大算力芯片有什么用（大算力芯片量产之战）

大算力芯片量产之战有人说，2022年将是全球自动驾驶大算力芯片（单芯片算力大于100TOPS,1TOPS代表处理器每秒钟可进行1万亿次计算）的量产之年，围绕大算力芯片的竞争将会异常热闹因为在今年，英伟达自动驾驶芯片Or。

有人说，2022年将是全球自动驾驶大算力芯片（单芯片算力大于100TOPS,1 TOPS代表处理器每秒钟可进行1万亿次计算）的量产之年，围绕大算力芯片的竞争将会异常热闹。因为在今年，英伟达自动驾驶芯片Orin将量产，高通Snapdragon Ride也将量产，而中国的创业企业的大算力芯片也将量产。

在不久前举行的黑芝麻智能5周年沟通会上，黑芝麻智能CMO杨宇欣透露，黑芝麻大算力芯片将在今年量产上车，正式加入全球自动驾驶大算力芯片量产之战。同一天，另外一家中国汽车芯片企业芯驰科技CMO陈蜀杰也宣布，芯驰科技将在今年第四季度推出200 TOPS的车规级处理器。加上此前地平线、寒武纪、华为等都宣布了大算力芯片的计划，多方角力之下的大算力汽车芯片市场，会越来越有看头，火药味越来越浓。

目前，汽车芯片是半导体市场最耀眼的市场。Gartner数据显示，2022年全球汽车半导体市场规模将达到651亿美元，占全球半导体市场规模的比例有望达到12%，是半导体细分领域中增速最快的部分。

而在汽车芯片中，自动驾驶芯片是眼球焦点，因为自动驾驶的竞争其实是算力的竞争。此前，黑芝麻智能创始人单记章曾在接受媒体采访时表示，汽车从L1、L2、L3、L4、L5不断推进，某种意义上看，就是算力的竞赛，每往上进阶一级就意味着对算力的需求更高。

此前，寒武纪行歌执行总裁王平在第三届全球新能源与智能汽车供应链创新大会上表示，随着智能驾驶的发展迭代，算力需求呈几何趋势大幅上升，大算力、开放性成为智能驾驶主控芯片的两大趋势，领先的车企开始统一部署车端、云端、边端和终端协同计算能力，以此建立高效的智能驾驶运行和迭代体系。

杨宇欣给出了一组数据：2014-2016年特斯拉ModelS的算力为0.256TOPS；2017年蔚来ES8的算力是2.5TOPS；2019年特斯拉Model 3的算力为144TOPS；2020年小鹏P7是30TOPS；2021年智己L7是1070TOPS；2022年蔚来ET7是1016TOPS。这组数据进一步印证了这样一个事实:智能驾驶每前进一小步，后面都需要算力前进一大步。

但目前的自动驾驶芯片尚不能够满足车企快速增长的算力需求，最近还出现了整车厂主动约请自动驾驶芯片公司，“甲方”与“乙方”之间的姿态有了微妙变化。从预测来看，2022～2023年，算力超过100TOPS的芯片将量产装车，2025年，是 500TOPS的芯片量产装车，而2030年，超1000TOPS算力的芯片才普及。

芯驰科技自动驾驶负责人陶圣给出了相同的判断：“我们认为2023年将是L3自动驾驶芯片的量产年代，2025年则将是L4规模研发的时代。”

所以不断推高自动驾驶芯片算力，就成为汽车芯片公司追逐的珠穆朗玛。

既然自动驾驶大算力芯片是“车芯”竞赛的珠穆朗玛，那在设计定义芯片的时候把参数定得高一点，不就能跑在时间的前面，跑在对手前面了吗？

其实没那么容易，因为有一系列的挑战横在汽车自动驾驶大算力芯片的面前。寒武纪行歌执行总裁王平曾透露，大算力智能驾驶芯片面临四大挑战。一是芯片系统架构的挑战。200TOPS以上的芯片对于访存能力的要求非常高，需要支持更高的带宽，带来系统架构设计复杂度的大幅度提升。二是通用AI软件栈的挑战。智能驾驶的算法目前还处于不断演变的过程，激光点云算法和多传感器融合算法也还在快速迭代中，所以不断变化的算法需求需要借由OTA以通用的硬件架构和软件栈来支持算法不断的升级。三是大尺寸芯片工程的挑战。大算力芯片的尺寸非常大，其在封装、电源和热管理、成本控制、良率等方面都存在严峻的挑战。四是先进工艺平台的挑战。大算力芯片需要7nm甚至5nm先进工艺，只有先进工艺才能做到更高集成度，更低能耗。

“汽车芯片之所以难做，除了算力的竞赛，需要处理门类众多的数据，感知各种各样的系统，包括有激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、摄像头等各种各样的运算，芯片的参数非常复杂，除了车本身功能安全问题之外，它还要把整个系统里面的路径规划、决策、控制这些算法都要放在芯片上面，所以对CPU、传感器融合以及对路径规划算法等都有较高要求，同时还必须考虑降低功耗，以及易用性等等。” 单记章说。

车规级汽车芯片和消费电子芯片有很大不同，芯驰科技创始人兼CEO仇雨菁此前曾表示，与消费级芯片注重性能和算力，且快速迭代不同，汽车芯片生命周期长，事关人的生命安全，其安全性、可靠性、耐用性更为重要。

杨欣宇认为，自动驾驶芯片目前有两个方面的难点需要突破：第一方面是芯片核心的算力需要突破。这不是指TOPS算力，而是芯片的CPU算力，TOPS是用来深度神经网络加速的，如何把强大的性能带到在终端领域对性能需求最高的汽车上，是难点。第二方面是如何在实现如此复杂功能和强大性能的前提之下达到车规标准。“芯片定义的时候一定要考虑到5-10年之后的功能需求，因为芯片可能会五年之后上车，供货周期可能要5~10年。”杨欣宇说。

正因为难，才有机会，因为智能汽车时代才刚刚开始，无论是汽车芯片企业，还是计算芯片企业，大家都在同一起跑线上，“就像PC与互联网时代诞生了英特尔、移动互联网时代诞生了高通一样，在智能汽车时代有机会同样有机会诞生新的芯片巨头。”仇雨菁认为。

正因为智能汽车对于计算诉求如此高歌猛进，正因无论传统汽车芯片还是计算芯片企业都处于同一起泡线上，使得越来越多芯片巨头加入了自动驾驶芯片市场。进入到2022年，自动驾驶大算力芯片市场的关键词是“量产上车”。

中国汽车工程学会发布的《 2022年度中国汽车技术趋势报告》预测，2022年的中国汽车市场重要趋势之一是大算力芯片量产装车。中国汽车工程学会副秘书长侯福深曾在2021年中国汽车工程学会的年会上表示，“当前，自主车规级芯片已形成面向ADAS/智能座舱等功能的批量应用，大算力车规级计算芯片（单芯片算力大于100TOPS）正在开展测试试验。作为高度自动驾驶汽车“大脑”的核心部件，100TOPS（处理器运算能力单位）以上车规级计算芯片将在2022年实现量产装车。”

英特尔旗下的 Mobileye算是 “老牌”高级辅助驾驶芯片公司，目前其辅助驾驶芯片出货量已经超过1亿片，在不久前举行的2022年CES上， Mobileye宣布推出专为自动驾驶打造的EyeQ® Ultra™系统集成芯片，EyeQ® Ultra™的算力为176 TOPS，预计将于2023年底供货，2025年全面实现车规级量产。

与此同时，美国的另一家汽车芯片公司安霸也在CES上宣布推出AI域控制器芯片CV3系列汽车专用SoC，采用了5nm制程、16个Arm® Cortex-A78AE CPU内核，单芯片AI算力达到500 eTOPS（eTOPS中的“e”指的是“Equivalent”，意思是等效算力），预计今年上半年为开发者提供评估样片。

不管是Mobileye规划的176TOPS，还是安霸强调算法的等效算力500 eTOPS，他们描绘得再好，距离量产面市都尚需时日。而比Mobileye、安霸起得更早的英伟达和高通，经过几年卧薪尝胆其大算力汽车芯片都将在今年进入量产。

高通历经给汽车提供调制解调器芯片、智能座舱芯片的等多年历练，两年前推出了Snapdragon Ride自动驾驶解决方案，可为L1/L2、L2 /L3、L4等不同的自动驾驶系统提供从10 TOPS到超过700 TOPS的算力。目前，面向L2 到L4级别的基于SnapdragonRide的SoC和加速器芯片已出样，预计在2022年开始搭载于长城和通用汽车的量产车型中。

英伟达历时四年投入数十亿美元打造的自动驾驶芯片OrinSoC也将于今年量产。Orin系列芯片可实现254TOPS的运算性能，能够为自动驾驶功能、置信视图、数字集群、车载信息娱乐以及乘客与AI的交互提供算力支持。搭载Orin的车型可通过OTA软件更新实现自动驾驶能力在汽车全生命周期内的持续升级。据英伟达透露，蔚来、智己、沃尔沃等多个品牌采用Orin芯片都将在今年量产上车。

是骡是马，量产来看看。谁都可以描绘蓝图，但是从蓝图到流片到上市再到量产，中间会不会跳票，会不会延迟，都面临诸多不确定性，今年英伟达和高通的大算力芯片（100TOPS以上）将量产上车，这意味着大算力芯片竞赛的第一回合，至少在时间抢先性上这两家已经胜出。

接下来的赛程，有后来居上者吗？而事实上，除了第一回合，英伟达还为后面也布下了护城河。2021年的GTC大会上，英伟达公布了单颗算力达到1000TOPS的下一代自动驾驶SoC Atlan芯片规划，比上一代Orin芯片算力提升近4倍，将于2023年向开发者提供样品，2025年量产装车。这样看来，无论是眼下，还是未来，英伟达都处于暂无对手的位置上。

在国际市场上，高通、英伟达、Mobileye咬得很死，与此同时在中国市场，包括华为、黑芝麻智能、地平线、寒武纪、芯驰科技等几家汽车芯片企业也同样步步紧逼，自动驾驶大算力芯片市场火药味越来越浓。因为，未来两到三年将是自动驾驶量产上车的关键节点，而去年和今年则会是大算力自动驾驶芯片拿到项目定点的关键时刻。

2021年是中国汽车大算力芯片的“曝光年”。在2021年上海车展上，黑芝麻智能发布华山二号A1000Pro芯片，其中DynamAINN神经网络处理器的算力达到106TOPS（INT8）或196TOPS（INT4）。2021年7月，地平线发布了全场景整车智能中央计算芯片——地平线征程5，单颗芯片最大算力为128 TOPS。在2021世界人工智能大会上，寒武纪CEO陈天石披露了正在研发中的行歌车载智能芯片的数据：超200TOPSAI性能、7nm制程、车规级。华为因为众所周知的原因，其没有刻意提及芯片能力，在去年上海车展上，华为展示了赋能智能汽车的全栈能力，推出了多款自动驾驶计算平台MDC可以搭配多种传感器，适用于更多车型。

华为没有刻意提及单颗汽车芯片参数，寒武纪的大算力芯片并没有给出上市的时间表，芯驰科技的自动驾驶大算力芯片到今年4季度发布，目前看只有黑芝麻智能与地平线的大算力芯片有望今年量产上车。基于这样的市场状态，让黑芝麻智能与地平线竞争的隔空口水战此起彼伏。

在黑芝麻看来，地平线是一家算法芯片公司，其强调的是算法。此前杨欣宇曾表示，决定自动驾驶的能力，是综合能力的体现，这既需要算法、操作系统，也需要芯片，但真正从技术源头来讲，推动自动驾驶发展一定是芯片。“所有电子行业的发展都是从硬件先开始的，因为芯片决定了整个自动驾驶性能和功能的边界。如果硬件上不能支持的东西，软件是怎么也实现不了的，这个是技术规律。”“目前能够给自动驾驶提供大算力芯片的只有英伟达，高通，而黑芝麻在全球第一阵营。”杨宇欣说。

研究AI算法出身的地平线创始人兼CEO余凯则认为，算力也并不代表汽车智能芯片的“真实性能”，芯片计算效率也同样需要关注。正如对于汽车来说，马力不如百公里加速时间更真实地反映整车动力的性能，算力并不反映汽车智能芯片的实际性能，而每秒准确识别帧率MAPS才是更真实的性能指标。“在算法驱动AI芯片设计的软硬结合趋势下，新一代汽车智能芯片领导者，将也会是世界级AI算法公司。“余凯说。

关于算法、数据和软件，黑芝麻智能并不示弱。黑芝麻智能应用工程副总裁邓堃表示，黑芝麻智能目前已经打造了丰富的算法模型、搭建了资深的技术团队和专业的研发体系，推出的山海人工智能开发平台拥有50多种AI参考模型库转换用例，降低客户的算法开发门槛；能够实现QAT和训练后量化的综合优化，保障算法模型精度；支持动态异构多核任务分配，同时还支持客户自定义算子开发，完善的工具链开发包及应用支持，能够助力客户快速移植模型和部署落地的一体化流程。数据方面，黑芝麻能够向客户提供面向数据安全的数据闭环体系，确保数据安全可控。软件方面，目前，黑芝麻智能已经能够为客户提供从开发到量产的软硬件全解耦解决方案。

黑芝麻智能与地平线明里暗地较劲很正常，谁都希望成为大算力芯片量产上车的“一哥”。据业内人士透露，地平线的征程5将在今年首先搭载在哪吒汽车上，此外上汽集团、岚图汽车等也是意向客户，而黑芝麻的首款大算力芯片的量产上车也将是国内自主品牌，但未透露客户名字。

自动驾驶大算力芯片竞争的大幕刚刚拉开，究竟是“算法派”更有优势还是强调硬核能力的“芯片派”更能赢得用户，现在市场和用户都还没有做出选择，因为大家都还没有量产。目前汽车大算力芯片玩家们是“八仙过海”各有各的招数，事实上，英伟达做大算力汽车芯片也是在四年前，高通是在两年前，“老牌”辅助驾驶芯片厂商Mobileye的大算力芯片也要明年才出来，这样看起来，无论是成立5年的黑芝麻，还是成立6年的地平线、寒武纪，或是成立三年的芯驰科技，都是前后脚踏到了机会的时间窗口上，目前看地平线与黑芝麻最先跑到了第一棒。

未来究竟谁能够做得“更快、更高、更强”，谁的路径更优，每一个公司有每一家的基因，每一家有每一家的优势。但有一点可以肯定，打造高级别自动驾驶大算力芯片是一个跨界融合，既需要懂汽车又要懂计算，无论是传统的计算芯片公司，还是传统的汽车芯片公司，都需要补齐短板，所以现在大家彼此并不是对方的“敌人”，真正的敌人是自己，是否能够做出满足用户需求的大算力芯片，技术上是否过硬，是否能够赢得生态和用户的选择，朋友圈是不是够给力，才是硬道理。在这场与智能汽车产业同步迭代的大演进中，我们期望中国的创新企业当中能够长出“小巨人”。

作者丨本报特约撰稿人 李佳师

编辑丨连晓东

美编丨马利亚