[汽车之家 新鲜技术解读] 自动驾驶系统，最关键的部件是什么呢？是传感器？是控制软件？还是处理芯片呢？我个人认为在目前这个阶段来说，处理芯片是一个最关键的部件，它的性能直接影响自动驾驶系统的好坏。过去，顶尖的芯片技术一直是国外企业垄断的，但随着中国芯片企业近年的快速追赶，情况已经有所改观。今天我们就来聊聊中国自动驾驶芯片究竟处于一个怎样的水平？● 自动驾驶芯片是干什么用的？ 虽然目前L3级别有条件自动驾驶车辆在中国尚未落地，但从一些带有高阶L2驾驶辅助系统的车辆上我们可以发现，这些车辆都带有数量不少的传感器用以检测车辆周围的障碍物，从而为控制系统决策提供数据支持。这些传感器包括毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等。这些传感器每秒钟会产生数GB（1GB=1024MB=10242KB）的数据，自动驾驶芯片需要流畅地处理这些数据才能保证系统及时作出正确的决策，从而确保车辆的行驶安全。 可能大家对每秒数GB的数据没有概念，这里举一个生活中的例子。普通的USB3.0接口U盘，其读取速度峰值接近200MB/s，要从这个U盘中读取1GB的文件大约需要5秒左右的时间，足见每秒数GB的数据量是相当大的。 自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要解决的就是如何能快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把正确的钥匙。● 国外的自动驾驶芯片处在怎样的水平？ 虽然本文主要是讲中国自动驾驶芯片的，但知己知彼，百战百胜，在审视本土状况之前，我们还是先要来简单了解国外的情况。国外自动驾驶芯片真正能够大规模进入量产车市场的无非三家，英伟达、Mobileye（现已被英特尔收购）、特斯拉。 其中，走实用路线的Mobileye目前市场占有率在70%以上，市场上的产品主要是应用于L2驾驶辅助系统的EyeQ3芯片（算力0.256TOPS，“TOPS”是每秒万亿次运算的意思，详细介绍请看这篇文章相关介绍，本文标注的算力如无特别说明均指的是8位整数计算能力）以及具备L3级别自动驾驶能力的EyeQ4芯片（算力2.5TOPS）。像是小鹏G3、蔚来ES6(参数|询价)/ES8、广汽新能源Aion LX就采用了EyeQ4芯片作为其驾驶辅助系统的核心。 相较于英伟达上代自动驾驶平台旗舰之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平台的旗舰配置实现了成倍的性能增长。此外，DRIVE AGX Orin平台的扩展柔性化程度相比以往平台进一步提升，能够通过硬件配置的增减，满足从一般驾驶辅助到L5级别完全自动驾驶等不同级别车辆的需求。 特斯拉Autopilot 1.0系统采用的是1颗英伟达Tegra3芯片+1颗Mobileye EyeQ3芯片；Autopilot 2.0系统采用的是1颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片；Autopilot 2.5系统采用的是2颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片。 已经搭载在最新下线特斯拉车型上的自研FSD芯片，单颗芯片算力为72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有两颗独立工作的FSD芯片，一颗“挂了”，另外一颗马上“顶上”，提升了整套系统的安全性和稳定性。 当然了，除了上面三家锋芒毕露的企业，还有不少企业在垂涎自动驾驶芯片这块蛋糕，其中包括高通、赛灵思、恩智浦等，但这些企业真正走向量产车的自动驾驶芯片还不成规模，限于篇幅，这里就不作介绍了。
[汽车之家 新鲜技术解读] 华为成立于1987年，是一家制造通讯设备起家的中国企业。经过30多年的积累，华为已经发展成为全球最大的5G设备供应商。随着人工智能芯片市场的快速增长，华为借助中科寒武纪的芯片IP，成功在2017年推出了全球首款搭载人工智能加速单元的手机处理器芯片——麒麟970。该芯片的成功让华为进一步坚信人工智能技术的发展潜力，加速了其自研人工智能处理器的步伐。而自动驾驶系统的域控制器正是人工智能芯片大派用场的地方。究竟华为的人工智能芯片性能有多强？它又是如何赋能自动驾驶汽车的呢？今天我们一起来看一看。● 先聊聊大家熟悉的手机处理器NPU 华为的自研人工智能芯片最开始是应用在手机芯片上的，后来才被应用到服务器和汽车自动驾驶系统等领域。下面我们就先来聊聊大家熟悉的搭载人工智能加速单元的手机处理器。华为的人工智能加速单元称为“NPU”，英文全称为“Neural-network Processing Units”，翻译过来就是神经网络处理单元。该NPU在手机上能够对人脸识别、语音识别、图像识别等功能实现加速，从而为手机用户提供更优秀的使用体验。 在《和国外差距有多大？聊中国自动驾驶芯片》中我提到了，麒麟970处理器搭载的NPU实际上是来自于中科寒武纪的Cambricon-1A处理器IP，该芯片搭载在华为Mate 10手机之上。 华为随后发布的麒麟980（搭载在华为Mate 20手机上）处理器的NPU采用的是中科寒武纪Cambricon-1H处理器IP。 从目前网上公布的参数来看，麒麟810的NPU算力为0.83TFLOPS（注：1TFLOPS=每秒一万亿次的浮点运算），麒麟820的NPU算力为1.33TFLOPS。厂家并没有公布麒麟990和麒麟985的具体算力数值，但从苏黎世理工的AI Benchmark网站的数据来看，麒麟990的NPU算力在麒麟820之上，根据测试数据估计其算力在2TFLOPS以上。而麒麟985的NPU算力会稍高于麒麟820。 麒麟710A是2018年推出的麒麟710的车规级版本，该芯片有完全的自主知识产权并将由中芯国际代工，是一颗纯正的“中国芯”。华为麒麟710进入汽车圈并成功落地后将会和高通骁龙820A抢占市场份额。 随着这些搭载骁龙820A的新车陆续上市，它们带起了一波高科技座舱潮流。华为麒麟710A此时入市，正好是赶上了这波风潮，相信未来有不少中国品牌企业会考虑采用华为的这颗带有纯正中国血统的数字座舱芯片。 虽然说麒麟710A的性能和华为最新推出的麒麟芯片性能有一定的差距，而且没有集成NPU核心，但满足数字座舱多屏显示和交互的性能需求是完全没有问题的。华为通过数字座舱进入汽车领域只是试水，进一步布局自动驾驶汽车芯片领域才是关键。● 华为自动驾驶网络架构 华为创始人兼总裁任正非在接受媒体采访时曾表示华为不会制造整车，但华为会造车联网模块、汽车中的电子部分，而且还可能做全世界最好的。既然如此，那华为定必会抢占车联网和自动驾驶这两个领域的主导权。 如果华为的ADN目标架构成为了行业标准，这将成为华为未来10年的一个极为重要的利润增长点。华为的目标是非常宏大的，那就是包揽高阶自动驾驶系统的各种通讯和计算设备，并提供完善的一站式解决方案。通俗来讲就是要达到“要买自动驾驶汽车的通讯和计算设备，找华为就对了”的效果。 本文虽然聚焦于芯片，但华为的强大不仅仅在于芯片，其在老本行网络通讯方面也同样出类拔萃。在聊芯片前，我想先举个车路协同的简单例子来说明这一点。 这个简单的例子能够很好地说明华为是如何通过网络和通讯技术来赋能自动驾驶的。可以说未来的自动驾驶汽车绝不是一个“孤岛”，而是一个与万物互联的移动工具。● 华为自动驾驶“芯”实力和软实力 好了，简单聊了一下华为的网络架构在车路协同上的应用，下面我们来正式聊一下华为的自动驾驶平台和芯片。由于自动驾驶平台是基于华为的人工智能芯片搭建的，所以我们还是得先来简单了解下华为的人工智能芯片。 昇腾910的应用偏向于需要极高算力的云端设备，而昇腾310的应用则偏向于对能耗比有一定要求的终端设备，但两者会有一定的交集。下表我汇总了目前华为应用上述两款芯片打造出来的Atlas系列产品的信息。 华为Atlas系列产品 产品 计算能力 功耗 备注 Atlas 900 AI集群（型号9000） 256-1024 PFLOPS - AI集群服务器 Atlas 800 训练服务器（型号9010） 2 PFLOPS 5.5kW功耗，风冷主动散热 AI训练服务器 Atlas 800 训练服务器（型号9000） 2 PFLOPS 5.5kW功耗，风冷主动散热 AI训练服务器 Atlas 800 训练服务器（型号3010） 448 TOPS - AI推理服务器 Atlas 800 训练服务器（型号3000） 512 TOPS - AI推理服务器 Atlas 500 Pro 智能边缘服务器 （型号：3000） 256 TOPS - AI边缘服务器 Atlas 500 智能小站（型号：3000） 16 TOPS 有盘40W，无盘25W AI边缘服务器 Atlas 300T 中心训练卡（型号：9000） 256 TFLOPS - AI加速卡 Atlas 300 推理卡（型号：3000） 64 TOPS 最大67W AI加速卡 Atlas 200 DK 开发者套件（型号：3000） 8-16 TOPS 典型功耗20W AI应用开发板 Atlas 200 AI加速模块（型号：3000） 8-16 TOPS 典型功耗20W AI加速模块 注：这里的1TOPS=每秒1万亿次8位整数运算，1TFLOPS=每秒1万亿次16位浮点数运算，1PFLOPS=每秒1千万亿次16位浮点数运算。 人工智能加速芯片要真正运行起来还需要CPU的配合。上面提到的Atlas系列产品中，有一部分搭载了英特尔的服务器级CPU，另一部分则搭载的是华为自家的鲲鹏920 CPU芯片。 这与大部分其他芯片厂商只做B2B业务，签了合约才提供开发文档的做法有很大的不同。不管开发者能力的高低，更多开发者采用华为的设备开发有利于更快地构建起属于华为的人工智能生态链，这将加速华为在人工智能领域的发展步伐。 当然，针对不同的细分领域，华为还会提供针对性的软件服务，限于篇幅这里就不详细展开了，感兴趣的朋友可以去华为云逛一下了解更多。在其他芯片企业还在苦苦寻找行业突破口的时候，华为已经为各种不同行业提供了全面而完整的解决方案。看着官网密密麻麻各种行业的解决方案列表，我深感华为的强大。或许也正是华为的强大，才是其它企业苦苦追寻的重要原因。
[汽车之家 技术] 或许是在贸易战当中看到了未来可能存在的掣肘，亦或是感受到特斯拉自研FSD的威胁。近一年，自动驾驶芯片似乎成了汽车圈的热词。不管是供应商还是科技公司，但凡业务上和半导体沾边都忙不迭的表示即将“自研芯片”。但对于诸多主机厂而言，半导体技术显然并不在它们此前的技术储备当中。反而是背靠浙江大华这个安防领域巨头的零跑汽车凭借得天独厚的优势迈出了第一步，发布了旗下全新研发的首款自主化量产芯片——凌芯01。参数：主流水准 有别于很多其他厂商的芯片发布，零跑汽车的发布会可以用“简单粗暴”来形容。既没有花里胡哨的宣传片，也没有各种把竞争对手按在地上摩擦的数据图表。反而是贴出了一张相当详细的产品参数表，显得信心满满。 地平线征程3芯片采用16nm制程工艺，算力为5Tops，功耗为2.4W。而零跑的凌芯01采用28nm制程工艺，算力为4.2Tops，功耗则为4W。单从这几项数据对比来看，似乎凌芯01性能稍弱，功耗也不及征程3。两者采用的制程工艺不同是其中一方面原因，除此之外对于车规级的自动驾驶芯片而言，单纯对比性能和功耗也并不科学，算法在这其中也占据了相当大的比重。 EyeQ4作为一款早在2018年就量产装机的产品，性能上比不过两年后发布的新款芯片实属合情合理。从另一方面来看，不追求极限压榨性能，而是选择快速将产品推向市场也是Mobileye的商业策略之一。毕竟在当年流片的时候市场上几乎没有同类型的竞争对手，一家独大赢者通吃的Mobileye可没少靠EyeQ4赚钱。 但如今中国芯片纷纷面世，同时性能还超越海外竞争对手的情况下，中国的汽车制造商甚至一些海外品牌会如何选择，答案不言而喻。 所以说，尽快推出产品是第一位的，性能指标或许还真不是零跑的重心。因为它们对这款芯片的定义是——中国首款具有完全自主知识产权的车规级AI智能驾驶芯片。在这里“完全自主知识产权”这个关键词值得注意。关键词：自主知识产权 很多同类型的芯片产品不可避免的还是会使用到一些外国专利或是海外供应商的产品。比如前一段时将刚被英伟达斥资400亿英镑收入囊中的ARM公司，全球超过9成的移动智能设备中都或多或少的使用了它的ARM架构。 零跑的凌芯01难道就不会遇到ARM架构掣肘吗？当然不会，因为凌芯01的CPU采用的是平头哥玄铁C860处理器。虽然名字起的让人“瞠目结舌”，但这款CPU的背后可是阿里巴巴集团。2018年云栖大会，阿里巴巴宣布将整合达摩院芯片业务团队和刚刚收购的中天微，成立“平头哥半导体有限公司”。 蜜獾曾被吉尼斯世界纪录认证为“世界上最无所畏惧的动物”，靠的就是“生死看淡不服就干”的性格。哪怕体型数倍于蜜獾的狮子老虎也敢搏一搏。难怪人家都说“非洲乱不乱，獾哥说的算”。从这一特点也能体会到，阿里在正式进军半导体业务的时候多半带有一丝蜜獾的觉悟，即使是面对半导体巨头林立的欧美，仍然想要一较高下。 虽然凌芯01是基于自身的软件算法高度定制化的产品，但在零跑汽车的计划里并不打算仅供自己使用。在发布会上，零跑汽车董事长朱江明也表示，如果其他厂商有兴趣的话零跑也非常愿意在自动驾驶芯片方面展开深入的合作。不过，这款产品将会率先搭载在即将亮相于2024广州车展的全新SUV车型零跑C11上，即是对自家产品的赋能，也是一种更直观的产品展示。新车：零跑C11 既然说到了全新的SUV产品，在发布会现场自然也少不了对新产品的一些信息进行披露。此前零跑早就展示过旗下的三款车型平台：S平台、T平台以及C平台。目前在售的两款车型零跑S01和零跑T03分别来自S平台和T平台，那么从命名规律来看，零跑C11将会是C平台的首款量产车型。 从目前官方给到的信息来看，零跑C11的整体性能指标相当不错。新车将会搭载大容量动力电池组，提供NEDC标准下超过600公里的续航里程。电驱系统使用的是零跑自主研发的海格力斯动力总成，最大输出功率达到400kW，峰值扭矩为720N·m。 据悉该车在开发时着重于驾驶乐趣的打造，为了提升车辆在动态驾驶方面的操控感受，前轴选择了调校上限更高的双叉臂式独立悬架，而后轴则使用了更偏重舒适度的多连杆式独立悬架。虽然不能说双叉臂+多连杆就一定是性能取向的车型，但至少我们看到很多的豪华品牌性能不俗的车型的确都是选择了这样一种悬架组合。 此外，凌芯01芯片还能支持Leap Pilot智能驾驶辅助系统，为零跑C11提供多项驾驶辅助功能。编辑点评 在官方披露的产品信息里，对标车型赫然写着特斯拉Model Y。这一点与发布会上零跑汽车董事长朱江明谈到的“在智能领域全面超越特斯拉”相呼应。在燃油车时代中国汽车制造商尽管也在奋力追赶海外品牌，却从未敢喊出这样的豪言壮志。然而电气化智能化时代的来临，给了中国品牌很强的自信心。能不能弯道超车不是最重要的，最重要的是先得拥有敢于在弯道超车的勇气。 当然目标和梦想都需要产品力本身来兑现，目前零跑C11和特斯拉Model Y均没有正式亮相，还没办法给这场较量评判一个高下。我们不妨先期待一下广州车展上零跑C11的正式发布还会不会带来一些新的惊喜和“必杀技”。（图/文 汽车之家 杨鹏 部分图片来自网络）
[汽车之家 凹凸漫谈] 话说……以后的某一天，驾校教练会不会失业，因为汽车早已经可以自己驾驶自己了。不过那都是后话，现在关于自动驾驶的讨论还停留在L2或L3级上，上一期漫画我们画了自动驾驶的传感器，今天我们就来看看自动驾驶的“脑子”——芯片，它也是真正左右自动驾驶能力的核心。
[汽车之家 新鲜技术解读] 这些年汽车的发展除了新能源化，智能化也是显而易见的。曾经遥不可及的自动驾驶技术正逐步成为现实，硬件部分的芯片以及计算平台明显左右着技术的进一步拓展。在这个特殊的时间节点，众多曾经默默无闻的国内企业站了出来，其中就包含刚在上海车展上发布全新智能芯片的自动驾驶计算平台企业——黑芝麻。 随着国家推动汽车新四化建设，其中的智能化成为了车企们攻坚的重点，这两年多家车企发布的车型中搭载的自动驾驶算力平台需求已经达到1000TOPS级别。但到目前为止，全球能够实现量产的具备大算力的计算平台只有寥寥几家芯片厂商，这次黑芝麻带来的全新车规级自动驾驶芯片就是为车企提供更多选择方案。 此次他们带来的是全新产品名为华山二号 A1000 Pro，其基于自研核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN车规级低功耗神经网络加速引擎打造。国内外芯片算力对比厂家/品牌算力地平线（征程2代）4TOPS地平线（Matrix平台2代）16TOPS地平线（Matrix平台3代）192TOPS寒武纪（Cambricon-1M-1K）2TOPS寒武纪（Cambricon-1M-2K）4TOPS寒武纪（Cambricon-1M-4K）8TOPS寒武纪（思元270）128TOPS英伟达（A100）624TOPS英伟达（DRIVE AGX Orin平台）2000TOPS特斯拉（自研FSD芯片）72TOPSMobileye（EyeQ4）2.5TOPS黑芝麻（A1000 Pro INT8）106TOPS黑芝麻（A1000 Pro INT4）196TOPS 除此以外，他们还发布了名为“山海”的人工智能开发平台。它拥有50多种AI参考模型库，从而能够降低车企的算法开发门槛；同时还支持客户自定义开发。为进一步降低开发门槛，开发团队还提供完善的工具链开发包及应用支持。 该平台目前即支持多路感知数据接入及多类型传感器，由于它支持交通目标检测和分类以及内置多路感知设备数据融合算法，因此可以用于交通事件检测，从而实现与V2X系统的无缝对接。 当然，前卫技术一定要走出实验室，根据目前官方公布的消息，他们已经与一汽、蔚来、上汽、比亚迪、博世、滴滴、中科创达、亚太等在L2 L3级ADAS和自动驾驶感知系统上展开商业合作，其中与一汽南京联合打造的红旗“芯算一体”自动驾驶平台，将搭载在红旗量产车型推向市场。写在后面的话： 这段时间网络上流传着一句话“没有什么岁月静好，只不过有人替你负重前行”，作为一个普通人，我们除了购买电子产品碰到涨价的情况，很难感受到芯片行业面对的困境，不过其实包括汽车在内的众多制造业都受此影响。正是有了黑芝麻这样的企业以及开发的产品，才能让我们有机会使用到比以前更优秀的产品，当然具体成果如何需要时间以及市场来证明。（文/图 汽车之家 唐朝）