作為自動駕駛演進的基礎，大算力芯片隨著新車智能駕駛功能的持續進階，正迎來快速發展期。

　　為了在新車上實現更好的智能駕駛體驗，從去年開始，多家主流車企紛紛宣布將在下一代產品上搭載大算力芯片，比如英偉達的Orin，已經獲得了全球多家汽車制造商的供貨訂單，由此也促成了在大算力芯片領域唯英偉達獨尊的局面。

　　但今年，隨著以華為、地平線、黑芝麻智能等為代表的本土企業紛紛宣布大算力芯片及計算平臺量產項目，與此同時以寒武紀行歌、安霸、Mobileye等為代表的新玩家相繼加入大算力芯片賽道，有望打破原有一家獨大的市場格局，進入群眾逐鹿的新競爭時代。

　　大算力芯片迎量產元年，“自主芯”加速突圍

　　對于自動駕駛而言，大算力芯片雖然不是萬能的，但沒有大算力芯片卻是萬萬不能的。

　　隨著自動駕駛從ADAS快速向高階自動駕駛演進，為支持系統應對各種復雜的狀況，必須在車上裝載大量的攝像頭、毫米波雷達以及激光雷達等傳感器，進行全面的環境數據采集。據相關分析數據，為滿足智能駕駛的感知需求，L2 級別的汽車預計會攜帶 6 個傳感器，而到L5 級別，預計單車攜帶的傳感器將達到32個。

　　由此產生的數據量有多大呢？根據行業專家估計，一輛自動駕駛汽車每天產生的數據可能在5 TB到20 TB之間，并且自動駕駛等級越高，產生的數據就越多。要對這些信息進行快速處理，并作出駕駛決策，大算力芯片不可或缺。

　　正是看到這一需求，過去幾年以英偉達、高通、地平線、黑芝麻智能等為代表的企業相繼開始布局大算力芯片。其中英偉達早在2019年就發布了大算力自動駕駛芯片Orin，憑借高達254 TOPS的單芯片算力，以及英偉達在AI領域的長期積累，和賦予合作伙伴開放、高效的研發生態，迅速獲得一眾車企及自動駕駛技術公司的青睞。

　　圖片來源：蓋世汽車

　　在此基礎上，英偉達于去年4月又發布了新一代自動駕駛汽車SoC DRIVE Atlan，據官方信息，Atlan單顆芯片的算力能夠達到1000TOPS，將于2023年向開發者提供樣品，2025年大量裝車。而基于 Atlan打造的自動駕駛平臺DRIVE Hyperion 9，據悉可支持多達50個感知硬件。

　　另一家老牌芯片廠商高通也在積極推進自動駕駛大算力芯片的量產上車，并為此推出了基于5nm制程工藝的Snapdragon Ride SoC。該款SoC可支持從L1至L4的自動駕駛系統研發，并能根據不同自動駕駛場景提供不同等級的算力，覆蓋10-700 TOPS 算力范圍。

　　按最初預計，Snapdragon Ride SoC將于2023年投入生產。不過據最新消息，長城旗下毫末智行基于Snapdragon Ride SoC打造的小魔盒 3.0 自動駕駛計算平臺將于今年隨著相關車型的上市正式量產。這意味著，高通正以比原計劃更快的速度推進Snapdragon Ride量產。

　　而國內，以華為、地平線和黑芝麻智能為代表的本土芯片企業今年在大算力芯片的量產上面也迎來了重要突破。

　　圖片來源：蓋世汽車

　　其中華為自研的自動駕駛AI芯片，通過搭載于車規級智能駕駛計算平臺MDC，已經先后獲得了極狐阿爾法S華為HI版、長城沙龍機甲龍、阿維塔11、廣汽 Aion LX Plus、哪吒S以及比亞迪和奇瑞高端品牌車型定點，今年將隨著相關車型的交付正式量產。

　　近日，該平臺已經正式申報蓋世汽車2022金輯獎·中國汽車新供應鏈百強。據了解，華為MDC平臺算力范圍覆蓋48~400 TOPS，共包含4個不同的版本，分別是面向商用車場景的MDC 300F，以及MDC 210、MDC 610和MDC 810，可支持從L2+到L4甚至L5不同級別的自動駕駛研發。

　　例如阿爾法S全新HI版和阿維塔11搭載的MDC810智能駕駛計算平臺，可以實現400TOPS的超強算力。而長城沙龍機甲龍、廣汽 Aion LX Plus、哪吒S等搭載的 MDC 610，算力也達到了 200+ TOPS，其中機甲龍由于搭載了雙 MDC 智能駕駛計算平臺，綜合算力達 400 TOPS。目前，華為MDC正在規劃128TOPS的中等算力平臺，預計今年年底面世。

　　地平線繼去年7月底正式發布128TOPS的大算力芯片征程5，過去幾個月先后獲得了比亞迪、自由家汽車、一汽紅旗等車企關于征程5的定點，并與宏景智駕、覺非科技、輕舟智航等自動駕駛技術公司達成了合作，預計明年將正式實現大算力芯片征程5的量產上車。

　　特別值得一提的是與比亞迪的合作，因為就在此次官宣之前不久，比亞迪其實已經與英偉達就Orin上車達成了合作，表示從2023年上半年開始，比亞迪部分新能源車型也將搭載基于Orin芯片打造的自動駕駛系統。這一新定點項目的達成，無疑凸顯了比亞迪對地平線實力的認可。

　　圖片來源：黑芝麻智能

　　黑芝麻智能則于上個月宣布與江汽集團達成平臺級戰略合作，雙方將整合各自優勢，基于華山二號A1000系列芯片，以及配套的上層軟件算法、山海工具鏈、瀚海自動駕駛中間件等平臺，聯合打造行泊一體式智能駕駛平臺，并率先應用于江汽集團思皓系列量產車型。

　　據此前消息，華山二號A1000系列計劃從今年6月開始交貨，在下半年隨著相關車型的上市正式迎來規?；慨a。與此同時，黑芝麻智能也在開展下一代產品A2000系列芯片的研發，計劃瞄準“中央計算”功能需求。據了解，A2000基于先進的7納米工藝設計，單芯片算力能夠達到256TOPS以上，計劃今年年內發布，明年起開始向整車廠提供樣片。

　　不過整體來看，自動駕駛大算力芯片市場依舊以英偉達占據主導。據英偉達此前發布2023財年第一季度財務報告時透露，全球已經有超過 35 家汽車制造商確認將采用英偉達 Orin 系統級芯片，包括蔚來、小鵬、理想、威馬、上汽智己、比亞迪、沃爾沃、路特斯等。

　　其中蔚來憑借3月底交付的ET7，成為全球首個搭載Orin的車企，由此正式打開了大算力芯片的量產大門。6月21日，理想L9正式上市，該車在智能駕駛算力平臺的設計上也采用了兩顆英偉達Orin-X處理器，實現508 TOPS的算力。接下來，蔚來ET5和ES7、小鵬G9、威馬M7、飛凡R7等搭載了Orin的新車也將陸續量產交付，有望迎來一波大算力芯片上車高峰。

　　新玩家陸續涌入，迎戰大算力芯片下半場

　　從自動駕駛的演進趨勢來看，顯然自動駕駛等級越高，對算力的需求也越大。

　　業界一般認為，L2級自動駕駛需要的芯片計算力在10TOPS以下，L3級需要的算力約為30~60TOPS，L4級需要的算力超過100TOPS，L5級別算力需求則超過1000TOPS。

　　然而目前來看，大算力芯片的上車速度已經超出了很多人的預期。比如蔚來旗下的ET7、ET5、ES7以及威馬M7，均使用了4顆Orin芯片，實現1016TOPS算力。剛剛上市的理想L9以及即將上市的小鵬G9等則計劃搭載2顆Orin芯片，實現508TOPS算力。一汽紅旗則計劃采用多顆征程5芯片打造智能駕駛域控制器，為全新一代面向服務的FEEA 3.0電子電氣架構提供384~512 TOPS的強勁AI算力。

　　分析原因，一方面是因為軟件定義汽車趨勢的出現，驅動 “硬件預埋，軟件升級”不斷成為當下車企的主流策略，為保證新車在發布后具備長期的可成長性，充分滿足消費者對整車智能駕駛功能持續迭代優化的需求，整車廠們不得不在量產車上預埋高性能傳感器以及大算力芯片，來支撐整車自動駕駛功能在未來持續演進。

　　從上述表格就可以看出，這些宣布應用英偉達Orin的新車所搭載的傳感器數量基本都在30個及以上，比如蔚來ET7、威馬M7、飛凡R7所配置的傳感器數量均達到了33個，并且這些車型無一例外都將使用激光雷達。其中將使用4顆Orin芯片的威馬M7，甚至將搭載3顆激光雷達，而路特斯Eletre據悉將配置4顆激光雷達。

　　另一方面，隨著整車電子電氣架構不斷從分布式向集中式演進，也對大算力芯片提出了更高的需求。在L2、L2+階段，車內的很多芯片可能還是對立的，但往后發展到L3甚至L4、L5，整車電子電氣架構從跨域融合不斷走向中央計算架構，對芯片的集成度要求會越來越高，對應的算力要求也會越來越高。

　　但要開發這樣一款大算力芯片并不容易，首先在設計前期就需要極具前瞻性。此前黑芝麻智能CMO楊宇欣在談到大算力芯片時就指出，芯片定義的時候一定要考慮到5~10年之后的功能需求，因為芯片可能會5年之后上車，供貨周期可能要5~10年。

　　其次對于量產車而言，整車廠在選擇一款芯片的時候，除了考慮算力的高低，同時還會兼顧成本、功耗、芯片適配性、開發便捷性等多重因素。在芯片開發過程中，如果一味地講求算力，而忽略了功耗，對整車的溫控及品控也會產生較大的風險，并且在成本方面也會產生較大的負擔。

　　圖片來源：地平線

　　地平線就認為，僅用 TOPS 并不能衡量芯片的真實性能，對于AI芯片而言，更值得追求的價值應該是先進算法在該芯片上的運行效率，即 FPS（每秒準確識別幀率），只有更高的 FPS 才會帶來更快速的感知、更低的延時，也就意味著更高的安全性和行駛效。因為AI 芯片計算一旦掉幀，很可能就會對需要保障實時感知的自動駕駛帶來災難性后果。

　　而地平線也一直致力于從提升結合計算效率的角度去優化芯片性能。據了解，征程5的算力雖然僅為 Orin 的一半，但在進行自動駕駛任務時，其FPS卻高達1283，這或許也是越來越多的車企選擇地平線的原因。

　　基于此，現階段如何在有限算力條件下，實現算法軟件的高效運行，其實才是整車廠真正關注的重點。而據相關業內人士透露，即便是當前，依舊有很多算法無法在現有的AI大算力平臺上得到很好的體現。且自動駕駛大算力芯片本身還面臨著系統架構設計復雜度提升，封裝、成本控制、良率等方面的工程挑戰，以及先進工藝制程上的挑戰。

　　“另外現在很多車企在選擇大算力芯片平臺時，不僅僅只是為了滿足一款車的需求，而是會同時覆蓋多個不同的車型，這就要求大算力平臺同時還需具備足夠的靈活性和可拓展性，并且在軟件層面能夠提供配套的工具鏈、軟件棧等?！苯?，高通公司產品市場高級總監艾和志在一場直播活動中表示。

　　盡管如此，這并沒有影響芯片企業追逐大算力芯片的決心。此前寒武紀控股的車載芯片子公司寒武紀行歌就透露，今明兩年將發布兩款自動駕駛芯片，據該公司申報的蓋世汽車2022金輯獎·中國汽車新供應鏈百強信息顯示，其中針對L4市場的SD5226，將采用7nm制程，AI算力超過400 TOPS，CPU最大算力超過300K+DMIPs。

　　芯馳則表示將在下半年推出單片算力達200TOPS的自動駕駛處理器。另外芯擎科技也表示已經啟動了自動駕駛芯片 AD1000 的研發，該款芯片同樣采用了 7 納米制程，并應用了可擴展設計，使得其適用于L2+至L5級別自動駕駛系統。不過這幾家公司并沒有給出具體的量產時間。

　　安霸和Mobileye在2022 CES上分別推出各自的大算力芯片產品。其中安霸的CV3采用了5nm超低功耗制程、16個Arm Cortex-A78AE CPU內核，單芯片AI算力達到500 eTOPS。據安霸介紹，2022年上半年將推出CV3系列芯片首批樣品，此后將根據市場需求陸續推出不同定位的產品。

　　Mobiley的EyeQ Ultra芯片算力雖然達到了176 TOPS，但在商業化時間上，預計將于2023年底供貨，并于2025年全面實現車規級量產。

　　要知道在曾經的智能駕駛芯片市場，Mobileye是絕對的霸主，然而在向高階自動駕駛發展的過程中，Mobileye似乎慢了半拍。而且在地平線、黑芝麻智能等主要芯片企業看來，2025年將是本輪汽車AI芯片市場窗口期關閉之時，這意味著留給Mobileye的時間并不多。

　　而隨著越來越多的新玩家持續涌入，與此同時自動駕駛市場對芯片的需求持續爆發，大算力芯片賽道有望進入新一輪競爭期。

　　來源：蓋世汽車

　　作者：Vivi