汽车自动驾驶芯片行业盘问

发布日期：2024-11-01 01:08 点击次数：181

【中枢不雅点：】

1. 自动驾驶和智能座舱芯片一体化的趋势很昭着，自动驾驶芯片朝着高算力的标的发展，畴昔5年市集容量会快速增长。2. 当今，在自动驾驶芯片企业里，英伟达凭借之前GPU的蓄积以及算力上的上风，依靠CUDA生态在市集上占据携带地位。3. 市集渗入率还相比低，也莫得固定下来，需乞降技艺阶梯仍处于探索阶段。国内的自动驾驶芯片企业有但愿借助国内强劲的新能源车企业获得打破。

【1、自动驾驶芯片概况】

1.1、自动驾驶芯片简介：车规级芯片的条目更为严格。

芯片证明应用场景能分红消费芯片、工业芯片、汽车芯片以及军工芯片之类的。汽车是芯片的一个应用场景，汽车芯片得有车规级。车规级芯片对加工工艺没多高条目，不外对证地条目很高。它得经过一些认证过程，像质地治理措施ISO/TS 16949、可靠性措施AEC - Q100、功能安全措施ISO26262等。汽车里不同用处的芯片条目也不雷同，好意思国制定的汽车电子措施把它们分红了5级。汽车各个系统对芯片条目从高到低是：能源安全系统＞车身限度系统＞行驶限度系统＞通讯系统＞文娱系统。

车规级芯片有特殊的技艺和工艺条目，这让企业很难进入这个边界。车规级芯片的技艺门槛比消费级芯片高，得达到像温度、振动、电磁侵扰、长使用寿命这些高条目，还得通过AEC - Q100可靠性措施、ISO/TS16949质地治理措施、ISO26262功能安全措施等很严格的认证经由，大部分芯片企业还莫得能力转型进入。当今，传统汽车里车规级芯片的资本大约是2270元/车，新能源汽车里大约是4540元/车。汽车朝着电动化和智能化发展的时候，芯片的种类、数目和在资本里的占比会进一步增多。

1.2、自动驾驶芯片产物的趋势：一体化。

云和角落谋划里的数据中心，还有自动驾驶之类的超等末端边界，这些都是典型的复杂谋划场景，这些场景中的谋划平台用的都是典型的大算力芯片。大芯片的发展趋势照旧愈发明晰地从GPU、DSA分离的趋势朝着DPU、超等末端再次会通的标的发展，以后还会进一步会通成超异构谋划宏系统芯片。BOSCH提供了汽车电气架构演进暗示图。从模块级的ECU到聚会干系功能的域限度器，再到十足聚会的车载谋划机，每个阶段又都分了两个子阶段，像十足聚会的车载谋划机就包含腹地谋划和云霄协同这两种花样。

英伟达推出的一体化自动驾驶芯片AltanThor，联想想路十足是“终局想维”。这比BOSCH那种一步步演进的想路更进一步，它跨过聚会式车载谋划机和云霄协同的车载谋划机，平直迈向云霄会通的车载谋划机。云霄会通呢，便是劳动能动态、自顺应地在云或者端上运行，马虎对云霄资源进行为态调换。AltanThor用的谋划架构和云霄一模雷同，有Grace - next CPU、Ampere - next GPU还有Bluefield DPU，在硬件方面能达成云霄会通。

【2、自动驾驶芯片架构分析】

2.1、主流架构有推敲的相比：三种主流架构

GPU（Graphics Processing Unit），也便是图形处理器，它是一种大限制并行谋划架构，由多半运算单位组成。早些时候，它是从CPU里分出来专诚处理图像并行谋划数据的，是为同期处理多个并行谋划任务而联想的。GPU里也有基本的谋划单位、限度单位和存储单位，不外GPU的架构和CPU区别很大，其架构图如下。和CPU比起来，CPU芯片里ALU占的空间不到20%，但GPU芯片里80%以上都是ALU，这便是说GPU有更多的ALU用来作念数据并行处理。

CPU是由几个专诚为规矩串行处理优化过的中枢组成的，GPU却有着大限制并行谋划架构，这个架构是由多如牛毛个更小且更高效的中枢组成的，这些小中枢是专诚用来同期处理多个任务的。CPU和GPU有很大相反，这是因为它们的联想见解不雷同，二者辨别对应两种不同的应用场景。CPU要有很强的通用性，从而处理各式种种的数据类型，而且还要处理逻辑判断，这会带来多半分支跳转和中断情况，这些都让CPU的里面结构变得极为复杂。GPU面对的是那种数据类型相等协调、数据之间莫得相互依赖的大限制数据，以及不会被打断的纯正谋划环境。

深度学习当今主要靠图形处理单位（GPU）来进行硬件加快。和传统CPU比起来，GPU的中枢谋划能力要强好多数目级，作念并行谋划也更马虎。GPU的众核架构里有好几千个流处理器，能让运算并行开展，大大减少模子运算的时间。NVIDIA、AMD这些公司一直在鼓动GPU大限制并行架构的发展，这样一来，用于通用谋划的GPU就成了给并行应用要领加快的弘大方法。当今GPU照旧发展得相比锻练了。拿GPU来磨练深度神经蚁集，能把它多如牛毛个谋划中枢的高效并行谋划能力十足发达出来，如果有海量磨练数据的话，耗尽的时间会大大减少，占用的劳动器也会少许多。如果对合适的深度神经蚁集合理优化，一块GPU卡的谋划能力能抵得上几十致使上百台CPU劳动器呢，是以在深度学习模子磨练上，GPU照旧成了业界首选的见解。

2.2、FPGA有推敲：FPGA芯片是啥，啥结构

FPGA（Field - Programmable Gate Array），便是现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD这些可编程器件的基础上进一步发展而来的。在专用集成电路边界里，它属于一种半定制电路，既弥补了定制电路的弱势，又解决了底本可编程器件门电路数目有限的问题。FPGA芯片主要靠6个部分来收场功能，这6个部分是：可编程输入输出单位、基本可编程逻辑单位、完竣的时钟治理、镶嵌块式RAM、丰富的布线资源、内嵌的底层功能单位和内嵌专用硬件模块。当今主流的FPGA照旧基于查找表技艺的，它的性能比过去的版块强多了，而且还整合了像RAM、时钟治理和DSP这些常勤勉能的硬核（ASIC型）模块。

FPGA得反复烧写，它收场组合逻辑的基本结构不可像ASIC那样用固定的与非门来处理，只可用一种马虎反复成就的结构。查找表就能很好地顺应这个条目，当今主流的FPGA用的都是基于SRAM工艺的查找表结构，也有些军品和宇航级的FPGA用Flash或者熔丝与反熔丝工艺的查找表结构。靠烧写文献转变查找表内容，就能对FPGA再行成就。查找表，简称为LUT，LUT其实便是一个RAM。当今FPGA大多用4输入的LUT，那每个LUT就不错被看作是一个有4位地址线的RAM。当用户用旨趣图或者HDL谈话容颜了一个逻辑电路后，PLD/FPGA开采软件会自动算出这个逻辑电路统统可能的结尾，还会把真值表（也便是结尾）事先写到RAM里。这样的话，每输入一个信号作念逻辑运算，就止境于输入一个地址来查表，找到地址对应的内容再输出就行了。

2.3、ASIC有推敲：ASIC是什么，有啥特色。

ASIC技艺阶梯是有限洞开的，芯片公司得朝着和驾驶商量的主流蚁集、模子、算子去开采。性能雷同的时候，芯单方面积会更小，资本和功耗也更低。ASIC技艺阶梯以后后劲很大，选ASIC阶梯不是说要给不同车型开采不雷同的ASIC，或者作念不同的考据。为啥呢？因为不同车型要收场的功能差未几，而且芯片对模子和算子有限洞开，算法快速迭代也不影响芯片对表层功能的支合手。车厂和芯片联想公司协作搞相反化定制，可能是更好的弃取。毕竟就算是搞相反化定制，芯片里面50%的部分亦然通用的。芯片联想公司能在底本版块的基础上作念相反化联想，收场部分不同的功能。

2.4、主流架构有推敲对比：三种主流架构。

FPGA是在PAL、GAL这些可编程器件基础上进一步发展来的。它在专用集成电路边界属于半定制电路，不但解决了定制电路存在的问题，还克服了过去可编程器件门电路数目有限的误差。优点：能无尽次编程，延时不高，有活水线并行和数据并行的特色，及时性和生动性都是最强的。瑕玷：开采防碍易，只适宜定点运算，价钱贵。图形处理器（GPU），也叫涌现中枢、视觉处理器、涌现芯片，是专诚用在个东说念主电脑、职责站、游戏机以及一些迁徙建造（像平板、手机之类的）上进行图像和图形干系运算职责的微处理器。优点：提供了多核并行谋划的基础架构，中枢数目许多，能支合手多半数据并行谋划，浮点运算能力更强。瑕玷：治理限度能力最弱，功耗最高。

ASIC便是专用集成电路，这是按照特定用户的条目以及特定电子系统的需求去联想、制造的集成电路。当下，用CPLD（复杂可编程逻辑器件）和FPGA（现场可编程逻辑阵列）来作念ASIC联想是止境流行的花样中的一种。它的优点是，算作集成电路技艺和特定用户整机或者系统技艺细致邻接的产物，跟通用集成电路比起来，它有体积小、分量轻、功耗低、可靠性好、性能佳、守秘性强、资本低这些优点。它的瑕玷便是生动性不及，资本比FPGA高。

2.5、唯算力论有局限：TOPS算力并非就十足等同于本色性能。

ADAS和自动驾驶技艺发展起来了，软件界说汽车也越来越潜入，智能汽车对谋划能力、海量数据处理能力等方面的需求一下子增长了好多。传统汽车那种芯片“堆叠”的见解，照旧不可自傲自动驾驶在算力上的需求了。芯片说到底是为车企的车载谋划平台劳动的，在“软件界说汽车”这种情形下，只靠芯片算力堆叠，是没见解解决智能驾驶系统谋划平台的撑合手问题的。

芯片就像是软件的扮演舞台，评判芯片好坏的措施，得看芯片上的软件能不可最猛进程地发达效力，算力和软件得灵验匹配才行。拿两款算力疏导的芯片来说，能让软件运行得更高效的芯片才算是“好芯片”。决定算力真确数值的最主要要素是内存（SRAM和DRAM）的带宽、本色运行频率（也便是供电电压或者温度），还有算法的batch尺寸。单颗芯片的算力TOPS是个关节方针，但不是惟一的，自动驾驶是个复杂的系统，需要车、路、云、边协同。是以在这方面的相比，除了芯片，还有软硬协同、平台以及用具链等等。芯片算力无尽增大和硬件预埋不会是将来的趋势，硬件也得顺应本色情况。高算力意味着高功耗和低愚弄率的问题。

【3、自动驾驶芯片部分重心企业分析】

3.1、英伟达：从游戏用的显卡发展到自动驾驶芯片。

3.2、英特尔旗下的Mobileye：EyeQ系列的发展历程

2004年4月的时候，EyeQ1就驱动坐褥了。接着呢，这个公司得到了好几轮的融资，买卖模式就朝着汽车安全方面转动了，陆不断续地和大陆、意法半导体、麦格纳、电装、德尔福这些人人顶尖的零部件供应商签了协作条约。2007年，良马、通用还有沃尔沃成了最早配备Mobileye芯片的车企，Mobileye的产物也就厚爱干预商用了。2008年，Mobileye对外公布EyeQ2，公司就进入踏实发展的阶段了。2013年，Mobileye卖出的产物累计卓越了100万台，之后出货量就像爆炸似的增长。2017年3月，Mobileye被芯片界的巨头英特尔花153亿好意思元给收购了。

2022年的时候，Mobileye推出了新款的EyeQ Ultra，这个EyeQ Ultra是专诚为自动驾驶打造的。Mobileye表露，EyeQ Ultra用的是5nm的工艺，能把10个EyeQ5的处理能力都集中到一个封装里。不外呢，它芯片的谋划能力好像比英伟达的要差小数。EyeQ Ultra芯片有170 TOPS，里面有12个RISC内核、256 gigaflops，还有好多GPU和加快器内核之类的东西，功耗还不到100W，能够“处理4级（L4）自动驾驶的全部需乞降应用”，而且不需要像把多个系统集成在一皆那样的谋划能力和资本，这样就解决了这个行业濒临的两个浩劫题。EyeQ Ultra预测2025年能全面投产。

3.3、特斯拉：自动驾驶芯片是怎样发展的

3.4、地平线：车规级芯片的发展历程

征途5是地平线推出的第三代车规级产物，况且是国内首颗按照ISO 26262功能安全认证经由去开采，还通过了ASIL - B认证的车载智能芯片。它是依据最新的地平线BPU?贝叶斯架构联想的，能提供128TOPS这样高的算力。2022年4月21日，比亚迪和地平线厚爱对外晓示达成定点协作，比亚迪会在我方的部分车型上安装地平线的征途5芯片，这芯片高性能、算力大，能打造出行泊一体有推敲，更有竞争力，从而收场高品级的自动驾驶功能。按规划，搭载征途5芯片的比亚迪车型最快在2023年中就能上市。2022年9月30日，期望L8人人首发上市的时候就搭载了征途5。从研发到厚爱量产上车，征途5芯片只用了差未几三年的时间，这也让高性能智能驾驶芯片的应用恶果有了新的记载。除了比亚迪、期望L8以外，上汽集团、一汽红旗、自游家汽车等好多车企也和征途5有量产定点协作，会有更多协作车型不断量产发布。

3.5、华为有个MDC智能驾驶谋划平台。

3.6、黑芝麻智能

黑芝麻有一系列芯片产物，像华山一号A500，华山二号A1000、A1000L、A1000Pro还有A2000。2019年8月的时候，黑芝麻智能推出了华山一号自动驾驶芯片A500，它的算力是5 - 10TOPS。2020年6月，黑芝麻智能发布华山二号A1000，算力在40 - 70TOPS，A1000L是低配版，算力为16TOPS。高配版A1000Pro于2021年4月发布，算力能达到196TOPS。华山二号A2000是国内首个250T大算力的芯片，聘用顶尖的7纳米工艺，有国产自主常识产权中枢IP，还自傲ASIL B级别的安全认证措施。黑芝麻的华山二号A1000系列芯片照旧完成了统统车规级认证，和上汽通用五菱、江淮等多家国内车企达成了量产协作。在黑芝麻最横暴的芯片华山二号A1000 Pro里，装了黑芝麻我方研发的图像处理器和神经蚁集加快器。这个神经蚁集加快器能让A1000 Pro芯片的INT8算力达到106TOPS，INT4算力达到196TOPS。

3.7、芯驰科技

2019年到2020年的时候，芯驰科技发布了V9L/F和V9T自动驾驶芯片。这两款芯片，一个能支合手ADAS（高档驾驶扶助系统），另一个能支合手域限度器。汽车电子电气架构越来越集成化，在接下来的两年里，芯驰科技会不断推出算力更高的芯片，这些芯片能自傲更高档别的自动驾驶需求。2022年，芯驰科技狡计发布一个算力在10 - 200T之间的自动驾驶芯片，叫V9P/U。这个芯片集成的算力更高，不错支合手L3级别的自动驾驶。比及2023年呢，芯驰科技会推出V9S自动驾驶芯片，这个芯片是面向中央谋划平台架构去研发的，算力能达到500 - 1000T，能支合手L4/L5级别的自动驾驶Robotaxi。2021年宇宙东说念主工智能大会上，芯驰科技发布了全洞开自动驾驶平台UniDrive，这个平台是基于V9系列芯片开采的。UniDrive的彭胀性很强，L1/L2级别的ADAS到L4/L5级别的Robotaxi开采它都能支合手。

3.8、芯擎科技

芯擎科技搞出来的第一款7nm智能座舱芯片“龍鷹一号”，在2021年6月就流片奏效了，这芯片是对标高通8155芯片的。“龍鷹一号”将近在2022年底之前量产况且装到车上了，当今呢，针对要量产车型的各式测试和考据职责都一个接一个地完成了。芯擎科技狡计在2022年流片的自动驾驶芯片AD1000，能自傲L2+一直到L5级的自动驾驶需求。以后芯擎科技会一直在自动驾驶这个边界不断钻研和探索，还会对标起始进的产物。具体来讲，照旧会用7nm的制程，会有更高的算力和安全性。

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