自动驾驶处理芯片产业格局_英伟达VS英特尔.doc

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2、自动驾驶AI芯片之前，我们先了解一下车用半导体。　　车用半导体大致可分为微控制器单元（MCU）、特定应用标准产品（ASSP）、特定应用集成电路（ASIC）、模拟（Analog）与功率晶体管（Transistor）、传感器（Sensor）等。其中：　　MCU较偏重动力传动、底盘控制与安全；　　ASSP/ASIC较偏重在车载资通讯与娱乐；　　模拟与功率晶体管在各次系统使用比较平均；　　传感器则是偏重在动力传动及安全。　　以下是市场研究机构SemicastResearch发布的2016年全球前十大汽车电子公司。　　在上述汽车电子巨头中，恩智浦、瑞萨、TI等

3、都研发有面向高级驾驶辅助系统（ADAS）及自动驾驶（AD）需求的高效能处理芯片；意法半导体从2004年开始与Mobileye共同合作研发EyeQ系列芯片，不过Intel在2017年3月以153亿美元收购了Mobileye。在此之前，Intel还先后收购了FPGA芯片巨头Altera、视觉算法公司Movidius，以此形成了自动驾驶芯片的完整解决方案。芯片巨头中，英伟达凭借其GPU的强大优势也积极切入自动驾驶芯片领域；高通除了自主研发新一代车规级移动处理区芯片外，也即将完成对恩智浦的收购；Xilinx则主推其基于FPGA的Zynq-7000AllPro

4、grammableSoC，等等。　　此外，特斯拉也是一家即将进入自动驾驶芯片领域的巨头，ElonMusk在2017年底公开了特斯拉自主研发自动驾驶AI芯片的计划。国内公司中，地平线、寒武纪、四维图新、森国科等均在2017年发布了自动驾驶芯片规划。本文余下部分将对上述公司及产业格局做一个盘点。　　格局　　在自动驾驶领域，AI芯片其实并不新奇。如前所述，Mobileye的EyeQ系列芯片在2004年就开始研发，2007年发布的第一代EyeQ1芯片是较早应用于自动驾驶的AI芯片之一（仅实现辅助驾驶功能）。从技术路线来看，在这个领域中，自动驾驶芯片也延续了与

5、其高度相关的深度学习所采用的几类硬件技术路线：GPU、FPGA、ASIC。　　同时我们也需了解，按照SAEInternaTIonal的自动驾驶等级标准，目前已商用的自动驾驶芯片基本处于高级驾驶辅助系统（ADAS）阶段，可实现L1~L2等级的辅助驾驶和半自动驾驶（部分宣称可实现L3的功能）；面向L4~L5超高度自动驾驶及全自动驾驶的AI芯片离规模化商用仍有距离。Nvidia的DriveXavier预计2018年一季度向合作伙伴提供样品；Mobileye的EyeQ5预计2018年提供工程样品，2020年量产，二者均宣称可以支持L4~L5的自动驾驶运算需求

6、。　　一、两强之争：英伟达VS英特尔（Mobileye）　　在自动驾驶时代之前，英伟达、英特尔等在汽车电子领域虽有涉及但并不突出。自动驾驶的兴起对处理芯片的性能提出了更高要求，二者凭借在处理器芯片领域的长期积累同时配合产业并购，已然形成了领跑之势。从主流车厂无人驾驶平台所使用的计算平台来看，现在主要几个车厂使用的平台基本上是Nvidia和Mobileye（Intel）的，二者形成了自动驾驶芯片领域的第一集团。　　　　1、英伟达：DrivePX系列芯片　　在自动驾驶时代之前，Nvidia很早就通过Tegra系列处理器进入了众多整车厂的供货商名单，不过早

7、年NvidiaTegra负责的主要还是车载娱乐方面。比如，奥迪新A8采用的自动驾驶平台zFAS中使用了NvidiaTegraK1芯片，负责处理车辆的环视影像；但zFAS负责实现自动驾驶功能的芯片是MobileyeQ3和Altera的CycloneV。　　Nvidia自动驾驶芯片始于2015年初推出的DrivePX系列。在2015年1月CES上英伟达发布了第一代DrivePX。DrivePX搭载TegraX1处理器和10GB内存，能够同时处理12个200万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像，单浮点计算能力为2Tops，深度学习计算能力为2.3Tops，可支

8、持L2高级辅助驾驶计算需求。　　2016年1月的CES上英伟达又发布了新一代产品DrivePX2。Drive