水火之中的轿车芯片新战场GGAI视角

面向智能网联汽车的芯片市场，是一块巨大的诱人蛋糕。但在过去几年，无人驾驶风靡全球之时，芯片市场发生了不小的变化。

以英伟达为代表的新晋者，凭借在算力、深度学习等能力上的绝对优势，横扫无人驾驶市场。以Mobileye为代表的ADAS市场领先者，则凭借软硬一体化方案，抢占了早期ADAS的市场占有率。

但如今，随着慢慢的变多的汽车制造商希望自主掌控算法，以及适应软件定义汽车的时代趋势，再加上ADAS市场渗透率加速提升，对于芯片的成本、开放灵活性、性能适配等方面提出了更高的要求。

现在，传统汽车芯片厂商正在准备抢夺未来三年的ADAS普及带来的巨大市场。而以地平线为代表的中国芯，也已经入局前装市场。

一、TI、NXP发力

近日，德州仪器推出了基于最新Jacinto平台的ADAS和网关处理器（TDA4VM和DRA829V），目标指向面向大众汽车市场的ADAS需求。这凸显出，汽车制造商决定推迟最初对开发全自动驾驶汽车的时间点承诺。

德州仪器的目标很简单：我们想要开发一种汽车处理器，可以扩展并适用于更广泛的ADAS功能，尤其是规模最大，但受限于成本的车型市场。按照《高工智能汽车》监测的数据，目前搭载ADAS功能的车型大多数仍然在20万价格以上，已经部分15-20万价格区间车型的高配版本。

回看过去几年的汽车芯片市场发展，很明显的趋势是，高等级无人驾驶芯片正在寻求降低性能来覆盖普适性的ADAS市场。而在德州仪器看来，下一代汽车处理器“在什么时间点，以什么样的性能和市场定位投入量产”一直是个难题。

现在，市场趋势的明朗，让德州仪器作出选择：设计更多灵活的多级别ADAS处理器，可以处理“边缘计算、功能安全和信息安全”，同时要瞄准“芯片的价格可负担和适配平衡”。

德州仪器推出的TDA4VM处理器是为ADAS开发的，而DRA829V处理器是为网关系统开发的，另外还包括专门的SoC加速器，以处理持续不断的增加的数据密集型任务。

此外，芯片的集成度，也有助于降低下游客户的开发成本、缩短项目周期。TDA4VM和DRA829V处理器都集成了一个功能安全微控制器，这样就可以“用一个芯片支持ASIL-D安全关键任务”。

同时，两款处理器都支持共享一个软件平台。从高端到低端，开发者都能够正常的使用相同的软件代码。目的是支持软件定义架构的最新趋势。

当然，考虑到未来几年，市场存在多层次的ADAS功能需求，新的ADAS处理器TDA4VM还支持高分辨率的800万像素相机，还可以同时运行4到6个300万像素的摄像头。此外，还可以融合其他传感器——包括雷达、激光雷达和超声波。

“我们的目标是让汽车制造商和Tier1能够开发出可灵活扩展但成本可控的车型。”德州仪器相关负责人表示，更重要的是，新处理器只需要5到20w的功率，无需主动冷却。

由于此前传统汽车芯片大多数在支持深度学习能力方面有所欠缺，德州仪器最新的Jacinto平台相应也增强了深度学习能力。同时，提供了可编程能力支持，允许下游客户使用自己的感知算法。

目前，还不清楚TDA4VM处理器可以对表Mobileye哪一款芯片的性能，不过，德州仪器的优势在于同时发布的网关处理器——DRA829V处理器可以支持OTA更新，让软件定义的汽车成为可能。

“如果不升级现有车内的电子架构，OTA通常是不可能的，”德州仪器相关负责人表示，尤其是在没有网关处理器或仅使用传统处理芯片的情况下，缺乏软件更新所必需的安全连接。”

DRA829V处理器还集成了PCIe交换机芯片的处理器，此外还集成了一个8端口的TSN以太网交换机，以实现更快的高性能计算功能和车内通信。

根据德州仪器的相关信息，TDA4VM和DRA8329V处理器目前只能通过官方渠道拿货，价格为97美元/颗（1000颗起订），批量生产预计在2020年下半年开始。

同样面向下一代域架构ADAS市场，另一家传统汽车巨头恩智浦也在近日宣布推出全新S32G汽车网络处理器（性能是上一代的10倍）。除了面向高性能的基于域的汽车架构，新一代处理器还简化了过去软件开发的复杂性，并提高了车辆的安全性。

按照恩智浦官方说法，这是全球首款将传统MCU与ASIL D功能安全支持、网络加速和高性能应用处理集成在一起的处理器。与以前在单个芯片中提供的功能相比，它提供了更高级别、更高集成度的功能。

该处理器支持最新的面向服务型网关，提供完整的ASIL D功能，包括锁步Arm Cortex M7 微控制器内核，以及锁步Arm Cortex-A53高性能内核组。此外，S32G并不仅仅是一个网络处理器，独特的功能组合使它能够支持最新的ADAS应用，并提供安全可靠的通信功能，实现车辆网络的整体集成。

对于汽车制造商来说，下一波的大规模量产功能将主要集中在L2、L2+。而在计算平台方面，从单芯片满足ADAS系统需求，到多芯片、可伸缩的更高级别无人驾驶架构逐步过渡。

二、高通、英伟达、Mobileye全覆盖

近日，高通公司也正式宣布，推出一款软硬件结合的计算平台，应用涵盖自动辅助驾驶到无人驾驶。这款名为Snapdragon Ride的计算平台，通过结合高性能硬件、人工智能技术和无人驾驶软件栈来提供全面的各个级别无人驾驶系统的解决方案。

该平台基于高通的车规级骁龙系列SoC，包含多个模块化、异构的高性能多核CPU、AI和计算机视觉引擎，以及图形处理单元。官方多个方面数据显示，在L1/L2应用方面，实现30TOPS的性能；L2+/L3基于多颗SoC组合，预计在60-125TOPS之间，以及700TOPS/130W的L4/L5应用。

此外，为了适应不同客户的自主开发能力，高通还提供了整个无人驾驶软件栈，也是一个模块化和可扩展的解决方案。其中，高通提供了优化的软件和应用程序，包括感知、定位、传感器融合和行为规划等模块选项。同时，也支持第三方软件开发。

如何为下游客户提供更多的基于芯片的系统支持，高通表示，Snapdragon Ride平台不仅包括硬件，还将为芯片提供“安全中间件、操作系统和驱动程序”。此外，高通还将提供定位、感知和行为预测软件，这是任何无人驾驶系统的三个关键部分。

此前，高通已经研究无人驾驶平台大约三年时间。最后确定的策略是“利用已经拥有的大量技术和资源”，为汽车行业提供低成本和节能的解决方案。

而在无人驾驶领域占据先发优势的英伟达，也已经渗透至L2+/L3市场。去年1月，英伟达正式宣布推出一个完整的L2+ADAS系统，名为DRIVE AutoPilot参考设计平台。

目前，两家汽车零部件一级供应商大陆集团和采埃孚已经宣布基于DRIVE AutoPilot，在2020年量产部分自动驾驶系统功能。

AutoPilot依赖英伟达的DRIVE AGX Xavier SoC及其驱动软件平台（处理感知的深层神经网络，以及从环绕摄像头传感器的数据）。它还包括DRIVE IX，以提供英伟达开发的智能驾驶体验。

英伟达表示，DRIVE AutoPilot计算能力每秒可以完成30万亿次操作，而耗电量仅为30瓦。在软件方面，DRIVE AutoPilot给OEM厂商提供了一个混合和匹配驱动软件栈组件的支持。

而一向以闭环模式提供解决方案的Mobileye，也即将通过开放EyeQ5芯片，抢占“失去”的市场占有率。目前，该公司有一个三百人的团队专门来做这个事情，为开发者提供软件工具以支持在EyeQ5芯片上进行开发。

比如，宝马2021年的新车型将会有两个封闭的EyeQ5芯片和一个开放的EyeQ5芯片，为宝马自主软件提供开放支持的能力。

此外，Mobileye近期宣布，正在开发EyeQ6，计划将在2023年面世。一个EyeQ6芯片就相当于目前的6个EyeQ5芯片，那时候一个EyeQ6芯片就能轻松实现所有的运行操作。此举，是为了与英伟达抢占L4及以上Robotaxi的未来市场。

三、中国芯入局

2019年8月，来自中国的汽车AI芯片公司——地平线，宣布正式推出中国首款车规级人工智能芯片——征程二代。车规级，意味着在智能驾驶领域，这是第一家中国汽车芯片初创公司拿到了前装量产的准入资格。

征程二代集成地平线第二代BPU架构（伯努利架构），可提供4 TOPS的等效算力，典型功耗2瓦，能够更高效灵活地实现多类AI任务处理，对多类目标进行实时检测和精准识别。

作为开放式可扩展车载边缘 AI 计算平台，基于征程二代，地平线能够面向无人驾驶视觉感知、众包高精地图与定位、视觉ADAS和智能人机交互等智能驾驶场景提供低功耗、超高的性价比解决方案。

作为完整的芯片解决方案，地平线还推出了包含面向实际场景进行AI算法和应用开发的全套工具（OpenExplorer），用户可通过OpenExplorer AI工具包在征程二代芯片上开发神经网络，完成模型训练、优化和部署。

为中国本土市场提供安全可靠的“智能驾驶解决方案”，同时为传统汽车零部件厂商提供AI支持，将成为地平线等中国AI芯片公司的优势所在。2019年，随着征程二代量产并成功批量部署前装定点，地平线国内外业务增长迎来了新的拐点。

按照地平线官方数据，作为商业化的关键一年，公司与全球多家顶级Tier1s在ADAS、无人驾驶、多模交互等领域展开多维度合作，其中2019年智能驾驶业务订单高达数亿元。预计2020年前装定点项目将达到两位数，2022 年征程系列芯片年出货量将达到百万级别。

包括大陆、SK 电讯、Freetech、英博超算等部分合作项目预计于2020年内实现前装量产。其中，地平线将从提供系统参考解决方案，到全面开放感知结果，再到工具链的全栈解决方案。

同时，今年内，地平线将会陆续推出新一代车规级AI芯片，为加速无人驾驶落地注入新的势能。此外，地平线将继续深耕“算法+芯片+工具链”基础技术平台。

这在某种程度上预示着智能汽车中国芯正式进入2.0时代，从产品验证到量产抢市。