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【芯智驾】自动驾驶芯赛道群雄并起,谁将成“灵魂”赢家?

来源:爱集微

#芯智驾#

#自动驾驶#

10-02 18:05

芯智驾──集萃产学研企名家观点,全面剖析AI芯片、第三代半导体等在汽车“大变形”时代的机会与挑战!

集微网消息,在《【芯智驾】华为/地平线等5大厂角逐自动驾驶芯片赛道,谁将领航?》一文中,笔者为大家盘点了英伟达、Mobileye、高通、华为、地平线5家企业的自动驾驶芯片以及他们的未来布局;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。

今天我们就来盘点下,五巨头之后全球排得上号的自动驾驶芯片还有哪些。

一、主机厂:欲掌握自动驾驶的“灵魂”

1、特斯拉:FSD芯片

特斯拉并不是一开始就布局自己的自动驾驶芯片,但发展至今,已经成为智能汽车领域,最有“灵魂”的主机厂。

2014年~2016年,特斯拉首先选用的是Mobileye的EyeQ3芯片,并基于该芯片开发出AutoPilot HW1.0自动驾驶平台。2016年~2019年,特斯拉放弃Mobileye的芯片方案,改用英伟达的DRIVE PX 2 AI计算平台,并基于此将AutoPilot HW平台升级为2.0、2.5两个版本。

特斯拉在选择英伟达芯片方案的同时,于2017年开始自研自动驾驶芯片,并于2019年4月推出基于首款Tesla FSD芯片的AutoPilot HW3.0计算平台。根据公开信息,该芯片拥有60亿个晶体管,算力达36TOPS,每秒视频流处理速度达2100fps。而HW3.0则搭载了4颗Tesla FSD,总算力达144TOPS,由于该方案采用的是双冗余备份方案,HW3.0实际算力为72TOPS,支持1颗三目前置/2颗前侧/2颗后侧/1颗后置摄像头、车内DMS摄像头、1颗前置毫米波雷达以及12颗超声波雷达接入。

从算力来看,特斯拉第一代FSD为目前量产自动驾驶芯片中单芯片算力最高的方案,不过,相对特斯拉基于视觉的自动驾驶方案而言,该芯片并不能满足算力需求,多个业内人士分析认为,基于FSD芯片实现的自动驾驶方案,特斯拉目前只能达到L2级水平。

为了解决自动驾驶性能问题,特斯拉一方面不断更新平台软件版本,7月已上线FSD Beta V9·1新版本;另一方面也在计划新一代FSD芯片计划。

据了解,特斯拉正与博通合作研发新款自动驾驶芯片,并搭配新的HW 4.0算力平台,预计2022年第四季度量产,新一代芯片将采用7nm工艺。预计HW4.0算力有望达到432 TOPS以上。

2、零跑汽车:凌芯01

特斯拉掀起了主机厂造芯潮,国内的零跑汽车也不遑多让,一心两用,一边加速造车,一边加速推出自研自动驾驶芯片。

凌芯01是零跑汽车在母公司大华股份支持下研发的首款国产AI自动驾驶芯片,项目启动于2018年6月,推出于2020年10月27日。采用28nm制程工艺,CPU处理器采用阿里旗下平头哥半导体公司的玄铁C860,AI处理器采用8核神经网络处理器,主频最高1GHz,支持浮点执行单元和VDSP矢量运算,功耗为4W,算力能达到4.2TOPS,是Mobileye eyeQ4的两倍。

凌芯01支持接入12路摄像头、自动泊车、ADAS域控制,单芯片支持L2级自动驾驶应用,双芯片方案可提升至L3级自动驾驶应用。

零跑汽车已推出的C11就搭载两颗自研的凌芯01芯片,算力达8.4TOPS,配合自研的LeapPilot 3.0 ADAS系统,支持10个车身摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达及1个车内摄像头,该车计划于今年10月量产上市。由此,零跑汽车也成为了全球第二家自研自动驾驶芯片并上车的企业。

3、其他造“芯”车企:百度、大众、吉利加速入列

事实上,除了特斯拉和零跑汽车,更多主机厂也已开始了自己的造芯计划,国内自动驾驶领先企业百度,目前已推出昆仑芯片,算力高达260TOPS,但这款芯片不是自动驾驶芯片,而是一款云端芯片;同时在高阶智能驾驶产品ANP中采用了TI的TDA4自动驾驶芯片。

其他车企方面,德国大众集团已经在筹备自研芯片,并于2019年筹建了一支5000人团队开始打造操作系统。吉利汽车也要在中央计算平台&芯片、L4自动驾驶软件、ADDIS数据平台和车联网平台&运营构建核心技术实力,已推出E01和E02芯片信息娱乐SoC芯片,计划2021年推出全栈AI语音芯片V01;2022年推出全功能高性能数字座舱SoC芯片SE1000;2023年计划推出256TOPS的自动驾驶SoC芯片AD1000。

二、传统MCU大厂:有意争雄智驾未来,却动作迟缓

1、瑞萨:R-CAR系列

瑞萨是全球第二大汽车电子企业,也是最大的车规级MCU供应商,推出有R-CAR H3等智能座舱芯片,也有基于R-Car Gen3架构的ADAS芯片。

其中R-CAR V3M推出于2018年,基于双Arm Cortex-A53、AUTOSAR的双Cortex R7锁步内核以及集成式ISP开发,主要用于处理前置摄像头信号,也可用于接入环视系统、驾驶员监视。2019年,瑞萨再推出第二款视觉SoC芯片R-CAR V3H,算力为4TOPS,基于IMP-X5+图像识别引擎和专用硬件加速器的异构计算机视觉内核概念,用包括稠密光流注3、稠密立体视差注4和对象分类注5在内的算法实现了先进的感知功能。

由于R-CAR V3H无法融合到雷达数据,瑞萨已经在研发第三代新款R-Car V3U,公开资料透露,该芯片最大运算速度达9.6万DMIPS,卷积神经网络(CNN)计算达60TOPS;最近已开始面向整车厂商及大型部件厂商供应样品,计划2023年4-6月量产。

与英伟达等主攻高算力的GPU方案不同,其自动驾驶芯片继续延续瑞萨的低功耗风格,最新款R-Car V3U芯片可做到13.8 TOPS/W的低功耗表现。

2TITDA系列

TI是传统座舱芯片三巨头之一,代表产品为Jacinto系列。在自动驾驶方面,TI主打的是TDA系列,分别于2013年-2015年推出有TDA2x、TDA3x、TDA2Eco等3个系列芯片,其中TDA2x面对的是中高级应用,用于实现各种前置摄像机的同步运行,提供包括远光灯辅助、车道保持辅助、高级巡航控制、交通信号识别、行人/对象检测以及防碰撞等功能;后两者均是面向中低级自动驾驶应用,支持车线维持辅助、自适应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。

这三个系列均是低功耗、低算力产品。2020年,TI接着发布基于Jacinto 7架构的TDA4VM处理器系列,该系列SoC包含通用处理CPU、C7 DSP MMA深度学习加速器、VPAC DMPAC视觉加速器、ISP和以太网交换机以及PCIe交换机等,功耗为5到20W。

TI还基于TDA4VM和另一款处理器DRA829V开发了Jacinto 7系列架构芯片,前者用于处理自动驾驶功能,后者主要负责网关系统业务,两者都包含了MCU控制器。在实际应用中,TDA4VM以其8TOPS算力,支持最高4K分辨率图像、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器的接入;该芯片已经被百度、禾多科技等企业用于其自身自动驾驶方案开发。

需要说明的是,截止目前,Ti还没有专门研发自动驾驶芯片方案,而是基于现有技术升级改进,使其产品可以满足自动驾驶需求,其技术路线还是聚焦于自身的MCU优势业务。

3、恩智浦:S32系列

在自动驾驶领域,恩智浦的技术深度要优于高通,早在2015年,恩智浦就推出了针对自动驾驶的S32V系列芯片,典型代表是S32V234,该芯片CPU内置4颗ARM CortexA53和1颗M4,以3D GPU(GC3000)和视觉加速单元(2颗APEX-2vision accelerator)作为计算单元,能同时支持4路摄像头,预留有支持毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达接口,GPU能实时3D建模,计算能力为50GFLOPs。

2016年5月,恩智浦还基于S32V234,辅以S2084A嵌入式计算处理器和S32R27雷达微控制器推出BlueBox平台。此外,恩智浦还推出有MPC577XK微控制器,主要用于自适应巡航控制、智能大灯控制、车道偏离警告和盲点探测等应用。

事实上,恩智浦在自动驾驶芯片的开发上颇显被动,其自动驾驶芯片处处透着MCU的底子,而且,很多产品都是一“芯”多用,如集成有MCU和MPU的S32G,该芯片于2020年初发布,主要用于汽车服务型网关领域,同时也被当作自动驾驶芯片使用。

目前,恩智浦正联合大众汽车软件公司Cariad、软件供应商Baselabs、一级供应商电装(Denso)、德国弗劳恩霍夫IESE和瑞典皇家理工学院(Swedish Royal Institute of Technology)合作开发专用的自动驾驶芯片。

4、英飞凌:Aurix系列

来自汽车电子的营收占英飞凌整体业务超过40%,特别是收购赛普拉斯后,英飞凌已成为全球最大的车用半导体供应商之一。

2015年,英飞凌联手谷歌开发雷达传感器芯片;2016年,英飞凌收购兰半导体公司Innoluce并获得汽车灯光探测和测距技术。2017年,英飞凌就推出了包括77/79 GHz单片微波集成电路在内的完整雷达芯片组解决方案;2018年,集成RF雷达单芯片收发器、AURIX雷达专用微控制器以及安全电源三块IC的雷达模组面世。

其中,AURIX是英飞凌2012年5月针对自动驾驶推出的32位多核单片机,搭载三核独立32位TriCore内核,支持ASIL-D,AURIX TC29x、TC27x和TC23x系列内置硬件安全模块,应用于电动汽车、混合动力汽车、变速器控制单元、底盘、制动系统、安全气囊及ADAS系统。

第一代多核TriCore单片机为AURIX TC2xx,基于65nm制程工艺;第二代产品AURIX TC3xx基于40nm工艺,已于2019年量产,最高端TC39x集成6个TriCore内核,FLASH为16MHz;第三代产品AURIX TC4xx,虚拟原型支持TricoreCPU子系统、并行处理单元(PPU)、存储器、通信、计时器、模数转换器和安全性等全套模型集,计划于2022年量产,适合对性能要求更高的传感器融合及ADAS应用。

目前Aurix系列芯片已经在奥迪新A8中得到应用,作为zFAS自动驾驶(L3级别)计算单元。另外,英飞凌还在2015年针对ADAS市场推出有Real3系列3D ToF图像传感器,为英飞凌与pmdtechnologies合作开发。

从介绍中我们不难发现,英飞凌的AURIX系列芯片并非专门针对自动驾驶开发,而是兼顾自动驾驶应用。

5、亚德诺:BF5xx系列、BF60x系列

ADI是老牌模拟信号和数字信号处理厂商,在自动驾驶领域,推出的产品主要是视觉ADAS,Blackfin系列处理器是其代表,又细分有低端、中端、高端三个档次芯片方案。

其中低端系统基于BF592,实现LDW(车道偏移预警)功能;中端系统基于BF53x/BF54x/BF561,实现LDW/HBLB/TSR等功能;高端系统基于BF60x,采用了“流水线视觉处理器(PVP)”,实现了车道偏移预警LDW、智能远光灯控制HBLB、道路交通标志识别系统TSR、前方碰撞预警系统FCW、车辆探测PD等功能。

需要说明的是,ADI同样没有专门推出针对自动驾驶的芯片,目前所推出的方案主要聚焦在辅助驾驶应用领域,是其众多汽车电子的组成部分之一。相比其他同行,ADI主打的是高性价比,基于DSP方案支持将芯片的成本控制低至几美元、十几美元,深受主机厂的青睐。

不过,ADI仍然没有摆脱MCU的打法,面对集中于自动驾驶控制的高算力芯片需求,ADI显得有些无欲无求,至今仍没有专门研制自动驾驶芯片。

本章小结

总体而言,传统MCU大厂非常希望能借助智能汽车时代,继续自己的领导地位,但目前自动驾驶还处于初级发展阶段,这些企业继续固守原有的市场蛋糕,然后在已有技术基础上,做些升级、改进,使之可以满足ADAS的应用需求,而在自动驾驶(AD)方面,传统MCU大厂的进度还相对缓慢,且没有清晰的发展路线。

经过盘点发现,全球车规级MCU龙头企业所推出的自动驾驶芯片,一般情况下,不同场景应用,会有不同的对应方案,且很多芯片并非单一聚焦于自动驾驶领域,而是兼顾辅助驾驶与自动驾驶,给人一种三“芯”二意之感。

令人意外的是,老牌MCU巨头意法半导体没有推出自己的自动驾驶芯片,而是选择Mobileye的EyeQ5 芯片,并将其集成为自己的ASIC/ASSP芯片,目前已在计划与Mobileye的EyeQ6做进一步合作。意法半导体同步设计自己的ASIC视觉处理器,但其与华为合作开发的自动驾驶芯片,至今尚未有成果推出。

整体而言,车规级MCU龙头企业基于原有积累的平移应用,开发的芯片对满足基本的车辆控制、车载娱乐没有问题,但在真正解决自动驾驶控制方面,瓶颈还是非常凸显的。而国内MCU企业还在解决车规级MCU从0到1的进程,目前还很难兼顾到自动驾驶领域。这也是MCU大厂在汽车电子领域非常活跃,但在自动驾驶方面经常“失踪”的重要原因。

三、自驾“芯”生代:群雄并起

1、赛灵思:Virtex系列、Zynq系列、Versal ACAP系列

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。

2、安霸:CVxx系列

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;来到自动驾驶时代,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。

3、黑芝麻:A1000A1000 Pro

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。

4、芯驰科技:V9系列

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。

5、西井科技:DeepwellVastWell

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。

6、潜在企业:深鉴科技、寒武纪、瑞芯微、四维图新等厉兵秣马

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,近日寒武纪创始人兼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,定位于智能驾驶方案。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。

本章小结

入局自动驾驶赛道的AI芯片企业中,真正聚焦于自动驾驶领域的企业并不多,可选芯片产品也较少,目前只有黑芝麻的自动驾驶芯片具有较强的针对性。其他企业推出的芯片当中,赛灵思犹如万金油,自动驾驶只是已推出产品的应用领域之一,且目前未能真正发挥功效,或许下一代产品将会有较强的针对性,甚至成为英伟达强有力的竞争对手。

安霸的视频处理芯片更倾向于智能座舱,偏向辅助自动驾驶,在行业不断冒出更聚焦、性能更优的芯片方案时,安霸的产品性能优势并不明显,或许性价比成为其打动客户的理由之一;而对标Mobileye,也凸显出安霸自动驾驶路线的不明确。

国内AI芯片方案中,芯驰科技的方案布局比较完善,但真正威力还有待其下一代产品的效果;西井科技则有点“凑合”之意,将原计划用于AI算法运算的芯片移植到车上,有些牵强,即便下一代研发的产品,也非聚焦自动驾驶领域,仍是辅助应用芯片。

其余AI芯片企业中,都对自动驾驶应用有了一定的前期积累,但能否从边缘攻入自动驾驶的核“芯”,还要看这些企业未来的布局与走向。目前看,寒武纪或许是最快推出自动驾驶芯片的企业之一。

另外,可靠性标准AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS 16949、功能安全标准ISO 26262三道车规级门槛,也在考验着AI芯片企业的上车进程。

(校对/James)

责编: wenbiao

Andy

作者

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邮箱:huangrg@lunion.com.cn

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