Xiaomi Smart Ring D100 sorgt für eine enorme Sensation, vervollständigt das letzte fehlende Puzzleteil für die praktische Umsetzung von L3, wie leistungsstark ist der 3-nm-Chip für intelligentes Fahren?

Nach Weilai, Xiaopeng, Li Auto und BYD hat ein weiteres chinesisches Automobilunternehmen einen selbst entwickelten Chip für intelligentes Fahren vorgestellt.

Vor kurzem hat Xiaomi nacheinander die drei Chips Xuanjie O3, O100 und D100 auf den Markt gebracht. Der D100 ist ein KI-Chip mit hoher Rechenleistung für intelligentes Fahren, der erste in China auf 3-nm-Verfahren basierende Chip für intelligentes Fahren. Er verfügt über einen Hochleistungs-CPU mit 20 Kernen, einen NPU mit hoher Rechenleistung mit 16 Kernen und unterstützt maximal 160 GB Arbeitsspeicher sowie die lokale Bereitstellung von Großmodellen mit 200 Milliarden Parametern.

(Quelle: Offizieller Weibo-Account von Lei Jun)

Derzeit sind die Modelle der Xiaomi-Serie SU7/YU7 alle mit NVIDIA-Chips ausgestattet, die eine hohe Rechenleistung von 700 TOPS bieten und den Branchendurchschnitt übertreffen, was ausreicht, um den Betrieb des hochgradigen intelligenten Fahrens zu unterstützen. Warum investiert Xiaomi jedoch noch riesige Summen, um einen Chip für intelligentes Fahren von Grund auf neu zu entwickeln?

Im Zeitalter von L3 sind selbst entwickelte Chips die Kernkompetenz

Am 25. August wurde der Entwurf zur Änderung des Straßenverkehrssicherheitsgesetzes zur ersten Beratung in der 24. Sitzung des Ständigen Ausschusses des 14. Nationalen Volkskongresses vorgelegt. Darin wurden „besondere Vorschriften für selbstfahrende Autos“ festgelegt, die klar regeln, dass bei Verstößen gegen das Straßenverkehrssicherheitsrecht durch selbstfahrende Fahrzeuge bei aktivierter Selbstfahrfunktion der Hersteller oder Importeur des selbstfahrenden Autos die Verantwortung übernimmt.

Etwas früher haben mehrere Abteilungen wie das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie, die Staatliche Verwaltung für Marktregulierung und der Nationale Normungsausschuss gemeinsam die „Sicherheitsanforderungen für selbstfahrende Systeme in intelligenten vernetzten Autos“ (GB 44721—2026) herausgegeben, die einen einheitlichen Sicherheitszugangsstandard für selbstfahrende Produkte festlegen. Diese Vorschrift tritt am 1. Juli 2027 offiziell in Kraft.

Zahlreiche Anzeichen deuten darauf hin, dass das autonome Fahren der Stufe L3 schnell von der Testphase zur kommerziellen Nutzung übergeht.

Auf Produktseite arbeiten fast alle neuen Hochleistungsfahrzeuge der großen Automobilhersteller an der Vorbereitung einer Hardwareplattform für L3. Wahrnehmungssensoren, doppelte Redundanz bei drahtloser Lenkung und drahtloser Bremsung sowie Hochleistungsrechenplattformen werden schrittweise vorab in die Fahrzeuge eingebaut, um nach der Lockerung der Vorschriften die L3-Funktion per OTA freizuschalten.

Beispielsweise wurde das kürzlich vorgestellte Xiangjie G9 auf Basis der Architektur für autonomes Fahren der Stufe L3 entwickelt. Die drei Hersteller Weilai, Xiaopeng und Li Auto haben alle durch Rechenplattformen mit einer Rechenleistung von über 2000 TOPS in Kombination mit Hochleistungssensoren die Voraussetzungen für das Upgrade auf autonomes Fahren der Stufe L3 geschaffen.

(Quelle: Aufnahme von Dianchetong)

Bei Weilai, Li Auto und Xiaopeng – den Herstellern, deren Technologie für intelligentes Fahren allgemein zur Spitzengruppe der Branche zählt – sind die Top-Ausstattungsvarianten ausnahmslos mit selbst entwickelten Chips für intelligentes Fahren ausgestattet. Unter den traditionellen Automobilherstellern investieren auch BYD und Geely große Summen in die Entwicklung von Chips für intelligentes Fahren.

Die Vorinstallation von L3-Hardware führt direkt zu einem Anstieg der BOM-Kosten pro Fahrzeug. Früher wurde beim hochgradigen intelligenten Fahren darum gewetteifert, ob die Funktion überhaupt vorhanden ist, heute geht es darum, ob die Kosten nach der großflächigen Einführung gesenkt werden können. Mit der Vorstellung des Xuanjie D100 zu diesem Zeitpunkt zielt Xiaomi zunächst auf die unabhängige Kontrolle der Kosten ab.

(Quelle: Aufnahme von Dianchetong)

Bei dem Modell des Fremdbezugs summieren sich Kosten für Chipeinkauf, Domänencontroller und zugehörige Toolchain Schicht für Schicht, sodass die Hardwarekosten im Bereich des intelligenten Fahrens kaum gesenkt werden können. Wenn Xiaomi über selbst entwickelte Chips für intelligentes Fahren verfügt, kann es die Hardware von Chips und Domänencontrollern sowie die untergeordnete BSP-Software verbinden und die Preisaufschläge zwischengeschalteter Lieferanten reduzieren.

Nach der zukünftigen Steigerung der Fahrzeugauslieferungen werden die Kosten für den Teil der Rechenleistung für intelligentes Fahren pro Fahrzeug ständig verteilt, was mehr Spielraum für die Preisgestaltung des gesamten Fahrzeugs lässt. Xiaomi wird sowohl bei der Ausstattung von Hochleistungsmodellen mit voller Funktionalität als auch bei der Ausweitung des hochgradigen intelligenten Fahrens auf mittel- und niedrig ausgestattete Modelle flexibler agieren können.

Zweitens muss das Algorithmenteam des Automobilherstellers bei der Verwendung von allgemeinen Drittchips eine große Menge an Anpassungs-, Quantisierungs- und Destillationsarbeiten durchführen, die Algorithmuslogik an die Hardwarearchitektur des Chips anpassen, sodass die Effizienz vieler Operatoren nicht voll ausgeschöpft werden kann.

(Quelle: Aufnahme von Dianchetong)

Auf Basis des Xuanjie D100 kann Xiaomi die NP-Einheit auf die Merkmale von Operatoren, Datenströmen und Speicherzugriff seines eigenen XLA-End-to-End-Großmodells für intelligentes Fahren ausrichten. Die Inferenz des Großmodells, die Berechnung des Weltmodells und die Fusion mehrerer Sensoren werden alle auf Hardwareebene nativ optimiert, um die Inferenzverzögerung zu senken und das Leistungsverhalten zu verbessern.

Dasselbe Großmodell für intelligentes Fahren zeigt einen sichtbaren Unterschied im tatsächlichen Betriebsverhalten, wenn es auf dem nativ angepassten selbst entwickelten Chip läuft, im Vergleich zur Portierung auf einen allgemeinen Chip. Insbesondere im Szenario von L3 sind die Anforderungen an die Entscheidungsverzögerung und die Systemstabilität weitaus höher als beim Fahrassistenzsystem der Stufe L2+. Die tiefe Kopplung von Hardware und Algorithmus ist eine wichtige Grundlage für den sicheren Betrieb von L3.

Nur auf die oberste Algorithmusebene zu setzen, entspricht dem Bau eines Hauses auf dem Fundament eines Dritten: Der Rhythmus der untergeordneten Iteration und die Obergrenze der Hardwarefähigkeiten sind von externen Lieferanten abhängig. Mit selbst entwickelten Chips kann Xiaomi die vollständige untergeordnete Ebene beherrschen, die Iteration des intelligenten Fahrens wird nicht mehr von dem Aktualisierungszyklus externer Chips eingeschränkt, neue Algorithmusinnovationen können sofort auf Hardwareebene umgesetzt werden und bilden eine Barriere, die von anderen nur schwer nachgeahmt werden kann.

Ist der Xuanjie D100 das letzte Puzzleteil von Xiaomis intelligentem Fahren?

Am 28. Dezember 2023 kündigte Lei Jun auf der Technologiepräsentation von Xiaomi Auto an, dass die Technologie für intelligentes Fahren bis Ende 2024 zur Spitzengruppe der Branche gehören wird. Zu diesem Zeitpunkt war das erste Xiaomi-Auto SU7 noch nicht auf dem Markt erschienen.

Nach mehr als zwei Jahren hat Xiaomis HAD-System für intelligentes Fahren mehrere OTA-Iterationen durchlaufen, die Hochgeschwindigkeits-NOA ist ausgereift und stabil, die Leistung der städtischen NOA wird immer besser, und das End-to-End-Großmodell wurde bereits in großem Umfang an Nutzer ausgeliefert. Ein Mitglied des Teams von Lei Technology / Dianchetong hat nach der Übernahme seines Xiaomi SU7 als Erstes eine Fahrt auf Strecken unternommen, auf denen die intelligente Navigations-Fahrassistenz zugelassen ist.

Im Internet sind die allgemein als Spitzenunternehmen für intelligentes Fahren anerkannten Hersteller jedoch nach wie vor Xiaopeng, Huawei, Li Auto und Weilai. BYD steht durch den Dienst der „doppelten Absicherung durch Parkassistenz und städtische Navigations-Fahrassistenz“ in der öffentlichen Wahrnehmung auf einer Stufe mit den Unternehmen der Spitzengruppe.

Was Xiaomi Auto betrifft, so ist sein größtes Merkmal bis heute nach wie vor die „Leistungsfähigkeit“. Die Einführung des Xuanjie D100 schließt die Lücke bei der Rechenleistungshardware, aber er ist nicht das letzte Puzzleteil von Xiaomis intelligentem Fahren, sondern nur das wichtigste Fundament.

(Quelle: Aufnahme von Dianchetong)

Mit selbst entwickelten Chips kann Xiaomi zunächst einen vollständigen geschlossenen Kreislauf aus Hardware und Software realisieren. Die gesamte Kette – von der Chipdefinition, den untergeordneten Treibern, der Operatoranpassung, den übergeordneten Algorithmen, der Inferenz im Fahrzeug, der Rückführung von Straßentestdaten bis zur Simulationsauswertung – wird vollständig in eigener Hand gehalten.

Wenn das Algorithmenteam neue Anforderungen an das Modell stellt, kann es diese direkt an das Chipteam weitergeben. Die Hardware dient den Algorithmen, und die Algorithmen schöpfen umgekehrt das Potenzial der Hardware voll aus, sodass die Iterationseffizienz deutlich gesteigert wird. Dies ist der Weg, der bereits von Huawei, Xiaopeng und Weilai bestätigt wurde.

Zweitens werden selbst entwickelte Chips das Potenzial für die Umsetzung des intelligenten Fahrens der Stufe L3 freisetzen. L3 stellt strenge Anforderungen an die Funktionssicherheit, die doppelte Redundanz, den Fehlerabbau und die parallele Inferenz mehrerer Modelle. Bei fremdbezogenen Chips lassen sich zwar auch Redundanzlösungen realisieren, viele Sicherheitsmerkmale erfordern jedoch eine große Menge an Zweitentwicklung durch das Automobilunternehmen. Wenn Xiaomi zukünftig Modelle der Stufe L3 auf den Markt bringt, muss die Sicherheitsarchitektur nicht mehr auf „Flickwerk-Basis“ auf allgemeinen Drittchips realisiert werden.

Es ist zu beachten, dass Xiaomi die genaue Rechenleistung des Xuanjie D100 nicht veröffentlicht hat. Dianchetong (ID: dianchetong233) geht davon aus, dass die Rechenleistung eines einzelnen Chips zwischen 700 TOPS und 1000 TOPS liegt, auf dem gleichen Niveau wie Xiaopengs Turing-Chip und BYDs Xuanji A3.

(Quelle: Aufnahme von Dianchetong)

Allerdings ist der Chip nur das Fundament, was nicht bedeutet, dass die Fähigkeiten für intelligentes Fahren automatisch verbessert werden. Damit der Xuanjie D100 seine volle Wirkung entfalten kann, muss er noch zahlreiche Hürden überwinden: die Zertifizierung für den Automobilstandard, die massiven Validierungen nach der Rückführung der Testchips, die Entwicklung der Domänencontroller-Hardware, die Optimierung der BSP-Software, die tiefe Portierung des XLA-Großmodells und die groß angelegte Straßentestvalidierung.

Der Xuanjie D100 löst das Problem, ob ein selbst entwickelter Rechenleistungsfundament vorhanden ist, aber die ständige Weiterentwicklung der Wahrnehmungsalgorithmen, die Anhäufung massiver echter Straßendaten, die Fähigkeit zur Bewältigung extremer Szenarien mit geringer Auftretenswahrscheinlichkeit und die kooperative Optimierung der Ausführungsebene des gesamten Fahrgestells erfordern nach wie vor eine lange Entwicklungszeit. Die Vorstellung des selbst entwickelten Chips ist der neue Ausgangspunkt von Xiaomis Vorstoß zur Spitzengruppe für intelligentes Fahren, nicht das Ende.

Angesichts der Tatsache, dass Xiaomi Auto seine Produkte alle zwei Jahre aktualisiert und das neue SU7 in diesem Jahr auf den Markt kommt, wird der Xuanjie D100 höchstwahrscheinlich im nächsten Jahr erstmals in den neuen Modellen der YU7-Serie verbaut. Die neuen Modelle der SU7- und Pengcheng-Serie werden den Xuanjie D100 voraussichtlich erst 2028 nutzen. Natürlich ist es nicht ausgeschlossen, dass Xiaomi im nächsten Jahr dringend mehrere Modelle mit „selbst entwickeltem Chip“ auf den Markt bringt oder die Chips für intelligentes Fahren in bereits ausgelieferten Modellen durch den Xuanjie D100 ersetzt.

Selbstentwicklung von Chips oder Fremdbezug – die Wahlmöglichkeit vor den Automobilherstellern

Die führenden inländischen Automobilhersteller haben gemeinsam eine Welle der selbstständigen Chipentwicklung ausgelöst: Weilai, Xiaopeng, Li Auto, BYD, Geely und Xiaomi beteiligen sich alle an der Entwicklung von Chips für intelligentes Fahren. Gleichzeitig hat NVIDIA das Großmodell für intelligentes Fahren Alpamayo als Open-Source-Lösung veröffentlicht, die Branche kann auf die Gewichte des Basismodells, das Simulationsframework und die Tools zur automatischen Annotation zugreifen. Automobilhersteller dürfen auf Basis des Open-Source-Grundgerüsts Feinabstimmungen und Destillationen vornehmen, was