车东西（公众号：chedongxi）
作者 | James
编辑 | 漠影
L2级自动驾驶的加速普及，让国内自动驾驶芯片业迎来快速崛起。
从2018年至今年一季度L2级自动驾驶与新能源车渗透率对比可以发现，L2级自动驾驶正加速普及，普及速度甚至超过了新能源车。
▲2018年～2021年一季度L2级自动驾驶与新能源汽车渗透率比较
L2级自动驾驶市场规模不断扩大，底层芯片解决方案也成为火热的一个分支。近年来，先后有地平线、黑芝麻、芯驰科技等初创公司快速崛起，也有华为这样的传统ICT企业下场研发，还有造车新势力零跑汽车自研芯片，自动驾驶芯片行业的火热程度不亚于手机芯片。
面对海外大厂技术和产品优势，国内自动驾驶芯片厂商也在提升自身技术实力。从去年到今年，国内自动驾驶芯片迎来前装量产，实现零的突破。今年，国内自动驾驶芯片方案迎来了装车潮。
理想ONE、极狐阿尔法S华为HI版、奇瑞蚂蚁等多款车型都搭载国内自动驾驶芯片商的产品上市销售，理想ONE更是火遍了整个汽车市场。
面向未来出行，大算力、更新制程的芯片将不断投放市场，也会更加考验厂商的芯片设计能力。而国内众多芯片厂商，正在用更优秀的芯片方案定义着未来出行场景。
一、自动驾驶芯片正火 华为地平线领衔
当前，自动驾驶芯片是芯片自主替代最热的赛道之一，其中就包括了地平线、华为、黑芝麻、芯驰科技、零跑汽车等五家最有实力的玩家。
▲国内头部自动驾驶芯片产品
根据公开报道，2019年我国L2级自动驾驶渗透率仅有5.2%，而在2020年，这一数字达到了15%。2021年一季度，L2级自动驾驶渗透率达到了17.5%。L2级自动驾驶渗透率的不断上升已经成为汽车消费市场的大趋势。
而在更早的时期，国内芯片行业和汽车行业的从业者已经看到了这一明显趋势。
2015年，AI芯片创企地平线成立，研发包括自动驾驶芯片在内的车用AI芯片；2016年，自动驾驶芯片创企黑芝麻智能成立，专攻自动驾驶芯片；2018年，汽车芯片创企芯驰科技成立，聚焦自动驾驶、智能座舱、中央网关芯片；2019年，华为智能汽车解决方案BU成立，研发智能汽车全栈解决方案；2020年，零跑汽车还发布了完全自主知识产权的自动驾驶芯片凌芯01。
就在上个月，国内AI芯片企业寒武纪也宣布将在未来推出自动驾驶AI芯片。
从去年到今年，国内几家自动驾驶芯片企业密集推出芯片方案，正加速量产上车进程。
1、地平线推出三款芯片 两款已经上车
地平线是国内最早布局自动驾驶芯片的厂商之一，去年实现了芯片前装量产上车。最新数据显示，地平线车载芯片出货量已经超过40万片。
地平线首款量产上车的芯片征程2并非全部应用于自动驾驶，而几乎全部应用于智能座舱。目前，仅有奇瑞大蚂蚁一款车的L2级自动驾驶系统基于地平线征程2芯片开发。
说来也很奇妙，大蚂蚁自动驾驶域控制器的Tier 1是中兴旗下一级子公司英博超算。所以，中兴很可能是自动驾驶行业的一位隐藏大佬。
▲奇瑞大蚂蚁（原名奇瑞蚂蚁）
奇瑞大蚂蚁搭载了基于1颗地平线征程2打造的自动驾驶域控制器，AI算力达到4TOPS。而当前自主品牌大多基于Mobileye EyeQ4芯片打造L2级自动驾驶系统，单颗芯片仅有2.5TOPS算力，相比之下地平线征程2方案还是有一定的优势。
在功能上，奇瑞大蚂蚁能够实现自适应巡航+车道保持的L2级自动驾驶功能，具备TJA交通拥堵辅助、APA自动泊车的能力，共计近20项驾驶辅助功能。
去年，地平线推出了征程3芯片，并在今年量产装车。相比于征程2几乎全部用于智能座舱，征程3芯片由于算力提升，加上通过了更严苛的车规认证，直接用于L2级自动驾驶。
今年5月，改款理想ONE发布，就首次采用地平线征程3芯片。
▲理想ONE搭载了两颗地平线征程3芯片
2021款理想ONE基于两颗地平线征程3芯片打造，算力达到了10TOPS。而2020款理想ONE采用的是Mobileye EyeQ4自动驾驶芯片，算力上有了巨大提升。
▲2021款理想ONE
同时，基于两颗征程3芯片，2021款理想ONE在此前L2级自动驾驶能力的基础之上，还能够实现NOA导航辅助驾驶的能力，能够在高速公路上根据导航路线行驶，实现自动出入匝道的功能。据了解，2021款理想ONE的NOA功能将在今年9月向用户推送。
而就在上个月，地平线还发布了征程5芯片，具备128TOPS（INT8）算力，在国内几家汽车芯片初创公司的产品中，这颗芯片拥有最强的AI算力。
▲地平线征程5芯片
地平线预计，明年第二季度将实现基于征程5芯片的自动驾驶域控制器硬件量产，到明年第四季度，地平线将实现基于征程5芯片的SuperDrive自动驾驶方案量产SOP。
2、华为加速布局 算力超400TOPS方案量产
从去年开始，华为布局汽车行业的话题一直火热，其中最重要的一个发力点就是自动驾驶。
▲极狐阿尔法S华为HI版
今年，华为与极狐共同开发了搭载ADS高阶自动驾驶全栈解决方案的极狐阿尔法S华为HI版车型，搭载华为自动驾驶中央超算域控制器（ADCSC）。同时，华为还向车企推出多款自动驾驶计算平台MDC，可以搭配多种传感器，适用于更多车型。
▲华为ADS技术架构
其中，ADCSC域控制器仅适用于华为全栈自动驾驶解决方案，分为400TOPS和800TOPS两个算力版本，但华为没有公布负责AI计算芯片的具体型号。
华为MDC系列有多个版本，适用于车企的非华为全栈解决方案。MDC目前已经发布了MDC210、MDC300、MDC610和MDC810四个不同算力等级的产品。在华为的几款域控制器中，自动驾驶芯片参数比较明确的只有两款，分别是MDC300和MDC610。
华为MDC300的主控CPU采用鲲鹏920S，共有12个核心，算力可以达到150K DMIPS，功耗则为55W。AI处理器采用4颗昇腾310芯片，单颗昇腾310的算力能够达到16TOPS（INT8），整个域控制器的算力达到64TOPS。
▲华为MDC610采用昇腾610芯片
MDC610的主控CPU共有16个核心，算力达到200K DMIPS。AI处理器采用昇腾610 AI SoC，算力能够达到200TOPS（INT8）或100TFLOPS（FP16）。在量产产品中，绝对属于第一梯队。
▲华为MDC610自动驾驶域控制器
今年上海车展上，华为还宣布更强的MDC810已经量产，这一域控制器算力能够达到400TOPS以上，但其AI芯片和主控CPU的参数暂时未知。
到今年年底，极狐阿尔法S华为HI版就将交付消费者，相信进入秋季之后，还将有车企官宣采用华为的自动驾驶方案。
3、黑芝麻三颗大算力芯片流片成功 即将上车
在国内自动驾驶芯片行业中，还有一家初创公司不容小觑，那就是黑芝麻。作为一家初创公司，黑芝麻专注于自动驾驶芯片的开发，而且都是高算力芯片。
▲黑芝麻华山二号A1000L（左）和A1000（右）芯片
其中，去年6月发布的黑芝麻华山二号A1000芯片拥有超过40TOPS的算力，其中神经网络处理器DynamAI NN拥有39TOPS的算力，加上5个独立DSP可以让芯片算力达到43TOPS，此外CPU、GPU、CV加速器也能提供一定算力。
▲华山二号A1000芯片内部
与华山二号A1000同期发布的还有A1000L芯片，属于A1000的简配版，具备16TOPS的算力。
而在今年上海车展上，黑芝麻还发布了华山二号A1000 Pro芯片，其中DynamAI NN神经网络处理器的算力达到106TOPS（INT8）或196TOPS（INT4）。
目前，这三款芯片都已经流片成功，A1000、A1000L已经提供车企开发，即将上车。A1000 Pro在今年三季度提供工程样片，今年四季度提供开发平台。
4、芯驰科技共发布三款芯片 踩准自动驾驶量产步伐
国内汽车芯片初创公司芯驰科技同样也有自动驾驶布局。
去年5月，成立不到两年的芯驰科技推出了V9系列自动驾驶芯片，分别是V9L、V9F。今年4月，芯驰科技再次更新了自动驾驶芯片的产品线，推出了更高算力的V9T芯片。
▲芯驰科技V9T自动驾驶芯片
从L0级别的预警辅助，到L2+级自动驾驶，芯驰科技的芯片产品线已经能够完全覆盖。
其中，芯驰科技今年推出的V9T芯片具备1TOPS的算力，支持多传感器融合方案，能够实现L2级自动驾驶。
此外，芯驰科技与流马锐驰基于芯驰V9F打造了一套APA自动泊车解决方案。利用4个环式摄像头和12个超声波雷达，车辆可以实现在停车场内感知车位，并实现自动泊车入库的功能。
▲芯驰科技与流马锐驰合作的自动泊车方案
5、零跑推出完全自主知识产权自动驾驶芯片
与此同时，造车新势力零跑汽车也在加速研发自动驾驶芯片，并于去年推出了第一款自动驾驶芯片凌芯01。并且，相比其他厂商使用ARM架构CPU和其他IP核心，凌芯01的所有核心都有自主知识产权，是国内首款完全自主知识产权的自动驾驶芯片。
凌芯01这颗SoC采用平头哥玄铁C860双核32位CPU，主频最高1GHz，支持浮点执行单元，支持VDSP矢量运算。同时，凌芯01还采用8核心神经网络处理器，最大算力可以达到4.2TOPS，并集成了缩放、归一化、减均值等硬件加速模块。
据了解，即将在今年四季度量产交付的零跑C11就将采用2颗凌芯01自动驾驶芯片，两颗芯片互为冗余，为L3级自动驾驶打下硬件基础。
在此前的一次公开演讲中，零跑汽车创始人、董事长朱江明说道，凌芯01芯片由浙江芯昇电子设计，也就是此前浙江大华技术芯片部门。这一部门从2008年起就开始做车牌识别系统，在智能交通领域已有多年布局。同时，大华技术在人脸AI识别领域也有大量技术积累，在某些领域已经处于领先地位。
▲朱江明介绍凌芯01
他表示，零跑汽车与浙江芯昇电子合作，研发资源投入到智能驾驶领域，根据中国道路特点适配，在智能驾驶领域超越特斯拉只是时间问题。
实际上，国内还有多家AI、芯片领域的公司也正在发力自动驾驶芯片， 在上月举行的世界人工智能大会上，寒武纪创始人、CEO陈天石博士在演讲中就阐释了寒武纪“云边端车”布局， 寒武纪将推出超200TOPS AI性能、7nm制程自动驾驶平台。
由此可见，从去年到今年，国内自动驾驶芯片产业正在逐渐崛起，从产品布局、市场领域都实现了零的突破，而这还仅仅是国内自动驾驶芯片崛起的开始。
二、从AI核心突破 猛追世界先进制程
国内自动驾驶芯片从研发、量产到装车，几年时间就实现了零的突破，证明了国内芯片设计的实力。对于自动驾驶芯片来说，最重要的核心之一就是负责AI计算的核心。而恰好，国内几家头部自动驾驶芯片企业的AI核心都是自研的。
其中，地平线的征程2、征程3都采用伯努利架构BPU（Brain Processing Unit），而更高算力的征程5芯片采用了贝叶斯BPU，这已经是地平线的第三代AI专用加速计算核心。
贝叶斯BPU支持EfficientNet和Transformer，针对自动驾驶场景的特点，专门针对低批量高性能的模式进行优化，实现自动驾驶芯片计算延迟大幅降低。
▲地平线贝叶斯BPU架构
贝叶斯BPU具有张量、向量、深度学习等专用计算所需的计算核，是一个异构的计算单元，每一个计算单元都有L0存储，并通过高带宽数据传输通路与L1级2D存储相连。地平线还利用了跨层聚合（Layer binning）技术实现本地化计算多个模型层级，提升近存数据复用率。
算力强大只是纸面参数，地平线贝叶斯BPU在物体检测能力上具有更强的表现。
在MS CoCo物体检测测试中，输入512*512分辨率的图像，保证mAP精度达到34.6%的前提下，英伟达Xavier的处理速度是143FPS。由此推算，性能7倍于Xavier的英伟达Orin芯片帧率为1001FPS。而地平线征程5在这一测试中取得的成绩是1283FPS，并且拥有更低的功耗。
▲地平线征程5的AI性能表现
华为MDC所采用的昇腾系列芯片，这一系列的芯片目前已经用于华为的人工智能解决方案之中，覆盖智能边缘方案和数据中心方案。
昇腾芯片采用达芬奇架构，集成了丰富的计算单元，能够满足不同类型的计算。从华为官方的MDC610平台逻辑架构可以看出，AI模块、ISP模块、CPU模块集成在一颗SoC中，并与外部通信，也是一颗异构架构的SoC。不过MDC300的架构有所不同，虽然也有昇腾310 AI芯片，同时还有一颗鲲鹏920S作为整个域控制器的主控芯片。
目前，华为所公布的MDC所用AI芯片的参数并不多，但可以肯定的是，昇腾系列AI芯片是海思的自研产品。
黑芝麻同样如此，在黑芝麻最强芯片华山二号A1000 Pro中，就搭载了黑芝麻自研的图像处理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN神经网络加速器。
其中，DynamAI NN神经网络加速器算力巨大，能够让A1000 Pro芯片的INT8算力达到106TOPS，INT4算力达到196TOPS。
▲华山二号A1000芯片内部
在此前发布的黑芝麻华山二号A1000芯片的DynamAI NN神经网络加速器中，拥有4个3D卷积阵列，主频为1.2GHz，算力能达到39TOPS；同时还有1个2D GEMM矩阵乘法阵列，主频800MHz。另外，芯片内还有5个独立DSP，让整个芯片的算力可以达到43TOPS。
芯驰科技V9T芯片中，也集成了AI运算加速单元、视觉运算加速单元和3D/2D图形加速单元，实现1TOPS的算力。同时，也能通过PCIe扩展AI算力。
此前推出的V9L/F两款芯片更注重驾驶辅助，依托CV加速引擎，直接从底层启动环视组件，启动时间可以缩短至1.8秒。在先前的采访中，芯驰科技并没有透露更多自研内核的信息。
凌芯01使用了完全自主知识产权的内核，使用8核心神经网络处理器，可以根据应用需要，任意组合核心的个数。凌芯01神经网络处理器的最大算力为4.2TOPS，但零跑汽车没有公布这颗核心的更多细节。
国内自动驾驶芯片在自研AI内核具备一定的实力，非常值得点赞，这一个AI内核很可能就会决定未来自动驾驶的走向。
而在制程方面，国内自动驾驶芯片或许是未来一个阶段需要迎头赶上的领域。目前，地平线的征程2采用28nm HPC+制程，征程3采用16nm FFC（FinFET Compact），征程5采用16nm FinFET制程；华为昇腾310采用12nm制程；黑芝麻A1000、A1000L以及A1000 Pro三款芯片全部采用16nm FinFET制程；芯驰科技也采用16nm制程；凌芯01则采用28nm HPC+制程。
而目前量产自动驾驶领域，英伟达现有Xavier芯片为16nm制程，特斯拉Hardware 3.0采用14nm制程，Mobileye EyeQ4芯片采用28nm制程，似乎和国内一种自动驾驶芯片没有太大差距。
但实际上，今年下半年，Mobileye EyeQ5就将搭载与极氪001，采用7nm制程；明年大量装车的英伟达Orin芯片，采用7nm制程，高通即将上车的Snapdragon Ride自动驾驶解决方案采用5nm制程。有传言说，特斯拉也正研发下一代自动驾驶电脑Hardware 4.0，采用5nm制程。
而明年前装上车的国内自动驾驶芯片，大多仍使用16nm制程芯片，其效能表现可能会落后于更先进制程芯片。
三、海外巨头依然很强 霸主地位能否被撼动？
在实际市场表现上，国内自动驾驶芯片行业的几家头部企业已经撬开了市场的一角，但是面向豪华高端市场，国内芯片企业的表现还有较长的路要走。
根据全球ADAS头部企业Mobileye年初发布的报告，2020年，Mobileye EyeQ系列芯片的出货量达到1930万片，覆盖了全球28家OEM厂商，共有49个项目，这一体量非常巨大。
▲2020年Mobileye的ADAS业务规模
今年下半年，基于Mobileye EyeQ5芯片的自动驾驶方案将开启量产，极氪001将是首款量产车型，相信明年无论是吉利品牌还是其他自主品牌，都将有更多车型搭载基于EyeQ5芯片的方案。
▲极氪001
同时，英伟达的大算力芯片在自动驾驶行业快速崛起，L4级自动驾驶公司基于英伟达芯片做开发，量产车中已有小鹏P7使用了英伟达Xavier自动驾驶芯片。
而在明年，蔚来、上汽R汽车、智己汽车、法拉第未来等造车新势力都将使用英伟达的自动驾驶芯片。未来，奔驰、沃尔沃、现代、奥迪也将采用英伟达的解决方案。
▲蔚来ET7
也就是说，英伟达正在快速占领高端车型、L4级自动驾驶市场。即便英伟达装车量并没有Mobileye高，但基于英伟达芯片的自动驾驶方案，几乎就是当前自动驾驶金字塔的顶端。
同时，还有特斯拉这一重要玩家，超百万保有量的特斯拉对比任何造车新势力都具有巨大优势，真正的全栈自研确实得到了行业的认可。
此外，明年高通将量产Snapdragon Ride自动驾驶解决方案，长城汽车已经确定搭载使用。明年，高通的Snapdragon Ride或将是首款5nm自动驾驶芯片，其效能表现相信会让诸多整车厂和自动驾驶公司非常期待。
四、国产方案批量装车 市场格局正悄然变化
而在国内，几家自动驾驶芯片厂商的前装量产之路刚刚开始。与此同时，想要前装进入合资、进口品牌的车型中，还有更长的路要走。
从去年到今年，地平线汽车芯片的出货量达到40万片，其中应用于L2级自动驾驶的车型有奇瑞大蚂蚁和2021款理想ONE。奇瑞大蚂蚁近几月的销量都在百余台左右，并不亮眼，选配L2级自动驾驶的车型比例未知。理想ONE的销量则是节节攀升，2021款理想ONE自今年6月开始交付，当月交付量达到7713辆，7月交付量达到8589辆。
也就是说，地平线自动驾驶芯片已经装入了超过1.6万辆新车。
▲左：地平线CEO余凯，右：中国电动汽车百人会副理事长董扬
就在上个月月底地平线的发布会前，地平线CEO余凯带领供应商和行业人士参观时，同中国电动汽车百人会副理事长董扬说道，地平线希望到2025年，每年实现装车1000万辆。
每年1000万辆包括智能座舱和自动驾驶，地平线现在距离这一目标，还有多重困难需要克服。
华为的ADS解决方案今年实现了零的突破，搭载进入极狐阿尔法S华为HI版车型中。根据官方信息，华为HI版车型将在今年四季度交付，四季度交付目标为1000台。
而目前，还没有第二家车企宣布采用华为的ADS自动驾驶解决方案或者MDC自动驾驶平台。
▲基于芯驰科技V9T芯片打造域控制器
黑芝麻和地平线两家公司虽然已经实现流片、成功出货、为OEM送样等量产上车前的各项步骤，但车东西获悉，两家公司自动驾驶芯片产品的前装量产时间最早也在明年。
▲黑芝麻FAD自动驾驶平台
因此，在今年和明年L2级自动驾驶快速普及的时间里，海外大厂会继续占领L2级自动驾驶芯片的市场。
不过，对国内自动驾驶芯片行业现状也不必过于悲观，市场格局正在悄然发生变化。
上月月底地平线举行的发布会上，上汽集团宣布旗下荣威RX5将于明年搭载征程3芯片上市，未来也将搭载征程5芯片。
▲搭载地平线芯片的车型
长城汽车表示，在过去4个月时间里，长城与地平线完成了2022款哈弗H9的开发，基于征程2芯片实现智能座舱功能。目前，地平线现在正在布局征程3芯片，应用场景在自动驾驶、智能座舱多个方面。
国内造车新势力第四强哪吒汽车也宣布，目前所有车型都在布局量产征程3芯片，征程5芯片也正在预研中。
目前，已经有超过14个品牌的车型量产或定点地平线的芯片产品（包括智能座舱和自动驾驶），各大自主品牌开始使用国内厂商的芯片，也是业内的大趋势。
同时，地平线的自动驾驶解决方案更倾向于视觉方案，并且还拥有基于视觉的高精度建图定位方案，这种方案可以不使用高精地图，因此把芯片和自动驾驶方案卖到海外市场会更加容易。
结语：国产自动驾驶芯片打响突围之战
相比于其他科技强国，我国芯片行业的起步较晚。然而经过国内芯片行业加速发展，已经打造了不少国产替代方案，并且实现了规模前装量产，甚至装进了理想ONE这样的30万元以上的车型。
由此可见，自动驾驶芯片的国产替代方案不再落伍，有实力作为海外替代产品装进汽车。
在这背后，有着芯片行业多年来网罗优秀人才，才能够让芯片设计能力快速提升。与此同时，芯片行业也应居安思危，在芯片制造领域，我国还有大量空白。
因此，在自动驾驶行业中，国产芯片还有很长的路要走，需要全产业链的支持。
