近些年，以特斯拉為代表的新能源汽車快速發(fā)展，特別是其自動駕駛和智能化水平，給傳統(tǒng)車企帶來了巨大壓力。

對于自動駕駛系統(tǒng)來說，軟、硬件都發(fā)揮著非常重要的作用，缺一不可。

硬件方面，自動駕駛芯片作為計算的載體，已成為智能汽車的核心。過去，自動駕駛芯片主要以實現(xiàn)單一功能為主（支持低級別的輔助駕駛），如控制底盤、發(fā)動機(jī)、剎車燈等，而以特斯拉為代表的汽車電子電氣架構(gòu)顛覆了傳統(tǒng)模式，采用了中央集中式架構(gòu)，即用一個“大腦”控制整車，域控制器逐漸集成傳感器、數(shù)據(jù)融合、路徑規(guī)劃、決策等運(yùn)算處理功能，另外，自動駕駛級別逐步提升，應(yīng)用功能愈加豐富，這些使得汽車對芯片算力的要求越來越高。

不同于傳統(tǒng)的車用MCU，目前，市場上主流的自動駕駛芯片多為SoC，架構(gòu)大致分為三種：1、CPU＋GPU＋ASIC；2、CPU＋FPGA；3、CPU＋ASIC。長期來看，定制化的低功耗、低成本ASIC將逐漸取代高功耗的GPU，使得CPU＋ASIC這種組合方案展現(xiàn)出更光明的發(fā)展前景。另外，自動駕駛算法中大量運(yùn)用了深度學(xué)習(xí)等AI算法，因此，對于自動駕駛來說，車端需要能夠進(jìn)行推理的AI芯片，云端需要能夠進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的服務(wù)器芯片。

軟件方面，隨著AI技術(shù)廣泛應(yīng)用，自動駕駛也進(jìn)入了AI芯片時代，算力已不是衡量自動駕駛水平的唯一指標(biāo)，還要看有沒有針對某個特定領(lǐng)域的算法，也稱為特異性算法，這也給后發(fā)芯片廠商在特定領(lǐng)域追趕頭部企業(yè)提供了更多機(jī)會，即使算力拼不過，也可以在特異性算法上做更好的優(yōu)化，從而在整體性能上實現(xiàn)趕超。

對于車企而言，由于自動駕駛級別還未達(dá)到L3，廠商不會一味追求高算力芯片或平臺，而是要綜合考慮自動駕駛芯片的算力和效率、適配性、軟件開發(fā)難度、車規(guī)級安全認(rèn)證等級、靈活性和能效比等指標(biāo)，根據(jù)車型的價位選擇最具性價比的芯片。

特別是在安全性和實時性方面，自動駕駛的要求很高，需要系統(tǒng)具備更高的認(rèn)知與推理能力。此時，軟件和算法的重要性日益突出，也是車企的核心競爭力，例如，用于傳感器數(shù)據(jù)處理和融合的視覺算法、雷達(dá)算法，以及路徑規(guī)劃、行為決策等。

國際大廠競逐

目前，以Mobileye、英偉達(dá)、特斯拉、高通為代表的廠商在車載計算芯片方面走在了市場前列，相關(guān)產(chǎn)品已在中高端和新勢力車型中廣泛應(yīng)用。

相比較而言，以車用MCU為代表的傳統(tǒng)汽車芯片廠商，如恩智浦、德州儀器、瑞薩電子等，在自動駕駛芯片領(lǐng)域已經(jīng)邊緣化，不過，由于車用芯片種類和數(shù)量越來越多，以MCU、電源管理、功率器件、傳感器為代表的車用芯片依然具有廣闊的發(fā)展前景，因此，這些傳統(tǒng)廠商仍然可以在未來的汽車市場發(fā)揮技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢。

下面以Mobileye、英偉達(dá)、特斯拉為例，看一下自動駕駛芯片頭部企業(yè)的軟硬件發(fā)展水平。

Mobileye

Mobileye是L2及以下級別輔助駕駛的龍頭，也是汽車ADAS技術(shù)的奠基者和引領(lǐng)者，在英偉達(dá)、高通和特斯拉崛起之前，Mobileye一直是ADAS行業(yè)的龍頭。

Mobileye以視覺方案起家，現(xiàn)在也研發(fā)帶激光雷達(dá)的融合方案。Mobileye給車企提供的是芯片加感知算法的自動駕駛解決方案，主芯片為EyeQ，內(nèi)部寫好了感知算法，EyeQ可以直接輸出對車道線和車輛等目標(biāo)的感知結(jié)果，車企的算法基于這些結(jié)果做出駕駛決策。這樣做的好處是提升了尋求智能化轉(zhuǎn)型車企的量產(chǎn)速度，但是，這樣做，算力升級迭代速度慢，難以滿足車企的定制化需求，最終導(dǎo)致其產(chǎn)品差異化能力不足，難以滿足高速發(fā)展的自動駕駛市場需求。

由于短板明顯，從2020年開始，EyeQ芯片出貨量增速明顯下滑，特別是在智能化水平很高的電動車領(lǐng)域，Mobileye的競爭力越來越弱，原本采用其產(chǎn)品的特斯拉、小鵬、蔚來、理想等，先后與該公司解約，因為這些新興車企看出了自動駕駛能力是核心競爭力，而Mobileye的封閉生態(tài)模式，難以滿足發(fā)展要求。近兩年，Mobileye也意識到了問題所在，宣稱EyeQ5會向用戶開放部分算法，但其開放程度并未明確。離開Mobileye的車企都轉(zhuǎn)向了開放程度更高、可以自研感知算法的英偉達(dá)芯片，之后，特斯拉干脆自研自動駕駛芯片F(xiàn)SD，目前，小鵬、蔚來、理想，以及大眾等傳統(tǒng)車企也在跟進(jìn)，車企自研自動駕駛芯片已蔚然成風(fēng)。

英偉達(dá)

英偉達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域的崛起，是基于其在移動處理器方面取得的成功經(jīng)驗，特別是在Tegra系列芯片的基礎(chǔ)上，英偉達(dá)集成了一些特殊功能的GPU和輔助芯片，推出了初代Drive系列車載AI芯片。隨著車載系統(tǒng)需求的發(fā)展，Drive系統(tǒng)也在不斷升級，例如Drive PX Xavier配備了一塊Xavier芯片，適用于L2級輔助駕駛，對于更高級別應(yīng)用，僅一個Xavier芯片的算力不夠，可以采用兩個Xavier加上兩個圖靈架構(gòu)的GPU。另外，英偉達(dá)還推出了獨立的Orin芯片，不久前，該公司新推出了算力達(dá)到2000 TOPS的Thor，單顆算力為Orin 的8倍。這樣，客戶可以根據(jù)不同使用場景選擇適合的芯片。

除了算力，英偉達(dá)還很重視軟件工具的開發(fā)，為此花費(fèi)了大量研發(fā)資金，先后推出了DRIVE OS、DRIVEWORKS、DRIVE AV、DRIVE IX。英偉達(dá)還積極聽取客戶意見，并及時反饋。通過反復(fù)測試迭代，軟件工具鏈的可用性不斷提高，對用戶越來越友好，易于上手的軟件工具極大方便了芯片使用者的開發(fā)工作。

英偉達(dá)軟件的一個凸出特點是開放性高。有豐富軟件開發(fā)能力的客戶可以從底層操作系統(tǒng)開始自行研發(fā)，而初入此領(lǐng)域的客戶可以從較上層的應(yīng)用軟件開始研發(fā)，底層則使用英偉達(dá)搭建的通用系統(tǒng)。這種靈活的軟件方案具有極強(qiáng)的適配性，深受客戶青睞。

安全、可靠且易用的軟件工具不僅可以讓軟件開發(fā)人員快速上手并熟練掌握芯片的調(diào)用技巧，還可以保證軟件不會在安全性要求極高的汽車應(yīng)用領(lǐng)域出現(xiàn)差錯，這也是車企采用英偉達(dá)方案的重要原因。

特斯拉

早期，特斯拉采用的是Mobileye的EyeQ3，后來轉(zhuǎn)向了較為開放的英偉達(dá)Drive平臺，那之后就開啟了自研自動駕駛芯片之旅，直到現(xiàn)在，F(xiàn)SD已全面應(yīng)用于其各款電動汽車。FSD芯片從算法需求出發(fā)，采用了全新的芯片架構(gòu)設(shè)計，其核心是兩個NPU組成的NNA（Neural Network Accelerator，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元）。

從自動駕駛角度來看，特斯拉是目前唯一實現(xiàn)軟硬件全自研的車企。

自研芯片可以給特斯拉帶來很多便利，例如：從算法出發(fā)設(shè)計芯片架構(gòu)，使其能耗比更優(yōu)；可以更激進(jìn)地嘗試新方案，不需要通過第三方車規(guī)級認(rèn)證等復(fù)雜流程；由于自動駕駛是新領(lǐng)域，需要芯片、算法和車輛相互配合，這些環(huán)節(jié)特斯拉都在公司內(nèi)部完成，迭代速度很快，效率高于外購芯片模式。

中國新勢力冉冉升起

看到自動駕駛的發(fā)展前景，中國本土芯片企業(yè)也已經(jīng)發(fā)力，特別是以地平線、黑芝麻、華為、芯馳科技為代表的企業(yè)，憑借各自獨門的AI算法積淀，推出了相應(yīng)的軟硬件方案，借助國產(chǎn)化興起的東風(fēng)，目前，已經(jīng)開拓出了各自的新天地。

芯片方面，地平線的代表產(chǎn)品是征程系列，包括征程2、征程3、征程5（算力最高可達(dá)128 TOPS），該公司計劃在2023年推出征程6，算力會進(jìn)一步提升；黑芝麻的代表產(chǎn)品是華山一號A500、華山二號A1000、華山二號 A1000Pro（算力最高可達(dá)196 TOPS），目前，正在研發(fā)下一代產(chǎn)品A2000。

在生態(tài)建設(shè)方面，中國本土自動駕駛芯片企業(yè)都非常注重開放性。

地平線提供開放性的軟硬件平臺，包括硬件平臺和工具鏈軟件、仿真軟件等工具，便于車企進(jìn)行自動駕駛數(shù)據(jù)采集和算法訓(xùn)練。生態(tài)伙伴能夠基于該公司芯片在短時間內(nèi)完成從硬件到軟件的全棧自動駕駛功能開發(fā)。為了協(xié)助車廠開發(fā)，地平線專門成立了軟件和算法團(tuán)隊，采取聯(lián)合開發(fā)、共同投入的方式為本土客戶提供服務(wù)。

黑芝麻也提供了全開放的生態(tài)，可以為客戶提供山海人工智能開發(fā)平臺和瀚海自動駕駛中間件平臺。

對于自動駕駛升級迭代速度要求較高的車企，特別是造車新勢力而言，開放式的方案是更優(yōu)的選擇，開放式的合作還能幫助車廠逐步提升算法自研能力。

結(jié)語

隨著自動駕駛的發(fā)展，駕駛域與座艙域的功能在大算力平臺的支撐下不斷融合，汽車硬件架構(gòu)由傳統(tǒng)的分布式向集中化轉(zhuǎn)變，ECU單元不斷減少，大算力SoC在汽車上的地位和作用越來越重要。這為有前瞻性眼光的芯片和整車企業(yè)帶來了商機(jī)，也會優(yōu)勝劣汰掉一些不合時宜的芯片產(chǎn)品和企業(yè)。

與此同時，汽車軟件架構(gòu)也在不斷演進(jìn)，在新型架構(gòu)下，軟件在新款汽車開發(fā)環(huán)節(jié)所占比重增加，地位日益突出，當(dāng)然，開發(fā)難度也提升了很多。

對于中國大陸市場而言，由于受到國際大環(huán)境影響，車用軟硬件的本土化設(shè)計和生產(chǎn)需求開始深入人心，未來發(fā)展可期。此時，國內(nèi)車企更換使用國產(chǎn)芯片平臺時會遇到硬件平臺調(diào)試、操作系統(tǒng)適配、算法遷移等問題，這些難題對于本土芯片和相應(yīng)的軟件廠商來說，是個不小的挑戰(zhàn)，同時也孕育著巨大商機(jī)，只要做出好的軟硬件方案，便于車企使用，就能不斷擴(kuò)大市場份額和影響力。

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