電子發燒友網報道（文/李彎彎）自動駕駛正在逐步走進人們的生活，諮詢公司麥肯錫預測，到2040年，自動駕駛汽車將佔中國新車銷量的40%。
然而，中國自動駕駛汽車企業對國外公司的晶片卻依賴嚴重。根據英偉達公司的公開資訊，至少有18家中國系統廠商將其晶片用於自動駕駛專案，包括安途、文遠知行、滴滴等。
除了英偉達，吉利旗下的極氪正在與英特爾旗下的Mobileye合作，計劃2024年推出自動駕駛汽車，中國另一家車企長城汽車也已經與高通達成合作，開展自動駕駛技術研發。
那麼，中外都有哪些主要的自動駕駛晶片廠商，中國自動駕駛晶片的差在哪裡？
國外自動駕駛晶片主導廠商：英偉達、Mobileye、高通
在現有的自動駕駛晶片玩家中，國外的廠商主要有特斯拉、英偉達、高通和英特爾旗下的Mobileye。其中特斯拉的FSD晶片基本自用，不對外銷售。
特斯拉早期使用的是Mobileye和英偉達的晶片，因為不能滿足自身需求，後來開始自研，並在2019年4月釋出了首款自動駕駛晶片FSD。
特斯拉的這款晶片可以說比較優秀，該晶片包括常規的CPU和GPU，另外配備兩個神經網路處理器NNP，算力達到144TOPS，功耗72W，能效比為2TOPS/W。
這款晶片採用的是14 nm FinFET CMOS工藝，尺寸為260 mm，具有60億個電晶體和2。5億個邏輯閘。單從算力來看，FSD晶片是比較高的，不過功耗也比較高。
我們主要來看英偉達、Mobileye和高通的自動駕駛晶片或計算平臺。
英偉達早在2018年就推出Xavier平臺，可處理來自車輛雷達、攝像頭、鐳射雷達和超聲波系統的自主駕駛資料。Xavier SoC基於臺積電12nm工藝，整合90億顆電晶體，CPU採用NVIDIA自研8核ARM64架構，GPU採用512顆CUDA的Volta。
Xavier SoC晶片可提供30TOPS的運算能力，功耗30W，能效比為1TOPS/W，是自動駕駛領域使用較多的AI晶片之一。
2019年英偉達又釋出了面向ADAS和自動駕駛領域的SOC Orin，該晶片擁有170億個電晶體，搭載NVDIA基於Ampere架構的GPU和Arm Hercules CPU核心。
該晶片在算力上有很大的提升，可以提供200TOPS運算能力，功耗45W，預計將於2022年交付，面向L2+級自動駕駛場景。
Mobileye是最早進入自動駕駛晶片領域的廠商，早期可以說是鮮有對手，資料顯示，2020年，其自主設計的EyeQ系列晶片出貨量達到1930萬片，佔是市場總份額的70%左右。
Mobileye已經量產的EyeQ系列晶片有EyeQ1至EyeQ5。其中EyeQ4的算力為2。5 TOPS，功耗為3W，能效0。83 TOPS/W。EyeQ5採用7nm FinFET工藝，算力達到24TOPS，功耗為10W，Mobileye的該款晶片對標英偉達的Xavier。
然而在2021年的時候，Mobileye開始失去它的一些客戶，蔚來、小鵬、威馬和理想等都表示下一代旗艦車型將採用英偉達的Orin晶片，寶馬錶示下一代駕駛輔助和自動駕駛系統採用高通的晶片。原因很簡單，英偉達、高通等都推出了更高效能的產品。
不過Mobileye在今年1月份，一口氣釋出了三款更高效能的自動駕駛晶片，EyeQ Ultra和EyeQ6H、EyeQ6L，其中的主打產品EyeQ Ultra，算力達到176TOPS，預計將於2023年底供貨，2025年實現車規級量產，根據Mobileye表示，這款晶片單顆可以支援L4級別自動駕駛。
Mobileye能否憑藉新品重新贏回客戶還是未知數，畢竟儘管新品EyeQ Ultra算力有大幅提升，不過還是不及英偉達的Orin，而且Orin的交付時間也比EyeQ Ultra更早些。
高通早在2017年就披露研發自動駕駛晶片的計劃，該公司2020年初發布全新自動駕駛平臺SnapdragonRide，旨在處理從車道控制、自動泊車等自動駕駛所需的各項任務。
SnapdragonRide平臺包含多個SOC、深度學習加速器和自動駕駛軟體Stack，能夠支援高階駕駛輔助系統ADAS功能。預計搭載Snapdragon Ride的汽車將於2023年投入生產。
去年1月，高通宣佈擴充套件了SnapdragonRide平臺組合，使其可支援多層級的ADAS/AD自動駕駛輔助功能，包括從安裝於汽車風擋的NCAPADAS解決方案（L1級），到支援有條件自動駕駛的主動安全（L2/L3級別），再到全自動駕駛系統（L4級）。
SnapdragonRide平臺基於5nm製程工藝，可提供不同等級的算力，包括以小於5W功耗為ADAS攝像頭提供10TOPS的算力，以及為L4級自動駕駛解決方案提供超過700TOPS的算力。
中國主要自動駕駛晶片廠商：華為、地平線、黑芝麻智慧、芯馳科技
目前中國主要的自動駕駛晶片廠商有華為、地平線、芯馳科技、黑芝麻智慧等。華為在2018年推出MDC智慧駕駛計算平臺，包括MDC300和MDC600，分別對應L3和L4級自動駕駛。
MDC300由華為昇騰Ascend310晶片、華為鯤鵬晶片和Infineon的TC397三部分構成，算力在64TOPS左右，滿足L3級自動駕駛算力需求。MDC600基於8顆昇騰310 AI晶片，同時還整合了CPU和相應的ISP模組，算力高達352TOPS。
作為NPU，華為昇騰310集成了FPGA和ASIC兩款晶片的優點，包括ASIC的低功耗以及FPGA的可程式設計、靈活性高等特點。華為昇騰310算力為16 TOPS，功耗8W，能效為2 TOPS/W。相比於英偉達的Xavier，雖然算力不及，但功耗卻低很多。
地平線在2019年8月宣佈量產征程二代晶片，主要面向ADAS市場感知方案，可提供超過4 TOPS的等效算力，典型功耗為2W，基於該晶片的Matrix2平臺，算力達16TOPS。
2020年7月地平線釋出了征程5，算力大幅提升，單顆晶片AI算力最高可達128 TOPS，支援16路攝像頭，基於該系列晶片的整車智慧計算平臺，算力達200-1000TOPS，兼備高FPS效能與低功耗。基於此，地平線可支援L2、L3、L4 等不同級別自動駕駛的解決方案。
目前，地平線的自動駕駛晶片/平臺已經賦能包括奧迪、博世、長安、比亞迪、上汽、廣汽等國內外的頂級Tier1、OEM廠商。
黑芝麻智慧在2020年釋出了繼華山一號之後的第二代產品，華山二號A1000和華山二號A1000L，這兩款晶片採用臺積電16nm工藝。
華山二號A1000包括8個CPU核，單顆可提供40 TOPS的算力，功耗8-10W，滿足自動駕駛L3/L4級別要求，黑芝麻智慧的該款晶片在L3級別上對標特斯拉的FSD晶片，雖然算力不及，功耗、面積遠低於FSD晶片。從功耗比來看，A1000遠高於FSD晶片和英偉達的Xavier。
根據黑芝麻給出的計算平臺方案，單顆A1000L晶片適用於低等級ADAS輔助駕駛，單顆A1000晶片適用於L2+自動駕駛，雙A1000晶片互聯組成的域控制器可支援L3級別自動駕駛，四顆A1000晶片疊加可用於未來L4級別自動駕駛。
芯馳科技從2019年到現在先後釋出了V9L/F和V9T自動駕駛晶片，該公司的V9系列晶片內建高效能視覺引擎，支援多達18個攝像頭輸入，不僅能滿足ADAS應用需求，還能給未來更高級別的自動駕駛和無人駕駛留有充足的擴充套件空間。
在2021世界人工智慧大會，芯馳科技還發布了基於V9系列晶片開發的全開放自動駕駛平臺——UniDrive，UniDrive平臺採用通用計算硬體加速，能夠相容不同合作伙伴的演算法。
UniDrive不僅支援QNX、RTOS、AUTOSAR等主流車規OS，同時也支援Linux。UniDrive可支援從L1/L2級別ADAS到未來L4/L5級別的Robotaxi的開發。
據瞭解，芯馳科技2022年還計劃釋出算力在10-200T之間的自動駕駛晶片V9P/U，可支援L3級別的自動駕駛，到2023年，芯馳科技將推出V9S自動駕駛晶片，面向中央計算平臺架構研發，算力高達500-1000T，可支援L4/L5級自動駕駛的Robotaxi。
中國自動駕駛晶片的差距在哪裡
單從算力來看，國外的特斯拉的FSD晶片、英偉達的Orin晶片、以及Mobileye最新發布的EyeQ Ultra，算力比較高，高於國內晶片，不過國內地平線在算力上有追趕之勢頭，2020年釋出的征程5晶片，單顆晶片算力達到128 TOPS。
另外華為昇騰310、黑芝麻智慧的華山二號在算力上不及對標的國外晶片，不過能耗比卻比較有優勢，華為昇騰310相比於英偉達的Xavier，華山二號A1000相對於特斯拉的FSD晶片，能耗更低，能效比更高。
另外中國自動駕駛芯片面臨一個更大的問題是，規模量產較難，因為汽車廠商更傾向於採用成熟晶片廠商的產品，安途創始人兼執行長肖建雄就談到，擔心與新興廠商合作可能會出現延誤。
對於汽車廠商來說，必須要考慮規模化、出貨量等問題，而生態系統更成熟，會有利於提升生產效率，擴大規模。這正是英偉達、Mobileye、高通等國外廠商的優勢。
整體而言，目前國內自動駕駛晶片雖然與英偉達等廠商還存在差距，不過從地平線、黑芝麻智慧等不斷推出的新品來看，晶片算力在持續提升，另外，對於自動駕駛晶片來說，算力並不是唯一標準，效率、軟硬結合也很重要。此外，中國自動駕駛晶片除了在質量上不斷提升之外，還需要更多的考慮和解決規模量產的問題。