自动驾驶芯片：2025年或是上车关键节点

关于L3级自动驾驶的讨论再次增多:5月，奔驰开始在S级和EQS车型上提供Drive Pilot作为可选功能，Drive Pilot成为第一个获准在欧洲公共道路上使用的L3级自动驾驶系统，9月，《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》发布，提出到2025年，上海市具备组合驾驶辅助功能和条件自动驾驶功能的车辆比例超过新车产量的70%受此影响，自动驾驶计算芯片的关注度也再次提高自动驾驶计算芯片已经成为国内芯片公司的重要发展方向

L3+自动驾驶计算能力需求将超过1000TOPS。

2019年特斯拉推出自动驾驶HW3.0芯片时，最高计算能力达到144TOPS，这让很多车企意识到计算能力对智能汽车的重要性伴随着自动驾驶越来越多，越来越多的车企开始推出大计算力的平台比如新发布的维摩卡DHT—PHEV激光雷达版本，搭载高通骁龙Ride芯片，平台综合计算能力达到1440TOPS，蔚来ET7和威马M7采用NVIDIA Orin—X芯片，车载系统最大运算能力达到1016TOPS

业内普遍认为，根据车内传感器采集的数据，可以综合计算出当前汽车所需的计算能力L2级自动驾驶，算力大致需要10TOPS，L3级算力需要100TOPS以上，L3+级算力已经上升到1000TOPS以上

在这种情况下，计算能力甚至成为了评价一款车型的重要指标，也吸引了越来越多的芯片厂商参与到计算能力竞争的战场中Nvidia作为行业的领头羊，拥有全新的自动驾驶芯片Atlan，单个芯片的计算能力达到1000TOPS，比之前的自动驾驶芯片Orin提升了近4倍国内厂商黑芝麻发布的华山二号A1000，计算能力116TOPSHorizon 5可以提供相当于128万亿次的计算能力

汽车厂商和芯片厂商之所以不断提高芯片的计算能力，自然与自动驾驶的加速落地密切相关从PC时代到手机时代，再到汽车时代，计算平台一直围绕实际场景需求演进目前，自动驾驶的使用场景已经从最早的自动泊车或高速巡航等单一场景逐渐转向多场景这对芯片的计算能力提出了很大的要求

广汽研究院智能网联技术研发中心副主任梁伟强指出:伴随着芯片集成度越来越高，计算能力越来越强，智能汽车向集中式架构发展已成为关键，这对拓展智能驾驶场景，提升智能驾驶舱交互体验至关重要芯片的计算能力和集成度直接决定了电子电气架构的形态，从而决定了智能汽车的性能和表现

芝麻智能首席营销官杨雨欣也认为，应用需求定义的智能驾驶需要智能基础，包括创新的电子电气架构，强大的计算和数据平台，成熟可靠的组件，可以快速迭代的软件，而芯片架构的创新是智能驾驶创新的基础之一。

2025还是芯片上的关键节点。

从市场份额来看，在自动驾驶芯片领域，国际厂商仍然占据绝对优势，有英伟达，Mobileye，高通等占市场的90%以上，但一批新兴企业已经开始引起业界的关注并逐渐发展起来例如，日前，比亚迪已与地平线达成定点合作，将在部分比亚迪车型上搭载Journey 5，打造靠泊一体化方案黑芝麻智能也与江淮汽车达成平台级战略合作江淮汽车旗下四维品牌多款量产车型将搭载黑芝麻智能华山二号A1000系列芯片

对此，有专家指出，目前智能驾驶行业整体处于快速发展阶段，这为汽车芯片行业创造了大量机会，也是本土企业进入市场的良机CICC预测，到2025年，高级自动驾驶普及率将达到65.5%，智能驾驶芯片市场需求近1400万

杨雨欣认为，2025年将是一个至关重要的时间节点，在这个时间之前，企业的产品能否量产上市，至关重要由于车规芯片对可靠性，安全性，稳定性的要求非常严格，一个产品往往需要两三年的认证才能进入汽车供应链，而一旦进入，芯片公司和整车公司之间就会形成强绑定的供应链关系目前智能驾驶处于发展的初级阶段，车企与自动驾驶供应链上下游厂商之间并没有很强的绑定关系这是一个难得的时间窗口，企业应该抓住这个机会一旦错过，其他企业就更难抓住机会，试图再次闯入

黑芝麻智能产品总监王志忠强调，企业在做产品的时候，要重视车辆法规的芯片开发和检测认证高性能计算芯片的开发极其复杂，车规芯片需要经过复杂的测试和认证过程关键技术涉及先进封装，安全机制，核心IP，隔离技术，多芯片高速低延迟互联架构技术等实现高性能计算汽车仪表芯片的量产将是一个长期的过程

智能汽车和智能道路的双向努力

对于星载计算芯片来说，计算能力当然是极其重要的，但是要衡量的因素还有很多，所以不能简单的根据它们来判断优劣核心技术副总裁许超指出，高可靠性车规芯片至少有六个设计维度需要考虑，包括性能，功耗，价格，可靠性，安全性和长期以功耗为例在新能源汽车中，功耗决定了车辆的续航里程，同时功耗也是车辆向智能网联演进的障碍如果耗电量特别高，发电机就没办法支撑，汽车也很难进一步向智能化，网络化发展另外，高功耗也会导致高散热，复杂的散热系统是阻碍汽车进一步发展的因素

因此，要从根本上突破自行车计算能力的物理上限，实现计算能力供给的弹性扩展，需要从云—网—边—端融合计算的角度发力东图科技高级副总经理薛柏华表示，未来智能汽车的发展一定会以软件定义的架构出现要解决计算能力问题，一是如何提供更好的硬件计算能力，二是如何提供更好的网络带宽和实时通信这是未来汽车发展需要面对的两个基本问题

杨雨欣还指出，当前AI，5G等技术的加速发展正在推动V2X的应用伴随着路侧智能的提升，路侧感知和计算的需求将会快速爆发车路协调是自动驾驶发展的必然趋势

也就是说，未来的智能汽车需要通过云，通信网络，边缘，车辆的连接和集成来实现芯片不应该只从提高自行车计算能力的角度考虑问题提供端到端，全栈的自动驾驶解决方案，搭建智能汽车和智能道路的双平台，将是中国本土自动驾驶芯片企业的重要发展路径

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