自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
最后更新：2020-06-20 10:05:24 手机定位技术交流文章
文/田
为什么特斯拉在自动驾驶的大规模生产应用中遥遥领先？许多人认为这是一个强大的软件算法。事实上，软件算法很重要，但具有强大计算能力的感知和决策芯片也很重要。
在过去的个人电脑时代，顶级芯片技术被英特尔和AMD等外国巨头垄断。直到移动通信时代华为和紫光的崛起，国内芯片公司才开始与苹果和高通竞争。
在自动驾驶芯片领域，我们与国外有什么不同？
国外自动驾驶芯片的水平是多少？
目前，只有三种国外自动驾驶芯片真正进入了量产汽车市场:
NVIDIA
该产品注重计算，但同时消耗大量电能，因此马斯克曾嘲笑它为“同等性能的鸡消耗更多电能，同等性能的鸡消耗更少电能”。
这也直接让受伤的老黄决定不再挤牙膏。他从橱柜里拿出了他的新的驱动AGX Orin产品和安培架构的旗舰产品Nvidia EGX A100芯片。这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片，具有7纳米工艺技术、624万亿次运算能力和400瓦功耗。
基于此芯片，Avida创造了目前世界上最强大的自动驾驶芯片方案——Drive Agx Robotaxi，其运算能力为2000万亿次，但功耗高达800瓦，其出现显然是为了展示未来L5全自动驾驶的肌肉。
因此，目前，英杰华的主要实用产品是泽维尔。从小鹏P7到沃尔沃、奔驰和丰田的一些车型都在使用。此外，例如，美国的正雄智星电动车团队使用Avida Pegasus来训练高级自动车辆。
然而，在未来，运算能力超过特斯拉自动驾驶硬件3.0、功耗仅为45瓦的Avida Drive AGX Orin，200TOPS，可能会成为未来主机厂的新宠，这取决于它何时能进入大规模生产应用。
移动眼
芯片产品的计算效率不高，但采用实用路线，主要用于摄像头的数据感知，而不是中央域处理器。因此，在早期的L2辅助驾驶汽车市场中，它占据了主导地位，包括小鹏G3、威来ES6/ES 8和广汽新能源Aion LX都使用了Eye Q4芯片，运算能力为2.5倍，功耗为3W。
然而，随着自动驾驶水平的提高，中央域处理器发挥着越来越重要的作用。Mobileye的产品开始被边缘化。虽然据说在被英特尔收购后，它将使用英特尔的7纳米工艺来“抛光”EYE 5，但EyeQ5仍然只有24点，并且消耗10瓦的功率。它只能在自动驾驶解决方案中用作处理图像和其他信息的传感芯片，不能进入“中央”决策层。
特斯拉
我已经一个接一个地使用了Mobileye和Avida的芯片。后来，我拒绝了他们的表现跟不上发展的事实。我从2016年开始研究芯片。
2019年4月，特斯拉FSD(全自动驾驶)芯片正式以大规模生产的形式发布。马斯克称赞它是“世界上最好的芯片”，拥有144个端口，72瓦的功耗和2个端口/瓦的能效比。目前，它确实是大规模生产车辆的最佳自驱动芯片。
让我们来谈谈中国三大主流芯片企业的发展水平。
黑芝麻
最近，这家科技初创公司在华山2号上发布了公司成立四年来最重要的产品——两个自动驾驶传感芯片A1000和A100L(Lite)。
其中，A1000采用TSMC 16纳米工艺制造，计算能力为40-70万亿次，功耗为10瓦。从性能的角度来看，它将针对特斯拉FSD和Avida Xavier芯片。但是在能源效率比方面，A1000有更明显的优势。
特斯拉FSD的功率为144转，功耗为72W，能效比为2 TOPS/W。英伟达Xavier的计算能力为30万亿次，功耗为30W，功耗比为1万亿次/w。然而，华山2号的A1000单芯片的能效比超过6万亿次/w，由两个芯片叠加而成的域控制器的能效比也超过5万亿次/W
而且，它的自由结合程度极高。根据黑芝麻给出的计算平台方案，
单个A1000L芯片适用于低级自动驾驶辅助系统辅助驾驶；
单个A1000芯片适用于L2+自动驾驶仪。
双A1000芯片构成的域控制器支持L3级自动驱动。
四个A1000芯片的叠加可用于未来L4级自动驾驶。
虽然L3/L4的计划似乎有点夸张，但从官方介绍来看，不可否认的是，该芯片符合AEC Q-100、单芯片ASIL B和系统ASIL D汽车的功能安全要求。应该是目前很少满足上述所有安全标准的国产仪表芯片，也是目前国内最强的能支持L3及以上自动驾驶的芯片。
寒武纪
它原隶属于中国科学院计算技术研究所，应该是第一家进入公众视线的芯片公司。然而，该公司更关注人工智能领域，早在2016年就发布了第一款商用深度学习处理器寒武纪1A。
同时，有两种产品用于人工智能芯片的知识产权授权，坎布里克恩-1M和坎布里克恩-1H，它们用于加速诸如人脸识别、指纹识别、障碍物识别、移动电话或汽车终端上的路标识别等应用。
此外，寒武纪还发布了两种边缘计算模式(即在智能设备(终端)或数据源(云)附近提供网络、存储、计算、应用和其他功能)，以实现更快的网络服务响应和更安全的本地数据传输。)人工智能加速器卡、si yuan 220和si yuan 270在提高数据安全性、减少处理延迟和优化边缘计算中的带宽利用方面发挥作用。
就性能而言，思远270全血版(F4)的计算能力为128万亿次，功耗为70-150瓦，与早期的Avida Tesla T4计算卡的性能(计算能力为130万亿次，功耗为75瓦)相当。然而，该卡的定位是为桌面环境提供数据中心级的人工智能计算能力，简而言之，它是一个高性能的桌面人工智能加速器卡。
地平线
百度深度学习研究所前执行副总裁余凯于2015年创立，专注于自动驾驶和人工智能芯片。
与大多数专注于硬件计算能力的芯片公司相比，零点更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案。简单来说，这就像安卓手机和苹果手机的区别。安卓手机更追求硬件性能，软件系统由不同的制造商自己匹配。苹果手机的硬件和软件系统是一体设计的。
在产品方面，horizon目前拥有一个用于边缘人工智能的第二代旅行芯片，计算能力为4万亿次，功耗为2W。horizon主要用于自动驾驶中对车辆、行人、道路环境等目标的感知，类似于MobileyeQ系列芯片。
另外，它是用于AIoT边缘计算的Asahi II芯片，计算力为4TOPS，功耗为2W。它主要用于智能家居、智能城市、智能安防、工业机器人等应用领域。
当然，Horizon还引入了一种基于旅行芯片的自动驾驶解决方案——矩阵，其中矩阵2的等效计算力为16万亿次，可用于数据传感和传感器(如相机)的融合。预计将于今年发布的矩阵三将拥有192万亿次运算能力和48W的功耗，可以与特斯拉FSD芯片竞争。
最后的
目前我们已经整理出一些主要芯片参数的性能。可以看出，国内汽车驱动芯片在先进研发方面可能与国外老牌企业仍有一定差距，但在同一起步时间差距并不大。例如，黑芝麻芯片产品已经可以在性能和功耗方面与特斯拉竞争。
2
可以预见，未来的汽车驱动技术将不可避免地成为各国竞争的高地，而自控芯片技术将对提升中国汽车驱动产业的综合实力大有裨益。
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