AI芯片作為無人車的“大腦”,，在車輛控制方面發(fā)揮著重要的作用,。那么，AI芯片對無人車來說有什么作用,？有哪些公司在生產(chǎn)用于無人車的AI芯片？

AI芯片是什么,？

AI芯片就像無人車的大腦,，在異常情況出現(xiàn)時，為了避免發(fā)生事故,，需要給汽車提供足夠的信息,，且需要車輛自主判斷，而這需要芯片來實(shí)現(xiàn),。

在自動駕駛領(lǐng)域,， AI 芯片的應(yīng)用發(fā)展已有些時日。

據(jù)了解,，Mobileye 的 EyeQ 系列芯片在 2004 年就開始研發(fā),，2007 年發(fā)布的第一代 EyeQ1 芯片是較早應(yīng)用于自動駕駛的 AI 芯片之一 ( 僅實(shí)現(xiàn)輔助駕駛功能 ) 。

而Nvidia自動駕駛芯片始于2015年初推出的Drive PX系列。在2015年的CES大會上,，英偉達(dá)發(fā)布了第一代Drive PX,，Drive PX可支持L2高級輔助駕駛計算需求。

從技術(shù)路線來看,，自動駕駛芯片延續(xù)了與其高度相關(guān)的深度學(xué)習(xí)所采用的幾類硬件技術(shù)路線： GPU ,、 FPGA 、 ASIC ,。按照 SAE International 的自動駕駛等級標(biāo)準(zhǔn),，目前已商用的自動駕駛芯片基本處于高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS) 階段，可實(shí)現(xiàn) L1-L2 等級的輔助駕駛和半自動駕駛 ( 部分宣稱可實(shí)現(xiàn) L3 的功能 ) ,；而面向 L4-L5 超高度自動駕駛及全自動駕駛的 AI 芯片離規(guī)?；逃萌杂芯嚯x。

兩強(qiáng)之爭：英偉達(dá) VS 英特爾

目前,，英偉達(dá)和英特爾憑借在處理器芯片領(lǐng)域的長期積累同時配合產(chǎn)業(yè)并購,，已然形成了領(lǐng)跑之勢，二者形成了自動駕駛芯片領(lǐng)域的第一集團(tuán),。（參考如圖）

英偉達(dá)：

英偉達(dá)在GPU芯片市場上占有率高達(dá)70%,，是當(dāng)之無愧的芯片領(lǐng)域霸主。

面對日益崛起的自動駕駛車研發(fā)和量產(chǎn)需求,，英偉達(dá)近年大力布局自動駕駛領(lǐng)域,，并在2015年推出了專門針對自動駕駛的計算平臺 DRIVE PX。包括奧迪,、沃爾沃,、豐田等在內(nèi)的車廠，以及百度等科技公司都接入了該平臺,。英偉達(dá)稱,，當(dāng)前通過DRIVE PX平臺進(jìn)行自動駕駛車開發(fā)的合作伙伴有225家左右。

英偉達(dá)發(fā)明的圖形芯片是無人駕駛汽車的關(guān)鍵組成部分,其圖形計算技術(shù)被用于Uber的第一批沃爾沃XC90 SUV車型及現(xiàn)有的自動駕駛汽車和貨運(yùn)卡車中,。采用英偉達(dá)技術(shù)的Uber自動車已經(jīng)累計搭載旅行乘客5萬多人次,，行駛超過200萬英里。

去年10月,，英偉達(dá)宣布推出可處理L5級無人駕駛汽車數(shù)據(jù)的新產(chǎn)品NVIDIA DRIVE PX Pegasus系統(tǒng),，進(jìn)一步擴(kuò)充其自動駕駛AI計算平臺。在今年美國拉斯維加斯2018 CES展上,，英偉達(dá)又宣布推出了首批Xavier自主機(jī)器處理器,，致力于借助AI從各個方面提升駕駛體驗(yàn)，并為NVIDIA在自動駕駛領(lǐng)域的320家合作企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供未來技術(shù)路線圖,。

據(jù)了解,，Xavier擁有超過90億個晶體管,，號稱是迄今為止最復(fù)雜的系統(tǒng)級芯片，研發(fā)歷時四年,，研發(fā)投入高達(dá)20億美元,。Xavier處理器可以為自動駕駛汽車的人工智能系統(tǒng)提供更多的傳感器以及車輛數(shù)據(jù)。在CES展上,，Uber表示它將把英偉達(dá)的芯片運(yùn)用于人工智能計算系統(tǒng),。

在2018 CES展會中，英偉達(dá)宣布與大眾合作,，將使用英偉達(dá)的 Drive IX平臺來開發(fā)下一代車型,。大眾可以增加臉部識別解鎖車輛，手勢控制以及類似亞馬遜Alexa的語音助手等功能,。它還表示將利用該軟件創(chuàng)建一個“智能副駕駛員”來協(xié)助司機(jī),。此外，英偉達(dá)表示將與奧迪共推基于英偉達(dá)AI駕駛系統(tǒng)的自動駕駛車型,，計劃于2020年前上路,。

國內(nèi)的初創(chuàng)無人車企業(yè)中，英偉達(dá)參與了景馳科技的5200萬美元Pre-A輪投資,，以及投資了圖森未來,。

英特爾:

在芯片大戰(zhàn)中，英特爾為了對抗英偉達(dá)的挑戰(zhàn),，也在加緊布局,，收購相關(guān)領(lǐng)域的公司開發(fā)芯片，以及與一些汽車廠商建議合作,。

英特爾收購了Mobileye,，Mobileye曾在2015年發(fā)布一款汽車ADAS芯片EyeQ4，其能夠?yàn)長evel 3級別的自動駕駛提供足夠算力,。2016年該公司發(fā)布了第四代系統(tǒng)芯片EyeQ4,，該芯片采用了14個計算核心，大幅提升了視覺處理和數(shù)據(jù)解讀的性能,。

另外,，第五代系統(tǒng)芯片EyeQ5也將于今年出工程樣品，并在2020年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),，采用7nm工藝,。EyeQ5的目標(biāo)是支持L4/5級別的全自動駕駛,。據(jù)介紹,，EyeQ5將提供每瓦特2.4 DL TOPS（萬億次/每秒）的效能——這一數(shù)字比NVIDIA公開宣稱的Xavier效能要高2.4倍。EyeQ5將是Mobileye的第五代系統(tǒng)芯片,，旨在為全面自動駕駛（L4/5）汽車提供以視覺為核心的計算機(jī)傳感器融合,。

Mobileye的視覺處理器系統(tǒng)級芯片EyeQ系列產(chǎn)品使用了公司開發(fā)的獨(dú)特算法,，該芯片在沃爾沃、通用,、寶馬,、現(xiàn)代、等生產(chǎn)的部分車型中都有使用,。目前Mobileye的產(chǎn)品銷售給了全球多家汽車制造商,，包括寶馬、福特,、通用,、日產(chǎn)、沃爾沃等,。

關(guān)于與waymo的合作,，英特爾CEO科再奇表示“隨著 Waymo 無人駕駛技術(shù)變得越來越智能，功能越來越強(qiáng),，其高性能硬件和軟件將需要更為強(qiáng)大和高效的計算,。通過與 Waymo 的密切合作，英特爾可以為 Waymo 的一系列汽車提供L4和L5自動駕駛所需的高級處理能力,?！?/p>

Waymo 改裝的 Pacifica 測試車搭載了負(fù)責(zé)計算的英特爾至強(qiáng)處理器，負(fù)責(zé)圖像分析的 Arria 系統(tǒng)芯片（FPGAs）,、千兆以太網(wǎng)和 XMM 調(diào)制解調(diào)器等通訊互聯(lián)解決方案,。

除了與Waymo合作以外，英特爾目前還與寶馬,、菲亞特克萊斯勒,、德爾福、大陸集團(tuán)等達(dá)成了合作,，當(dāng)時決定在2017年底組織100輛高度自動駕駛的汽車進(jìn)行路面測試,。在2018 CES上，地平線與英特爾聯(lián)合展示了面向L3/L4的自動駕駛解決方案,。

AI芯片新勢力

2017年12月,，特斯拉CEO埃隆-馬斯克在NIPS大會宣布，特斯拉正在制造AI芯片,，將主要用于完成無人駕駛時的運(yùn)算操作,。此外，無人車AI芯片領(lǐng)域還涌入了一些年輕玩家,，如地平線,、NovuMind（中文名異構(gòu)智能）、寒武紀(jì)和眼擎科技等,。

特斯拉：

2016年7月,，Mobileye宣布與特斯拉終止合作關(guān)系,，2017年12月特斯拉Autopilot負(fù)責(zé)人Jim Keller在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會上表示，特斯拉非常重視AI,，無論軟件還是硬件層面,。特斯拉正在開發(fā)定制的AI芯片硬件。

據(jù)悉,，特斯拉這個AI芯片并非完全獨(dú)立開發(fā),，而是構(gòu)建在美國AMD半導(dǎo)體公司的知識產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)上，其代工方格羅方德也是一家從AMD拆分出來的晶圓廠,。

地平線：

2017年12 月 ,，地平線發(fā)布了兩款嵌入式人工智能視覺處理器。其中一款征程系列嵌入式AI芯片面向自動駕駛,，具備同時對行人,、車輛、交通標(biāo)志牌等多類目標(biāo)進(jìn)行檢測與識別處理的能力,。目前,，地平線正在與奧迪、重慶長安和零部件廠商Robert Bosch合作,。

NovuMind：

相較于英偉達(dá)的繪圖處理器 (GPU),，NovuMind 專注于開發(fā)更有效進(jìn)行推理的深度學(xué)習(xí)加速器芯片。NovuMind 開發(fā)的 AI 芯片致力于讓小型的本地終端設(shè)備具有識別和思考的能力,。由于 NovuMind 的 AI 芯片具有高達(dá)每秒 15 萬億次操作的能力,，可以運(yùn)用在無人車領(lǐng)域。

寒武紀(jì)：

2017年11 月 6 日,，全球 AI 芯片領(lǐng)域的第一家獨(dú)角獸創(chuàng)業(yè)公司寒武紀(jì)召開了發(fā)布會,，會上介紹了其開發(fā)的面向智能駕駛領(lǐng)域的 1M。據(jù)寒武紀(jì)科技創(chuàng)始人兼CEO陳天石在大會上介紹,，這款產(chǎn)品目前正在規(guī)劃當(dāng)中,，它的性能將達(dá)到寒武紀(jì)1A的10倍以上，高度集成,，具有更高的性能功耗比,。目標(biāo)是讓中國的汽車全部都用上國產(chǎn)智能處理器。

眼擎科技：

今年3月,，眼擎科技CEO朱繼志就人工智能最大應(yīng)用方向——機(jī)器視覺在前端成像上的痛點(diǎn),，分享了眼擎科技的解決方案，并分析了其在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用,。眼擎科技力圖用芯片+算法的方式提高機(jī)器視覺前端的成像能力,，讓AI有更高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)可用，讓芯片更好的運(yùn)用于工業(yè)無人車等方向,。

由此可見,，無人車領(lǐng)域AI芯片的競爭十分激烈，而為推動芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,，我國政府也出臺了一些政策,。據(jù)彭博社報道稱，中國政府已經(jīng)設(shè)立相應(yīng)基金,，來投資本土芯片廠商,。政府預(yù)計，到2020年,，中國的整車和芯片,、傳感器等零部件產(chǎn)值將超過1000億元。

無人車AI芯片面臨的困境

AI芯片成為了無人車領(lǐng)域的一個重要戰(zhàn)場,，各路玩家都想打造自己的AI芯片,，在研發(fā)無人車AI芯片時，它們主要面臨GPU耗能高成本高,、開發(fā)成本高且回報周期長,、AI芯片的周邊能力尚且不足等問題，且開發(fā)出的AI芯片進(jìn)入汽車市場必須通過嚴(yán)格的車規(guī),，這些難題阻礙著各大廠商的發(fā)展進(jìn)程,。

1、GPU耗能高成本高

目前主流的自動駕駛芯片解決方案主要包括GPU,、FPGA,、DSP和ASIC四種。GPU雖然具有強(qiáng)大的計算能力,，但是耗能高,、成本高以及體積龐大，無法滿足嵌入式的要求,。

以GPU起家的英偉達(dá),，相比初創(chuàng)公司雖然占據(jù)一定優(yōu)勢，但是在人工智能技術(shù)發(fā)展的道路上也面臨巨大挑戰(zhàn),。GPU一旦進(jìn)入量產(chǎn)階段,，考慮到性能、功耗以及產(chǎn)品的技術(shù)競爭壁壘,，可能不太合適,。

初創(chuàng)公司地平線公司為了解決這一問題，一開始搭建自動駕駛平臺的時候就與英特爾合作,，采用了英特爾的FPGA來作為核心計算單元,，滿足了自動駕駛對計算性能、延時和功耗的要求,。

2,、AI芯片需通過車規(guī)和檢測

AI芯片要進(jìn)入汽車市場必須通過車規(guī),，要經(jīng)過嚴(yán)格的檢測，能夠抗電磁干擾,、抗震動和適應(yīng)極大的工作溫差等,，這對AI芯片生產(chǎn)商來說是一大挑戰(zhàn)。

3,、開發(fā)成本高且回報周期長

芯片研發(fā)動輒3,、5年的長周期加上漫長的車型研發(fā)，使得一款A(yù)I芯片從開發(fā)到最終應(yīng)用的時間會無比漫長