電子發燒友網報道（文/莫婷婷）在自動駕駛芯片市場，英偉達、高通等國際廠商已占據半壁江山，國內廠商也隨著智能汽車的發展自動駕駛汽車助推車載AI芯片！國內主流廠商突破大算力瓶頸，加速量產上車，迎來了巨大的市場發展機遇。近期，多家國內車載AI芯片廠商相繼宣布了最新進展，黑芝麻智能表示華山二號A1000芯片已投入規模生產，開始向行業客戶持續發貨，將于2022年內實現量產上車；地平線則宣布征程5芯片將搭載在比亞迪汽車的最新車型上。

隨著技術的成熟，智能汽車將從個人出行設備逐漸實現商業化。也正是商業化需求，驅動自動駕駛芯片技術迭代。其中，大算力車載AI芯片以及車路協同將是智能汽車實現高級別自動駕駛的關鍵。

突破算力瓶頸，國產車載AI芯片逐漸量產上車

根據乘聯會的數據，2022年第一季度全國乘用車市場累計零售491.5萬輛。其中，傳統燃油車銷量385萬輛，同比下降18%，新能源車國內零售107.0萬輛，同比增長146.6%。盡管消費市場低迷，但新能源車在國內市場依舊能實現同比增長，排名前三的汽車廠商分別是比亞迪汽車、特斯拉中國、上汽通用五菱。

2022年Q1新能源廠商銷量前五（圖源：乘聯會）

公開數據顯示，預計到2030年，自動駕駛汽車將占據整體出行里程的40％，完全自動駕駛新車滲透率將達到10％。毫無疑問，智能汽車對自動駕駛功能的需求帶動了車載AI芯片市場的增長。
目前，國內布局車載AI芯片的廠商已經進入收獲期，從最新的自動駕駛芯片中可以發現，算力、算法是最主要的升級方向。以黑芝麻智能為例，華山二號A1000的算力為40-70TOPS能支持L2+及以上級別自動駕駛，A1000 Pro的算力達到 106 TOPS，最高可達196 TOPS，支持從泊車、城市內部，到高速等高級別自動駕駛場景。

近日，黑芝麻智能創始人兼CEO單記章在公開場合表示：“大算力SOC芯片、AI計算平臺、良好的圖像處理能力是自動駕駛演進的基礎。黑芝麻智能研發的華山二號A1000自動駕駛計算芯片已經在功能安全、信息安全、可靠性方面完全成熟，將在今年實現量產上車，實現L2-L3級別自動駕駛的功能。”

此外，黑芝麻智能正在研發A2000系列芯片，預計單芯片算力超過256TOPS。根據媒體報道，這顆大算力芯片將在今年發布，并在2023年提供樣片。

而前文提到將應用于比亞迪最新汽車的地平線征程5系列芯片，單芯片算力也能達到128TOPS，同時，地平線還表示基于征程5 系列芯片，將推出AI算力高達200 至1000TOPS 的系列智能駕駛中央計算機，兼備業界最高 FPS性能與最低功耗。

地平線的代表芯片“征程系列”還有征程2和征程3，征程3基于地平線自主研發的BPU 2.0架構，AI 算力為5 TOPs，典型功耗約2.5W，可實現全場景融合泊車等智能功能，已搭載在哪吒汽車的新車型哪吒U·智上。

車載AI芯片與車型的匹配主要看該車型的定位，對算力的需求也會隨著智能駕駛系統需要處理的數據量而提升。地平線創始人余凱曾表示，算力就好比智能汽車的腦容量，自動駕駛每往上走一級，所需要芯片算力就要翻一個數量級。Intel前CEO科在奇也曾提到，未來每輛自動駕駛汽車每天產生的數據4TB，平均每一輛自動駕駛汽車產生數據量約等于3000人產生的數據量。對應在自動駕駛芯片的算力需求上，L2 級及以下低級別輔助駕駛階段，對算力的要求大約是10TOPS，到了L3/L4 級，算力要求相對提高，大約是60TOPS/100TOPS。


商業化帶來車載AI芯片新挑戰：能效、車路協同

可以發現，國產車載AI芯片廠商在突破大算力瓶頸方面已有成績。為了進一步提高智能汽車的整車性能，地平線還在將重點放在MAPS上，既每秒準備識別的幀率上更能體現整車的真實性能。為何說MAPS更能體現整車的真實性能呢？以特斯拉的FSD和英偉達的Drive PX2作為對比，FSD的算力是72TOPS，Drive PX2是24TOPS，算力相差3倍，但是真實性能卻相差21倍。

為何相差這么大？這是因為特斯拉FSD是根據算法開發硬件，軟硬件結合程度更高。而地平線征程5系列也在算法上進行了大量的迭代。將征程5與英偉達Orin 芯片進行對比，征程5系列芯片單芯片算力僅為Orin 芯片的一半（128TOPS），但是FPS 卻高達 1283，Orin 芯片的FPS 僅為1001。

能效已然成為衡量自動駕駛整車性能實力的另一個標準。如今，國產、車載AI芯片在算力、算法上已有突破，未來如何將算法和應用映射成軟件和芯片，實現商業化落地才是自動駕駛真正場景。
自動駕駛汽車商業化涉及車端和路端兩大方面。在車端方面，大眾、比亞迪、小鵬、蔚來等車企均逐漸升級新車型的硬件配置，并且進行算法優化。例如小鵬G9算力可達到508TOPS，兩顆英偉達OrinX芯片，2個激光雷達，12顆800萬像素攝像頭，12個超聲波雷達，5個毫米波雷達；蔚來ET7算力達到1016TOPS，是特斯拉FSD的7倍，也是目前市面上算力最大的量產移動計算平臺，在硬件設備上，超算平臺ADAM搭載了四顆英偉達Orin芯片，11個800萬像素高清攝像頭、1個超遠距離高精度激光雷達、5個毫米波雷達、12 個超聲波雷達、2 個高精定位器，另外還有1個車路協同感知和1個增強主駕感知。當前，大部分智能汽車已經能實現L2級別的自動駕駛功能，包括NOA、變道輔助等功能。

電子發燒友網根據公開資料制圖

在路端方面，將是以通訊設施、基礎設施為主車路協同建設。5G汽車協會預計，從2020年到2023年，4G LTE-V2X技術能實現左轉輔助和緊急電子剎車燈功能等基本安全功能；到了2024年，5G將逐步應用在自動駕駛技術中，從2026年開始，新型自動駕駛汽車都將能使用5G-V2X，汽車可共享高清傳感器數據相互合作。值得關注的是，在智能汽車實現完全自動駕駛之前，還需要車載AI芯片提高足計算能力，從而實現軟件、硬件、數據等技術的緊密配合，與路端進行適配。

今年4月，北京率先放開自動駕駛主駕無人許可，成為國內首個開啟乘用車無人化運營試點的城市。根據報道，首批將投入14輛無人車開展示范應用，具備路測資格的企業包括百度、小馬智行。值得一提的是，小馬智行獲得了廣州出租車運營許可，并且在北京獲頒首批無人化Robotaxi載客牌照。自動駕駛技術商業化進程加快，這也意味著未來車載AI芯片將要面臨更多的挑戰。

對車企來說，想要進一步提高汽車的自動駕駛性能就要搭載更加高級的車載AI芯片。對放棄純燃油車全力進攻新能源汽車的比亞迪來說，需要借助高算力平臺實現在自動駕駛性能上的突破。率先與地平線征程5系列達成合作，對于比亞迪來說會是在智能汽車市場的另一個開始。

小結：

車載AI芯片大規模上車還需要打破重重挑戰，從當下車載AI芯片廠商的進展來看，國內AI供應商正在逐步突破瓶頸，并且找到適合自己的技術發展路線。未來，在云端訓練、邊緣端推理等更多方面將需要進一步努力，與此同時，安全性、功耗等性能也是車載AI芯片廠商需要長期關注的方向。