自动驾驶是否会寒冬取决于核心

不久前，谷歌Waymo首席执行官约翰·克拉夫西克(John Krafcik)在一次会议上承认，自动驾驶要普及还需要很长时间，因为它必须能够在任何天气和情况下实现自主。

开车，这技术太难了。

对于Waymo这个全球发展最快、相对最成熟的自动驾驶公司来说，自动驾驶的难度可见一斑。

其中，最先跃进的可能是智能汽车芯片。

2019年，全球瞩目的半导体行业大事无疑是高通收购NXP。

虽然此次收购以失败告终，但高通收购恩智浦的目的是为了扩大汽车芯片市场。

智能汽车芯片的重要性也被凸显。

然而事实上，智能汽车芯片之战早已悄然打响。

今年3月，英特尔斥资1亿美元收购Mobileye，透露出欲在自动驾驶领域获得优势的意图。

英特尔前CEO科再奇直言，“希望英特尔不要在智能汽车领域重蹈（移动互联网时代）的覆辙”。

足以说明英特尔对于智能汽车芯片的重视。

英伟达长期以来一直是特斯拉、沃尔沃和百度的供应商。

推出Drive PX2、新一代人工智能超级计算机-Xavier等产品。

联发科也没闲着。

去年11月底，其正式宣布有意进军汽车芯片市场。

今年5月，其以6亿美元将汽车芯片业务出售给国内服务提供商四维图新。

转售后，四维图新又获得1亿美元投资。

与此同时，除了传统芯片巨头之外，汽车厂商也开始研发智能汽车芯片。

特斯拉CEO马斯克今年8月表示，特斯拉自研AI芯片已经准备就绪。

百度还发布了全功能云芯片“昆仑”。

据报道，苹果的自动驾驶项目也有物理电路板。

毫无疑问，芯片市场已经从PC、移动互联网时代走向“智能汽车”时代。

而在前两个时代毫无存在感的中国，能否迎来智能汽车芯片时代的“春天”呢？国内智能汽车芯片现状 据国内商用车ADAS服务商清智科技研发部总监潘慧慧介绍，传统的汽车电子芯片主要分为这几类，包括：微控制单元、信号传输芯片、电源芯片等。

管理芯片、电源模块芯片、专用功能芯片、以及不同类型的传感器芯片。

智能汽车芯片在这些基础上进行了扩展。

例如，新能源汽车用高压电机控制芯片、IGBT芯片模块、BMS电池管理系统芯片、DC-DC开关电源芯片模块等；自动驾驶的处理器和通信芯片等。

其中，智能汽车处理器是自动驾驶汽车芯片的核心。

因为它对计算能力的要求很高。

“此外，传统汽车上的传感器芯片也已经扩展到智能汽车芯片，比如ADAS中使用的视觉传感器，包括光学传感器芯片、图像传感器ISP处理芯片、视频后处理芯片、毫米波雷达射频芯片、DSP数字信号处理芯片等。

”潘志辉表示。

目前，国内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。

其中，地平线、寒武纪、四维图新等企业以地平线和卡特兰微为代表，其产品包括自动驾驶处理器正诚、旭日、ADAS产品Nebula、Matrix视觉处理平台等。

ADAS产品Nebula支持L2级ADAS功能，约为即将量产；Matrix1.0于今年4月底发布，基于其自主研发的BPU架构Journey 2.0，面向L3/L4级别自动驾驶应用。

目前Matrix板卡功率为31瓦，可支持4路P 30FPS图像的实时处理。

寒武纪涉及的自动驾驶产品主要有两款：寒武纪1M处理器和寒武纪MLU。

其中寒武纪1M可作为人工智能模型引擎，可直接支持终端训练。

寒武纪MLU基于寒武纪最新的MLUv01架构，可主要应用于自动驾驶的开发和验证领域，能够提供更高性能、低功耗的算力支持。

据悉，海高汽车的智能驾驶计算域控制单元搭载了寒武纪的MLU芯片。

四维图新2016年全面收购杰发科技后，将产业链延伸至汽车芯片领域。

此前，杰发科技主要是联发科控股旗下子公司，产品为汽车信息娱乐系统芯片及解决方案。

如今，其汽车信息娱乐系统芯片占据国内后市场50%以上的市场份额。

同时，也在不断向其他汽车电子芯片方向拓展，如车身控制单元MCU和ADAS产品线。

Gartland Micro是一家专门从事雷达芯片的公司。

去年发布了首款适用于车载的77GHz CMOS毫米波雷达芯片。

该芯片是亚太地区首款适用于车载雷达的77GHz收发芯片，并已量产。

虽然目前24GHz毫米波雷达芯片的市场需求量很大，但根本原因并不是他们不愿意选择77GHz产品，而是77GHz在技术上更难攻克。

77GHz产品在性能和尺寸方面比24GHz有优势。

未来智能汽车将配备越来越多的毫米波雷达，因此体积是一个重要因素，因此未来77GHz将会取代24GHz产品。

而这也预示着Gatlan Micro的市场前景。

此外，百度、华为、阿里巴巴等也在路上。

可以看到，国内企业近三四年在智能汽车芯片市场基本刚刚起步。

有的从其他领域转向智能汽车芯片市场，其产品和技术刚刚推出。

有的还在完善中，有的还没有量产，有的即使量产了也还没有一定规模的实际应用。

相比英伟达、英特尔等芯片领域的巨头，以及应用的快速落地，国内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，就不得不提到传统的汽车电子芯片。

青智科技研发部总监潘志辉告诉魔客网，传统汽车电子芯片市场其实比较狭窄。

制造汽车电子芯片的公司只有少数几家，如恩智浦、英飞凌、德州仪器、意法半导体等。

家。

英特尔、英伟达、高通等芯片巨头此前在传统芯片市场上从未出现过。

然而，随着自动驾驶和新能源汽车的兴起，汽车芯片与过去相比发生了重大变化，尤其是处理器等芯片。

因此，与计算能力相关的MCU（微控制单元）等级和芯片要求发生了变化。

核心在于，自动驾驶本质上相当于给汽车设置了一个虚拟驾驶员。

这个虚拟驱动程序需要大量的信息和处理。

这些信息包括来自车路协同系统的信息、本车环境的识别信息等。

处理过程包括3D建模、可行驶区域计算、路径规划算法、安全评估等，都是与车辆直接相关的必需模块。

自动驾驶，对芯片的算力要求较高。

结果，在PC和移动芯片领域享誉全球的英特尔、英伟达、高通、AMD等公司在汽车市场几乎没有市场。

自动驾驶兴起后，它们迎来了新的广阔市场。

这个市场有多大？截至年底，我国新能源汽车累计销量达到1万辆，占全球累计销量的50%以上。

行业统计机构预测，到2020年，全球自动驾驶汽车市场价值将超过1亿美元。

英特尔联合知名市场研究机构Strategy Analytics发布了自动驾驶汽车市场规模报告。

报告显示，预计今年全球自动驾驶汽车规模将达到1亿美元。

我们已经提到了传统汽车电子芯片和自动驾驶芯片的区别。

那么，我们到底需要什么智能汽车芯片呢？新能源汽车公司小鹏汽车人工智能产品部计算机视觉首席研究员郭延东博士告诉魔客网：“首先，在前装方案中，车载芯片必须满足车辆法规，与智能手机中使用的芯片相比，车辆法规具有更高的温度和其他要求。

。

此外，由于汽车芯片担负着安全相关的功能，因此对芯片的可靠性、稳定性、运算能力也有着极高的要求。

来自Intel/Nervana的Naveen Rao提出了计算能力的概念。

还考虑：1）内存带宽（m）； 2）精度（量化位数b）； 3) Utilized OPs（每秒有效操作数o）。

此外，Roofline模型也常被用来评估设计效率。

相对较新的 NVIDIA Xavier SOC 理论值为 30TOPS。

”郭延东还指出：“作为一家车企，价格和生态对于我们芯片解决方案，包括摄像头解决方案的成熟度也非常重要。

发展社区都是车企考虑的因素。

”青智科技潘志辉从供应链、材料获取难度、量产条件、质量控制等方面给出了答案。

他认为：“传统汽车芯片相对容易获得。

尽管其中一些很重要，但并不是迫切需要的。

与算力相关的CPU、GPU、AI芯片等传统汽车电子行业稍显缺乏，只能依靠英特尔、英伟达等工业芯片巨头发力研发，尝试升级其原有的芯片架构满足汽车法规的要求。

“这个领域比较少见，因为有汽车级芯片，”他说。

非常详细的规定，比如制造工艺、技术、检测等，不是一般厂家能够制定的。

而且，还有时间周期的限制，良率等问题可能要等到公司最终量产时才会出现。

这需要有经验的芯片公司来做。

此外，潘志辉还提到了一款冷门芯片——高带宽网关芯片。

据他介绍，由于自动驾驶需要3D建模，因此每个传感器的速率带宽非常大，刷新速度也非常高。

例如，预计将在 30 毫秒内分析视频中的图像。

这会带来数据量大、刷新率高等问题。

因此，需要高带宽网关芯片将所有传感器数据汇集在一起??，提供给高计算智能芯片进行处理。

而且，高带宽网关芯片的重要性还体现在数据传输过程中，带宽要求非常高，可靠性要求也极高。

“这种具有高抗干扰性能并满足汽车法规要求的网关芯片的选择并不多，”他说。

最后，潘志辉认为，传感器所需的后处理芯片选择并不多，而且都是来自国外厂商。

该芯片属于中等算力的处理芯片，价格相对昂贵，这也导致智能驾驶汽车的电子成本相对较高。

请问国内企业走向何方？对智能汽车芯片高可靠性、高安全性、低成本、可量产的要求，导致当前智能汽车芯片市场芯片紧缺、可用性低。

在潘志辉看来，这种情况给了国产品牌芯片进入市场的机会。

蓬勃发展的自动驾驶汽车想要落地，芯片供应必须充足，车企不能只做原型车。

在性能方面，因为可以验证，国产芯片可以入局。

但关键问题在于高可靠性和高安全性的实现。

一方面，这需要在整个生产和设计过程中进行质量控制。

国外芯片厂商拥有丰富的经验和雄厚的资本实力。

他们只需要收购传统汽车芯片公司即可获得生产工艺。

因此，可以大大缩短开发、设计和生产时间。

国内芯片基础本来就比较薄弱，更不用说新兴的智能汽车芯片了。

这方面的设计和制作工艺可能比较缺乏，可能还需要一定的市场价格来帮助验证。

“我认为，在控制风险的前提下，在某些适当的情况下，比如在封闭环境下的自动驾驶汽车芯片，国内芯片市场是没有问题的。

芯片企业可以通过实际应用来控制芯片的质量。

同时，大量应用也将快速推动国产芯片企业芯片品质的大幅提升。

” 2017年，芯片给了中国快速发展的科技一个非常重的“巴掌”，这也让行业内外人士认识到了芯片自主研发的重要性。

格力董事长董明珠雄辩地说，要花一亿元造芯片。

阿里巴巴还在云栖大会上宣布将成为独立芯片公司，百度推出“昆仑”，华为推出“全栈、全场景解决方案”。

“还有升腾、AI芯片；后起之秀地平线、寒武纪都推出了自主研发的芯片和平台产品……国内的芯片大战才刚刚开始，智能汽车芯片市场或许让国产芯片开始获得一席之地。

”所谓立足点在哪里，其实路就在你脚下，只要你开始做，就不晚。