芯智駕──集萃產學研企名家觀點，全面剖析AI芯片、第三代半導體等在汽車“大變形”時代的機會與挑戰！

汽車智能化趨勢已不可阻擋。據IDC分析，2020年-2024年全球自動駕駛年復合增速將達18.3%；到2024年，L1-L5級自動駕駛汽車出貨量將接近5500萬輛，其中L1、L2級別自動駕駛汽車市場占比分別為64.4%、34%。根據各車企自動駕駛技術導入時間表，目前大部分汽車正處于L1、L2級向更高級自動駕駛發展的階段，而隨著L3級及更高級別自動駕駛時代的到來，行業對更高算力、更高吞吐量、更低延時、更高效能的自動駕駛芯片的需求也變得愈發緊迫。

今天，我們就通過對5家主流自動駕駛芯片企業的盤點，來了解目前自動駕駛芯片的技術發展現狀以及布局動向；并通過此次盤點，了解國內外主流企業在自動駕駛芯片領域布局的異同。

英偉達：Xavier、Orin、Atlan

GPU天然有著算力的優勢，英偉達作為全球GPU的領導者，借助PC時代以及挖礦市場積累的技術優勢，早早瞄準了下一代高算力需求市場，而自動駕駛正是其中之一。2015年、2016年，英偉達分別發布了Drive PX、Drive PX2兩個自動駕駛平臺，均基于Tegra芯片開發，前者算力僅為2.3TOPS，后者算力為24TOPS。

需要說明的是，英偉達PX系列并非車規級計算平臺，在量產車型上的應用乏善可陳。為此，英偉達于2016年9月發布Xavier系列高算力芯片。作為Tegra系列芯片的升級版，Xavier聚焦于自動駕駛領域，一經發布，英偉達就宣布與采埃孚、百度等企業合作打造量產型AI自動駕駛車載計算平臺。

Xavier SoC芯片基于臺積電12nm工藝，擁有超過90億個晶體管，配置了一個8核CPU、一個512核Volta GPU、一個深度學習加速器、全新計算機視覺加速器、以及全新8K HDR視頻處理器。20W功耗下單精度浮點性能為1.3TOPS，Tensor核心性能20TOPS，解鎖到30W后可達30TOPS。

基于Xavier芯片，英偉達推出了Drive AGX Xavier/Pegasus平臺，這也是目前英偉達主力推廣的自動駕駛主控平臺。數據顯示，NVIDIA DRIVE AGX Pegasus的算力高達320TOPS，號稱能支持L4、L5級自動駕駛。

事實上，Xavier也滿足不了更高級的自動駕駛運算需求。2019年，英偉達再發布新一代自動駕駛智能芯片Orin，采用臺積電的7nm生產工藝，功耗為45W，算力達200TOPS，相比上一代Xavier，運算性能提升了7倍；升級到雙片Orin后算力達到400TOPS，可提供L4級別自動駕駛方案。目前該芯片方案已經獲得了蔚來汽車、理想汽車等車企的上車驗證。

英偉達同樣基于Orin提供了覆蓋L2-L5級的自動駕駛方案，如蔚來汽車即將推出的ET7就計劃采用4顆Orin芯片，但疊加算力距離L5級算力需求仍有差距；需要說明的是，Orin要到2022年才會量產。

與此同時，英偉達還在布局更先進的下一代自動駕駛芯片Atlan，專門為L4、L5級自動駕駛設計。根據英偉達透露信息，Atlan將集成Grace之后的下一代CPU架構，Ampere之后的下一代GPU架構，同時在數據處理單元、加速器、安全引擎、內存控制器與輸入輸出方面也有很大的變化，單芯片算力高達1000TOPS。這也是目前所了解到規劃中自動駕駛算力最高的芯片，預計最快于2023年開始向汽車制造商和AV開發者提供樣品。

Mobileye：EyeQ3-EyeQ6

作為一家成立于1999年的人工智能芯片公司，Mobileye成立之初的應對場景是滿足AI需求，后被英特爾并入旗下，也成為英特爾在AI領域的代名詞，是追趕英偉達的先鋒部隊。

截止目前，Mobileye推出有EyeQ1、EyeQ2、EyeQ3、EyeQ4四款應對自動駕駛的主控芯片方案。其中前面兩款產品明顯不能滿足自動駕駛需求，Mobileye隨后又在2014年迭代推出EyeQ3，使用了向量微碼六核處理器（VMP），能對交通信息進行檢測、利用深度神經網路判斷自由空間和路徑規劃，獲得特斯拉（早期車型）等車企的采用；但其算力只有0.256TOPS，從算力需求來說，滿足L1級別自動駕駛都吃力。

2015年，Mobileye緊急迭代為EyeQ4，該芯片于2018年推出。其在EyeQ3基礎上引入兩個多線程處理集群（MPC）內核和兩個可編程宏陣列（PMA）內核，內置4個CPU內核和6個矢量微碼處理器（VMP），采用28nm的FD-SOI工藝，功耗為3W，算力較EyeQ3提升了10倍，達到2.5TOPS，可同時處理8部攝像頭產生的圖像數據；根據Mobileye定位，該芯片針對的是L3級自動駕駛應用。

Mobileye的芯片方案雖然算力遠遠不及英偉達以及同行企業，但在出貨量上卻遙遙領先。據Mobileye透露，早在2020年9月，EyeQ系列芯片的總出貨量就超過了6000萬片，是目前自動駕駛的首選芯片。分析認為，Mobileye傳感器+芯片+算法的捆綁式解決方案，有利于幫助自研能力不足的企業快速推出自動駕駛方案，這是該芯片受歡迎的重要原因。

不過，也因為該系列芯片算力不足，部分主機廠在高級別自動駕駛方案中，仍傾向于英偉達的芯片方案。為此，Mobileye目前已經在規劃推出更高算力的EyeQ5芯片。

Mobileye計劃于2020年開始向市場投放EyeQ5，但目前進度有點緩慢，預計最快將于今年9月與吉利新車首發上市。

該芯片采用7nm FinFET工藝，在5W的功耗下，算力再提升10倍至24TOPS，同時裝備8顆多線程CPU內核，以及18顆Mobileye的下一代視覺處理器，最多支持20個外部傳感器（攝像頭、雷達或激光雷達）。根據Mobileye介紹，該芯片將有助于將自動駕駛級別提升至L4級應用。

針對算力偏低的問題，據了解，Mobileye已經在規劃算力更強的EyeQ6自動駕駛芯片，預計2023年量產，采用的是臺積電的7nm工藝，不過算力預計不會有大幅提升。

Mobileye自動駕駛芯片方案，無疑是目前被采用最多的方案，但同時我們也注意到，隨著自動駕駛級別逐漸從L1、L2級向更高級別切換，Mobileye被放棄的幾率越來越高。蔚來汽車等多款新車已經開始選擇英偉達的Xavier方案或是其他芯片廠商的方案。

高通：驍龍Ride

2020年初，高通針對自動駕駛推出Snapdragon Ride計算系統，主要包括ADAS安全系統級芯片SoC、自動駕駛專用加速器芯片ASIC以及自動駕駛軟件棧。其中SoC芯片采用的是5nm工藝，算力達到30TOPS，可以滿足L2級以上的自動駕駛應用。

Snapdragon Ride計算系統通過不同數量的SoC芯片和ASIC芯片組合，將會形成不同的算力，最大實現700TOPS（功耗130W）的算力需求，滿足更高級別的自動駕駛運算需求。

高通Snapdragon Ride計算系統

Snapdragon Ride計算系統配有一系列傳感器，如攝像頭、短距離和遠程雷達以及激光雷達，與C-V2X通信、位置感知和驍龍芯片系統相結合。

目前，Snapdragon Ride已經獲得長城汽車的采用，量產車型計劃于2022年第二季度開始交付。長城采用的是高通第三代自動駕駛計算平臺ICU3.0，單板算力達360TOPS，可持續升級到1440TOPS，可同時接入最高14路800萬像素高清攝像頭，并能夠接入8路高分辨率毫米波雷達，以及最高5路固態激光雷達。

除了自動駕駛芯片平臺，高通還推出有智能座艙芯片方案。比較發現，兩個方案有較大的類似之處，特別主控芯片方面，均采用了Kryo CPU，聯網方面也有不少的重疊之處。有分析認為，高通的Snapdragon Ride偏向于車載娛樂應用，如果要更聚焦自動駕駛，未來還要改進和提升。

華為：鯤鵬+昇騰系列芯片組合

華為是國內提供自動駕駛平臺較為全面的一家技術型公司，提供有智能車控平臺（VDC）、智能駕駛平臺（MDC）、智能座艙平臺（CDC）。其中智能駕駛平臺又提供有L2~L4四種不同級別的芯片平臺方案，分別為MDC210、MDC300、MDC600、MDC610。

2018年10月，華為首次發布智能駕駛計算平臺MDC600，應對L4級自動駕駛應用，該平臺搭載的是鯤鵬系列16核CPU+8顆昇騰310芯片，同時還集成有ISP芯片與SSD控制芯片，算力高達352TOPS。

而面向L3級別自動駕駛的MDC300平臺為2019年推出，搭載鯤鵬系列8核CPU+昇騰310 AI芯片，計算能力大約為64TOPS。

2020年9月，華為再推出MDC210與MDC610，其中MDC210主要面向L2+級自動駕駛（算力為16TOPS），MDC610面向L3-L4級別自動駕駛。后者采用鯤鵬916+昇騰AI芯片組合，運算能力達160TOPS。有分析稱，MDC610采用的AI芯片為華為尚未正式發布的昇騰610。

從如上介紹發現，華為的智能駕駛平臺主要基于其自主研發的鯤鵬系列芯片和昇騰系列芯片開發，同時集成ISP芯片與SSD控制芯片，根據不同的自動駕駛等級需求，選搭不同的芯片搭配方案，從而滿足不同算力需求，支持接入攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、GPS等感知信號。

華為MDC還是一套開放的平臺，具備組件服務化、接口標準化、開發工具化的特性。基于此平臺可快速開發、調測、運行自動駕駛算法與功能。目前華為MDC已經在奧迪Q7等車型上得到采用，支持高速巡航、擁堵跟隨、交通燈識別、行人識別、地下車庫自動泊車等場景應用。

根據華為計劃，主控CPU將在鯤鵬916、鯤鵬920基礎上，計劃于2021年推出鯤鵬930，2023年推出鯤鵬950芯片；AI處理方面，將在昇騰310基礎上，計劃于2020年推出昇騰320、昇騰610，2021年推出昇騰910等系列芯片。但受地緣政治影響，華為更高性能、更高算力芯片目前暫無新進展。

2021年4月18日，華為推出算力高達400 TOPS的自動駕駛計算平臺MDC810。據了解，該平臺是業界目前已經量產、最大算力的智能駕駛計算平臺，已在北汽極狐上得到裝車應用，不過所采用的芯片方案未有進一步透露。

地平線：征程2、征程3、征程5

地平線成立于2015年7月，是我國唯一實現車規級人工智能芯片前裝量產的企業。2019年地平線成功推出車規級AI芯片征程2，滿足 AEC-Q100標準，可提供4TOPS等效算力，典型功耗為2W，支持輔助駕駛、自動駕駛視覺感知、視覺建圖定位等智能駕駛環境感知，主要面向L2級自動駕駛應用。

地平線是我國唯一實現車規級人工智能芯片前裝量產的企業

征程2芯片具備視線追蹤、分級疲勞檢測、多模唇語識別、駕駛員行為識別、智能情緒抓拍和手勢識別等創新應用，在功能上，更偏向于智能座艙領域；已獲得長安、上汽、廣汽、一汽、理想汽車、奇瑞汽車、長城汽車、奧迪、大陸集團、佛吉亞等國內外知名主機廠及Tier1的采用，截至2020年底，該芯片累計出貨量超10萬片。

2020年9月，地平線再推出征程3車規級芯片，算力為5TOPS，典型功耗為2.5W，其在原有的L2級輔助駕駛基礎上，實現了NOA導航輔助駕駛的功能，支持120°水平視場角，并且支持處理800萬超高像素圖像。需要說明的是，征程3的AI可實現422fps圖像處理，等效于Xavier的一半處理效果。該芯片已于今年6月量產，首次搭載于2021款理想ONE。

與此同時，地平線最新的征程5芯片已經流片成功，單顆芯片算力最高可達128 TOPS，支持接入16路攝像頭，是中國首顆基于ISO 26262功能安全流程開發的車規級AI芯片，同時是業界首款集自動駕駛和智能交互于一體的全場景整車智能中央計算芯片。2021年7月29日，地平線正式發布征程5芯片，計劃于2022年量產。

地平線征程5芯片

基于征程5芯片，地平線將推出AI算力高達200～1000TOPS的系列智能駕駛中央計算平臺，兼備業界最高幀率性能與最低功耗表現。據地平線透露，截至2020年底，征程系列芯片出貨量已經超過16萬片。

目前，地平線還同步規劃有征程6芯片，據了解，該芯片單芯片算力將達到400TOPS，采用7nm工藝。

各有優勢 百花齊放

從盤點中我們發現，在已量產自動駕駛主控芯片中，單芯片算力最強的是英偉達的Xavier和高通的驍龍Ride，等效算力均為30TOPS；Mobileye和地平線的芯片目前均為低算力平臺，尤其是Mobileye，最新的EyeQ4算力僅有2.5TOPS。

而基于自動駕駛芯片推出的自動駕駛計算平臺中，目前算力最高的是華為的MDC810方案，最高算力已達400TOPS。與其他幾家自動駕駛芯片提供商不同的是，華為并不是單純提供芯片，而是將自己定位于tier 1供應商，為主機廠提供開發好的自動駕駛平臺方案。

當然，單芯片算力并非衡量自動駕駛芯片優劣的唯一指標，Mobileye的芯片雖然算力最低，但卻是目前應用最廣的產品。截至2020年9月，其EyeQ系列芯片的總出貨量超過了6000萬片；而地平線的芯片方案算力也偏低，但在部分處理功能方面并不弱，如對視頻的處理，支持422fps的視頻流處理，相當于英偉達Xavier視頻流處理能力的1/2。

而隨著自動駕駛技術導入時間開始進入到L3、L4甚至L5級更高級別，現有自動駕駛芯片方案已不能滿足未來更高處理性能、更多感知信息接入的處理需求。目前，所有的自動駕駛芯片企業已經在開發更高級別的芯片方案。其中，以英偉達最為瘋狂，推出了尚未量產的Orin（算力為400TOPS），同步布局單芯片算力高達1000TOPS的Atlan，是目前規劃自動駕駛芯片方案中，算力最強的芯片平臺。

Mobileye正在計劃當中的EyeQ5的算力已有大幅提升，預計為24TOPS，另外還布局有EyeQ6，不過EyeQ6的算力仍較為堪憂，根據已透露信息，算力可能為EyeQ5的兩倍。而目前算力水平幾乎處于同一級別的地平線，目前規劃中的征程6算力已提升至400TOPS，成為行業前瞻布局的領航者之一。

從市面反饋來看，在主機廠推出的L3、L4級別車輛中，Mobileye的方案正在被拋棄，而英偉達、地平線、華為的方案則越來越多地得到使用。

不過，華為受地緣政治影響，新一代高性能自動駕駛芯片方案自2020年開始出現了發展停滯的局面，目前其所推出的自動駕駛平臺只能基于已有芯片來升級。2022年隨著算力達400TOPS的英偉達Orin、算力達128 TOPS的地平線征程5的量產，華為自動駕駛算力平臺的領先性優勢或將被弱化。

而高通方面，其芯片方案因偏向于車載娛樂，或將在智能座艙領域發揮更大優勢，而在自動駕駛領域，仍需要進一步聚焦。

另外，高功耗仍是高算力芯片平臺需要直面的問題。特別是英偉達，無論是產品價格還是功耗，對其產品上車仍有不小的影響。如基于Orin開發的L5級自動駕駛算力平臺，雖然算力可高達2000TOPS，但750W的功耗，無論燃油車還是電動車，以目前的車載電池容量來說，都有不小的挑戰。

隨著自動駕駛時代臨近，抓住時代機遇的不僅是頭部企業。寒武紀、芯馳科技、黑芝麻、西井科技、深鑒科技等AI芯片企業也迎來了新機遇，紛紛推出自動駕駛芯片方案；瑞薩、意法半導體、恩智浦等傳統車規級MCU大廠，也在極力鞏固各自的行業地位，正在籌算著切入AI汽車芯片領域；還有部分主機廠為獲得“靈魂”，選擇自主研發自動駕駛芯片，如特斯拉、零跑汽車、百度（集度汽車）等，自動駕駛芯片將呈現百放齊放的局面。（James）

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