經歷了2016—2019年的野蠻生長期,，2019的洗牌期，自動駕駛走入了發(fā)展新階段,。谷歌Waymo,、百度Apollo、特斯拉,、英偉達,、Mobileye等行業(yè)領先企業(yè)技術不斷迭代，場景化應用落地加速,，為此,，《中國電子報》推出“駛向自動駕駛新紀元”系列報道，通過梳理自動駕駛技術升級,、廠商布局,、產業(yè)發(fā)展等，描摹自動駕駛產業(yè)新面貌,。
AI芯片很熱,，自動駕駛AI芯片更熱。英偉達,、英特爾,、特斯拉、高通,、地平線,、黑芝麻智能等國內外傳統芯片廠、新銳企業(yè)紛紛涌入車載AI芯片市場,。如今,，L2+ADAS自動駕駛商業(yè)變現風頭正勁，L4高級別自動駕駛落地路線也越來越清晰,，毫無疑問,，自動駕駛正成為頭部芯片企業(yè)爭相搶占的高地。
從各大廠商的產品路線來看,，自動駕駛芯片呈現出GPU,、FPGA、ASIC三大架構共榮的格局。然而,，底層架構不是判定自動駕駛能力的唯一因素,，隨著汽車智能化程度的提高，自動駕駛對于軟件能力的要求走高,，一場“始于硬件”的自動駕駛芯片競速賽已全面開啟,。
自動駕駛汽車智能化水平越來越高，需要處理的數據體量越來越大,，高精地圖,、傳感器、激光雷達等軟硬件設備對計算提出更高要求,，具備AI能力的主控芯片成為主流,，加速芯片可以提升算力并助推算法的產生。目前,，常見的AI加速芯片包括GPU,、ASIC、FPGA三類,。
蓋世汽車研究院高級分析師王顯斌向《中國電子報》記者指出,，傳統車輛普遍使用ECU，底層芯片主要為CPU,。自動駕駛對數據傳輸實時性要求大,，僅靠CPU的算力與功能早已不能滿足所需，CPU與GPU,、FPGA、ASIC等架構結合形成“CPU+XPU”是自動駕駛芯片設計的主流趨勢,。
目前主流廠商多以“CPU+XPU”相結合的方式,，進行自動駕駛芯片設計。英偉達Xavier和特斯拉FSD采用“CPU+GPU+ASIC”的設計路線,，Xavier以GPU為計算核心,，主要有4個模塊：CPU、GPU,、Deep Learning Accelerator（DLA）和Programmable Vision Accelerator（PVA）,，其中GPU占據最大面積；特斯拉FSD以NPU（一種ASIC）為計算核心,，有三個主要模塊：CPU,、GPU和Neural Processing Unit（NPU），其中特斯拉自研的NPU占據最大面積,，主要用來運行深度神經網絡,，GPU主要是用來運行deep neural network的post processing部分。
Mobieye EyeQ5和地平線征程系列采用“CPU+ASIC”架構，EyeQ5主要有4個模塊：CPU,、Computer Vision Processors（CVP）,、Deep Learning Accelerator（DLA）和Multithreaded Accelerator（MA）。其中CVP是針對很多傳統計算機視覺算法設計的ASIC,；地平線自主設計研發(fā)了Al專用的ASIC芯片Brain Processing Unit（BPU）,。
Waymo采用“CPU+FPGA”，計算平臺采用英特爾Xeon12核以上CPU,，搭配Altera的Arria系列FPGA,。
三大架構競速高級別自動駕駛
“GPU擅長圖像識別，ASIC,、FPGA可以靈活設計,，滿足定制化需求?！蓖躏@斌向《中國電子報》記者表示,。
自動駕駛要具備高精度、高可靠性的圖像識別能力,，GPU的設計初衷是為了應對圖像處理中需要的大規(guī)模并行計算,，剛好契合自動駕駛的關鍵技術要求。英偉達在GPU領域擁有長期積累的技術和市場,，進入自動駕駛賽道后,，攜其GPU迅速占領市場，合作伙伴囊括奔馳,、沃爾沃,、現代、奧迪,、上汽等傳統車廠,，蔚來、理想,、小鵬這些造車新勢力也在使用英偉達的自動駕駛芯片,。
今年8月，英偉達推出最新自動駕駛芯片組——DRIVE Atlan,。據介紹,，Atlan單顆芯片的算力能夠達到1000 TOPS，將應用于L4及L5級別自動駕駛,。英偉達CEO黃仁勛公開表示,，Atlan SoC將于2023年向開發(fā)者提供樣品，2025年大量裝車,。王顯斌指出,，未來自動駕駛芯片會出現更多多元化架構GPU,，高精地圖、傳感器,、激光雷達等對圖像識別能力要求越來越高,，GPU的需求量會越來越大。
特斯拉采用了與英偉達相似的設計路線,，不過更加側重于ASIC,。今年8月，馬斯克在2021年特斯拉AI Day上,，向外界展示了一款自研芯片云端Dojo,。Dojo的訓練CPU屬于ASIC芯片，專注于人工智能訓練,，可以實現1024 GFLOPS的BF16算力,。特斯拉表示，它的效率超過了現有的GPU和TPU,，可以大幅度優(yōu)化算法提升的效率,，為L4、L5級別的自動駕駛做鋪墊,。特斯拉Dojo在云端模擬了一個十分貼近現實的世界,，用來訓練自動輔助駕駛技術。
馬斯克一直認為,，解決自動駕駛的唯一方法是解決現實世界中的AI問題,，無論是硬件還是軟件，除非一家公司具有很強的AI能力以及超強算力,，否則很難解決自動駕駛難題,。Dojo正是基于對自動駕駛問題的考量。特斯拉選擇ASIC的原因也不難理解,，為各行各業(yè)提供通用能力的方案并不是特斯拉想要的,，而ASIC的優(yōu)勢在于靈活設計，能夠更好地滿足產品的定制化需求,。
Waymo可以說是屬于FPGA派系的。2017年,，英特爾宣布,，自2009年開始便一直在與谷歌合作開發(fā)無人駕駛汽車，同時也為谷歌母公司Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo提供Xeon處理器,、Arria系統芯片（用于機器視覺）,。Arria屬于FPGA芯片，不過Waymo在芯片方面相對低調,，沒有曝光太多細節(jié),。值得注意的是,，2015年英特爾收購了主打ASIC的芯片廠商Altera；2017年收購了Mobileye,，MobileyeEye系列自動駕駛芯片是典型的ASIC技術路線的代表,。
英偉達、特斯拉新品雙雙對準了L4,、L5級別自動駕駛,，Waymo從入局就定位在高端，頭部廠商已形成圍繞高級別自動駕駛升級產品的態(tài)勢,。
作者丨張一迪
編輯丨連曉東
美編丨馬利亞
