी के संयोजन की आवश्यकता होती है। एंड-टू-एंड क्षमता संचय के लिए एल्गोरिदम पुनरावृत्ति, इंजीनियरिंग नींव निर्माण और सॉफ़्टवेयर-हार्डवेयर एकीकरण में प्रयासों की आवश्यकता होती है, जिसमें सॉफ़्टवेयर और एल्गोरिदम मुख्य भूमिका निभाते हैं।

होराइजन एल्गोरिद्म प्लेटफॉर्म के मुख्य आर्किटेक्ट म्यू लिसेन का मानना ​​है कि एंड-टू-एंड की आवश्यक क्षमता डेटा पुनरावृत्ति में निहित है। हालाँकि यह एक दूरदर्शी मॉडल संरचना प्रतीत होती है, लेकिन इसके पीछे का पुनरावृत्त डेटा अधिक महत्वपूर्ण है, जो प्रयोगशाला प्रौद्योगिकी से उत्पाद-स्तर की परिपक्वता तक संक्रमण का समर्थन करता है।

चेन लिमिंग ने यह भी माना कि होराइज़न को लगातार बदलते वाहन और सेंसर आर्किटेक्चर, सेंसर लेआउट और अपनाने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है। बहुत सारा डेटा इकट्ठा करने के बावजूद, उनमें से ज़्यादातर उच्च-गुणवत्ता या लगातार उपयोग करने योग्य नहीं है, जो किसी भी एक कंपनी के हल करने के दायरे से बाहर की समस्या है।

"टेस्ला के FSD V12.3 संस्करण को 10 बिलियन उच्च-गुणवत्ता वाले नमूनों से निकाले गए 10 मिलियन नमूना वीडियो के साथ प्रशिक्षित किया गया था। चीन अभी भी पीछे है। इसके अलावा, 10 बिलियन नमूने एक मानक सेंसर ढांचे के तहत एकत्र किए गए थे, जिससे नवीनतम मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए निरंतरता सुनिश्चित हुई।"

होराइजन की तरह, AIChip भी टियर 2 के रूप में अपनी भूमिका पर जोर देता है, यह मानते हुए कि एंड-टू-एंड एल्गोरिदम में स्वायत्त ड्राइविंग चिप्स की मुख्य मांग उच्च मेमोरी और मल्टी-कोर बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति है।

संपूर्ण स्वायत्त ड्राइविंग प्राप्त करना महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग चिप समर्थन पर निर्भर करता है, जिसमें वास्तुशिल्प नवाचार, कोर आईपी सफलताएं और प्रदर्शन में उछाल शामिल हैं।

होराइजन के म्यू लिसेन ने "ऑटो कम्यून"/"सी-डाइमेंशन" को बताया कि अंत-से-अंत तक कंप्यूटिंग शक्ति प्रतिस्पर्धा के लिए तकनीकी दहलीज, मॉडल संरचना में परिवर्तन और ऑपरेटर फोकस में परिवर्तन द्वारा लाई गई कम्प्यूटेशनल मांगों के अनुकूल होने में निहित है।

एक ओर, मॉडल बड़े होते जाएंगे, और साथ ही कम्प्यूटेशनल शक्ति भी बढ़ेगी; दूसरी ओर, मॉडल संरचनाएं विकसित होंगी, जो मुख्य रूप से CNN (कन्वल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क) से मुख्य रूप से ट्रांसफॉर्मर-आधारित एंड-टू-एंड मॉडल में परिवर्तित होंगी।

"ट्रांसफॉर्मर एक व्यापक एल्गोरिदम श्रेणी है जिसका उपयोग बड़े भाषा मॉडल (जैसे चैटजीपीटी) और एंड-टू-एंड ऑटोनॉमस ड्राइविंग में किया जाता है, जिसमें विभिन्न ऑपरेटर फोकस होते हैं। एंड-टू-एंड ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए मूलभूत मैट्रिक्स संचालन और अतिरिक्त ऑपरेटर सहायता की आवश्यकता होती है, जिससे उच्च मांग होती है।"

हुवावे कैंप का भी काफी प्रभाव है। स्वायत्त ड्राइविंग चिप बाजार में एनवीडिया के दबदबे के बावजूद, चीन में हुवावे द्वारा संचालित एक बड़ा समूह है, जिसमें AITO, Avatr, Jihu और Zhijie जैसे ब्रांड शामिल हैं। उनके वाहनों की स्वायत्त ड्राइविंग प्रणाली बड़े पैमाने पर हुवावे के MDC810/MDC610 कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करती है।

स्वायत्त ड्राइविंग चिप आपूर्तिकर्ताओं के प्रयासों और NIO जैसी कंपनियों द्वारा स्व-विकसित चिप्स के त्वरित रोलआउट के साथ, आने वाले वर्षों में, घरेलू स्वायत्त ड्राइविंग चिप क्षेत्र में "एनवीडिया के अधीन न होने" की आकांक्षा धीरे-धीरे आंशिक रूप से साकार हो जाएगी।