自動(dòng)駕駛處理芯片產(chǎn)業(yè)格局

2018-02-09 10:02:57 來源：網(wǎng)絡(luò) 熱度:

在盤點(diǎn)自動(dòng)駕駛 AI 芯片之前，我們先了解一下車用半導(dǎo)體。

車用半導(dǎo)體大致可分為微控制器單元（MCU）、特定應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品（ASSP）、特定應(yīng)用集成電路（ASIC）、模擬（Analog）與功率晶體管（Transistor）、傳感器（Sensor）等。其中：

MCU 較偏重動(dòng)力傳動(dòng)、底盤控制與安全；

ASSP/ASIC 較偏重在車載資通訊與娛樂；

模擬與功率晶體管在各次系統(tǒng)使用比較平均；

傳感器則是偏重在動(dòng)力傳動(dòng)及安全。

以下是市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) SemicastResearch 發(fā)布的 2016 年全球前十大汽車電子公司。

在上述汽車電子巨頭中，恩智浦、瑞薩、TI 等都研發(fā)有面向高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）及自動(dòng)駕駛（AD）需求的高效能處理芯片；意法半導(dǎo)體從 2004 年開始與 Mobileye 共同合作研發(fā) EyeQ 系列芯片，不過 Intel 在 2017 年 3 月以 153 億美元收購了 Mobileye。在此之前，Intel 還先后收購了 FPGA 芯片巨頭 Altera、視覺算法公司 Movidius，以此形成了自動(dòng)駕駛芯片的完整解決方案。芯片巨頭中，英偉達(dá)憑借其 GPU 的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)也積極切入自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域；高通除了自主研發(fā)新一代車規(guī)級(jí)移動(dòng)處理區(qū)芯片外，也即將完成對(duì)恩智浦的收購；Xilinx 則主推其基于 FPGA 的 Zynq-7000 All Programmable SoC，等等。

此外，特斯拉也是一家即將進(jìn)入自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域的巨頭，Elon Musk 在 2017 年底公開了特斯拉自主研發(fā)自動(dòng)駕駛 AI 芯片的計(jì)劃。國內(nèi)公司中，地平線、寒武紀(jì)、四維圖新、森國科等均在 2017 年發(fā)布了自動(dòng)駕駛芯片規(guī)劃。本文余下部分將對(duì)上述公司及產(chǎn)業(yè)格局做一個(gè)盤點(diǎn)。

格局

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，AI 芯片其實(shí)并不新奇。如前所述，Mobileye 的 EyeQ 系列芯片在 2004 年就開始研發(fā)，2007 年發(fā)布的第一代 EyeQ1 芯片是較早應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的 AI 芯片之一（僅實(shí)現(xiàn)輔助駕駛功能）。從技術(shù)路線來看，在這個(gè)領(lǐng)域中，自動(dòng)駕駛芯片也延續(xù)了與其高度相關(guān)的深度學(xué)習(xí)所采用的幾類硬件技術(shù)路線：GPU、FPGA、ASIC。

同時(shí)我們也需了解，按照 SAE International 的自動(dòng)駕駛等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，目前已商用的自動(dòng)駕駛芯片基本處于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）階段，可實(shí)現(xiàn) L1 ~ L2 等級(jí)的輔助駕駛和半自動(dòng)駕駛（部分宣稱可實(shí)現(xiàn) L3 的功能）；面向 L4 ~ L5 超高度自動(dòng)駕駛及全自動(dòng)駕駛的 AI 芯片離規(guī)模化商用仍有距離。Nvidia 的 Drive Xavier 預(yù)計(jì) 2018 年一季度向合作伙伴提供樣品；Mobileye 的 EyeQ5 預(yù)計(jì) 2018 年提供工程樣品，2020 年量產(chǎn)，二者均宣稱可以支持 L4 ~ L5 的自動(dòng)駕駛運(yùn)算需求。

一、兩強(qiáng)之爭：英偉達(dá) VS 英特爾（Mobileye）

在自動(dòng)駕駛時(shí)代之前，英偉達(dá)、英特爾等在汽車電子領(lǐng)域雖有涉及但并不突出。自動(dòng)駕駛的興起對(duì)處理芯片的性能提出了更高要求，二者憑借在處理器芯片領(lǐng)域的長期積累同時(shí)配合產(chǎn)業(yè)并購，已然形成了領(lǐng)跑之勢(shì)。從主流車廠無人駕駛平臺(tái)所使用的計(jì)算平臺(tái)來看，現(xiàn)在主要幾個(gè)車廠使用的平臺(tái)基本上是 Nvidia 和 Mobileye（Intel）的，二者形成了自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域的第一集團(tuán)。

1、英偉達(dá)：Drive PX 系列芯片

在自動(dòng)駕駛時(shí)代之前，Nvidia 很早就通過 Tegra 系列處理器進(jìn)入了眾多整車廠的供貨商名單，不過早年 Nvidia Tegra 負(fù)責(zé)的主要還是車載娛樂方面。比如，奧迪新 A8 采用的自動(dòng)駕駛平臺(tái) zFAS 中使用了 Nvidia TegraK1 芯片，負(fù)責(zé)處理車輛的環(huán)視影像；但 zFAS 負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能的芯片是 Mobileye Q3 和 Altera的Cyclone V。

Nvidia 自動(dòng)駕駛芯片始于 2015 年初推出的 Drive PX 系列。在 2015 年 1 月 CES 上英偉達(dá)發(fā)布了第一代 Drive PX。Drive PX 搭載 TegraX1 處理器和 10GB 內(nèi)存，能夠同時(shí)處理 12 個(gè) 200 萬像素?cái)z像頭每秒 60 幀的拍攝圖像，單浮點(diǎn)計(jì)算能力為 2 Tops，深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力為 2.3 Tops，可支持 L2 高級(jí)輔助駕駛計(jì)算需求。

2016 年 1 月的 CES 上英偉達(dá)又發(fā)布了新一代產(chǎn)品 Drive PX2。Drive PX2 基于 16nm FinFET 工藝制造，TDP 達(dá) 250W，采用水冷散熱設(shè)計(jì)，支持 12 路攝像頭輸入、激光定位、雷達(dá)和超聲波傳感器。其中，CPU 部分由兩顆 NVIDIA Tegra2 處理器構(gòu)成，每顆 CPU 包含 8 個(gè) A57 核心和 4 個(gè) Denver 核心；GPU 部分采用兩顆基于 NVIDIA Pascal 架構(gòu)設(shè)計(jì)的 GPU。單精度計(jì)算能力達(dá)到 8TFlops，深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力達(dá)到每秒 24 萬億次，在單精度運(yùn)算速度上是 Drive PX 的 4 倍，深度學(xué)習(xí)速度是 Drive PX 的 10 倍，可以滿足 L3 自動(dòng)駕駛的運(yùn)算要求。

Drive Xavier 是英偉達(dá)最新一代自動(dòng)駕駛處理器，最早在 2016 年歐洲 GTC 大會(huì)上提出，2018 年 1 月的 CES 上正式發(fā)布。同時(shí)發(fā)布的還有全球首款針對(duì)無人駕駛出租車打造的車載計(jì)算機(jī) DrivePX Pegasus。在配置方面，Xavier 基于一個(gè)特別定制的 8 核CPU、一個(gè)全新的 512 核 Volta GPU、一個(gè)全新深度學(xué)習(xí)加速器、全新計(jì)算機(jī)視覺加速器、以及全新 8K HDR 視頻處理器而打造。每秒可運(yùn)行 30 萬億次計(jì)算，功耗僅為 30w，能效比上一代架構(gòu)高出 15 倍，可以滿足 L3/L4 自動(dòng)駕駛的計(jì)算需求。該產(chǎn)品預(yù)計(jì) 2018 年一季度向提供樣品。

Drive PX Pegasus 是針對(duì) L5 級(jí)全自動(dòng)駕駛出租車的 AI 處理器，搭載了兩個(gè) Xavier SoC 處理器。SoC 上集成的 CPU 也從 8 核變成了 16 核，同時(shí)增加了 2 塊獨(dú)立 GPU。計(jì)算速度達(dá)到 320 Tops，相當(dāng)于 PX Xavier 的 10 倍，算力能夠支持 L5 完全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，但其功耗也達(dá)到了 500W。預(yù)計(jì)首批樣品將于 2018 年年中交付客戶。

2、英特爾：Mobileye + Altera + Movidius

與英偉達(dá)基于自主 GPU 研發(fā)自動(dòng)駕駛芯片的思路不同，英特爾在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域主要是通過并購來完成布局。

2015 年 6 月 167.5 億美元收購 FPGA 巨頭 Altera；

2016 年 9 月收購計(jì)算機(jī)視覺處理芯片公司 Movidius；

2017 年 3 月 153 億美元收購以色列自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)公司 Mobileye。

通過上述收購，英特爾在自動(dòng)駕駛處理器上的布局已較完善，包括 Mobileye 的 EyeQ 系列芯片（ASIC）、Altera 的 FPGA 芯片、Movidius 的視覺處理單元 VPU，以及英特爾的 CPU 處理器，可以形成自動(dòng)駕駛的整體硬件解決方案。

奧迪新 A8 自動(dòng)駕駛計(jì)算單元 zFAS 中所使用的芯片包括了 Mobileye 的 EyeQ3 和 Altera 的 FPGA 芯片 CycloneV，內(nèi)嵌了 Movidius 的視覺算法。在該方案中，EyeQ3 主要負(fù)責(zé)視覺數(shù)據(jù)處理，CycloneV 則負(fù)責(zé)毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理。而英特爾即將于今年推出的「IntelGo 自動(dòng)駕駛平臺(tái)解決方案」則包含了兩個(gè) Mobileye EyeQ5 芯片（一個(gè)用來進(jìn)行視覺處理，另外一個(gè)用于融合/規(guī)劃）以及一個(gè)英特爾的 8 核凌動(dòng)芯片。

Mobileye 的 EyeQ 系列芯片最初是和意法半導(dǎo)體公司共同開發(fā)，第一代芯片 EyeQ1 從 2004 年開始研發(fā)，2008 年上市；EyeQ2 則于 2010 年上市。最初的兩代產(chǎn)品僅提供 L1 輔助駕駛功能，EyeQ1 的算力約 0.0044 Tops，EyeQ2 則約 0.026 Tops，功耗均為 2.5 W。

2014 年量產(chǎn)的 EyeQ3 基于其自主 ASIC 架構(gòu)自行開發(fā)，使用了 4 顆 MIPS 核心處理器、4 顆 VMP 芯片，每秒浮點(diǎn)運(yùn)算為 0.256 萬億次，功耗為 2.5 W，可以支持 L2 高級(jí)輔助駕駛計(jì)算需求。

第四代 EyeQ4 芯片在 2015 年發(fā)布，2018 年量產(chǎn)上市，采用 28nm 工藝。EyeQ4 使用了 5 顆核心處理器（4 顆 MIPSi-class 核心和 1 顆 MIPSm-class 核心）、6 顆 VMP 芯片、2 顆 MPC 核心和 2 顆 PMA 核心，可以同時(shí)處理 8 部攝像頭產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)，每秒浮點(diǎn)運(yùn)算可達(dá) 2.5 萬億次，功耗為 3W，最高可實(shí)現(xiàn) L3 級(jí)半自動(dòng)駕駛功能。

Mobileye 的下一代 EyeQ5 計(jì)劃于 2018 年出工程樣品，2020 年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，將采用 7nmFinFET 工藝。該產(chǎn)品對(duì)標(biāo) Nvidia 的 DriveXavier 芯片，定位于 L4/L5 全面自動(dòng)駕駛計(jì)算需求。單顆芯片的浮點(diǎn)運(yùn)算能力為 12Tops，TDP 是 5W。EyeQ5 系統(tǒng)采用了雙路 CPU，使用了 8 顆核心處理器、18 核視覺處理器，浮點(diǎn)運(yùn)算能力為 24 Tops，TDP 是 10W。

二、汽車電子廠商

我們?cè)陂_篇中提到了全球十大汽車電子廠商，這些公司或多或少均有涉足自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)，比如處理芯片、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、整體解決方案等。當(dāng)然，汽車電子廠商中涉足自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)的不僅于此，我們僅介紹部分重點(diǎn)廠商的產(chǎn)品情況，如有錯(cuò)漏歡迎指正交流。

1. 高通&恩智浦 NXP

我們把高通與恩智浦放在一起介紹是因?yàn)闅W盟剛剛批準(zhǔn)了高通 470 億美元收購恩智浦的交易。與英特爾類似，高通切入自動(dòng)駕駛關(guān)鍵領(lǐng)域的方式也是并購，其自有產(chǎn)品在汽車電子領(lǐng)域仍有待突破。

作為移動(dòng)通信領(lǐng)域的絕對(duì)龍頭，高通一直希望通過自己的移動(dòng)處理器芯片（改成車規(guī)級(jí)）切入汽車電子領(lǐng)域。在 2016 年初 CES 上，高通就發(fā)布了整合 LTE 數(shù)據(jù)機(jī)和機(jī)器智能的 Snapdragon 820 車用系列產(chǎn)品。這個(gè)系列產(chǎn)品包含了高通的 Zeroth 機(jī)器智能平臺(tái)，旨在協(xié)助汽車制造商使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為 ADAS 和車載資訊娛樂系統(tǒng)創(chuàng)建基于深度學(xué)習(xí)的解決方案。

但目前車廠設(shè)計(jì)訂單還限于資訊娛樂功能；國內(nèi) ADAS 廠商縱目科技在 2017 年 CES 上推出了首個(gè)基于 820A 平臺(tái)并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的 ADAS 產(chǎn)品原型，12 月正式發(fā)布。據(jù)悉，目前這款產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)前的驗(yàn)證階段，預(yù)計(jì)將于 2019 年量產(chǎn)。

作為汽車電子龍頭廠商，恩智浦在自動(dòng)駕駛方向的積累相比高通則深厚很多。2016 年 5 月恩智浦發(fā)布了 BlueBox 平臺(tái)，該平臺(tái)集成 S32V234 汽車視覺和傳感器融合處理器、S2084A 嵌入式計(jì)算處理器和 S32R27 雷達(dá)微控制器，能夠?yàn)槠囍圃焐烫峁?L4 級(jí)自動(dòng)駕駛計(jì)算解決方案。

其中，S32V234 是 NXP 的 S32V 系列產(chǎn)品中 2015 年推出的 ADAS 處理芯片，在 BlueBox 平臺(tái)上負(fù)責(zé)視覺數(shù)據(jù)處理、多傳感器融合數(shù)據(jù)處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)。這款芯片擁有 CPU（4 顆 ARM CortexA53 和 1 顆 M4）、3D GPU（GC3000）和視覺加速單元（2 顆 APEX-2vision accelerator），能同時(shí)支持 4 路攝像頭，GPU 能實(shí)時(shí) 3D 建模，計(jì)算能力為 50GFLOPs。同時(shí)，S32V234 芯片預(yù)留了支持毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波的接口，可實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合，最高可支持 ISO26262 ASIL-C 標(biāo)準(zhǔn)。

恩智浦還有一款專門的雷達(dá)信息處理芯片 MPC577XK。這是一款面向 ADAS 應(yīng)用的 Qorivva32 位 MCU，基于 Power 架構(gòu)，能夠支持自適應(yīng)巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警告和盲點(diǎn)探測(cè)等應(yīng)用。

2. 瑞薩 Renesas

與恩智浦類似，瑞薩在 2017 年 4 月也發(fā)布了一個(gè) ADAS 及自動(dòng)駕駛平臺(tái) Renesas Autonomy，主打開放策略，目的在于吸引更多一級(jí)供應(yīng)商以擴(kuò)大生態(tài)系統(tǒng)。同時(shí)發(fā)布的還有 R-CarV3M SoC，該芯片配有 2 顆 ARM CortexA53、雙CortexR7 鎖步內(nèi)核和 1 個(gè)集成 ISP，可滿足符合 ASIL-C 級(jí)別功能安全的硬件要求，能夠在智能攝像頭、全景環(huán)視系統(tǒng)和雷達(dá)等多項(xiàng) ADAS 應(yīng)用中進(jìn)行擴(kuò)展。據(jù)介紹，R-CarV3M SoC 的樣品于 2017 年 12 月開始供貨，計(jì)劃于 2019 年 6 月開始量產(chǎn)。

從瑞薩的芯片系列來看，R-Car 系列是其在自動(dòng)駕駛方向的主要產(chǎn)品線：

第一代產(chǎn)品（R-CarH1/M1A/E1）在 2011-12 年期間推出，可支持初級(jí)的巡航功能；

第二代產(chǎn)品（R-CarH2/M2/E2）相比第一代性能基本翻倍，可支持 360° 環(huán)視等 ADAS 功能；

第三代產(chǎn)品（R-CarH3/M3）在 2015 年以后陸續(xù)推出，符合 ASIL-B 級(jí)安全要求；同時(shí)期推出的還有 R-CarV3M、R-CarV2H 等 ASSP 處理器，這類產(chǎn)品基本可支持 L2 等級(jí)的自動(dòng)駕駛應(yīng)用需求。

除了 R-Car 系列產(chǎn)品外，跟恩智浦一樣，瑞薩也有針對(duì)雷達(dá)傳感器的專業(yè)處理器芯片如 RH850/V1R-M 系列，該產(chǎn)品采用 40nm 內(nèi)嵌 eFlash 技術(shù)，優(yōu)化的 DSP 能快速的進(jìn)行 FFT 的處理。

3. 德州儀器 TI

TI 在 ADAS 處理芯片上的產(chǎn)品線主要是 TDAx 系列，目前有 TDA2x、TDA3x、TDA2Eco 等三款芯片。其中，TDA2x 于 2013 年 10 月發(fā)布，主要面向中到中高級(jí)市場(chǎng)，配置了2 顆 ARM Cortex-A15 內(nèi)核與 4 顆 Cortex-M4 內(nèi)核、2 顆 TI 定浮點(diǎn) C66xDSP 內(nèi)核、4 顆 EVE 視覺加速器核心，以及雙核 3DGPU。TDA2x 主要是前置攝像頭信息處理，包括車道報(bào)警、防撞檢測(cè)、自適應(yīng)巡航以及自動(dòng)泊車系統(tǒng)等，也可以出來多傳感器融合數(shù)據(jù)。

TDA3x 于 2014 年 10 月發(fā)布，主要面向中到中低級(jí)市場(chǎng)。其縮減了包括雙核 A15 及 SGX544GPU，保留 C66xDSP 及 EVE 視覺加速器核心。從功能上看，TDA3x 主要應(yīng)用在后置攝像頭、2D 或 2.5D 環(huán)視等。

TDA2Eco 是 2015 年發(fā)布的另一款面向中低級(jí)市場(chǎng)的 ADAS 處理器，相比于 TDA2x，TDA2Eco 去掉了 EVE 加速器，保留了一顆 Cortex-A15、4 顆 Cortex-M4、DSP、GPU 等內(nèi)核。TDA2Eco 支持高清 3D 全景環(huán)視，由于 TDA3x 主要應(yīng)用于 2D 或 2.5D 環(huán)視，所以 TDA2Eco 填補(bǔ)了中低級(jí)市場(chǎng)對(duì)于高清 3D 全景環(huán)視應(yīng)用的需求。

4. ADI

相對(duì)于以上幾家芯片公司，ADI 在 ADAS 芯片上的策略主打性價(jià)比。針對(duì)高、中、低檔汽車，ADI 針對(duì)性的推出一項(xiàng)或幾項(xiàng) ADAS 技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，降低成本。

在視覺 ADAS 上 ADI 的 Blackfin 系列處理器被廣泛的采用，其中低端系統(tǒng)基于 BF592，實(shí)現(xiàn) LDW 功能；中端系統(tǒng)基于 BF53x/ BF54x/ BF561，實(shí)現(xiàn) LDW/ HBLB/ TSR 等功能；高端系統(tǒng)基于 BF60x，采用了流水線視覺處理器（PVP），實(shí)現(xiàn)了 LDW/ HBLB/ TSR/ FCW/ PD 等功能。集成的視覺預(yù)處理器能夠顯著減輕處理器的負(fù)擔(dān)，從而降低對(duì)處理器的性能要求。

5. 英飛凌

英飛凌在 2015 年針對(duì) ADAS 市場(chǎng)推出過芯片組 Real 33D，可實(shí)現(xiàn)司機(jī)疲勞檢測(cè)等功能。而在奧迪新 A8 使用的 zFAS 自動(dòng)駕駛計(jì)算單元中，也使用了英飛凌提供的 Aurix 芯片，A8 最關(guān)鍵的 TrafficJam Pilot，是由這塊芯片最終實(shí)現(xiàn)的。

下表是主要汽車電子廠商的 ADAS 處理芯片比較。

自動(dòng)駕駛處理芯片,自動(dòng)駕駛芯片,自動(dòng)駕駛處理器

三、新入局：特斯拉 & 中國勢(shì)力

1. 特斯拉

特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng) Autopilot 中先后使用過 Mobileye EyeQ3 和英偉達(dá) Drive PX2，而在 201 7年 12 月初的 NIPS 神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)上，特斯拉 CEO Elon Musk 公布了特斯拉正在開發(fā)定制的自動(dòng)駕駛 AI 芯片，該項(xiàng)目帶頭人為原 AMD 首席芯片架構(gòu)師 Jim Keller。

1998 年，JimKeller 在 AMD 分別參與設(shè)計(jì)和主導(dǎo)研發(fā)了 Athlon 和 Opteron64 處理器（K7 和 K8X86-64 架構(gòu)）；

1999 年，JimKeller 離職加盟博通出任首席芯片架構(gòu)師；

2004 年，JimKeller 轉(zhuǎn)投 P.ASemi，后者于 2008 年被蘋果收購。Jim Keller 出任蘋果移動(dòng)芯片架構(gòu)師，基于 AMD 的 IP 深度定制了蘋果 A4/5 芯片；

2012 年，JimKeller 重回 AMD，領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了 Zen 架構(gòu)處理器；

2015 年 9 月，JimKeller 再次離職， 2016 年 1 月加盟特斯拉，帶領(lǐng) 50 人規(guī)模團(tuán)隊(duì)開發(fā)自動(dòng)駕駛 AI 專用芯片。

目前公開資料可知的進(jìn)展還包括：該芯片基于 AMD 的 IP 打造；目前已經(jīng)走到了設(shè)計(jì)完成、測(cè)試驗(yàn)證的階段；特斯拉已經(jīng)收到了首批芯片樣品，目前正在進(jìn)行相關(guān)測(cè)試；代工方可能是格羅方德和三星電子等。

2. 中國公司

我們?cè)谥拔恼轮性P點(diǎn)過國內(nèi) AI 芯片公司產(chǎn)品情況，從公開資料所了解的情況看，國內(nèi) AI 芯片初創(chuàng)公司中像地平線、深鑒科技、寒武紀(jì)、西井科技等都有智能駕駛/自動(dòng)駕駛方向的產(chǎn)品規(guī)劃。

地平線的自動(dòng)駕駛 AI 芯片「征程」在去年 12 月 20 日正式發(fā)布。在參數(shù)上，征程能夠以 1.5W 的功耗，實(shí)現(xiàn) 1Tflops 的算力，每秒處理 30 幀 4K 視頻，對(duì)圖像中超過 200 個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別，能夠?qū)崿F(xiàn) FCW/ LDW/ JACC 等高級(jí)別輔助駕駛功能，滿足 L2 的計(jì)算需求。對(duì)比英偉達(dá)的 DrivePX2，其采用 16nm FinFET 工藝，單精度計(jì)算能力為 8TFlops，深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力為 24TFlops，官方 TDP 是 250w；從性能功耗比來看，征程還是有明顯優(yōu)勢(shì)的。

同時(shí)，由于 ASIC 不是 GPU 類的通用計(jì)算，內(nèi)部直接封裝了算法，數(shù)據(jù)交換只是底層 I/O，因此其計(jì)算的時(shí)延也會(huì)比 GPU 更低。不過地平線采用 ASIC 的路線也是犧牲了芯片的可編程性以獲得更高的性能，是否能獲得足夠訂單量來降低芯片成本值得關(guān)注。

相較而言，目前其他幾家公司產(chǎn)品仍缺少詳細(xì)信息。寒武紀(jì)在去年 11 月初的發(fā)布會(huì)上首次發(fā)布了面向智能駕駛領(lǐng)域的 1M 智能處理器IP產(chǎn)品，據(jù)介紹其性能可達(dá)到寒武紀(jì) 1A 處理器的 10 倍以上。據(jù)了解，2016 年上市的 1A 處理器在 1Ghz 頻率下理論峰值性能為：FP16 半精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為 512GFlops，稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力為 2TFlops。

深鑒、西井等暫未推出專門的自動(dòng)駕駛芯片產(chǎn)品，不過在這一方向也有布局。如西井與振華重工聯(lián)手打造的自主駕駛無人跨運(yùn)車就使用了西井科技的類腦人工智能方案（是否使用其自主 AI 芯片仍未知）。

除了上述幾家 AI 芯片創(chuàng)業(yè)公司外，國內(nèi)公司如四維圖新、森國科等也涉及 ADAS 處理芯片研發(fā)。其中，四維圖新在 2016 年 5 月收購了聯(lián)發(fā)科旗下的汽車半導(dǎo)體公司杰發(fā)科技，后者在 2017 年 6 月的 CES Asia 上展出了首款車規(guī)級(jí) ADAS 芯片。四維圖新在去年 7 月正式發(fā)布了該款 ADAS 芯片，并與蔚來、威馬、愛馳億維等新造車公司達(dá)成了合作。

公開資料顯示，該芯片采用 64 位 Quad A53 架構(gòu)，內(nèi)置硬件圖像加速引擎，支持雙路高清視頻輸出，和四路高清視頻輸入，能同時(shí)支持高級(jí)車載影音娛樂系統(tǒng)全部功能和豐富的 ADAS 功能。功能包括：360° 全景泊車系統(tǒng)、車道偏移警示系統(tǒng) LDW、前方碰撞警示系統(tǒng) FCW、行人碰撞警示系統(tǒng) PCW、交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng) TSR、車輛盲區(qū)偵測(cè)系統(tǒng) BSD、駕駛員疲勞探測(cè)系統(tǒng) DFM 和后方碰撞預(yù)警系統(tǒng) RCW 等。

森國科（原深圳市國科微半導(dǎo)體）在去年 12 月也發(fā)布了自主研發(fā)的高性價(jià)比 ADAS 芯片 SGKS6802X，據(jù)介紹產(chǎn)品已經(jīng)正式出貨。SGKS6802X 配置了雙核 ARM Cortex A7 處理器、高速雙核 8 線程 GPU 和 2D 加速 GPU；采用 40nm 工藝，芯片典型功耗 1500mW，全系統(tǒng)功耗 1800 mW（包括 DDR）；最大支持 4 路編碼處理能力，整數(shù)運(yùn)算能力 7200MIPS + 3200MIPS，半精度浮點(diǎn)運(yùn)算能力 25.6GFLOPS，單精度浮點(diǎn)運(yùn)算能力 6.4GFLOPS；可支持 LDW、FCW、PCW、TSR、NV、TFAH、ZCD、CTA、BSD、DFM、RCW 等 ADAS 算法，滿足 L2 高級(jí)輔助駕駛的計(jì)算需求。

思考

隨著人工智能的發(fā)展，在 ADAS 及自動(dòng)駕駛上 AI 的應(yīng)用已經(jīng)成為主要趨勢(shì)，針對(duì)芯片的設(shè)計(jì)也開始增加硬件的深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，如何在人工智能算法模型與芯片架構(gòu)及系統(tǒng)設(shè)計(jì)上做好匹配以及多傳感器融合的芯片設(shè)計(jì)等將是新的研究課題，目前來看也還在早期探索階段。

比如，英偉達(dá)的方案以 GPU 為主，采用 CPU + GPU 異構(gòu)設(shè)計(jì)，芯片算力強(qiáng)大，且具備很強(qiáng)的靈活性；但缺點(diǎn)是功耗高，應(yīng)用在汽車（尤其是電動(dòng)汽車）上的時(shí)候面臨散熱、續(xù)航等問題；英特爾的方案是 ASIC + FPGA，核心是 Mobileye 的 EyeQ 系列產(chǎn)品；地平線的「征程」也采用 ASIC 路線，將算法直接封裝在芯片上，實(shí)現(xiàn)了低功耗高性能的指標(biāo)，但也犧牲了芯片的靈活性。另外也有很多廠商使用單 FPGA 的，比如 Xilinx 的 Zynq 7000 All Programmable SoC 就是汽車 ADAS 上最被廣泛應(yīng)用的產(chǎn)品，采用單一芯片即可完成 ADAS 解決方案的開發(fā)，并具備了不同產(chǎn)品系列間的可擴(kuò)展性。

除了性能、功耗等因素外，自動(dòng)駕駛處理芯片普及的另一個(gè)關(guān)鍵因素是價(jià)格。英偉達(dá) DrivePX2 的價(jià)格超過 1 萬美金，Mobileye 的芯片價(jià)格也超過 1 千美金。因此，如何在性能、功耗、價(jià)格等指標(biāo)上進(jìn)行平衡也是對(duì)芯片設(shè)計(jì)者提出了新的挑戰(zhàn)。

另外，對(duì)于眾多從行業(yè)外切入汽車電子領(lǐng)域的 AI 芯片公司來說，實(shí)現(xiàn)車規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)也是這些公司需要克服的挑戰(zhàn)。從一些公開資料來看，不管是 ADAS 處理芯片還是自動(dòng)駕駛芯片，至少都需達(dá)到 ISO26262ASIL-B 級(jí)別，部分芯片甚至需要到 ASIL-D 級(jí)別。

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責(zé)任編輯：王維

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