自动驾驶赛道超车 关键是补 芯

国产芯片可以入局，但关键问题在于，高可靠性和高安全的实现。

前不久，谷歌Waymo公司的CEO John Krafcik在一次大会上承认自动驾驶普及还需要很久的时间，因为要在任何天气和情况条件下都能实现自动驾驶，这种技术太难了。让全世界自动驾驶发展最快也相对最成熟的Waymo说出这样的话，自动驾驶的难度可见一斑。其中，首先要跨越的可能就是智能汽车芯片。

2018年，全世界瞩目的半导体行业大事件无疑是高通收购恩智浦了。虽然，最终这笔收购案以失败结尾，但高通的收购恩智浦的意图就是出自于拓展汽车芯片市场。智能汽车芯片的重要性也得以突显。

不过，其实智能汽车芯片的战争早已经悄然打响。

2017年3月份，英特尔斥资153亿美元收购Mobileye，揭示了其想在自动驾驶领域获取先机的意图。前英特尔CEO科再奇直言“希望英特尔在智能汽车上不要重蹈（移动互联网时代的）覆辙”。足以见得英特尔对智能汽车芯片的重视。

英伟达则早就成为了特斯拉、沃尔沃、百度的供应商。推出了Drive PX2、新一代人工智能超级计算机——Xavier等产品。

联发科也并没闲着，在去年11月底正式宣布了要进入车用芯片市场，在今年5月将旗下的汽车芯片业务以6亿美元的价格卖给了国内的服务商四维图新。转卖之后又投资了一亿美元给四维图新留了一手。

与此同时，除了传统的芯片巨头之外，造车企业们也开始打上了智能汽车芯片的主意。特斯拉CEO马斯克在今年8月份表示特斯拉自己研发的AI芯片已经准备就绪。百度也发布了云端全功能芯片“昆仑”。苹果的自动驾驶项目也有报道透露已经有了实体电路板。

毫无疑问，芯片的市场已经由PC、移动互联网时代开始走向“智能汽车”时代。而在前两个时代都毫无存在感的国内，在智能汽车芯片时代又是否能迎来“春天”呢？

国内智能汽车芯片现状

据国内商务车ADAS服务商清智科技研发部总监潘智慧介绍，传统的汽车电子芯片主要有这些类别，包括：微控制单元、信号传输类芯片、电源管理芯片、功率模块芯片、专用功能性芯片、以及不同种类的传感器芯片。

智能汽车芯片在这些基础上进行了拓展。比如，新能源汽车上的高压电机控制芯片、IGBT芯片模块、BMS电池管理系统芯片、DC-DC开关电源芯片模块；自动驾驶上的处理器、通讯芯片等。其中，智能汽车处理器是自动驾驶汽车芯片中的核心。因为其对算力的要求很高。

“此外，传统汽车上的传感器芯片在智能汽车芯片上也进行了拓展，比如ADAS中用到的视觉传感器，当中的光学传感器芯片，图像传感器的ISP处理芯片、视频后处理芯片、毫米波雷达RF芯片、DSP数字信号处理芯片等。”潘智慧说。

当前，国内所做的智能汽车芯片主要集中在：自动驾驶处理器、ADAS、机器视觉、传感器芯片等方面。其中，又以地平线、寒武纪、四维图新、加特兰微等企业为代表。

地平线在自动驾驶领域涉及较广。其产品包括自动驾驶处理器征程、旭日、ADAS产品星云、Matrix视觉处理平台等。ADAS产品星云支持L2级别的ADAS功能，即将量产；Matrix1.0则于今年4月底发布，基于其自主研发BPU架构征程2.0面向L3/L4级别的自动驾驶应用所打造的。目前，Matrix的板卡功率为31瓦，可以支撑4路720P 30FPS图像的实时处理。

寒武纪涉及的自动驾驶产品主要有两个：寒武纪1M处理器和寒武纪MLU100。其中，寒武纪1M能够当做人工智能模型引擎使用，可直接支持终端训练。而寒武纪MLU100则是基于寒武纪最新的MLUv01架构，主要可以用于自动驾驶的开发验证领域，可提供较高性能、低功耗的算力支持。据悉海高汽车的智能驾驶运算域控制单元搭载的就是寒武纪的MLU100芯片。

四维图新则是在2016年全资收购了杰发科技之后，从此将产业链延伸到了汽车芯片领域。此前，杰发科技主要是联发科控股的子公司，产品为车载信息娱乐系统芯片和解决方案。如今，其车载信息娱乐系统芯片在国内后装市场份额达到了50%以上。与此同时，其也在继续拓展其他汽车电子芯片方向，比如车身控制单元MCU和ADAS等产品线。

加特兰微是专攻雷达芯片的企业。其在去年发布了首颗适用于车载的77GHzCMOS毫米波雷达芯片。该芯片是全亚太第一颗适用于车载雷达的77GHz收发芯片，并且已经实现了量产。虽然，当前24GHz毫米波雷达芯片有不少市场需求，但根本原因在于并非不愿选择77GHz的产品，而是77GHz在技术上更难攻克。77GHz产品在性能和体积上都比24GHz更具优势。未来智能汽车会装在越来越多的毫米波雷达，因此体积是重要的因素，所以未来77GHz将取代24GHz产品。而这也预示加特兰微的市场前景。

除此之外，还有百度、华为、阿里平头哥等正在赶来的路上。

可以看到，国内企业在智能汽车芯片市场基本都是近三、四年刚刚起步，有些是从原本其他的领域转到了智能汽车芯片市场，产品和技术等都刚推出不久。有些还在完善，有些还未量产，有些即便量产但还未得到一定规模的实际应用。相较于英伟达、英特尔等原本就是芯片领域的大佬，以及快速的应用落地，国内的智能汽车芯片市场无疑才刚刚起步。

智能汽车芯片的崛起

说到智能汽车芯片，就不得不提传统汽车电子芯片。清智科技研发部总监潘智慧告诉镁客网，传统汽车电子芯片市场其实是比较窄的，制造汽车电子芯片的公司只有几家，如恩智浦、英飞凌、德州仪器、意法半导体这几家。而像英特尔、英伟达、高通等这些芯片巨头此前在传统芯片市场看不到它们的身影。

但是，伴随着自动驾驶、新能源汽车的崛起，汽车芯片相较于以往发生了较大的改变，尤其是处理器之类的芯片。因此，MCU（微控制单元）类以及跟计算能力相关的芯片要求随之发生了变化。核心在于自动驾驶其实本质上相当于为汽车设置了一个虚拟驾驶员。这个虚拟驾驶员需要大量的信息和进行处理。这些信息包括来自车路协同系统的信息、自车环境的识别信息等，处理则像3D建模、可行驶区域计算、路径规划算法、安全性评估等。其都是与自动驾驶直接相关的需要模块，对于芯片的算力要求比较高。于是，像在PC和移动端芯片领域全球知名的英特尔、英伟达、高通、AMD等，原本在汽车市场几乎没有市场的企业在自动驾驶改变兴起之后迎来了新的、广阔的市场。

这个市场究竟有多大呢？

截止2017年底，我国新能源汽车累计销量达180万辆，占比超过了全球累计销量的50%。业内统计机构预测，预计到2019年，全球自动驾驶汽车市场价值将超过540亿美元。英特尔则联合知名市场调查机构Strategy Analytics对外发布了一份无人驾驶汽车市场规模报告，报告显示预计到2035年全球自动驾驶汽车规模将达到8000亿美元。

前面已经提到传统汽车电子芯片与自动驾驶芯片的不同。那么，实际上我们到底需要什么的智能汽车芯片呢？

新能源汽车企业小鹏汽车AI产品部计算机视觉首席研究员郭彦东博士告诉镁客网：“首先在前装方案中，车载芯片一定要符合车规级别，比智能手机采用的芯片在温度等方面要求高。另外，车载芯片由于承担着安全相关功能，因此，对于芯片的可靠性、稳定性、运算能力要求也极高。特别是运算能力，来自Intel/Nervana的Naveen Rao提出了Computational Capacity的概念，它同时考虑了：1）Memory Bandwidth（m）；2）Precision（量化的比特数 b）；3）Utilized OPs（每秒有效的操作 o）。此外，Roofline model也常常被用来评估设计效率。现在比较新的英伟达的Xavier SOC，理论值已经达到了30TOPS。”

郭彦东还指出：“作为车企而言，价格与生态对我们选择芯片也非常重要。芯片方案的成熟度，配合周边包括摄像头方案、开发社区等都是车企考虑的因素。”

来自清智科技的潘智慧从供应链和材料获取难度、量产条件、品控等方面给出了他的答案。他认为：“传统汽车芯片获得比较容易，虽然其中有些芯片很重要，但并不是急需的。而与算力相关的CPU、GPU、AI芯片等对于传统的汽车电子工业稍微有所欠缺，只能依赖英特尔、英伟达等工业级芯片巨头去努力研发。尝试将其原有的芯片架构按照车规的要求去做提升，达到汽车规范级别芯片。”

他表示，这一块比较稀少，因为车规级有非常详细的规定，比如制程、工艺、测试等，并非一般厂家能够做出来。并且，还有时间周期的限制，可能企业最终的批量生产之时才会产生良品率等问题。这需要经验丰富的芯片公司去做。

另外，潘智慧还提到了一个冷门的芯片——高带宽的网关芯片。据其介绍，由于自动驾驶需要进行3D建模，各个传感器的速率带宽非常大、刷新速度也很高，比如视频希望能够达到30毫秒一副图像分析完。这会造成数据量大、刷新速率高等问题，因此需要高带宽的网关芯片将所有传感器数据汇集在一起提供给高算力的智能芯片来处理。并且，高带宽的网关芯片重要性还体现在，数据传输过程中，带宽需求很高，可靠性需求也极高。

“这一块高抗干扰性能且符合车规级别要求的网关芯片，可以选择的余地不太多。”他说。

最后一方面，潘智慧认为传感器所需的后处理芯片选择的余地也不多，都是国外厂家。该芯片是中等算力的处理芯片，价格较高，这也导致智能驾驶汽车的电子成本比较高。

敢问国内企业路在何方？

智能汽车芯片高可靠性、高安全性、低成本、以及量产等要求，导致了当前智能汽车芯片市场中芯片的缺乏以及可获得性不强。在潘智慧看来这样的情况之下，给了国产品牌芯片进入市场的机会。

由于蓬勃发展的自动驾驶汽车想要落地，芯片供应就必须足够，车企不可能只做一个样机。而在性能方面，也因为可以验证，所以国产芯片可以入局。但关键问题在于，高可靠性和高安全的实现。一方面这需要整个生产设计过程中的品质把控，国外芯片厂家具有丰富的经验和雄厚的资本实力，只需收购传统汽车芯片企业，制作工艺就比较容易获得。也因此能够极大的缩短研发、设计、生产时间。而国内的芯片基础本来就比较薄弱，何况是刚兴起的智能汽车芯片。这方面的设计生产工艺，可能会比较缺乏，也可能因此需要付出一定的市场代价去帮助其验证。

“我认为在控制风险的前提条件下，适当的某些情况下，比如封闭环境下的自动驾驶汽车芯片，国产芯片的市场是没有任何问题的，芯片企业可以通过实际的应用来控制芯片品质如何。与此同时，大量的应用也将快速推动国产芯片企业芯片质量的大幅度提升。”他说。

2018年，芯片让快速发展中的中国科技迎来了极其沉重的“一巴掌”，这也让行业内外的人都意识到自主研发芯片的重要性。格力董事长董明珠掷地有声地说将砸500个亿做芯片，阿里巴巴也在其云栖大会上宣布成为独立芯片公司平头哥；百度推出了“昆仑”，华为推出了“全栈全场景的解决方案”以及昇腾910、310AI芯片；后起之秀地平线、寒武纪纷纷推出了自主研发的芯片、平台产品......

芯片战争对于国内来说才刚刚开始，而智能汽车芯片市场或许能让国产芯片开始有立足之地。所谓，路在何方？

其实，路一直都在脚下。只要开始去做，一切都还不晚。

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