【太平洋汽車(chē)網(wǎng) 技術(shù)頻道】如果你對(duì)新車(chē)長(zhǎng)期保持關(guān)注，就會(huì)發(fā)現(xiàn)近些年發(fā)布的智能車(chē)，在提到自動(dòng)駕駛時(shí)，大概率會(huì)將自動(dòng)駕駛芯片一塊帶上宣傳。說(shuō)到底，對(duì)于自動(dòng)駕駛而言，一塊性能足夠強(qiáng)的芯片，就意味著車(chē)輛的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以“為所欲為”嗎？

　　近半年來(lái)，汽車(chē)芯片短缺的問(wèn)題被逐步放大，演變至今，不少車(chē)企都只能通過(guò)減產(chǎn)甚至停產(chǎn)來(lái)過(guò)渡。

　　對(duì)于汽車(chē)來(lái)說(shuō)，芯片有多重要呢？

　　在傳統(tǒng)的車(chē)型中，基本都是使用分布式的電子電氣架構(gòu)。也就是會(huì)根據(jù)功能劃分模塊領(lǐng)域，例如發(fā)動(dòng)機(jī)、變速器、電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)等等。每個(gè)功能模塊的ECU都是基于對(duì)應(yīng)功能而設(shè)定的，最后通過(guò)CAN總線傳遞信息，實(shí)現(xiàn)整車(chē)功能。

　　這樣的架構(gòu)功能劃分清晰，并且供應(yīng)商也能夠有針對(duì)性地進(jìn)行開(kāi)發(fā)和研究。但這樣的架構(gòu)會(huì)導(dǎo)致模塊太多，并且可控性可拓展性都較弱。在90年代初，一輛汽車(chē)上平均的MCU數(shù)量不足10個(gè)，而現(xiàn)在一輛車(chē)的MCU就超過(guò)了100個(gè)，高端車(chē)型的MCU可能還會(huì)達(dá)到300個(gè)。在汽車(chē)功能發(fā)展越來(lái)越繁多復(fù)雜時(shí)，車(chē)內(nèi)所需要的控制器也越來(lái)越多。面對(duì)這種進(jìn)化，傳統(tǒng)的電子電氣架構(gòu)ECU和線束的數(shù)量都會(huì)大幅增長(zhǎng)，并且傳統(tǒng)架構(gòu)下數(shù)據(jù)傳輸、ECU功能協(xié)同能力較差。

　　這個(gè)時(shí)候就需要一套新的電子電氣架構(gòu)來(lái)適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。

　　集中式電子電氣架構(gòu)就此誕生。當(dāng)下車(chē)企主要是采用域集中的概念來(lái)對(duì)電子電氣架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，跟車(chē)汽車(chē)電子部件功能將整車(chē)劃分為動(dòng)力總成、車(chē)輛安全、車(chē)身電子、智能座艙、智能駕駛等幾個(gè)域，使用處理能力更強(qiáng)的芯片去集中控制每個(gè)域。這樣可以降低ECU的使用量，并且提升整車(chē)的可拓展能力。

　　特斯拉則是比較激進(jìn)，以Model 3為例，整車(chē)采用了CCM、CEM R、CEM L三個(gè)主控制器，這樣的方案屬于中央處理器架構(gòu)。其中CCM是自動(dòng)駕駛及娛樂(lè)控制模塊、CEM R是右車(chē)身控制器、CEM L是左車(chē)身控制器。通過(guò)這樣極簡(jiǎn)的架構(gòu)，控制器數(shù)量大幅減少，軟件的集成度和整車(chē)的擴(kuò)展性都得到了大幅提升。其實(shí)這點(diǎn)才是特斯拉真正領(lǐng)先于其他車(chē)企的地方。

　　而汽車(chē)電子電子架構(gòu)目前的終極形態(tài)是形成一個(gè)超級(jí)中央計(jì)算機(jī)，通過(guò)中央集中式架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算集中化。這樣整車(chē)的芯片和線束數(shù)量都得到了簡(jiǎn)化，整車(chē)的成本會(huì)隨之降低，整車(chē)的資源利用及統(tǒng)籌也會(huì)更為徹底，有利于新技術(shù)快速落地。另外，這樣的架構(gòu)也會(huì)讓車(chē)輛的軟件研發(fā)主導(dǎo)權(quán)回歸到車(chē)企和產(chǎn)品本身，而非頭部的供應(yīng)商，這樣也有利于車(chē)企們研發(fā)出差異化的產(chǎn)品。

　　但無(wú)論是傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)或是未來(lái)的中央集中式架構(gòu)，芯片都是不可或缺的硬件。以往對(duì)芯片算力和集成度要求不高，未來(lái)ECU數(shù)量減少，就會(huì)對(duì)集中控制的ECU芯片有更高的要求，包括算力、功耗、成本等等。

　　在智能汽車(chē)中，因?yàn)楣δ艿亩鄻有院蛷?fù)雜性，對(duì)芯片的要求會(huì)更高。尤其是在座艙系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛這兩個(gè)部分，這也是近年來(lái)我們經(jīng)常會(huì)在新車(chē)發(fā)布會(huì)上看到廠方宣傳自家產(chǎn)品用了最新芯片的原因。而在這兩部分中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)芯片的要求會(huì)更高，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛系統(tǒng)擁有數(shù)十個(gè)傳感器，芯片要將這些數(shù)據(jù)“吞下”進(jìn)行計(jì)算，最后得出決策，這對(duì)芯片的算力要求是非常高的。所以無(wú)論是特斯拉還是當(dāng)下的頭部車(chē)企，自動(dòng)駕駛部分，始終是一個(gè)獨(dú)立的控制域。

　　ADAS（Advanced Driving Assistance System）駕駛輔助系統(tǒng)早在數(shù)十年前就開(kāi)始研究。按照美國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)SEA對(duì)自動(dòng)駕駛水平的劃分（L0-L5），早期的自動(dòng)駕駛技術(shù)都在L1-L2內(nèi)，具體的功能包括了自適應(yīng)巡航、車(chē)道偏離提示、車(chē)道保持、盲區(qū)監(jiān)測(cè)、主動(dòng)剎車(chē)等等。

　　對(duì)于跟車(chē)、主動(dòng)剎車(chē)等功能，廠商或供應(yīng)商們會(huì)選擇使用毫米波雷達(dá)作為硬件，通過(guò)雷達(dá)測(cè)算出前車(chē)的距離以及速度，感知到的數(shù)據(jù)會(huì)在芯片中進(jìn)行計(jì)算分析，最終實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航等功能。

　　以Mobileye為代表的企業(yè)，則是以攝像頭作為硬件，感知前方車(chē)輛以及道路標(biāo)線，將采集到的畫(huà)面?zhèn)鬏數(shù)叫酒治龊?，獲得自適應(yīng)巡航、車(chē)道保持、主動(dòng)剎車(chē)等功能。

　　而當(dāng)下更為常見(jiàn)的硬件方案是毫米波雷達(dá)+攝像頭，通過(guò)兩種傳感器的融合，可以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的功能，例如集成式智能巡航等功能。而這樣的硬件架構(gòu)下，廠商通常會(huì)選擇一個(gè)傳感器作為主控制器，再接受另外一個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，最后進(jìn)行統(tǒng)一的計(jì)算分析。

　　無(wú)論是單毫米波雷達(dá)、攝像頭或是雷達(dá)+攝像頭的硬件方案，它們的分析數(shù)據(jù)、場(chǎng)景都是固定的，所以對(duì)芯片的能力要求并不太高，只需要滿(mǎn)足特定的計(jì)算分析即可。

　　這種環(huán)境下，大部分車(chē)企會(huì)選用Mobileye提供的視覺(jué)感知方案，因?yàn)镸obileye擁有從攝像頭到芯片和算法的完整視覺(jué)駕駛輔助解決方案。而毫米波雷達(dá)則會(huì)選用大陸、博世等頭部供應(yīng)商產(chǎn)品，雷達(dá)內(nèi)部計(jì)算芯片則來(lái)自賽靈思。

　　如果說(shuō)自動(dòng)駕駛輔助功能就此停留在這個(gè)階段的話，那就沒(méi)有當(dāng)下自動(dòng)駕駛芯片爭(zhēng)斗的故事了。

　　可偏偏一條鯰魚(yú)——特斯拉的出現(xiàn)，加速了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的演變和進(jìn)化。

　　特斯拉在2014年推出Model S時(shí)，搭載的是 Mobileye的EyeQ3駕駛輔助芯片，并且攝像頭等硬件也都是由Mobileye提供的。但Mobileye擠牙膏的視覺(jué)感知方案并不能滿(mǎn)足激進(jìn)的特斯拉，二者從技術(shù)路線的布局就有分歧。

　　在2016年1月份，一輛Model S在美國(guó)公路開(kāi)啟Autopilot行駛時(shí)，撞上了一臺(tái)橫過(guò)馬路的白色貨柜車(chē)，導(dǎo)致車(chē)主 Joshua Brown當(dāng)場(chǎng)死亡。這個(gè)事故Mobileye認(rèn)為它們的駕駛輔助方案本來(lái)就有限定使用場(chǎng)景，而特斯拉激進(jìn)的開(kāi)放權(quán)限和過(guò)度的宣傳，導(dǎo)致了駕駛員以為系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)駕駛功能。特斯拉方面則是認(rèn)為這個(gè)事故是雷達(dá)和攝像頭的識(shí)別錯(cuò)誤，認(rèn)為Mobileye方案還不夠完善。

　　原本就有技術(shù)分歧，加上后來(lái)的死亡事故，讓特斯拉和Mobileye在2016年7月宣布分手，特斯拉在此后的新車(chē)不會(huì)使用Mobileye的EyeQ4芯片。

　　特斯拉下一個(gè)合作的對(duì)象是Nvidia英偉達(dá)。

　　英偉達(dá)在2015年推出了基于Tegra X1的Drive PX自動(dòng)駕駛芯片。Drive PX相比以往的駕駛輔助芯片區(qū)別在于它使用了深度神經(jīng)學(xué)習(xí)技術(shù)，Drive PX可以從激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭等傳感器中獲取數(shù)據(jù)，然后利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)識(shí)別包括行人、汽車(chē)、路標(biāo)等各類(lèi)對(duì)象。

　　特斯拉看中英偉達(dá)Drive PX的正是它的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

　　深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是人工智能的一個(gè)分支，也是機(jī)器學(xué)習(xí)下的一個(gè)子集。學(xué)術(shù)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。簡(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)看，深度學(xué)習(xí)是用多層次的分析和計(jì)算手段得到結(jié)果的一種方法。深度學(xué)習(xí)最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。

　　在傳統(tǒng)算法中，人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、物體跟蹤以及行為預(yù)測(cè)都是比較難計(jì)算解決的。深度學(xué)習(xí)通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉、車(chē)或其他物體的識(shí)別。而深度學(xué)習(xí)這樣的能力對(duì)自動(dòng)駕駛是有很大幫助的，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)擁有更強(qiáng)大的障礙物識(shí)別能力，并且廠商還能在云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)升級(jí)，再OTA提升車(chē)輛的自動(dòng)駕駛能力。

　　Drive PX發(fā)布時(shí)，英偉達(dá)老板黃仁勛就表示，Drive PX可以從道路行駛中的車(chē)輛上獲取數(shù)據(jù)反饋，從而幫助完善深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)在路上工作的Drive PX系統(tǒng)遇到無(wú)法識(shí)別的物體時(shí)，它會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆坪笈_(tái)，對(duì)應(yīng)的團(tuán)隊(duì)會(huì)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)認(rèn)知理解這個(gè)新圖像，并且將學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋到所有量產(chǎn)車(chē)的Drive PX中，讓車(chē)輛的自動(dòng)駕駛能力得到實(shí)時(shí)的提升。

　　2016年10月，特斯拉正式宣布，Model S、Model X和當(dāng)時(shí)即將推出的Model 3都會(huì)搭載英偉達(dá)DRIVE PX 2 AI計(jì)算平臺(tái)，這個(gè)自動(dòng)駕駛平臺(tái)使用了特斯拉開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　使用DRIVE PX 2芯片后，特斯拉就在開(kāi)始推出了測(cè)試版的高速導(dǎo)航自動(dòng)駕駛輔助功能，2018年這項(xiàng)功能正式實(shí)現(xiàn)推送使用。

　　顯然，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，讓特斯拉自動(dòng)駕駛進(jìn)展大大提速。而這個(gè)改變，也讓自動(dòng)駕駛芯片供應(yīng)鏈產(chǎn)生了變化：

　　第一點(diǎn)是越來(lái)越多車(chē)企開(kāi)始采用自動(dòng)駕駛域控制器的玩法，也就是將雷達(dá)、攝像頭等數(shù)據(jù)直接傳遞到自動(dòng)駕駛域控制器內(nèi)進(jìn)行統(tǒng)一處理和計(jì)算，這樣傳統(tǒng)在雷達(dá)和攝像頭中的計(jì)算芯片也就不在需要。

　　第二點(diǎn)是由于自動(dòng)駕駛硬件中的數(shù)據(jù)都直接傳輸?shù)阶詣?dòng)駕駛域控制器中，這對(duì)于自動(dòng)駕駛域控制器的大腦也就是芯片的算力有了更高的要求。

　　第三點(diǎn)是自動(dòng)駕駛功能開(kāi)始往更高級(jí)別發(fā)展，這其中脫離不了AI人工智能的技術(shù)輔助，這對(duì)芯片企業(yè)和車(chē)企都有了新的門(mén)檻。

　　在此后，芯片巨頭們開(kāi)始陸續(xù)入局自動(dòng)駕駛，幾乎每年都會(huì)有新芯片、新平臺(tái)迭代推出，自動(dòng)駕駛芯片也開(kāi)始在算力上較勁。

英偉達(dá)

　　對(duì)于擅長(zhǎng)打造GPU的英偉達(dá)而言，自動(dòng)駕駛是新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)的興起其中一個(gè)原因，就是GPU計(jì)算能力增長(zhǎng)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

　　英偉達(dá)在2015年推出28納米工藝的Drive PX芯片后，次年2016年就推出了16納米工藝的Drive PX 2芯片。在2017年，英偉達(dá)推出了12納米工藝的Drive PX Xavier芯片（搭載于小鵬P7），單顆芯片的算力就能達(dá)到30TOPS（每秒可以進(jìn)行30萬(wàn)億次運(yùn)算）。2019年，英偉達(dá)推出而來(lái)7納米的Drive AGX Orin芯片（2022年投產(chǎn)，智己L7、蔚來(lái)ET7搭載），單顆芯片的算力達(dá)到254TOPS。

　　而在Orin芯片都沒(méi)有量產(chǎn)車(chē)出現(xiàn)時(shí)，英偉達(dá)在2021年4月就公布了下一代的自動(dòng)駕駛芯片：DRIVE Atlan，其單顆芯片的算力達(dá)到了驚人的1000TOPS，英偉達(dá)表示這塊自動(dòng)駕駛將會(huì)用于L4及L5級(jí)別自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中。DRIVE Atlan 2023年將會(huì)向開(kāi)發(fā)者提供樣品，2025年開(kāi)始量產(chǎn)裝車(chē)。

　　雖然說(shuō)英偉達(dá)2021財(cái)年（2020年1月26日-2021年1月31日）汽車(chē)業(yè)務(wù)下滑23%，收入為5.36億美元，但英偉達(dá)老板黃仁勛表示，未來(lái)6年，英偉達(dá)汽車(chē)系統(tǒng)業(yè)務(wù)年銷(xiāo)售額有望超過(guò)80億美元。

英特爾

　　同樣是芯片巨頭的英特爾，因?yàn)殄e(cuò)過(guò)移動(dòng)處理器市場(chǎng)，對(duì)于開(kāi)始爆發(fā)的汽車(chē)芯片市場(chǎng)自然是不容落下的。

　　英特爾在2017年以超過(guò)150億美元的高價(jià)收購(gòu)了Mobileye（同年英偉達(dá)全年?duì)I收為628億美元）。

　　有了大樹(shù)好乘涼，被英特爾收購(gòu)后的Mobileye，在2018年推出了EyeQ4芯片，其基于28納米工藝制造，單顆芯片算力為2.5TOPS。EyeQ4被眾多廠商采用，其中包括了蔚來(lái)ES8/ES6、理想ONE、寶馬X5/3系/4系、大眾高爾夫8、福特Mustang Mach-E等。

　　而在2020年，EyeQ5芯片正式量產(chǎn)上車(chē)，其基于7納米工藝制造，單顆芯片算力為24TOPS。其實(shí)Mobileye和意法半導(dǎo)體在2016年就宣布未來(lái)會(huì)推出EyeQ5，不過(guò)一直到4年后，EyeQ5才真正實(shí)現(xiàn)了落地上車(chē)（搭載于極氪001、未來(lái)寶馬iX也會(huì)使用）。

　　雖然從AI人工智能和算力角度來(lái)看，英偉達(dá)都更占優(yōu)勢(shì)，但實(shí)際銷(xiāo)售中，Mobileye作為多年的ADAS頭部供應(yīng)商，其EyeQ系列芯片已經(jīng)被超過(guò)27家汽車(chē)廠商應(yīng)用。去年Mobileye芯片出貨超過(guò)1750萬(wàn)片，營(yíng)收達(dá)到了9.67美元，同比增長(zhǎng)10%。

高通

　　在手機(jī)芯片領(lǐng)先的巨頭高通同樣想分一塊蛋糕。

　　高通早些年一直在調(diào)解器芯片方面作為汽車(chē)零部件供應(yīng)商，而在2014年和2016年高通推出了602A和820A兩款車(chē)機(jī)芯片，用于給車(chē)機(jī)及座艙提供計(jì)算，但應(yīng)用的廠商并不多。直到2016年，高通推出的820A芯片才迎來(lái)爆發(fā)，本田、路虎、領(lǐng)克、小鵬等廠商繼續(xù)使用820A給座艙提供算力。去年，高通發(fā)布了最新一代的座艙芯片8155，它是第一塊采用7納米工藝打造的車(chē)規(guī)級(jí)數(shù)字芯片。

　　不過(guò)這些芯片都是應(yīng)用于車(chē)機(jī)中的，在自動(dòng)駕駛方面，高通直到2020才拿出了自己的武器——驍龍Ride自動(dòng)駕駛平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)最大的特色是將會(huì)使用一塊5nm 芯片，這將會(huì)是首款采用5納米制程的自動(dòng)駕駛芯片。高通表示，Ride自動(dòng)駕駛平臺(tái)支持L1-L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛，并且平臺(tái)的拓展性很強(qiáng)，既能實(shí)現(xiàn)700TOPS的頂級(jí)性能，也能做低功耗的10TOPS基礎(chǔ)算力。使用Ride平臺(tái)首個(gè)量產(chǎn)車(chē)型將會(huì)在長(zhǎng)城汽車(chē)中誕生，在2020年底。長(zhǎng)城和高通宣布將會(huì)使用Ride平臺(tái)打造咖啡智駕系統(tǒng)，并在2022年量產(chǎn)的長(zhǎng)城汽車(chē)高端車(chē)型中采用。

　　另外值得一提的是，2016年高通打算用470億美元收購(gòu)恩智浦，后者是全球最大的汽車(chē)芯片、移動(dòng)支付芯片、和微控制器供應(yīng)商。但在2018年由于沒(méi)有通過(guò)全部國(guó)家的審批，最終高通宣布放棄收購(gòu)。

華為

　　海外的芯片巨頭有動(dòng)作，其實(shí)國(guó)內(nèi)也風(fēng)起云涌。

　　在2018年，華為就推出了自動(dòng)駕駛的移動(dòng)數(shù)據(jù)中心MDC，MDC涵蓋芯片、平臺(tái)、操作系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)框架，可以讓客戶(hù)在數(shù)據(jù)中心中完成一系列的自動(dòng)駕駛功能。首發(fā)的MDC 600搭載華為Ascend（昇騰）芯片，多片并聯(lián)最高可提供352Tops的算力，并且支持接入攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、GPS等傳感器數(shù)據(jù)。不過(guò)MDC600僅僅是華為進(jìn)軍自動(dòng)駕駛行當(dāng)?shù)男?，?dāng)時(shí)并沒(méi)有真正有廠家合作落地。

　　來(lái)到2021年，華為發(fā)布了MDC 810，其稠密算力達(dá)400TOPS，并且搭載智能駕駛平臺(tái)軟件MDC Core，可實(shí)現(xiàn)擁堵跟車(chē)、高速巡航、自動(dòng)泊車(chē)等應(yīng)用場(chǎng)景的使用需求。MDC 810已經(jīng)通過(guò)了包括車(chē)規(guī)級(jí)在內(nèi)的全部測(cè)試，進(jìn)入了量產(chǎn)狀態(tài)。目前已率先搭載在ARCFOX極狐阿爾法S上并量產(chǎn)上市，后續(xù)將有越來(lái)越多的搭載不同MDC系列產(chǎn)品的新車(chē)型陸續(xù)量產(chǎn)上市

　　而華為ADS高階自動(dòng)駕駛?cè)珬＝鉀Q方案則更高級(jí)別，這套方案使用了為ADS方案定制的芯片，其入門(mén)算力為400TOPS，高階版本則擁有800TOPS算力。并且華為表示芯片采用了標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，未來(lái)在保持尺寸不變的情況下，支持硬件升級(jí)、算力升級(jí)。

　　華為并沒(méi)有具體公布單獨(dú)的自動(dòng)駕駛芯片數(shù)據(jù)，華為的想法更多是作為一個(gè)深度供應(yīng)商，可以給企業(yè)提供完整的自動(dòng)駕駛解決方案，從硬件到開(kāi)發(fā)工具到軟件，一應(yīng)俱全。

地平線

　　地平線是一家2015年成立，專(zhuān)注于邊緣人工智能芯片的企業(yè)。在2019年，地平線發(fā)布了國(guó)內(nèi)首款車(chē)規(guī)級(jí)AI芯片——征程2，其等效算力為4TOPS，制程則為28納米。

　　在2020長(zhǎng)安UNI-T車(chē)型上，搭載了長(zhǎng)安和地平線基于征程2芯片聯(lián)合開(kāi)發(fā)的智能駕駛艙NPU計(jì)算平臺(tái)，這也是國(guó)產(chǎn)智能芯片首次上車(chē)。而在長(zhǎng)安新車(chē)UNI-K上，搭載了基于征程2芯片打造的駕駛輔助和智能交互系統(tǒng)。截止2021年初，征程2已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了16萬(wàn)片的出貨（搭載于長(zhǎng)安UNI-T/UNI-K、奇瑞螞蟻）。

　　2020年9月，地平線發(fā)布征程3芯片，其工藝從原來(lái)的28納米升級(jí)為16納米，單顆芯片算力也提升到5TOPS?；谡鞒?芯片，地平線推出了Horizon Matrix® Mono輔助駕駛解決方案，支持120度水平視場(chǎng)角、800萬(wàn)超高像素前視攝像頭，確保了對(duì)更大范圍及更高精度的視覺(jué)感知能力。

　　地平線預(yù)計(jì)在今年內(nèi)會(huì)推出征程5芯片，其單顆芯片算力也提升到達(dá)到了96TOPS。通過(guò)搭載4顆征程5P芯片可組成自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)，最高算力達(dá)到512TOPS。地平線創(chuàng)始人余凱在此前采訪中表示，征程6已經(jīng)在研發(fā)路上，征程6規(guī)劃算力400TOPS，采用的是車(chē)規(guī)級(jí)的7納米工藝，工程樣片推出時(shí)間為2023年，車(chē)型量產(chǎn)預(yù)計(jì)會(huì)在2024年。

特斯拉

　　當(dāng)然，也有一些跑的快的車(chē)企覺(jué)得芯片廠商們的動(dòng)作慢，于是乎車(chē)企就干脆自己造自動(dòng)駕駛芯片。這個(gè)案例的典型代表，就是特斯拉。

　　在2016年開(kāi)始與英偉達(dá)合作時(shí)，特斯拉就做好了自己下場(chǎng)的準(zhǔn)備，開(kāi)始建立由傳奇芯片設(shè)計(jì)師Jim Keller（原AMD首席芯片架構(gòu)師）領(lǐng)導(dǎo)的芯片架構(gòu)師團(tuán)隊(duì)，以開(kāi)發(fā)自己的芯片。

　　在2019年，特斯拉自研FSD（Full Self Driving全自動(dòng)駕駛）芯片正式亮相，在HW 3.0自動(dòng)駕駛平臺(tái)中，特斯拉使用了兩塊FSD芯片，算力為144TOPS，單片算力達(dá)到了72TOPS。特斯拉在2018年三季度時(shí)已經(jīng)表示，公司已經(jīng)對(duì)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工作表現(xiàn)優(yōu)異，但由于當(dāng)時(shí)特斯拉車(chē)型計(jì)算能力有限，無(wú)法部署到車(chē)型中，而使用FSD芯片的HW3.0自動(dòng)駕駛硬件能夠滿(mǎn)足這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算需求。隨后在2020年底，特斯拉在Model 3上小范圍推送了FSD beta版進(jìn)行測(cè)試，這個(gè)版本支持城市中自動(dòng)駕駛。

　　在HW3.0推出時(shí)，特斯拉就表示已經(jīng)開(kāi)始研發(fā)下一代芯片，馬斯克表示新一代芯片預(yù)計(jì)會(huì)比FSD性能提升三倍。而最近有消息指出，特斯拉和三星合作，使用5納米制程生產(chǎn)下一代的自動(dòng)駕駛芯片。

　　就在上個(gè)月，小鵬被曝出正在自研自動(dòng)駕駛芯片，如果項(xiàng)目進(jìn)展順利，預(yù)計(jì)今年年底或明年初流片。

　　自動(dòng)駕駛的大腦也就是自動(dòng)駕駛芯片，在這短短十年中有了翻天覆地的變化和演變，并且商業(yè)格局也有了變化。2012-2025年，自動(dòng)駕駛芯片將會(huì)出現(xiàn)一批性能極強(qiáng)的代表，車(chē)企能否依靠這些芯片推出更先進(jìn)的自動(dòng)駕駛功能，就讓我們拭目以待。（圖/文/攝：太平洋汽車(chē)網(wǎng) 杜慶煒）