【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？

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！

汽车智能化趋势已不可阻挡。据IDC分析，2020年-2024年全球自动驾驶年复合增速将达18.3%；到2024年，L1-L5级自动驾驶汽车出货量将接近5500万辆，其中L1、L2级别自动驾驶汽车市场占比分别为64.4%、34%。根据各车企自动驾驶技术导入时间表，目前大部分汽车正处于L1、L2级向更高级自动驾驶发展的阶段，而随着L3级及更高级别自动驾驶时代的到来，行业对更高算力、更高吞吐量、更低延时、更高效能的自动驾驶芯片的需求也变得愈发紧迫。

今天，我们就通过对5家主流自动驾驶芯片企业的盘点，来了解目前自动驾驶芯片的技术发展现状以及布局动向；并通过此次盘点，了解国内外主流企业在自动驾驶芯片领域布局的异同。

英伟达：Xavier、Orin、Atlan

GPU天然有着算力的优势，英伟达作为全球GPU的领导者，借助PC时代以及挖矿市场积累的技术优势，早早瞄准了下一代高算力需求市场，而自动驾驶正是其中之一。2015年、2016年，英伟达分别发布了Drive PX、Drive PX2两个自动驾驶平台，均基于Tegra芯片开发，前者算力仅为2.3TOPS，后者算力为24TOPS。

需要说明的是，英伟达PX系列并非车规级计算平台，在量产车型上的应用乏善可陈。为此，英伟达于2016年9月发布Xavier系列高算力芯片。作为Tegra系列芯片的升级版，Xavier聚焦于自动驾驶领域，一经发布，英伟达就宣布与采埃孚、百度等企业合作打造量产型AI自动驾驶车载计算平台。

Xavier SoC芯片基于台积电12nm工艺，拥有超过90亿个晶体管，配置了一个8核CPU、一个512核Volta GPU、一个深度学习加速器、全新计算机视觉加速器、以及全新8K HDR视频处理器。20W功耗下单精度浮点性能为1.3TOPS，Tensor核心性能20TOPS，解锁到30W后可达30TOPS。

基于Xavier芯片，英伟达推出了Drive AGX Xavier/Pegasus平台，这也是目前英伟达主力推广的自动驾驶主控平台。数据显示，NVIDIA DRIVE AGX Pegasus的算力高达320TOPS，号称能支持L4、L5级自动驾驶。

事实上，Xavier也满足不了更高级的自动驾驶运算需求。2019年，英伟达再发布新一代自动驾驶智能芯片Orin，采用台积电的7nm生产工艺，功耗为45W，算力达200TOPS，相比上一代Xavier，运算性能提升了7倍；升级到双片Orin后算力达到400TOPS，可提供L4级别自动驾驶方案。目前该芯片方案已经获得了蔚来汽车、理想汽车等车企的上车验证。

英伟达同样基于Orin提供了覆盖L2-L5级的自动驾驶方案，如蔚来汽车即将推出的ET7就计划采用4颗Orin芯片，但叠加算力距离L5级算力需求仍有差距；需要说明的是，Orin要到2022年才会量产。

与此同时，英伟达还在布局更先进的下一代自动驾驶芯片Atlan，专门为L4、L5级自动驾驶设计。根据英伟达透露信息，Atlan将集成Grace之后的下一代CPU架构，Ampere之后的下一代GPU架构，同时在数据处理单元、加速器、安全引擎、内存控制器与输入输出方面也有很大的变化，单芯片算力高达1000TOPS。这也是目前所了解到规划中自动驾驶算力最高的芯片，预计最快于2023年开始向汽车制造商和AV开发者提供样品。

Mobileye：EyeQ3-EyeQ6

作为一家成立于1999年的人工智能芯片公司，Mobileye成立之初的应对场景是满足AI需求，后被英特尔并入旗下，也成为英特尔在AI领域的代名词，是追赶英伟达的先锋部队。

截止目前，Mobileye推出有EyeQ1、EyeQ2、EyeQ3、EyeQ4四款应对自动驾驶的主控芯片方案。其中前面两款产品明显不能满足自动驾驶需求，Mobileye随后又在2014年迭代推出EyeQ3，使用了向量微码六核处理器（VMP），能对交通信息进行检测、利用深度神经网路判断自由空间和路径规划，获得特斯拉（早期车型）等车企的采用；但其算力只有0.256TOPS，从算力需求来说，满足L1级别自动驾驶都吃力。

2015年，Mobileye紧急迭代为EyeQ4，该芯片于2018年推出。其在EyeQ3基础上引入两个多线程处理集群（MPC）内核和两个可编程宏阵列（PMA）内核，内置4个CPU内核和6个矢量微码处理器（VMP），采用28nm的FD-SOI工艺，功耗为3W，算力较EyeQ3提升了10倍，达到2.5TOPS，可同时处理8部摄像头产生的图像数据；根据Mobileye定位，该芯片针对的是L3级自动驾驶应用。

Mobileye的芯片方案虽然算力远远不及英伟达以及同行企业，但在出货量上却遥遥领先。据Mobileye透露，早在2020年9月，EyeQ系列芯片的总出货量就超过了6000万片，是目前自动驾驶的首选芯片。分析认为，Mobileye传感器+芯片+算法的捆绑式解决方案，有利于帮助自研能力不足的企业快速推出自动驾驶方案，这是该芯片受欢迎的重要原因。

不过，也因为该系列芯片算力不足，部分主机厂在高级别自动驾驶方案中，仍倾向于英伟达的芯片方案。为此，Mobileye目前已经在规划推出更高算力的EyeQ5芯片。

Mobileye计划于2020年开始向市场投放EyeQ5，但目前进度有点缓慢，预计最快将于今年9月与吉利新车首发上市。

该芯片采用7nm FinFET工艺，在5W的功耗下，算力再提升10倍至24TOPS，同时装备8颗多线程CPU内核，以及18颗Mobileye的下一代视觉处理器，最多支持20个外部传感器（摄像头、雷达或激光雷达）。根据Mobileye介绍，该芯片将有助于将自动驾驶级别提升至L4级应用。

针对算力偏低的问题，据了解，Mobileye已经在规划算力更强的EyeQ6自动驾驶芯片，预计2023年量产，采用的是台积电的7nm工艺，不过算力预计不会有大幅提升。

Mobileye自动驾驶芯片方案，无疑是目前被采用最多的方案，但同时我们也注意到，随着自动驾驶级别逐渐从L1、L2级向更高级别切换，Mobileye被放弃的几率越来越高。蔚来汽车等多款新车已经开始选择英伟达的Xavier方案或是其他芯片厂商的方案。

高通：骁龙Ride

2020年初，高通针对自动驾驶推出Snapdragon Ride计算系统，主要包括ADAS安全系统级芯片SoC、自动驾驶专用加速器芯片ASIC以及自动驾驶软件栈。其中SoC芯片采用的是5nm工艺，算力达到30TOPS，可以满足L2级以上的自动驾驶应用。

Snapdragon Ride计算系统通过不同数量的SoC芯片和ASIC芯片组合，将会形成不同的算力，最大实现700TOPS（功耗130W）的算力需求，满足更高级别的自动驾驶运算需求。

高通Snapdragon Ride计算系统

Snapdragon Ride计算系统配有一系列传感器，如摄像头、短距离和远程雷达以及激光雷达，与C-V2X通信、位置感知和骁龙芯片系统相结合。

目前，Snapdragon Ride已经获得长城汽车的采用，量产车型计划于2022年第二季度开始交付。长城采用的是高通第三代自动驾驶计算平台ICU3.0，单板算力达360TOPS，可持续升级到1440TOPS，可同时接入最高14路800万像素高清摄像头，并能够接入8路高分辨率毫米波雷达，以及最高5路固态激光雷达。

除了自动驾驶芯片平台，高通还推出有智能座舱芯片方案。比较发现，两个方案有较大的类似之处，特别主控芯片方面，均采用了Kryo CPU，联网方面也有不少的重叠之处。有分析认为，高通的Snapdragon Ride偏向于车载娱乐应用，如果要更聚焦自动驾驶，未来还要改进和提升。

华为：鲲鹏+昇腾系列芯片组合

华为是国内提供自动驾驶平台较为全面的一家技术型公司，提供有智能车控平台（VDC）、智能驾驶平台（MDC）、智能座舱平台（CDC）。其中智能驾驶平台又提供有L2~L4四种不同级别的芯片平台方案，分别为MDC210、MDC300、MDC600、MDC610。

2018年10月，华为首次发布智能驾驶计算平台MDC600，应对L4级自动驾驶应用，该平台搭载的是鲲鹏系列16核CPU+8颗昇腾310芯片，同时还集成有ISP芯片与SSD控制芯片，算力高达352TOPS。

而面向L3级别自动驾驶的MDC300平台为2019年推出，搭载鲲鹏系列8核CPU+昇腾310 AI芯片，计算能力大约为64TOPS。

2020年9月，华为再推出MDC210与MDC610，其中MDC210主要面向L2+级自动驾驶（算力为16TOPS），MDC610面向L3-L4级别自动驾驶。后者采用鲲鹏916+昇腾AI芯片组合，运算能力达160TOPS。有分析称，MDC610采用的AI芯片为华为尚未正式发布的昇腾610。

从如上介绍发现，华为的智能驾驶平台主要基于其自主研发的鲲鹏系列芯片和昇腾系列芯片开发，同时集成ISP芯片与SSD控制芯片，根据不同的自动驾驶等级需求，选搭不同的芯片搭配方案，从而满足不同算力需求，支持接入摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS等感知信号。

华为MDC还是一套开放的平台，具备组件服务化、接口标准化、开发工具化的特性。基于此平台可快速开发、调测、运行自动驾驶算法与功能。目前华为MDC已经在奥迪Q7等车型上得到采用，支持高速巡航、拥堵跟随、交通灯识别、行人识别、地下车库自动泊车等场景应用。

根据华为计划，主控CPU将在鲲鹏916、鲲鹏920基础上，计划于2021年推出鲲鹏930，2023年推出鲲鹏950芯片；AI处理方面，将在昇腾310基础上，计划于2020年推出昇腾320、昇腾610，2021年推出昇腾910等系列芯片。但受地缘政治影响，华为更高性能、更高算力芯片目前暂无新进展。

2021年4月18日，华为推出算力高达400 TOPS的自动驾驶计算平台MDC810。据了解，该平台是业界目前已经量产、最大算力的智能驾驶计算平台，已在北汽极狐上得到装车应用，不过所采用的芯片方案未有进一步透露。

地平线：征程2、征程3、征程5

地平线成立于2015年7月，是我国唯一实现车规级人工智能芯片前装量产的企业。2019年地平线成功推出车规级AI芯片征程2，满足 AEC-Q100标准，可提供4TOPS等效算力，典型功耗为2W，支持辅助驾驶、自动驾驶视觉感知、视觉建图定位等智能驾驶环境感知，主要面向L2级自动驾驶应用。

地平线是我国唯一实现车规级人工智能芯片前装量产的企业

征程2芯片具备视线追踪、分级疲劳检测、多模唇语识别、驾驶员行为识别、智能情绪抓拍和手势识别等创新应用，在功能上，更偏向于智能座舱领域；已获得长安、上汽、广汽、一汽、理想汽车、奇瑞汽车、长城汽车、奥迪、大陆集团、佛吉亚等国内外知名主机厂及Tier1的采用，截至2020年底，该芯片累计出货量超10万片。

2020年9月，地平线再推出征程3车规级芯片，算力为5TOPS，典型功耗为2.5W，其在原有的L2级辅助驾驶基础上，实现了NOA导航辅助驾驶的功能，支持120°水平视场角，并且支持处理800万超高像素图像。需要说明的是，征程3的AI可实现422fps图像处理，等效于Xavier的一半处理效果。该芯片已于今年6月量产，首次搭载于2021款理想ONE。

与此同时，地平线最新的征程5芯片已经流片成功，单颗芯片算力最高可达128 TOPS，支持接入16路摄像头，是中国首颗基于ISO 26262功能安全流程开发的车规级AI芯片，同时是业界首款集自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央计算芯片。2021年7月29日，地平线正式发布征程5芯片，计划于2022年量产。

地平线征程5芯片

基于征程5芯片，地平线将推出AI算力高达200～1000TOPS的系列智能驾驶中央计算平台，兼备业界最高帧率性能与最低功耗表现。据地平线透露，截至2020年底，征程系列芯片出货量已经超过16万片。

目前，地平线还同步规划有征程6芯片，据了解，该芯片单芯片算力将达到400TOPS，采用7nm工艺。

各有优势 百花齐放

从盘点中我们发现，在已量产自动驾驶主控芯片中，单芯片算力最强的是英伟达的Xavier和高通的骁龙Ride，等效算力均为30TOPS；Mobileye和地平线的芯片目前均为低算力平台，尤其是Mobileye，最新的EyeQ4算力仅有2.5TOPS。

而基于自动驾驶芯片推出的自动驾驶计算平台中，目前算力最高的是华为的MDC810方案，最高算力已达400TOPS。与其他几家自动驾驶芯片提供商不同的是，华为并不是单纯提供芯片，而是将自己定位于tier 1供应商，为主机厂提供开发好的自动驾驶平台方案。

当然，单芯片算力并非衡量自动驾驶芯片优劣的唯一指标，Mobileye的芯片虽然算力最低，但却是目前应用最广的产品。截至2020年9月，其EyeQ系列芯片的总出货量超过了6000万片；而地平线的芯片方案算力也偏低，但在部分处理功能方面并不弱，如对视频的处理，支持422fps的视频流处理，相当于英伟达Xavier视频流处理能力的1/2。

而随着自动驾驶技术导入时间开始进入到L3、L4甚至L5级更高级别，现有自动驾驶芯片方案已不能满足未来更高处理性能、更多感知信息接入的处理需求。目前，所有的自动驾驶芯片企业已经在开发更高级别的芯片方案。其中，以英伟达最为疯狂，推出了尚未量产的Orin（算力为400TOPS），同步布局单芯片算力高达1000TOPS的Atlan，是目前规划自动驾驶芯片方案中，算力最强的芯片平台。

Mobileye正在计划当中的EyeQ5的算力已有大幅提升，预计为24TOPS，另外还布局有EyeQ6，不过EyeQ6的算力仍较为堪忧，根据已透露信息，算力可能为EyeQ5的两倍。而目前算力水平几乎处于同一级别的地平线，目前规划中的征程6算力已提升至400TOPS，成为行业前瞻布局的领航者之一。

从市面反馈来看，在主机厂推出的L3、L4级别车辆中，Mobileye的方案正在被抛弃，而英伟达、地平线、华为的方案则越来越多地得到使用。

不过，华为受地缘政治影响，新一代高性能自动驾驶芯片方案自2020年开始出现了发展停滞的局面，目前其所推出的自动驾驶平台只能基于已有芯片来升级。2022年随着算力达400TOPS的英伟达Orin、算力达128 TOPS的地平线征程5的量产，华为自动驾驶算力平台的领先性优势或将被弱化。

而高通方面，其芯片方案因偏向于车载娱乐，或将在智能座舱领域发挥更大优势，而在自动驾驶领域，仍需要进一步聚焦。

另外，高功耗仍是高算力芯片平台需要直面的问题。特别是英伟达，无论是产品价格还是功耗，对其产品上车仍有不小的影响。如基于Orin开发的L5级自动驾驶算力平台，虽然算力可高达2000TOPS，但750W的功耗，无论燃油车还是电动车，以目前的车载电池容量来说，都有不小的挑战。

随着自动驾驶时代临近，抓住时代机遇的不仅是头部企业。寒武纪、芯驰科技、黑芝麻、西井科技、深鉴科技等AI芯片企业也迎来了新机遇，纷纷推出自动驾驶芯片方案；瑞萨、意法半导体、恩智浦等传统车规级MCU大厂，也在极力巩固各自的行业地位，正在筹算着切入AI汽车芯片领域；还有部分主机厂为获得“灵魂”，选择自主研发自动驾驶芯片，如特斯拉、零跑汽车、百度（集度汽车）等，自动驾驶芯片将呈现百放齐放的局面。（James）

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