自动驾驶大算力芯片“跑步上车”

作为自动驾驶演进的基础，大算力芯片随着新车智能驾驶功能的持续进阶，正迎来快速发展期。

为了在新车上实现更好的智能驾驶体验，从去年开始，多家主流车企纷纷宣布将在下一代产品上搭载大算力芯片，比如英伟达的Orin，已经获得了全球多家汽车制造商的供货订单，由此也促成了在大算力芯片领域唯英伟达独尊的局面。

但今年，随着以华为、地平线、黑芝麻智能等为代表的本土企业纷纷宣布大算力芯片及计算平台量产项目，与此同时以寒武纪行歌、安霸、Mobileye等为代表的新玩家相继加入大算力芯片赛道，有望打破原有一家独大的市场格局，进入群众逐鹿的新竞争时代。

大算力芯片迎量产元年，“自主芯”加速突围

对于自动驾驶而言，大算力芯片虽然不是万能的，但没有大算力芯片却是万万不能的。

随着自动驾驶从ADAS快速向高阶自动驾驶演进，为支持系统应对各种复杂的状况，必须在车上装载大量的摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等传感器，进行全面的环境数据采集。据相关分析数据，为满足智能驾驶的感知需求，L2 级别的汽车预计会携带 6 个传感器，而到L5 级别，预计单车携带的传感器将达到32个。

由此产生的数据量有多大呢？根据行业专家估计，一辆自动驾驶汽车每天产生的数据可能在5 TB到20 TB之间，并且自动驾驶等级越高，产生的数据就越多。要对这些信息进行快速处理，并作出驾驶决策，大算力芯片不可或缺。

正是看到这一需求，过去几年以英伟达、高通、地平线、黑芝麻智能等为代表的企业相继开始布局大算力芯片。其中英伟达早在2019年就发布了大算力自动驾驶芯片Orin，凭借高达254 TOPS的单芯片算力，以及英伟达在AI领域的长期积累，和赋予合作伙伴开放、高效的研发生态，迅速获得一众车企及自动驾驶技术公司的青睐。

图片来源：盖世汽车

在此基础上，英伟达于去年4月又发布了新一代自动驾驶汽车SoC DRIVE Atlan，据官方信息，Atlan单颗芯片的算力能够达到1000TOPS，将于2023年向开发者提供样品，2025年大量装车。而基于 Atlan打造的自动驾驶平台DRIVE Hyperion 9，据悉可支持多达50个感知硬件。

另一家老牌芯片厂商高通也在积极推进自动驾驶大算力芯片的量产上车，并为此推出了基于5nm制程工艺的Snapdragon Ride SoC。该款SoC可支持从L1至L4的自动驾驶系统研发，并能根据不同自动驾驶场景提供不同等级的算力，覆盖10-700 TOPS 算力范围。

按最初预计，Snapdragon Ride SoC将于2023年投入生产。不过据最新消息，长城旗下毫末智行基于Snapdragon Ride SoC打造的小魔盒 3.0 自动驾驶计算平台将于今年随着相关车型的上市正式量产。这意味着，高通正以比原计划更快的速度推进Snapdragon Ride量产。

而国内，以华为、地平线和黑芝麻智能为代表的本土芯片企业今年在大算力芯片的量产上面也迎来了重要突破。

图片来源：盖世汽车

其中华为自研的自动驾驶AI芯片，通过搭载于车规级智能驾驶计算平台MDC，已经先后获得了极狐阿尔法S华为HI版、长城沙龙机甲龙、阿维塔11、广汽 Aion LX Plus、哪吒S以及比亚迪和奇瑞高端品牌车型定点，今年将随着相关车型的交付正式量产。

近日，该平台已经正式申报盖世汽车2022金辑奖·中国汽车新供应链百强。据了解，华为MDC平台算力范围覆盖48~400 TOPS，共包含4个不同的版本，分别是面向商用车场景的MDC 300F，以及MDC 210、MDC 610和MDC 810，可支持从L2+到L4甚至L5不同级别的自动驾驶研发。

例如阿尔法S全新HI版和阿维塔11搭载的MDC810智能驾驶计算平台，可以实现400TOPS的超强算力。而长城沙龙机甲龙、广汽 Aion LX Plus、哪吒S等搭载的 MDC 610，算力也达到了 200+ TOPS，其中机甲龙由于搭载了双 MDC 智能驾驶计算平台，综合算力达 400 TOPS。目前，华为MDC正在规划128TOPS的中等算力平台，预计今年年底面世。

征程5芯片，图片来源：地平线

地平线继去年7月底正式发布128TOPS的大算力芯片征程5，过去几个月先后获得了比亚迪、自由家汽车、一汽红旗等车企关于征程5的定点，并与宏景智驾、觉非科技、轻舟智航等自动驾驶技术公司达成了合作，预计明年将正式实现大算力芯片征程5的量产上车。

特别值得一提的是与比亚迪的合作，因为就在此次官宣之前不久，比亚迪其实已经与英伟达就Orin上车达成了合作，表示从2023年上半年开始，比亚迪部分新能源车型也将搭载基于Orin芯片打造的自动驾驶系统。这一新定点项目的达成，无疑凸显了比亚迪对地平线实力的认可。

图片来源：黑芝麻智能

黑芝麻智能则于上个月宣布与江汽集团达成平台级战略合作，双方将整合各自优势，基于华山二号A1000系列芯片，以及配套的上层软件算法、山海工具链、瀚海自动驾驶中间件等平台，联合打造行泊一体式智能驾驶平台，并率先应用于江汽集团思皓系列量产车型。

据此前消息，华山二号A1000系列计划从今年6月开始交货，在下半年随着相关车型的上市正式迎来规模化量产。与此同时，黑芝麻智能也在开展下一代产品A2000系列芯片的研发，计划瞄准“中央计算”功能需求。据了解，A2000基于先进的7纳米工艺设计，单芯片算力能够达到256TOPS以上，计划今年年内发布，明年起开始向整车厂提供样片。

不过整体来看，自动驾驶大算力芯片市场依旧以英伟达占据主导。据英伟达此前发布2023财年第一季度财务报告时透露，全球已经有超过 35 家汽车制造商确认将采用英伟达 Orin 系统级芯片，包括蔚来、小鹏、理想、威马、上汽智己、比亚迪、沃尔沃、路特斯等。

其中蔚来凭借3月底交付的ET7，成为全球首个搭载Orin的车企，由此正式打开了大算力芯片的量产大门。6月21日，理想L9正式上市，该车在智能驾驶算力平台的设计上也采用了两颗英伟达Orin-X处理器，实现508 TOPS的算力。接下来，蔚来ET5和ES7、小鹏G9、威马M7、飞凡R7等搭载了Orin的新车也将陆续量产交付，有望迎来一波大算力芯片上车高峰。

新玩家陆续涌入，迎战大算力芯片下半场

从自动驾驶的演进趋势来看，显然自动驾驶等级越高，对算力的需求也越大。

业界一般认为，L2级自动驾驶需要的芯片计算力在10TOPS以下，L3级需要的算力约为30~60TOPS，L4级需要的算力超过100TOPS，L5级别算力需求则超过1000TOPS。

然而目前来看，大算力芯片的上车速度已经超出了很多人的预期。比如蔚来旗下的ET7、ET5、ES7以及威马M7，均使用了4颗Orin芯片，实现1016TOPS算力。刚刚上市的理想L9以及即将上市的小鹏G9等则计划搭载2颗Orin芯片，实现508TOPS算力。一汽红旗则计划采用多颗征程5芯片打造智能驾驶域控制器，为全新一代面向服务的FEEA 3.0电子电气架构提供384~512 TOPS的强劲AI算力。

分析原因，一方面是因为软件定义汽车趋势的出现，驱动 “硬件预埋,软件升级”不断成为当下车企的主流策略，为保证新车在发布后具备长期的可成长性，充分满足消费者对整车智能驾驶功能持续迭代优化的需求，整车厂们不得不在量产车上预埋高性能传感器以及大算力芯片，来支撑整车自动驾驶功能在未来持续演进。

图片来源：黑芝麻智能

从上述表格就可以看出，这些宣布应用英伟达Orin的新车所搭载的传感器数量基本都在30个及以上，比如蔚来ET7、威马M7、飞凡R7所配置的传感器数量均达到了33个，并且这些车型无一例外都将使用激光雷达。其中将使用4颗Orin芯片的威马M7，甚至将搭载3颗激光雷达，而路特斯Eletre据悉将配置4颗激光雷达。

另一方面，随着整车电子电气架构不断从分布式向集中式演进，也对大算力芯片提出了更高的需求。在L2、L2+阶段，车内的很多芯片可能还是对立的，但往后发展到L3甚至L4、L5，整车电子电气架构从跨域融合不断走向中央计算架构，对芯片的集成度要求会越来越高，对应的算力要求也会越来越高。

但要开发这样一款大算力芯片并不容易，首先在设计前期就需要极具前瞻性。此前黑芝麻智能CMO杨宇欣在谈到大算力芯片时就指出，芯片定义的时候一定要考虑到5~10年之后的功能需求，因为芯片可能会5年之后上车，供货周期可能要5~10年。

其次对于量产车而言，整车厂在选择一款芯片的时候，除了考虑算力的高低，同时还会兼顾成本、功耗、芯片适配性、开发便捷性等多重因素。在芯片开发过程中，如果一味地讲求算力，而忽略了功耗，对整车的温控及品控也会产生较大的风险，并且在成本方面也会产生较大的负担。

图片来源：地平线

地平线就认为，仅用 TOPS 并不能衡量芯片的真实性能，对于AI芯片而言，更值得追求的价值应该是先进算法在该芯片上的运行效率，即 FPS（每秒准确识别帧率），只有更高的 FPS 才会带来更快速的感知、更低的延时，也就意味着更高的安全性和行驶效。因为AI 芯片计算一旦掉帧，很可能就会对需要保障实时感知的自动驾驶带来灾难性后果。

而地平线也一直致力于从提升结合计算效率的角度去优化芯片性能。据了解，征程5的算力虽然仅为 Orin 的一半，但在进行自动驾驶任务时，其FPS却高达1283，这或许也是越来越多的车企选择地平线的原因。

基于此，现阶段如何在有限算力条件下，实现算法软件的高效运行，其实才是整车厂真正关注的重点。而据相关业内人士透露，即便是当前，依旧有很多算法无法在现有的AI大算力平台上得到很好的体现。且自动驾驶大算力芯片本身还面临着系统架构设计复杂度提升，封装、成本控制、良率等方面的工程挑战，以及先进工艺制程上的挑战。

“另外现在很多车企在选择大算力芯片平台时，不仅仅只是为了满足一款车的需求，而是会同时覆盖多个不同的车型，这就要求大算力平台同时还需具备足够的灵活性和可拓展性，并且在软件层面能够提供配套的工具链、软件栈等。”近日，高通公司产品市场高级总监艾和志在一场直播活动中表示。

图片来源： 芯擎科技

尽管如此，这并没有影响芯片企业追逐大算力芯片的决心。此前寒武纪控股的车载芯片子公司寒武纪行歌就透露，今明两年将发布两款自动驾驶芯片，据该公司申报的盖世汽车2022金辑奖·中国汽车新供应链百强信息显示，其中针对L4市场的SD5226，将采用7nm制程，AI算力超过400 TOPS，CPU最大算力超过300K+DMIPs。

芯驰则表示将在下半年推出单片算力达200TOPS的自动驾驶处理器。另外芯擎科技也表示已经启动了自动驾驶芯片 AD1000 的研发，该款芯片同样采用了 7 纳米制程，并应用了可扩展设计，使得其适用于L2+至L5级别自动驾驶系统。不过这几家公司并没有给出具体的量产时间。

安霸和Mobileye在2022 CES上分别推出各自的大算力芯片产品。其中安霸的CV3采用了5nm超低功耗制程、16个Arm Cortex-A78AE CPU内核，单芯片AI算力达到500 eTOPS。据安霸介绍，2022年上半年将推出CV3系列芯片首批样品，此后将根据市场需求陆续推出不同定位的产品。

Mobiley的EyeQ Ultra芯片算力虽然达到了176 TOPS，但在商业化时间上，预计将于2023年底供货，并于2025年全面实现车规级量产。

要知道在曾经的智能驾驶芯片市场，Mobileye是绝对的霸主，然而在向高阶自动驾驶发展的过程中，Mobileye似乎慢了半拍。而且在地平线、黑芝麻智能等主要芯片企业看来，2025年将是本轮汽车AI芯片市场窗口期关闭之时，这意味着留给Mobileye的时间并不多。

而随着越来越多的新玩家持续涌入，与此同时自动驾驶市场对芯片的需求持续爆发，大算力芯片赛道有望进入新一轮竞争期。