芯思考 | 英伟达、地平线等20余家企业抢跑自动驾驶芯片赛道，谁将成为“终极赢家”？

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近年来，以自动驾驶为代表的智能化发展，为汽车行业带来了天翻地覆的变化，这一浪潮不仅席卷中国汽车产业，更是在全球范围内形成了不小的冲击，汽车智能化趋势已不可阻挡。

据IDC分析，2020年-2024年全球自动驾驶年复合增速将达18.3%；到2024年，L1-L5级自动驾驶汽车出货量将接近5500万辆，其中L1、L2级别自动驾驶汽车市场占比分别为64.4%、34%。根据各车企自动驾驶技术导入时间表，目前大部分汽车正处于L1、L2级向更高级自动驾驶发展的阶段，而随着L3级及更高级别自动驾驶时代的到来，行业对更高算力、更高吞吐量、更低延时、更高效能的自动驾驶芯片的需求也变得愈发紧迫。

为支持汽车智能化发展进程，英伟达、Mobileye、高通、华为、IC PARK入园企业地平线等5家企业已率先打响发令枪，并抢占市场先机。事实上，自动驾驶芯片仍是个新领域，不仅是头部企业做大做强的蓝海市场，也给更多入局者提供了追赶、树立标杆的机遇，特别是在国内芯片自主趋势下，自动驾驶芯片已经成为我国芯片国产替代的重要力量。

据不完全统计，仅国内部分，就涌现出了寒武纪、芯驰科技、黑芝麻、西井科技、深鉴科技等一批自动驾驶芯片企业。

而瑞萨、恩智浦、意法半导体、英飞凌、TI等传统车规级MCU大厂也在开展各自的自动驾驶芯片布局，希望借此巩固它们在汽车电子领域的霸主地位。与此同时，特斯拉、零跑汽车等企业也不甘自动驾驶“灵魂”掌握在他人手里，各自推出了专属自动驾驶芯片。

今天，我们就对市面上主要几大自动驾驶芯片类型企业进行盘点，看他们如何角逐自动驾驶的“灵魂”。

GPU天然有着算力的优势，英伟达作为全球GPU的领导者，借助PC时代以及挖矿市场积累的技术优势，早早瞄准了下一代高算力需求市场，而自动驾驶正是其中之一。

2015年、2016年，英伟达分别发布了Drive PX、Drive PX2两个自动驾驶平台，均基于Tegra芯片开发，前者算力仅为2.3TOPS，后者算力为24TOPS。

需要说明的是，英伟达PX系列并非车规级计算平台，在量产车型上的应用乏善可陈。为此，英伟达于2016年9月发布Xavier系列高算力芯片。作为Tegra系列芯片的升级版，Xavier聚焦于自动驾驶领域，一经发布，英伟达就宣布与采埃孚、百度等企业合作打造量产型AI自动驾驶车载计算平台。

Xavier SoC芯片基于台积电12nm工艺，拥有超过90亿个晶体管，配置了一个8核CPU、一个512核Volta GPU、一个深度学习加速器、全新计算机视觉加速器、以及全新8K HDR视频处理器。20W功耗下单精度浮点性能为1.3TOPS，Tensor核心性能20TOPS，解锁到30W后可达30TOPS。

基于Xavier芯片，英伟达推出了Drive AGX Xavier/Pegasus平台，这也是目前英伟达主力推广的自动驾驶主控平台。数据显示，NVIDIA DRIVE AGX Pegasus的算力高达320TOPS，号称能支持L4、L5级自动驾驶。

事实上，Xavier也满足不了更高级的自动驾驶运算需求。2019年，英伟达再发布新一代自动驾驶智能芯片Orin，采用台积电的7nm生产工艺，功耗为45W，算力达200TOPS，相比上一代Xavier，运算性能提升了7倍；升级到双片Orin后算力达到400TOPS，可提供L4级别自动驾驶方案。目前该芯片方案已经获得了蔚来汽车、理想汽车等新能源车企的上车验证。

英伟达同样基于Orin提供了覆盖L2-L5级的自动驾驶方案，如蔚来汽车即将推出的ET7就计划采用4颗Orin芯片，但叠加算力距离L5级算力需求仍有差距；需要说明的是，Orin要到2022年才会量产。

与此同时，英伟达还在布局更先进的下一代自动驾驶芯片Atlan，专门为L4、L5级自动驾驶设计。根据英伟达透露信息，Atlan将集成Grace之后的下一代CPU架构，Ampere之后的下一代GPU架构，同时在数据处理单元、加速器、安全引擎、内存控制器与输入输出方面也有很大的变化，单芯片算力高达1000TOPS。这也是目前所了解到规划中自动驾驶算力最高的芯片，预计最快于2023年开始向汽车制造商和AV开发者提供样品。

作为一家成立于1999年的人工智能芯片公司，Mobileye成立之初的应对场景是满足AI需求，后被英特尔并入旗下，也成为英特尔在AI领域的代名词，是追赶英伟达的先锋部队。

截止目前，Mobileye推出有EyeQ1、EyeQ2、EyeQ3、EyeQ4四款应对自动驾驶的主控芯片方案。其中前面两款产品明显不能满足自动驾驶需求，Mobileye随后又在2014年迭代推出EyeQ3，使用了向量微码六核处理器（VMP），能对交通信息进行检测、利用深度神经网路判断自由空间和路径规划，获得特斯拉（早期车型）等车企的采用；但其算力只有0.256TOPS，从算力需求来说，满足L1级别自动驾驶都吃力。

2015年，Mobileye紧急迭代为EyeQ4，该芯片于2018年推出。其在EyeQ3基础上引入两个多线程处理集群（MPC）内核和两个可编程宏阵列（PMA）内核，内置4个CPU内核和6个矢量微码处理器（VMP），采用28nm的FD-SOI工艺，功耗为3W，算力较EyeQ3提升了10倍，达到2.5TOPS，可同时处理8部摄像头产生的图像数据；根据Mobileye定位，该芯片针对的是L3级自动驾驶应用。

Mobileye的芯片方案虽然算力远远不及英伟达以及同行企业，但在出货量上却遥遥领先。据Mobileye透露，早在2020年9月，EyeQ系列芯片的总出货量就超过了6000万片，是目前自动驾驶的首选芯片。分析认为，Mobileye传感器+芯片+算法的捆绑式解决方案，有利于帮助自研能力不足的企业快速推出自动驾驶方案，这是该芯片受欢迎的重要原因。

不过，也因为该系列芯片算力不足，部分主机厂在高级别自动驾驶方案中，仍倾向于英伟达的芯片方案。为此，Mobileye规划推出更高算力的EyeQ5芯片。

该芯片采用7nm FinFET工艺，在5W的功耗下，算力再提升10倍至24TOPS，同时装备8颗多线程CPU内核，以及18颗Mobileye的下一代视觉处理器，最多支持20个外部传感器（摄像头、雷达或激光雷达）。根据Mobileye介绍，该芯片将有助于将自动驾驶级别提升至L4级应用。

另据了解，针对算力偏低的问题，Mobileye已经在规划算力更强的EyeQ6自动驾驶芯片，预计2023年量产，采用的是台积电的7nm工艺，不过算力预计不会有大幅提升。

Mobileye自动驾驶芯片方案，无疑是目前被采用最多的方案，但同时我们也注意到，随着自动驾驶级别逐渐从L1、L2级向更高级别切换，Mobileye被放弃的几率越来越高。蔚来汽车等多款新车已经开始选择英伟达的Xavier方案或是其他芯片厂商的方案。

2020年初，高通针对自动驾驶推出Snapdragon Ride计算系统，主要包括ADAS安全系统级芯片SoC、自动驾驶专用加速器芯片ASIC以及自动驾驶软件栈。其中SoC芯片采用的是5nm工艺，算力达到30TOPS，可以满足L2级以上的自动驾驶应用。

Snapdragon Ride计算系统通过不同数量的SoC芯片和ASIC芯片组合，将会形成不同的算力，最大实现700TOPS（功耗130W）的算力需求，满足更高级别的自动驾驶运算需求。

▲高通Snapdragon Ride计算系统

Snapdragon Ride计算系统配有一系列传感器，如摄像头、短距离和远程雷达以及激光雷达，与C-V2X通信、位置感知和骁龙芯片系统相结合。

目前，Snapdragon Ride已经获得长城汽车的采用，量产车型计划于2022年第二季度开始交付。长城采用的是高通第三代自动驾驶计算平台ICU3.0，单板算力达360TOPS，可持续升级到1440TOPS，可同时接入最高14路800万像素高清摄像头，并能够接入8路高分辨率毫米波雷达，以及最高5路固态激光雷达。

除了自动驾驶芯片平台，高通还推出有智能座舱芯片方案。比较发现，两个方案有较大的类似之处，特别主控芯片方面，均采用了Kryo CPU，联网方面也有不少的重叠之处。有分析认为，高通的Snapdragon Ride偏向于车载娱乐应用，如果要更聚焦自动驾驶，未来还要改进和提升。

华为是国内提供自动驾驶平台较为全面的一家技术型公司，提供有智能车控平台（VDC）、智能驾驶平台（MDC）、智能座舱平台（CDC）。其中智能驾驶平台又提供有L2~L4四种不同级别的芯片平台方案，分别为MDC210、MDC300、MDC600、MDC610。

2018年10月，华为首次发布智能驾驶计算平台MDC600，应对L4级自动驾驶应用，该平台搭载的是鲲鹏系列16核CPU+8颗昇腾310芯片，同时还集成有ISP芯片与SSD控制芯片，算力高达352TOPS。

而面向L3级别自动驾驶的MDC300平台为2019年推出，搭载鲲鹏系列8核CPU+昇腾310 AI芯片，计算能力大约为64TOPS。

2020年9月，华为再推出MDC210与MDC610，其中MDC210主要面向L2+级自动驾驶（算力为16TOPS），MDC610面向L3-L4级别自动驾驶。后者采用鲲鹏916+昇腾AI芯片组合，运算能力达160TOPS。有分析称，MDC610采用的AI芯片为华为尚未正式发布的昇腾610。

从如上介绍发现，华为的智能驾驶平台主要基于其自主研发的鲲鹏系列芯片和昇腾系列芯片开发，同时集成ISP芯片与SSD控制芯片，根据不同的自动驾驶等级需求，选搭不同的芯片搭配方案，从而满足不同算力需求，支持接入摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS等感知信号。

华为MDC还是一套开放的平台，具备组件服务化、接口标准化、开发工具化的特性。基于此平台可快速开发、调测、运行自动驾驶算法与功能。目前华为MDC已经在奥迪Q7等车型上得到采用，支持高速巡航、拥堵跟随、交通灯识别、行人识别、地下车库自动泊车等场景应用。

根据华为计划，主控CPU将在鲲鹏916、鲲鹏920基础上，计划于2021年推出鲲鹏930，2023年推出鲲鹏950芯片；AI处理方面，将在昇腾310基础上，计划于2020年推出昇腾320、昇腾610，2021年推出昇腾910等系列芯片。但受地缘政治影响，华为更高性能、更高算力芯片目前暂无新进展。

2021年4月18日，华为推出算力高达400 TOPS的自动驾驶计算平台MDC810。据了解，该平台是业界目前已经量产、最大算力的智能驾驶计算平台，已在北汽极狐上得到装车应用，不过所采用的芯片方案未有进一步透露。

IC PARK入园企业地平线成立于2015年7月，是我国唯一实现车规级人工智能芯片前装量产的企业。2019年地平线成功推出车规级AI芯片征程2，满足 AEC-Q100标准，可提供4TOPS等效算力，典型功耗为2W，支持辅助驾驶、自动驾驶视觉感知、视觉建图定位等智能驾驶环境感知，主要面向L2级自动驾驶应用。

▲地平线是我国唯一实现车规级人工智能芯片前装量产的企业

征程2芯片具备视线追踪、分级疲劳检测、多模唇语识别、驾驶员行为识别、智能情绪抓拍和手势识别等创新应用，在功能上，更偏向于智能座舱领域；已获得长安、上汽、广汽、一汽、理想汽车、奇瑞汽车、长城汽车、奥迪、大陆集团、佛吉亚等国内外知名主机厂及Tier1的采用，截至2020年底，该芯片累计出货量超10万片。

2020年9月，地平线再推出征程3车规级芯片，算力为5TOPS，典型功耗为2.5W，其在原有的L2级辅助驾驶基础上，实现了NOA导航辅助驾驶的功能，支持120°水平视场角，并且支持处理800万超高像素图像。需要说明的是，征程3的AI可实现422fps图像处理，等效于Xavier的一半处理效果。该芯片已于今年6月量产，首次搭载于2021款理想ONE。

与此同时，地平线最新的征程5芯片已经流片成功，单颗芯片算力最高可达128 TOPS，支持接入16路摄像头，是中国首颗基于ISO 26262功能安全流程开发的车规级AI芯片，同时是业界首款集自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央计算芯片。2021年7月29日，地平线正式发布征程5芯片，计划于2022年量产。

▲地平线征程5芯片

从今年8月至今，地平线陆续与上汽集团、锐明技术、恩智浦、哪吒汽车、新石器无人车、长城汽车、华阳集团、大陆集团、上汽集团、未动科技等主机厂、汽车供应链企业、创新企业等达成进一步深入合作。根据今年9月公布的数据，地平线征程系列芯片出货量已突破50万片。此外，地平线与哪吒汽车合作的新车型已计划于2022年正式上市。

现场可编程门阵列FPGA融合了ASIC和基于处理器的系统的最大优势，能够提供硬件定时的速度和稳定性，与GPU一样，对AI的计算拥有天然优势，这让FPGA很快就得到了自动驾驶领域的重视。赛灵思作为全球FPGA芯片的领导者，早在2014年之前就开始布局自动驾驶领域，截至2019年，赛灵思用于汽车的芯片出货量就超过了1.6亿颗，其中有5500万颗应用于辅助自动驾驶领域；预计2021年的累计出货量将提升至1.77亿颗，约8000万颗用于辅助自动驾驶。

其中Virtex系列、Zynq系列是赛灵思在这一领域的代表产品，不过赛灵思对先进自动驾驶芯片没有精准的定位，如2019年推出的Zynq UltraScale+MPSoC 7EV，重点聚焦在视觉感知，同时兼顾ADAS和AD应用，号称提供有L1-L4级自动驾驶解决方案。

今年6月，赛灵思宣布推出面向下一代车规级产品Versal AI Edge系列（属Versal ACAP系列），内置全新的AIE加速引擎，采用7nm Versal架构和固化的硬核计算加速器，算力覆盖几TOPS到百TOPS，可扩展至高达479（INT4）TOPS，支持视觉、雷达、激光雷达以及软件定义的无线电等高级信号处理工作负载，同时面向汽车、机器人以及医疗应用，预计于2022年上半年出货。有分析认为，Versal AI Edge系列SoC芯片的推出，让赛灵思有了对标英伟达GPU的资本。

不过，由于FPGA芯片输入和输出还存在一定瓶颈，其在自动驾驶领域的优势没有得到发挥出来，很多时候，FPGA芯片被当作普通的车规级芯片使用。同样的问题也存在于英特尔旗下Altera开发的FPGA产品中，赛灵思也曾就自动驾驶芯片不得不与Altera展开合作。Versal AI Edge的推出，或许能让FPGA方案在自动驾驶领域脱颖而出。

当然，FPGA芯片更实际的优势在于能降低功耗和应用成本，这对主机厂普遍要求功耗不要超过100W的自动驾驶应用来说，FPGA持续吸引着众多行业人士的关注，也引发了ADM对赛灵思的收购邀约。

安霸是传统的视频图像芯片专家，在华为海思崛起之前，安霸的SoC芯片已经名满天下。步入自动驾驶时代，安霸依然不改初衷，继续发挥其在图像处理领域的优势。安霸针对自动驾驶布局始于2015年收购的VisLab，自此开展自动驾驶芯片研发。

2020年年初，安霸向外展示了CV2系列（CV2FS、CV22FS）两款自动驾驶图像处理SoC芯片，支持深度神经网络（DNN）的CVflow架构；具备ArmDSP扩展器和FPU（浮点运算单元）的4核1GHz Arm Cortex-A53处理器。与前一代CV1相比，深度神经网络性能提升了20倍，同时结合推出的CVflow架构，可提供立体视觉处理和深度学习感知算法。

据了解，CV2两款芯片均是低功耗产品，面向前置单目和立体视觉ADAS摄像头，以及适用于L2+和更高级别自动驾驶的计算机视觉电控单元（ECU），并获得了采埃孚、Hella Aglaia、韩国StradVision、以色列EyeSight等合作伙伴的支持。

与此同时，CV25、CV28等更多自动驾驶级芯片正陆续出炉，H32也被认为是安霸在自动驾驶的另一杰作。分析来看，安霸CV系列自动驾驶芯片主要侧重于图像处理，主打视觉分析应用，基于5nm工艺的CV5芯片也将主战场放在智能座舱领域；有业内分析认为，这是安霸对Mobileye发起的挑战。

黑芝麻智能科技成立于2016年，是行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，去年发布了首款车规级自动驾驶芯片华山二号A1000，今年4月再发布第二款高性能大算力车规级自动驾驶计算芯片A1000 Pro，该芯片基于两大自研核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及车规级低功耗神经网络加速引擎DynamAI NN打造，得益于DynamAI NN大算力架构，A1000 Pro支持INT8稀疏加速，算力达到106TOPS，最高可达196TOPS，被称为是国内算力最强大的自动驾驶芯片。

该芯片覆盖L3/L4高级别自动驾驶功能，支持从泊车、城市内部，到高速等高级别自动驾驶场景。据了解，黑芝麻目前已经与中国一汽、博世、蔚来、上汽、比亚迪、东风、中科创达、亚太、保隆、所托瑞安、纽劢科技、联友等自动驾驶产业链伙伴展开合作。

芯驰科技截至目前发布了四款全新升级车规级处理器芯片：X9U、V9T、G9Q、G9V，其中V9T是高性能ADAS及自动驾驶芯片，采用了两组完全独立的四核Cortex-A55应用处理器集群，既可以独立运行来提供更高的性能，也可以互为冗余备份来提升安全性。与此同时，V9T配置了4组双核锁步的高可靠Cortex-R5作为安全处理器，主频都达到了800MHz，用于自动驾驶决策控制等需要高实时性和高功能安全等级的软件。

据了解，芯驰科技还在筹划推出面向更高级别的自动驾驶芯片，如计划于2022年发布算力在10-200TOPS之间的自动驾驶芯片V9P/U，可支持L3级别的自动驾驶；2023年将推出算力高达500-1000TOPS的V9S自动驾驶芯片，可支持L4/L5级别的Robotaxi。

据了解，芯驰科技自动驾驶芯片的GPU由英国的Imagination提供最新一代神经网络加速器（NNA）PowerVR Series3NX支持，最高算力可达160TOPS。

西井科技成立之初就专注于AI芯片，在2017年成功流片深度学习类脑芯片Deepwell，该芯片工作频率为100-800MHz，运算峰值性能为1.8TOPS。当自动驾驶前景日渐明朗后，西井科技将自动驾驶作为其重点耕耘领域，于2017年10月联合振华重工发布其自动驾驶品牌Qomolo，并于2018年9月发布全球首款无人驾驶电动重卡Q-Truck。

不过在该车型上，采用的是西井科技另一款芯片VastWell，运算性能提升至4TOPS，功耗＜2W，支持对8路视觉及6路激光雷达与毫米波雷达数据的融合。目前西井科技已经在计划推出第二代累脑运算平台SNN，将在第一代的低功耗基础上增加动态视觉识别、辅助驾驶等应用功能。

自动驾驶时代的到来，让更多国内AI公司看到了机会，一些做AI算法、人工智能芯片的企业，也陆续切入到自动驾驶领域中来。

深鉴科技于2018年宣布切入自动驾驶赛道，并推出基于FPGA的车载深度学习处理器平台——DPhiAuto，但自从被赛灵思收购后，深鉴科技未再透露其自动驾驶的最新进展。

寒武纪是国内头部AI芯片公司中，较晚宣布进入自动驾驶领域的企业，截至目前仍未推出自动驾驶芯片。

不过，寒武纪创始人兼CEO陈天石在2021世界人工智能大会上透露，其子公司向行歌科技正在设计一款算力超200TOPS的智能驾驶芯片，该芯片继承寒武纪一体化、统一、成熟的软件工具链，采用7nm制程，拥有独立安全岛。

瑞芯微至今也没有推出自动驾驶芯片，不过其推出的RK3399Pro芯片可在智能座舱领域应用。未来，瑞芯微或许会基于RK3399Pro进入到自动驾驶芯片领域。

主打“算法+芯片”的飞步科技于2019年发布了Phoenix-100感知芯片的设计度量，定位为智能驾驶方案。截至目前，飞步科技打造的L4级无人驾驶集卡已经在宁波舟山港得到应用。

四维图新旗下的杰发科技也推出了座舱IVI SoC、AMP功率芯片、MCU车身控制芯片、TPMS胎压监测芯片等车用电子芯片，最新推出的一款有影响力的芯片为AC8015智能座舱SoC芯片；未来，杰发科技将对智能座舱芯片AC8025、车联网芯片AC8267、高阶智能座舱芯片AC8035、视觉处理芯片AC6815等进行开发。