電子發燒友網報道（文/周凱揚）由于電動汽車和自動駕駛汽車的日漸普及，車用半導體市場也在逐步擴張。然而隨著新冠疫情的爆發，加之供應困難的問題，不少車廠都遭遇了芯片缺貨的劫難。但作為ADAS和自動駕駛的關鍵，自動駕駛芯片依舊沒有脫離大廠的視野。

而往往說到自動駕駛芯片，廠商往往宣傳的主要參數都是其算力。但對于汽車這種體積要求不算高的產品來說，堆算力并不難實現，那么為了突破自動駕駛瓶頸，各大芯片廠商都采用了怎樣的策略呢？

Mobileye（英特爾）——子系統+地圖實現高MTBF

Mobileye作為Intel負責汽車業務的部門，即便在2020年的疫情沖擊下，依舊實現了不熟的表現，下半年的市場回升中，更是在第四季度實現了39%的同比增長，將2020年的該部門的總營收拔高至近10億美元。據了解，2020年Mobileye的EyeQ芯片總出貨量達到1930萬。

最新的EyeQ芯片仍是2018年推出的EyeQ4，該芯片采用28nm FD-SOI工藝，算力為2.5 TOPS，英特爾聲稱可以實現L3級別的自動駕駛。目前不少車型都搭載了這一芯片，比如蔚來的ES8和ES6車型，理想的理想One，以及寶馬2019至2020款的X5系列。

EyeQ5芯片框圖 / Intel

但英特爾早早公布的EyeQ5芯片仍然不見蹤影，2019年，英特爾宣布EyeQ5將于2021年3月開始量產，搭載車型包括同在2021年推出的寶馬iNEXT和領克的Zero。在英特爾官方給出的EyeQ演進圖中，EyeQ5可以實現L4-L5級別的自動駕駛，算力達到25 TOPS，并采用全新的7nm FinFET工藝。但鑒于英特爾自己的7nm工藝已經推遲至2022年，如果今年要推出EyeQ5芯片的話，英特爾很可能尋找臺積電為其代工，如此一來搭載該芯片的車型最早也要2022年才能上市了。

為了實現更高級別的自動駕駛，Mobileye的思路是利用不同的子系統來實現更高的MTBF（平均無故障工作時間）。為了實現這一目標，Mobileye致力于開發更高精度的地圖，并將在2022年引入激光雷達/雷達的子系統。Mobileye認為要想實現L4以上的MTBF，現有的AI還無法做到，因此單靠堆算力來實現自動駕駛是不現實的。不過Mobileye認為現有的ToF激光雷達仍然存在缺陷，并計劃于2025年開發出自己的FMCW激光雷達，以實現表現更高的FOV和速度檢測。

英偉達——AI算力為王

自動駕駛芯片對于圖形處理性能和AI算力的要求極高，于是在這一領域早有建樹的英偉達也進軍了自動駕駛市場，在2015年對出了自己的汽車芯片平臺Nvidia Drive，并持續以全新的GPU框架迭代。

英偉達在2016年就宣布了NVIDIA DRIVE AGX XAVIER，并于2018年開始向客戶送樣。該平臺實現了30 TOPS的算力，但目前為止搭載這一平臺的量產車型只有小鵬的P7。

DRIVE Orin SoC / Nvidia

英偉達在2019年推出了DRIVE Orin SoC，該芯片基于7nm工藝，集成了安培架構的GPU和Arm Hercules的CPU內核，以及新的深度學習和機器視覺加速器，算力達到200 TOPS。今年的2021 CES上，由上汽集團、張江高科和阿里巴巴共同打造的智己汽車推出新品牌，主打高端智能純電汽車的IM智己，該品牌首發的兩款車型都將搭載NVIDIA DRIVE AGX Orin平臺。IM智己將以2個英偉達XAVIER提供的60 TOPS算力打造視覺感知的解決方案，并結合攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達。此外，IM智己將以4個英偉達Orin提供的1000+ TOPS算力輔助激光雷達，作為一套軟硬件結合的冗余方案。

除了IM智己外，蔚來也計算在下一代電動汽車ET7上使用4顆Orin SoC，理想汽車也宣布與英偉達和德賽西威合作，在2022年推出的SUV上搭載Orin SoC。

從不少車廠紛紛轉往英偉達的風向來看，強大的AI芯片明顯有著不小的吸引力。以AI自動駕駛芯片作為主心骨，輔以自動駕駛傳感器，降低了車廠需要大規模收集數據的需求，但這樣無疑也提高了汽車的整體價格。

地平線——MAPS才是真實的性能

英偉達Drive PX2與特斯拉FSD的性能比較 / 地平線

國內的地平線同樣是走的AI芯片路線，也是繼Mobileye和英偉達之后，第三個實現前裝量產的AI芯片公司。但地平線也同樣認為AI算力并不代表整車的真實性能，地平線創始人兼CEO余凱在演講中以特斯拉為例，其FSD算力只有英偉達Drive PX2的3倍，但真實性能卻是PX2的21倍。地平線認為更能反映真實性能的指標是MAPS（每秒準確識別的幀率）。

地平線汽車智能芯片路線圖 / 地平線

從2019年至2020年，地平線相繼推出了征程2和征程3兩個AI芯片，算力分別為4 TOPS和5 TOPS，其中征程2芯片也在長安UNI-T和奇瑞螞蟻上采用。地平線于近期宣布今年將正式推出更加強大的征程5芯片，單芯片算力達到96 TOPS，2022年將推出升級版的征程5P，算力高達128 TOPS，MAPS高達6391 FPS。

此外，基于7nm FinFET工藝的征程6芯片也已投入研發階段，該芯片定位于L4以上的自動駕駛，算力將高達400 TOPS以上。

地平線在芯片端已經取得了不菲的成績，在推進征程芯片+天工開物AI平臺+的努力下，很有希望在國內自動駕駛芯片市場拿下優異的占有率。

自動駕駛芯片未來的突破方向

自動駕駛芯片對比 / 電子發燒友網制

除了這三家自動駕駛芯片廠商之外，還有黑芝麻、瑞薩和高通等廠商也部署了自己的芯片產品方案，我們也可以看出不同廠商對于自動駕駛突破方向上的異同。但除了算力之外，自動駕駛芯片還有不少可以突破的方向，比如功耗和安全性。算力越高的芯片，往往功耗也會成倍增長，就拿英偉達的ORIN為例，作為一個可擴展的平臺，如果只是作為ADAS用，可以做到10TOPS的算力和5W的功耗，但一旦面向L5級別的Robotaxi應用，在集成了多個ORIN SoC后，2000 TOPS的性能需要的是800W的功耗。因此，能效將成為芯片廠商不得不考慮的關鍵，這也是他們不斷朝新制程推進的原因之一，對比先進制程帶來的性能優勢，低功耗更有可能成為車廠看重的要點所在。

芯片安全性同樣是自動駕駛的一大痛點，在解決了自動駕駛環境下的自然因素后，人為因素的缺陷將會被無限放大。正因如此，芯片中的硬件安全模塊以及自動駕駛計算平臺中的軟件安全也要列入考量。

本文由電子發燒友網原創，未經授權禁止轉載。如需轉載，請添加微信號elecfans999。