文/李佳師
有人說，2022年將是全球自動駕駛大算力晶片（單晶片算力大於100TOPS）的量產之年，圍繞大算力晶片的競爭將會異常熱鬧。因為在今年，英偉達自動駕駛晶片Orin將量產，高通 Snapdragon Ride也將量產，而中國的創業企業黑芝麻智慧大算力晶片A1000 Pro也將量產。
在不久前舉行的黑芝麻智慧5週年溝通會上，黑芝麻智慧CMO楊宇欣透露，黑芝麻大算力晶片將在今年量產上車，正式加入全球自動駕駛大算力晶片量產之戰。同一天，另外一家中國汽車晶片企業芯馳科技CMO陳蜀傑也宣佈，芯馳科技將在今年第四季度推出200 TOPS的車規級處理器。加上此前地平線、寒武紀、華為等都宣佈了大算力晶片的計劃，多方角力之下的大算力汽車晶片市場，會越來越有看頭，火藥味越來越濃。
車芯下一個戰場是大算力晶片
目前，汽車晶片是半導體市場最耀眼的市場。Gartner資料顯示，2022年全球汽車半導體市場規模將達到651億美元，佔全球半導體市場規模的比例有望達到12%，是半導體細分領域中增速最快的部分。
而在汽車晶片中，自動駕駛晶片是眼球焦點，因為自動駕駛的競爭其實是算力的競爭。此前，黑芝麻智慧創始人單記章曾在接受媒體採訪時表示，汽車從L1、L2、L3、L4、L5不斷推進，某種意義上看，就是算力的競賽，每往上進階一級就意味著對算力的需求更高。
此前，寒武紀行歌執行總裁王平在第三屆全球新能源與智慧汽車供應鏈創新大會上表示，隨著智慧駕駛的發展迭代，算力需求呈幾何趨勢大幅上升，大算力、開放性成為智慧駕駛主控晶片的兩大趨勢，領先的車企開始統一部署車端、雲端、邊端和終端協同計算能力，以此建立高效的智慧駕駛執行和迭代體系。
楊宇欣給出了一組資料：2014-2016年特斯拉ModelS的算力為 0。256TOPS；2017年蔚來ES8的算力是2。 5TOPS； 2019年特斯拉Model 3的算力為 144TOPS； 2020年小鵬P7是30TOPS；2021年智己L7是1070TOPS；2022年蔚來ET7是1016TOPS。這組資料進一步印證了這樣一個事實，智慧駕駛每前進一小步，後面都需要算力前進一大步。
但目前的自動駕駛晶片尚不能夠滿足車企快速增長的算力需求，最近還出現了整車廠主動約請自動駕駛晶片創業公司吃飯的局面， “甲方”與“乙方”之間的姿態有了微妙變化。從預測來看，2022～2023年，算力超過100TOPS（1 TOPS代表處理器每秒鐘可進行1萬億次計算）的晶片將量產裝車，2025年，是 500TOPS的晶片量產裝車，而2030年，超1000TOPS算力的晶片才普及。
芯馳科技自動駕駛負責人陶聖給出了相同的判斷：“我們認為2023年將是自動駕駛晶片L3的量產年代，2025年將是自動駕駛晶片L4規模研發的時代。“
所以不斷推高自動駕駛晶片算力，就成為汽車晶片公司追逐的珠穆朗瑪。
大算力車芯之難
既然自動駕駛大算力晶片是“車芯”競賽的珠穆朗瑪，那就在設計定義晶片的時候把引數定得高一點，不就能跑在時間的前面，跑在對手前面了嗎？
其實沒那麼容易，因為有一系列的挑戰橫在汽車自動駕駛大算力晶片的面前，寒武紀行歌執行總裁王平曾透露，大算力智慧駕駛芯片面臨四大挑戰。一是晶片系統架構的挑戰。200TOPS以上的晶片對於訪存能力的要求非常高，需要支援更高的頻寬，帶來系統架構設計複雜度的大幅度提升。二是通用AI軟體棧的挑戰。智慧駕駛的演算法目前還處於不斷演變的過程，鐳射點雲演算法和多感測器融合演算法也還在快速迭代中，所以不斷變化的演算法需求需要藉由OTA以通用的硬體架構和軟體棧來支援演算法不斷的升級。三是大尺寸晶片工程的挑戰。大算力晶片的尺寸非常大，其在封裝、電源和熱管理、成本控制、良率等方面都存在嚴峻的挑戰。四是先進工藝平臺的挑戰。大算力晶片需要7 nm甚至5nm先進工藝，只有先進工藝才能做到更高整合度，更低能耗。
“汽車晶片之所以難做，除了算力的競賽，汽車是一個複雜系統，需要處理門類眾多的資料，感知各種各樣的系統，包括有鐳射雷達、超聲波雷達、毫米波雷達、有攝像頭等各種各樣的運算，晶片的引數非常複雜，除了車本身功能安全的問題之外，它還要把整個系統裡面的路徑規劃、決策、控制這些演算法都要放在晶片上面，所以對CPU、感測器融合以及對路徑規劃演算法等都有較高要求，同時還必須考慮降低功耗，以及易用性等等。” 單記章說。
車規級汽車晶片和消費電子晶片有很大不同，芯馳科技創始人兼CEO仇雨菁此前曾表示，與消費級晶片注重效能和算力，且快速迭代不同，汽車晶片生命週期長，事關人的生命安全，其安全性、可靠性、耐用性更為重要。
楊欣宇認為，自動駕駛晶片目前有兩個方面的難點需要突破：第一方面是晶片核心的算力需要突破。這不是指TOPS算力，而是晶片的CPU算力，TOPS是用來深度神經網路加速的，如何把強大的效能帶到在終端領域對效能需求最高的汽車上，是難點。第二方面是如何在實現如此複雜功能和強大效能的前提之下達到車規標準。“晶片定義的時候一定要考慮到5-10年之後的功能需求，因為晶片可能會五年之後上車，供貨週期可能要5~10年。”楊欣宇說。
正因為難，才有機會，因為智慧汽車時代才剛剛開始，無論是汽車晶片企業，還是計算晶片企業，大家都在同一起跑線上，“就像PC與網際網路時代誕生了英特爾、移動網際網路時代誕生了高通一樣，在智慧汽車時代有機會同樣有機會誕生新的晶片巨頭。”仇雨菁認為。
國際巨頭搶量產頭把交椅
正因為智慧汽車對於計算訴求如此高歌猛進，正因無論傳統汽車晶片還是計算晶片企業都處於同一起泡線上，使得越來越多晶片巨頭加入了自動駕駛晶片市場。進入到2022年，自動駕駛大算力晶片市場的關鍵詞是“量產上車”。
中國汽車工程學會發布的《 2022年度中國汽車技術趨勢報告》預測，2022年的中國汽車市場重要趨勢之一是大算力晶片量產裝車。中國汽車工程學會副秘書長侯福深曾在2021年中國汽車工程學會的年會上表示，“當前，自主車規級晶片已形成面向ADAS/智慧座艙等功能的批次應用，大算力車規級計算晶片（單晶片算力大於100TOPS）正在開展測試試驗。作為高度自動駕駛汽車“大腦”的核心部件，100TOPS（處理器運算能力單位）以上車規級計算晶片將在2022年實現量產裝車。”
英特爾旗下的 Mobileye算是 “老牌”高階輔助駕駛晶片公司，目前其輔助駕駛晶片出貨量已經超過1億片，在不久前舉行的2022年CES上， Mobileye宣佈推出專為自動駕駛打造的EyeQ® Ultra™系統整合晶片，EyeQ® Ultra™的算力為176 TOPS，預計將於2023年底供貨，2025年全面實現車規級量產。
與此同時，美國的另一家汽車晶片公司安霸也在CES上宣佈推出AI域控制器晶片CV3系列汽車專用SoC，採用了5nm製程、16個Arm® Cortex-A78AE CPU核心，單晶片AI算力達到500 eTOPS（ eTOPS中的“e”指的是“Equivalent”，意思是等效算力），預計今年上半年為開發者提供評估樣片。
不管是Mobileye規劃的176TOPS，還是安霸強調演算法的等效算力500 eTOPS，他們描繪得再好，距離量產面市都尚需時日。而比Mobileye、安霸起得更早的英偉達和高通，經過幾年臥薪嚐膽其大算力汽車晶片都將在今年進入量產。
高通曆經給汽車提供調變解調器晶片、智慧座艙晶片的等多年曆練，兩年前推出了Snapdragon Ride自動駕駛解決方案，可為L1/L2、L2+/L3、L4等不同的自動駕駛系統提供從10 TOPS到超過700 TOPS的算力。目前，面向L2+到L4級別的基於Snapdragon Ride的SoC和加速器晶片已出樣，預計在2022年開始搭載於長城和通用汽車的量產車型中。
英偉達歷時四年投入數十億美元打造的自動駕駛晶片Orin SoC也將於今年量產。Orin系列晶片可實現254 TOPS的運算效能，能夠為自動駕駛功能、置信檢視、數字叢集、車載資訊娛樂以及乘客與AI的互動提供算力支援。搭載Orin的車型可透過OTA軟體更新實現自動駕駛能力在汽車全生命週期內的持續升級。據英偉達透露，蔚來、智己、沃爾沃等多個品牌採用Orin晶片都將在今年量產上車。
是騾是馬，量產來看看。誰都可以描繪藍圖，但是從藍圖到流片到上市再到量產，中間會不會跳票，會不會延遲，都面臨諸多不確定性，今年英偉達和高通的大算力晶片（100TOPS以上）將量產上車，這意味著大算力晶片競賽的第一回合，至少在時間搶先性上這兩家已經勝出。
接下來的賽程，有後來居上者嗎？而事實上，除了第一回合，英偉達還為後面也佈下了護城河。2021年的GTC大會上，英偉達公佈了單顆算力達到1000TOPS的下一代自動駕駛SoC Atlan晶片規劃，比上一代Orin晶片算力提升近4倍，將於2023年向開發者提供樣品，2025年量產裝車。這樣看來，無論是眼下，還是未來，英偉達都處於暫無對手的位置上。
國內車芯火拼大算力
在國際市場上，高通、英偉達、
Mobileye咬得很死，與此同時在中國市場，包括華為、黑芝麻智慧、地平線、寒武紀、芯馳科技等幾家汽車晶片企業也同樣步步緊逼，自動駕駛大算力晶片
市場火藥味越來越濃。因為，未來兩到三年將是自動駕駛量產上車的關鍵節點，而去年和今年則會是大算力自動駕駛晶片拿到專案定點的關鍵時刻
2021年是中國汽車大算力晶片的“曝光年”。在2021年上海車展上，黑芝麻智慧釋出華山二號A1000 Pro晶片，其中DynamAI NN神經網路處理器的算力達到106TOPS（INT8）或196TOPS（INT4）。2021年7月，地平線釋出了全場景整車智慧中央計算晶片——地平線征程5，單顆晶片最大算力為128 TOPS。在2021世界人工智慧大會上，寒武紀CEO陳天石披露了正在研發中的行歌車載智慧晶片的資料：超200TOPS AI效能、7nm製程、車規級。華為因為眾所周知的原因，其沒有刻意提及晶片能力，在去年上海車展上，華為展示了賦能智慧汽車的全棧能力，推出了多款自動駕駛計算平臺MDC可以搭配多種感測器，適用於更多車型。
華為沒有刻意提及單顆汽車晶片引數，寒武紀的大算力晶片並沒有給出上市的時間表，芯馳科技的自動駕駛大算力晶片到今年4季度釋出，目前看只有黑芝麻智慧與地平線的大算力晶片有望今年量產上車。基於這樣的市場狀態，讓黑芝麻智慧與地平線競爭的隔空口水戰此起彼伏。
在黑芝麻看來，地平線是一家演算法晶片公司，其強調的是演算法。此前楊欣宇曾表示，決定自動駕駛的能力，是綜合能力的體現，這既需要演算法、作業系統，也需要晶片，但真正從技術源頭來講，推動自動駕駛發展一定是晶片。“所有電子行業的發展都是從硬體先開始的，因為晶片決定了整個自動駕駛效能和功能的邊界。如果硬體上不能支援的東西，軟體是怎麼也實現不了的，這個是技術規律。” “目前能夠給自動駕駛提供大算力晶片的只有英偉達，高通，而黑芝麻在全球第一陣營。” 楊宇欣說。
研究AI演算法出身的地平線創始人兼CEO餘凱則認為，算力也並不代表汽車智慧晶片的“真實效能”，晶片計算效率也同樣需要關注。正如對於汽車來說，馬力不如百公里加速時間更真實地反映整車動力的效能，算力並不反映汽車智慧晶片的實際效能，而每秒準確識別幀率MAPS才是更真實的效能指標。“在演算法驅動AI晶片設計的軟硬結合趨勢下，新一代汽車智慧晶片領導者，將也會是世界級AI演算法公司。“餘凱說。
關於演算法、資料和軟體，黑芝麻智慧並不示弱。黑芝麻智慧應用工程副總裁鄧堃表示，黑芝麻智慧目前已經打造了豐富的演算法模型、搭建了資深的技術團隊和專業的研發體系，推出的山海人工智慧開發平臺擁有50多種AI參考模型庫轉換用例，降低客戶的演算法開發門檻；能夠實現QAT和訓練後量化的綜合最佳化，保障演算法模型精度；支援動態異構多核任務分配，同時還支援客戶自定義運算元開發，完善的工具鏈開發包及應用支援，能夠助力客戶快速移植模型和部署落地的一體化流程。資料方面，黑芝麻能夠向客戶提供面向資料安全的資料閉環體系，確保資料安全可控。軟體方面，目前，黑芝麻智慧已經能夠為客戶提供從開發到量產的軟硬體全解耦解決方案。
黑芝麻智慧與地平線明裡暗地較勁很正常，誰都希望成為大算力晶片量產上車的“一哥”。據業內人士透露，地平線的征程5將在今年首先搭載在哪吒汽車上，此外上汽集團、嵐圖汽車等也是意向客戶，而黑芝麻的首款大算力晶片的量產上車也將是國內自主品牌，但未透露客戶名字。
自動駕駛大算力晶片競爭的大幕剛剛拉開，究竟是“演算法派”更有優勢還是強調硬核能力的“晶片派”更能贏得使用者，現在市場和使用者都還沒有做出選擇，因為大家都還沒有量產。目前汽車大算力晶片玩家們是“八仙過海”各有各的招數，事實上，英偉達做大算力汽車晶片也是在四年前，高通是在兩年前，
“老牌”輔助駕駛晶片廠商Mobileye的大算力晶片也要明年才出來，
這樣看起來，無論是成立5年的黑芝麻，還是成立6年的地平線、寒武紀，或是成立三年的芯馳科技，都是前後腳踏到了機會的時間視窗上，目前看地平線與黑芝麻最先跑到了第一棒。
未來究竟誰能夠做得“更快、更高、更強”， 誰的路徑更優，每一個公司有每一家的基因，每一家有每一家的優勢。但有一點可以肯定，打造高級別自動駕駛大算力晶片是一個跨界融合，既需要懂汽車又要懂計算，無論是傳統的計算晶片公司，還是傳統的汽車晶片公司，都需要補齊短板，所以現在大家彼此並不是對方的 “敵人”，真正的敵人是自己，是否能夠做出滿足使用者需求的大算力晶片，技術上是否過硬，是否能夠贏得生態和使用者的選擇，朋友圈是不是夠給力，才是硬道理。在這場與智慧汽車產業同步迭代的大演進中，我們期望中國的創新企業當中能夠長出“小巨人”。