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，咨詢公司麥肯錫預測，到2040年，自動駕駛汽車將占中國新車銷量的40%。

然而，中國自動駕駛汽車企業對國外公司的芯片卻依賴嚴重。根據英偉達公司的公開信息，至少有18家中國系統廠商將其芯片用于自動駕駛項目，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。

那么，中外都有哪些主要的自動駕駛芯片廠商，中國自動駕駛芯片的差在哪里？

國外自動駕駛芯片主導廠商：英偉達、Mobileye、高通

在現有的自動駕駛芯片玩家中，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芯片基本自用，不對外銷售。

特斯拉早期使用的是Mobileye和英偉達的芯片，因為不能滿足自身需求，后來開始自研，并在2019年4月發布了首款自動駕駛芯片FSD。

特斯拉的這款芯片可以說比較優秀，該芯片包括常規的CPU和GPU，另外配備兩個神經網絡處理器NNP，算力達到144TOPS，功耗72W，能效比為2TOPS/W。

這款芯片采用的是14 nm FinFET CMOS工藝，尺寸為260 mm，具有60億個晶體管和2.5億個邏輯門。單從算力來看，FSD芯片是比較高的，不過功耗也比較高。

我們主要來看英偉達、Mobileye和高通的自動駕駛芯片或計算平臺。

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、激光雷達和超聲波系統的自主駕駛數據。Xavier SoC基于臺積電12nm工藝，集成90億顆晶體管，CPU采用NVIDIA自研8核ARM64架構，GPU采用512顆CUDA的Volta。

Xavier SoC芯片可提供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芯片之一。

2019年英偉達又發布了面向ADAS和自動駕駛領域的SOC Orin，該芯片擁有170億個晶體管，搭載NVDIA基于Ampere架構的GPU和Arm Hercules CPU核心。

該芯片在算力上有很大的提升，可以提供200TOPS運算能力，功耗45W，預計將于2022年交付，面向L2+級自動駕駛場景。

Mobileye是最早進入自動駕駛芯片領域的廠商，早期可以說是鮮有對手，數據顯示，2020年，其自主設計的EyeQ系列芯片出貨量達到1930萬片，占是市場總份額的70%左右。

Mobileye已經量產的EyeQ系列芯片有EyeQ1至EyeQ5。其中EyeQ4的算力為2.5 TOPS，功耗為3W，能效0.83 TOPS/W。EyeQ5采用7nm FinFET工藝，算力達到24TOPS，功耗為10W，Mobileye的該款芯片對標英偉達的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采用英偉達的Orin芯片，寶馬表示下一代駕駛輔助和自動駕駛系統采用高通的芯片。原因很簡單，英偉達、高通等都推出了更高性能的產品。

不過Mobileye在今年1月份，一口氣發布了三款更高性能的自動駕駛芯片，EyeQ Ultra和EyeQ6H、EyeQ6L，其中的主打產品EyeQ Ultra，算力達到176TOPS，預計將于2023年底供貨，2025年實現車規級量產，根據Mobileye表示，這款芯片單顆可以支持L4級別自動駕駛。

Mobileye能否憑借新品重新贏回客戶還是未知數，畢竟盡管新品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芯片的計劃，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件Stack，能夠支持高級駕駛輔助系統ADAS功能。預計搭載Snapdragon Ride的汽車將于2023年投入生產。

去年1月，高通宣布擴展了SnapdragonRide平臺組合，使其可支持多層級的ADAS/AD自動駕駛輔助功能，包括從安裝于汽車風擋的NCAPADAS解決方案（L1級），到支持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平臺基于5nm制程工藝，可提供不同等級的算力，包括以小于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。

中國主要自動駕駛芯片廠商：華為、地平線、黑芝麻智能、芯馳科技

目前中國主要的自動駕駛芯片廠商有華為、地平線、芯馳科技、黑芝麻智能等。華為在2018年推出MDC智能駕駛計算平臺，包括MDC300和MDC600，分別對應L3和L4級自動駕駛。

MDC300由華為昇騰Ascend310芯片、華為鯤鵬芯片和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基于8顆昇騰310 AI芯片，同時還整合了CPU和相應的ISP模塊，算力高達352TOPS。

作為NPU，華為昇騰310集成了FPGA和ASIC兩款芯片的優點，包括ASIC的低功耗以及FPGA的可編程、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。相比于英偉達的Xavier，雖然算力不及，但功耗卻低很多。

地平線在2019年8月宣布量產征程二代芯片，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，基于該芯片的Matrix2平臺，算力達16TOPS。

2020年7月地平線發布了征程5，算力大幅提升，單顆芯片AI算力最高可達128 TOPS，支持16路攝像頭，基于該系列芯片的整車智能計算平臺，算力達200-1000TOPS，兼備高FPS性能與低功耗。基于此，地平線可支持L2、L3、L4 等不同級別自動駕駛的解決方案。

目前，地平線的自動駕駛芯片/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。

黑芝麻智能在2020年發布了繼華山一號之后的第二代產品，華山二號A1000和華山二號A1000L，這兩款芯片采用臺積電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，黑芝麻智能的該款芯片在L3級別上對標特斯拉的FSD芯片，雖然算力不及，功耗、面積遠低于FSD芯片。從功耗比來看，A1000遠高于FSD芯片和英偉達的Xavier。

根據黑芝麻給出的計算平臺方案，單顆A1000L芯片適用于低等級ADAS輔助駕駛，單顆A1000芯片適用于L2+自動駕駛，雙A1000芯片互聯組成的域控制器可支持L3級別自動駕駛，四顆A1000芯片疊加可用于未來L4級別自動駕駛。

芯馳科技從2019年到現在先后發布了V9L/F和V9T自動駕駛芯片，該公司的V9系列芯片內置高性能視覺引擎，支持多達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展空間。

在2021世界人工智能大會，芯馳科技還發布了基于V9系列芯片開發的全開放自動駕駛平臺——UniDrive，UniDrive平臺采用通用計算硬件加速，能夠兼容不同合作伙伴的算法。

UniDrive不僅支持QNX、RTOS、AUTOSAR等主流車規OS，同時也支持Linux。UniDrive可支持從L1/L2級別ADAS到未來L4/L5級別的Robotaxi的開發。

據了解，芯馳科技2022年還計劃發布算力在10-200T之間的自動駕駛芯片V9P/U，可支持L3級別的自動駕駛，到2023年，芯馳科技將推出V9S自動駕駛芯片，面向中央計算平臺架構研發，算力高達500-1000T，可支持L4/L5級自動駕駛的Robotaxi。

中國自動駕駛芯片的差距在哪里

單從算力來看，國外的特斯拉的FSD芯片、英偉達的Orin芯片、以及Mobileye最新發布的EyeQ Ultra，算力比較高，高于國內芯片，不過國內地平線在算力上有追趕之勢頭，2020年發布的征程5芯片，單顆芯片算力達到128 TOPS。

另外華為昇騰310、黑芝麻智能的華山二號在算力上不及對標的國外芯片，不過能耗比卻比較有優勢，華為昇騰310相比于英偉達的Xavier，華山二號A1000相對于特斯拉的FSD芯片，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于采用成熟芯片廠商的產品，安途創始人兼首席執行官肖建雄就談到，擔心與新興廠商合作可能會出現延誤。

對于汽車廠商來說，必須要考慮規模化、出貨量等問題，而生態系統更成熟，會有利于提升生產效率，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，目前國內自動駕駛芯片雖然與英偉達等廠商還存在差距，不過從地平線、黑芝麻智能等不斷推出的新品來看，芯片算力在持續提升，另外，對于自動駕駛芯片來說，算力并不是唯一標準，效率、軟硬結合也很重要。此外，中國自動駕駛芯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。