存储解决方案大厂美光，如何搭上自动驾驶的快车打造下一个增长极？
推进自动驾驶汽车的商业化已经成为大势所趋，过去一年，芯片、激光雷达、计算机视觉领域研发公司的估值或股价已经享受到了自动驾驶大热带来的第一波红利。对于存储器大厂美光来说，自动驾驶汽车是否能成为公司新的业务增长点呢？
近日，36氪听取了美光嵌入式产品事业部市场副总裁Kris Baxter对美光旗下车规级存储产品的介绍，以及汽车产业变革带来的机会。对于美光而言，除了车载信息娱乐系统升级带来的市场，自动驾驶汽车中「边缘计算」需求将成为美光高速存储解决方案的蓝海市场。
第一部分相对好理解，随着汽车的智能化，汽车对高性能存储产品的需求将会越来越大。除了传统的仪表盘分辨率升级，抬头显示（HUD）的推出、车载信息娱乐系统的智能化，包括语音交互、导航系统、车联网（V2V、V2I）以及多媒体升级将让汽车存储需求指数级上升。除此之外，美光方面告诉36氪，在汽车动力总成（包括发动机/变速箱控制单元）和ADAS中，车规级存储产品有着广泛的应用。
在具体的技术层面，美光的存储解决方案已经通过了ISO 26262-ASIL、TS16949、AEC-Q100资质等多个认证，满足车规级产品的要求。据悉，美光作为汽车存储产品供应商的身份已经超25年，从第三方数据报告来看，根据分析师的数据，美光在车规级存储市场的份额达到了40%左右，这个比例是第二名的3倍以上。美光在中国也有很多汽车行业的客户，包括知名自主品牌OEM、Tier 1和新创公司。
智能化升级带来的增量需求，这是美光在传统汽车存储市场的想象力。
接下来终于聊到自动驾驶，英特尔CEO科再奇早在去年就指出，未来L4级别的自动驾驶汽车每一天产生的数据量将达到4TB，汽车本地端和云端进行如此庞大的数据量交互，对存储产品的性能规格提出了巨大的要求。
Kris Baxter在讲解时提出了一个观点：人工智能正在移至边缘，存储对边缘人工智能至关重要。
类似的逻辑地平线创始人兼CEO余凯也提到过：
自动驾驶要求实时的反应、足够的安全。自动驾驶本质来讲你一定要保证它，即使在网络不通的情况下也足够安全，大家要思考一下，高精度地图使得自动驾驶更方便、更安全，但是我们一定要保证这个自动驾驶在完全不联网的状况下足够的安全。所以边缘计算、本地计算至关重要。自动驾驶实际上是边缘计算最具有挑战性、最具有必要性、最重要的场景。
简单点说此前业界都在强调自动驾驶汽车云端互联的能力，但忽视了某些极端场景下无法联网的问题，此时自动驾驶汽车必须在本地完成庞大的数据计算与处理。这就是美光存储产品的巨大应用场景。
Kris Baxter表示：“将原来涉及整个全网的计算部分转移到边缘设备上计算，也可以平衡网络数据流量过载问题。基于某些事件或者某些地点的数据，可以在边缘设备上进行学习性的处理，这样处理效果智能化程度更高，整个网络系统响应速度更快，也能够一定程度上降低网络延时度。”
在具体的技术规格上，自动驾驶L1-L5不同阶段对于内存和存储产品需求不同。Kris Baxter表示，L1、L2级别的自动驾驶大多数需求能够由LPDDR4来满足，而随着技术要求越来越高，这个需求未来更多将会由LPDDR5和GDDR6产品来满足更高的计算性能。过去很多产品用在图像处理、游戏和消费领域，现在对于产品进行升级、尤其是GDDR6来支持全新场景。右边这个图是存储产品（容量）的需求量情况，现在基本上e.MMC产品对于现有应用需求满足情况还不错，基本上可以满足8G到64G到128G的容量。未来对于存储的尤其写入速率、容量要求和性能的要求越来越高，会从e.MMC转到UFS再转到PCle。所以汽车领域是两条腿走路，NAND、DRAM齐头并进。
分享会结束后，36氪与其他媒体对Kris Baxter进行了采访，以下是采访实录。
Q：存储领域新玩家加入市场最大门槛是什么？您提到美光有两大优势，一是技术，二是具备长期供货能力。我想了解一下长期供货能力是指生产周期短、出货快，还是库存量大？
A：第一个问题，如果进入汽车存储这个领域，车厂技术供应商需要有长期能够证明产品高质量和高可靠性的能力，这个并不是一两天就可以证明。对于车企来说，你给他们提供服务，一方面是产品，另外一方面对车企需求的响应能力和速度也有很高要求，所以需要在资源上可以大力支持，技术上也要有坚实基础。另外需要对相关应用有深刻了解，如果对汽车内的各种解决方案和需求不甚了解，很多时候提供的产品和解决方案无法很好满足客户具体需求。对于新进入该领域的公司来说，其实要想真正达到刚才提到这几点，提供合适的、高质量、可靠技术支持的产品，确实是很大挑战。美光过去这么多年证明了，在这几个领域我们有足够能力应对挑战。
最后还有一点，这点也能回答你的第二个问题，除了产品质量和可靠性，还有一个是针对汽车主要需求的持续供货能力。对于新供应商来说，需要很多年才能真正证明这一点。美光有非常完善的设备设施，能够持续提供客户需要的长寿命周期产品。
Q：刚才提到的GDDR6，这个产品进行优化改善以后，可以应用于ADAS和在未来满足自动驾驶需求，这个技术改善升级主要是体现在哪些方面？
A：GDDR6是一个全新规格的产品，其上一代是GDDR5，更多应用于游戏和网络领域，而我所提到的优化改善后的汽车级GDDR6是按照汽车领域的具体应用场景和需求来进行开发的，主要满足汽车对质量、可靠性、应用温度的要求，所以其实这个产品更多专注于汽车应用领域，以满足相关的应用要求。
在优化为汽车级GDDR6的过程中，我们充分利用我们在图像处理方面的优势，基于这样的基础优势来做改善。所以还是回到刚才提到的问题，利用我们擅长的技术领域优势，再加上对于应用场景深刻认知，带来GDDR6应用在汽车领域的大的技术优势。
Q：从云端储存到车内储存或计算，对于美光而言，技术升级或者是带宽挑战的重点体现在什么方面？美光是否有面向这方面的一些技术突破或者产品研发的想法？
A：关于技术升级挑战，深度学习依赖于规模庞大的数据库做基础，这么大规模的数据全部存储在车上不太现实，现在从车这一端边缘设备上采集一些数据，对于某一个车辆来说，他们有一些相应计算和深度学习的工作可以依赖于本地环境来展开。有一个挑战是现在边缘计算和集中计算的平衡问题，深度学习如何合理分配到两种计算当中，实时决策这个速度能够增加到多快，这都是面临的挑战。这里面临的是资源分配、如何取舍的问题。
Q：现在美光量产的内存和存储产品是否有应用到现在自动驾驶测试车上？随着自动驾驶应用速度加快，美光在技术和产品层面会做哪些改进？
A：第一个问题，大家都在做自动驾驶技术，但公司测试车的数量本身非常有限，现在还没有量产车。很多公司都在研发先进的自动驾驶技术，这里虽然没有具体清单列出哪些公司使用了我们的产品，但是可以说全球范围内做自动驾驶研究的领先企业，我们都和他们有紧密联系，或者他们在使用我们的产品，包括美国和中国的一些主要的车厂。总体而言，我们在积极参与这个事情，但现在没有这种量产车。我们在技术方面有很大优势，现在自动驾驶的所有技术美光都在积极跟进。
关于技术和产品升级，演讲当中提到了很多，这里我再补充一下。自动驾驶发展过程从概念车到早期测试车，再到初期应用，大规模生产可能要到2025或者是2030年才会实现。我们现在必须调整技术发展的路线，现在的技术和设备成本非常昂贵，很多高性能、高功率技术未来想要实现大规模量产，首先要把成本降下来：高功率变成低功率，应用范围要广。所以技术方面的创新必须朝这方面努力，有效降低成本和实现高效应用，基本上是这样的发展路径。
我是36氪汽车小组记者郑晓康，关注特斯拉、无人驾驶、新能源车、车联网、出行及后市场，欢迎直接与我联系，微信：15735104947
