7 年后回看自动驾驶：我们当初的预测对错几何？

“自动驾驶的五个等级信息图”

结论：正确但需要更新

除了品牌配色方案和旧版美光徽标外，这张关于自动驾驶五个等级的信息图至今仍然准确且具有参考价值（对我个人而言也满载回忆）。“自动驾驶五个等级”并非由我们提出，而是美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 制定的行业标准。该图中需要更新的是“当前”的标注。如今，许多新车都已达到“部分自动化”级别，部分先进电动车 (EV) 甚至能实现四级自动驾驶。五级技术虽已存在，并通过试点项目在少数城市运行，但通常仅限于气候温暖且路况可预测的地区。要真正达到第五级别，车辆必须能够应对任何可能遇到的复杂路况和极端气候条件。那么，为何目前的所有新车均尚未实现完全自动驾驶？ 阻碍因素涉及诸多层面，包括政府法规、安全保障及总拥有成本等。或许在未来七年内，我们有望实现五级自动驾驶。随着美光在内存带宽与集中式汽车存储架构领域持续实现突破性创新，这一目标离我们越来越近。内存带宽与集中式架构能显著优化自动驾驶系统的性能表现、运行可靠性及安全系数，而这些正是实现五级自动驾驶的关键。

“内存，自动驾驶中的无名英雄”与“高速内存是自动驾驶的重要组成部分”

结论：正确且历久弥新

无论车辆处于何种自动驾驶级别，内存和存储技术都至关重要。车载 AI 必须能够实时处理海量数据，在高速行驶中瞬时做出决策。对自动驾驶而言，任何过度的时延和延迟都不可接受。人类其实很擅长快速判断（尽管日常交通中看起来好像并非如此），但问题在于我们容易分神，计算机则不然，摄像头、激光雷达与各类传感器永远保持警觉。高性能车载计算平台永远不会“在开车时打盹”，只要内存与车载存储能持续提供所需数据，它们就会一直不停地计算和决策，时刻保障行车安全。而高带宽内存与集中式存储解决方案，对于攻克这些数据挑战并确保系统平稳、高效、安全地运行至关重要。

此外，内存也是复杂 AI 训练模型及实现快速推理响应的基础。美光的创新技术为这些高要求 AI 任务提供了可靠基石。通过打造高效可靠的内存与存储产品，美光在推动 AI 与汽车融合、提升自动驾驶能力方面发挥着关键作用。

“GDDR6 对自动驾驶未来发展的重要性”

结论：判断失误

当时，美光的 GDDR5X 内存正应用于汽车解决方案。而 GDDR5X 和 GDDR6 主要面向游戏领域，但因其高速特性也进入到了汽车解决方案及网络应用领域。如今，图形与 AI 应用已开始采用新显存标准 GDDR7。我们曾预计这一趋势会延续到汽车解决方案，特别是车载信息娱乐系统领域，毕竟屏幕尺寸越来越大、分辨率越来越高。特斯拉 Model 3 和 Cybertruck 等车型甚至提供名为 Telsa Arcade 的车载游戏功能，允许用户通过踏板和方向盘在信息娱乐系统上玩游戏（出于安全考虑，行驶中将禁用该功能）。那么，这一预判为何会出现偏差？ 从逻辑上而言，对更高带宽和显存的需求本应持续增长。

而实际上，对更大内存和更高带宽的需求确实持续存在，且随着自动驾驶级别的提升而增加，但如今主流类型已转变为低功耗双倍数据率 (LPDDR) 内存。最初为满足手机低功耗需求而设计的 LPDDR（特别是 LPDDR5X），反而成为了现代汽车的最优解。

手机与汽车具有诸多共性：它们都不依赖固定电源，依靠电池运行，并且搭载大量传感器和计算单元，持续采集和监控数据。用户对 AI 交互已形成依赖。为此，美光持续推出创新型低功耗内存解决方案，以更高性能和更低功耗满足这些需求。

例如近期推出的搭载直接链路 ECC 协议 (DLEP) 的 LPDDR5X DRAM。这一针对 LPDDR5X 优化的纠错码 (ECC) 方案，通过消除全系统内联 ECC 需求，可实现 15% 至 25%¹ 的带宽提升。DLEP 技术不仅提升了性能，更凭借降低时间故障率 (FIT)，助力 LPDDR5X 内存系统达到 ISO 26262 ASIL-D 规定的硬件指标。此外，在使用 pJ/b（皮焦耳/比特）衡量时，这款新产品还能降低约 10% 的功耗，并提供至少 6% 的额外可寻址内存空间²。如今，基于美光经过 ISO 26262 ASIL-D 认证的系统级 LPDDR5X DRAM 来构建应用，可以轻松满足关键的汽车功能安全 (FuSa) 要求。简言之，DLEP 同时实现了带宽提升与功耗降低，这堪称自动驾驶工作负载梦寐以求的双赢解决方案。

数据存储领域同样实现了许多未曾预见的突破。美光 4150AT SSD 等集中式存储 SSD，正在彻底改变汽车存储架构。新架构摒弃了分别为信息娱乐数据、ADAS 系统和座椅位置等配置独立存储芯片的做法，将多达四个系统的数据存储整合至单一高可靠性 SSD 中；该 SSD 通过认证，能满足车辆的严苛需求。这一创新与 AI 技术结合，催生了更多适用于车载应用的汽车存储架构。

但汽车内存的下一步将走向何方？ LPDDR 能否在未来七年继续保持主流地位？抑或是美光 HBM3E 等 AI 高带宽内存 (HBM) 将进军汽车领域？ 后者完全有可能发生，尤其当 AI 技术日益普及，并成为完全自动驾驶不可或缺的核心时，不过，率先登陆自动驾驶汽车的或许是 HBM4 或 HBM4E。容我留下最后一个预测：美光 HBM 产品不需要再等待七年，就能在汽车解决方案中得到采用。

结语

虽然我不会纠结于预测的对错（自尊心恐怕难以承受），但审视我们对未来技术与趋势的看法始终有益。最重要的是，过去七年间，AI 在汽车领域的价值及获得的关注已呈指数级增长，而支持 AI 车辆的高性能内存与存储解决方案的重要性也同步攀升。具体的内存与存储方案或许会迭代升级，但它们所解决的核心挑战不会改变。数据始终是所有 AI 的核心，而这些数据存储在美光的内存与存储解决方案中。但我们的技术不仅能存储数据，更能将数据转化为切实可行的智能洞察，加速价值兑现。