電子發燒友網報道（文/李彎彎）隨著汽車智能化發展，現在的智能化汽車會搭載各種各樣的傳感器，比如，包括十幾個攝像頭、幾個毫米波雷達、很多超聲波雷達，以及激光雷達和GPS等，這就需要一個中央處理器來處理這些傳感器采集的信號，相當于智能汽車的大腦。

這是與過去車完全不一樣，以前都是一個個分散的ECU，他們的處理能力不需要那么強。現在智能汽車的發展需要高性能大算力，承擔硬件體系的核心中樞的作用，同時還需要承擔全新電子電器架構本身改變帶來新的需求和計算能力，以及支撐軟件體系的能力。

智能汽車大腦實際上是一個非常高性能的芯片，汽車里的芯片以前比較先進的一般是28nm，大多是40nm，現在智能駕駛芯片復雜度越來越高，制程就從28nm，演變到16nm，而且正在向7nm演進，因為需要非常強大的計算能力，這樣才能支撐起作為新電子電器架構中樞神經的能力。

人工智能領域在2021年有一個突破，即深度神經網絡，可以反應人工智能芯片的計算能力，在智能汽車領域，低級別的L1/L2，需要神經網絡計算能力是10TOPS；到L3\L4\L5，算力需求將呈指數級的增長，L4需要500TOPS到1000TOPS，L5需要幾千TOPS。

除了神經網絡計算之外，這顆智能駕駛芯片里對CPU的計算能力也有很強的需求，比如L5級別，CPU的計算能力可能到500K DMIPS；還有圖像處理能力，過去自動駕駛用到的圖像傳感器是100萬或200萬像素，現在很多智能駕駛車需要800萬像素或者更高，我有些公司已經用1500萬像素，這就對芯片的要求更高。

隨著智能汽車的發展，越來越多企業加強智能駕駛芯片的研究，包括國外的特斯拉、英偉達，國內的地平線、黑芝麻智能、寒武紀行歌、芯擎科技等，各家都走自己不同的特色和定位。

日前黑芝麻智能創始人兼CEO單記章談到，黑芝麻智能的智能駕駛的產品除了用在車上，也部署在路端，公司的FAD Edge 路測感知計算平臺已經在不少城市安裝測試。

黑芝麻智能的團隊來自芯片和汽車領域，是一個融合性的團隊，既懂車又懂芯，比如公司CEO單記章此前在芯片領域耕耘20年，其合伙人有20多年汽車領域的工作經驗。

目前公司已經推出多款智能駕駛計算芯片產品，華山一號A500、華山二號A1000\A1000L,其中華山二號（A1000）芯片具備40-70TOPS的強大算力，小于8W的功耗及優越的算力利用率，工藝制程16nm，符合AEC Q-100、單芯片ASIL B、系統ASIL D汽車功能安全要求，是國內唯一基于自研車規級核心IP開發的自動駕駛計算芯片。

另外，據單記章介紹，目前公司正在設計華山三號A2000，這顆芯片將是國內首個超過250T大算力自動駕駛芯片，采用7nm工藝。

智能駕駛芯片作為智能汽車大腦，對于智能駕駛汽車來說至關重要，未來隨著自動駕駛逐步發展，對智能駕駛芯片的要求也越高，未來還需要持續探索。