【收錄專題 | 智能駕駛/自動駕駛行業現狀、市場分析及發展前景】

在汽車智能化、網聯化等趨勢下，車載芯片作為自動駕駛最關鍵的部件之一，芯片的性能和算力直接影響自動駕駛系統的安全性和技術先進性。長久以來，全球車載芯片技術和市場由國際巨頭壟斷，國內企業在政策推動下不斷發力，加快研發國產車載芯片。

在汽車智能化發展趨勢下，對車載芯片的性能和算力提出更高的要求

傳統汽車芯片以與傳感器一一對應的電子控制單元（ECU）為主，主要分布在發動機等核心部件上。隨著汽車智能化的發展，輔助駕駛功能滲透率不斷提高，車輛安全域、智能座艙域和智能駕駛域對汽車芯片性能的要求越來越高。根據地平線科技總結主機廠需求顯示，自動駕駛等級每提高一級，算力增加一個數量級，L2級別需要2個TOPS算力，L3需要24個TOPS算力，L4需要320個TOPS，L5需要4000+TOPS。

傳統CPU算力不足，難以完成視頻、多幀圖像的并行計算，性能強大的GPU逐漸替代了CPU。對于輔助駕駛算法需要的訓練過程，GPU+FPGA成為主流的解決方案。隨著自動駕駛級別提升、定制化需求增多，相比于GPU和FPGA，ASIC性能、能耗比均顯著提升，大大提升車載信息的數據處理速度。定制型ASIC芯片將成為主流。無人駕駛車載芯片性能對比分析見表1。

表1  無人駕駛車載芯片性能對比分析

(資料來源：五度易鏈行業研究中心）

美、日、歐等國家自動駕駛發展起步較早，NVIDIA已發布L5級完全自動駕駛芯片

美、日、歐等國家自動駕駛發展起步較早，2010年，美國交通運輸部頒發《ITS戰略計劃2010～2014》，提出將智能網聯汽車發展提升到國家戰略。此后，歐盟和日本相繼發布智能汽車國家戰略。當前，國外自動駕駛車載芯片實現規模量產并應用于智能汽車的企業主要有NVIDIA、Mobileye（由英特爾收購）、Tesla。

目前Mobileye投入市場的主流芯片產品主要有EyeQ3和EyeQ4，EyeQ3可以應用于L2級駕駛輔助系統，算力達到0.256TOPS，EyeQ4具備L3級別自動駕駛能力，算力達到2.5TOPS，2020年，EyeQ5將能夠應用于L4、L5級別的自動駕駛。2019年年底，NVIDIA發布DRIVE AGX Orin平臺，其上搭載的Orin芯片，單芯片算力達到200TOPS，可滿足一般駕駛輔助到L5級別完全自動駕駛等不同級別車輛的需求。Tesla自研的FSD芯片已經搭載在最新下線的Tesla車端，單顆芯片算力為72TOPS，同時應用于Tesla Autopilot 3.0系統。

國內智能汽車芯片政策利好不斷，華為已推出L4級無人駕駛芯片Ascend910/310芯片組

當前，我國無人駕駛車載芯片的研發和應用與國外相比依然存在一定的差距，一方面由于車載芯片制造上游光刻機、刻蝕機等行業技術壁壘比較高，另一方面由于我國半導體制造產業起步晚于歐美等發達國家。2020年2月，發改委、工信部等11部委聯合頒發《智能汽車創新發展戰略》，提出建設車規級芯片、智能操作系統以及智能計算平臺等智能汽車關鍵零部件產業集群，推動智能汽車加快發展。工信部發文持續推進工業半導體材料、芯片、器件等產業協同發展。有關智能汽車芯片相關政策分析見表2。

表2  智能汽車芯片相關政策分析

(資料來源：五度易鏈行業研究中心）

由于我國特殊的政策環境和市場需求，國產車載芯片迎來難得的發展機遇，催生了眾多的車載AI芯片創業公司，如地平線、寒武紀、深鑒科技等，但是，當前還未形成強大的市場規模及頭部效應。與此同時，國內傳統整車廠不斷加快自身轉型升級，（互聯網）科技巨頭、初創公司等利用各自的優勢，通過投資/并購、戰略合作等方式，積極布局自動駕駛車載芯片領域，目前華為已推出可以實現L4級無人駕駛芯片Ascend910/310芯片組。

結語

在全球自動駕駛技術發展驅使下，車載芯片作為自動駕駛最關鍵的部件之一，其性能和算力要求不斷提升。當前，美國NVIDIA已發布L5級完全自動駕駛芯片，國內智能汽車芯片政策利好不斷，整車廠、科技巨頭及初創企業紛紛達成戰略合作布局芯片產業，華為已推出L4級無人駕駛芯片Ascend910/310芯片組。