《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 人工智能 > 業(yè)界動態(tài) > 國產(chǎn)高端汽車智駕芯片引發(fā)口水戰(zhàn)

國產(chǎn)高端汽車智駕芯片引發(fā)口水戰(zhàn)

2024-08-02
來源:半導體產(chǎn)業(yè)縱橫
關(guān)鍵詞: 智能駕駛 智駕芯片 智能座艙

7月27日,在2024蔚來創(chuàng)新科技日上,,蔚來汽車董事長李斌宣布,,全球首款車規(guī)級5nm智能駕駛芯片神璣NX9031流片成功,芯片和底層軟件均實現(xiàn)自主設(shè)計。

據(jù)介紹,這款芯片采用32核CPU架構(gòu),內(nèi)置LPDDR5x,、8533Mbps速率RAM,擁有6.5GPixel/s像素處理能力,,處理延時小于5ms,。

李斌表示,神璣NX9031擁有超過500億個晶體管,,不論是綜合能力還是執(zhí)行效率,,一個自研芯片能實現(xiàn)4個業(yè)界旗艦芯片的性能。

此次,,李斌的發(fā)言在半導體界引起了一些爭議,,原因在于他聲稱神璣NX9031是全球首款車規(guī)級5nm智能駕駛芯片,但是,,在這之前,,已經(jīng)有可用于智能駕駛系統(tǒng)的5nm芯片推出,典型代表是恩智浦的S32N55處理器,,以及安霸(Ambarella)的CV3系列域控制器,。

01

爭議點在哪里?

李斌說神璣NX9031是全球首款5nm智能駕駛芯片,,是值得商榷的,。

首先,看一下恩智浦和安霸推出的5nm汽車芯片,。

可以說,恩智浦是業(yè)界第一家宣布采用5nm制程工藝生產(chǎn)汽車芯片的公司,,早在2020年6月,,該公司就發(fā)布了這一消息,晶圓代工合作伙伴是臺積電,。

采用5nm制程的S32N55處理器,,集成了16個Arm Cortex -R52實時處理器內(nèi)核,運行頻率為1.2 GHz,,能夠滿足軟件定義汽車對計算能力的高要求,。S32N55的Cortex-R52內(nèi)核可以在分離或鎖步模式下運行,,可以支持ASIL ISO 26262功能安全級別。兩對輔助鎖步Cortex-M7內(nèi)核支持系統(tǒng)和通信管理,。

作為S32 CoreRide平臺的中央車輛控制器解決方案,,S32N55處理器集成了先進的網(wǎng)絡(luò)技術(shù),擁有時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)2.5 Gbit/s以太網(wǎng)交換機接口,、用于24條CAN FD總線高效內(nèi)部路由的CAN集線器,、4個CAN XL接口和一個PCI Express Gen 4接口,能夠?qū)崿F(xiàn)車內(nèi)各個系統(tǒng)之間的高效通信和協(xié)同工作,。另外,,S32N55的“內(nèi)核到引腳”硬件隔離和虛擬化技術(shù),使其資源可以動態(tài)分區(qū),,以適應(yīng)不斷變化的車輛功能需求,。

2022年初,安霸發(fā)布了5nm制程的CV3系列芯片,,能夠支持ADAS和 L2+ ~ L4系統(tǒng)的研發(fā),。該系列芯片基于可擴展、高能效比的 CVflow架構(gòu),,可實現(xiàn)500 eTOPS算力,,比安霸上一代車規(guī)級CV2系列提高了42倍。

eTOPS中的e指的是equivalent,。因為CVflow不等同于任何GPU,,這導致CV3芯片AI算力的計數(shù)單位與常用的GPU的TOPS有所不同,這里加了e,,表示與通用芯片架構(gòu)相比,,可以跑到等效的性能。英偉達Orin芯片,,算力是254TOPS,,蔚來ET7通過4個Orin級聯(lián)實現(xiàn)了1016 TOPS算力。如果采用4個CV3芯片級聯(lián),,可以實現(xiàn)2000 eTOPS算力,。

2023年2月,安霸宣布,,采用三星的5nm制程工藝生產(chǎn)CV3-AD685,。

繼恩智浦和安霸之后,高通的車用芯片也開始采用5nm制程,。此時,,不得不說英偉達和英特爾旗下的Mobileye,這兩家公司的智能駕駛芯片多采用7nm制程,而特斯拉的HardWare 3芯片采用的是三星14nm制程,,前不久,,供應(yīng)鏈傳出消息,特斯拉新款HW4.0芯片將轉(zhuǎn)投臺積電的4nm/5nm制程,。

可見,,在蔚來之前,恩智浦,、安霸,,以及高通都流片了5nm制程汽車芯片。不過,,這幾家公司的芯片類型和應(yīng)用還是有些區(qū)別的,,從上文的介紹可以看出,恩智浦的S32N55屬于控制類芯片,,而安霸,、英偉達、特斯拉和蔚來的是計算類芯片,,高通的是智能座艙芯片,,偏控制類。

這里要簡單介紹一下汽車芯片類型,,可分為計算類,,控制類,模擬類,、電源類,,通信類,傳感器類,,功率類,,存儲類。其中,,計算和控制類屬于數(shù)字芯片,,對制程要求最高,而隨著智能駕駛的興起,,對芯片算力的要求與日俱增,,此時,計算類芯片的算力也就成為非常關(guān)鍵的指標,,控制類次之,。

綜上,業(yè)界最先采用5nm制程工藝制造智能駕駛芯片的應(yīng)該是恩智浦或安霸,。蔚來是中國首家采用5nm制程制造智能駕駛芯片的企業(yè)。

那么,蔚來為什么要自研如此高端的芯片呢,?還要從英偉達說起,。

目前,業(yè)界用量最大的旗艦智能駕駛芯片是英偉達的Orin-x,,它的單片算力為508TOPS,。此外,英偉達還發(fā)布了一款DRIVE Thor芯片,,單片算力2000TOPS,,要2025年才能量產(chǎn)。

2023年,,蔚來采購了許多英偉達智能駕駛芯片,,占到英偉達出貨量的46%,總金額達3億美元,。這是一筆很大的開支,,對于一直虧損搞研發(fā)的蔚來而言,在越來越內(nèi)卷的中國汽車市場,,降本增效是必須的,。基于此,,自研智能駕駛芯片就順理成章了,,一個神璣NX9031頂4個英偉達Orin X,可以節(jié)省不少芯片開支,。

02

用5nm制程造智能駕駛芯片的價值

傳統(tǒng)上,,汽車芯片對制程工藝的要求不高(多為20nm以上制程),而對芯片的穩(wěn)定性和可靠性的要求很高,。也就是說,,汽車要用車規(guī)級芯片(Automotive Grade Chip)。

車規(guī)級芯片是指那些專為汽車應(yīng)用設(shè)計和制造,,且滿足嚴苛的汽車行業(yè)標準規(guī)定的芯片,。這類芯片需要在極端溫度范圍、高振動,、高壓,、高濕、EMI等惡劣環(huán)境中保持穩(wěn)定可靠的性能,,且通常要通過諸如AEC-Q系列認證的汽車行業(yè)質(zhì)量標準的檢驗,。

基于汽車安全性和可靠性要求極高的應(yīng)用需求,任何芯片故障都可能導致嚴重的安全事故,,為此,,相比于消費級或工業(yè)級芯片,,車規(guī)級芯片具有更高的品質(zhì)要求,這類芯片被廣泛應(yīng)用于發(fā)動機控制,、剎車系統(tǒng),、安全系統(tǒng)、車載娛樂信息系統(tǒng),、ADAS等車載子系統(tǒng),。

雖然先進制程(16nm及以下)可以提高芯片性能并降低功耗,但也會帶來一些挑戰(zhàn),,例如,,制程節(jié)點越小,芯片的生產(chǎn)成本越高,,此外,,小特征尺寸芯片需要更精密的生產(chǎn)設(shè)備和技術(shù),這也會增加成本,。

因此,,汽車芯片廠商,以及汽車制造商需要在芯片的性能,、成本和可靠性之間尋找平衡點,。他們需要根據(jù)車輛的用途、性能要求和成本預算來選擇合適的制程工藝,。對于一些高端車型,,制造商可能會采用更先進的制程,以提高車輛性能,。而對于一些經(jīng)濟車型,,制造商會更多地選擇經(jīng)濟實惠的制程工藝,以降低生產(chǎn)成本,。

總的來說,,汽車芯片的主流制程在40nm~16nm之間。

然而,,隨著智能駕駛的普及,,傳統(tǒng)汽車芯片的制造框架被打破了,因為算力開始主導汽車應(yīng)用,。

其實,,從業(yè)人員清楚,算力堆砌勢必會出現(xiàn)浪費的現(xiàn)象,,然而,,相較于看不見的軟件算法,實實在在的算力指標是可以輕而易舉判斷出來的,。用戶對于硬件能力的追求在移動電子產(chǎn)品中被體現(xiàn)的淋漓盡致,,如今,,同樣的情況又延續(xù)到了智能汽車上。

基于此,,市場上出現(xiàn)了各種營銷話術(shù),,例如,有媒體將芯片的算力水平比喻成“得房率”,,利用稠密算力和稀疏算力的不同,計算出完全不一樣的算力結(jié)論,。如今,,卷算力已經(jīng)成為車廠和相關(guān)芯片企業(yè)邁不過去的一道坎,越來越多新亮相的智能駕駛芯片證明,,增加算力是提升市場評價水平最有效的方式,。

目前,很多30萬以上的新勢力SUV算力都已經(jīng)破百TOPS,,甚至有部分品牌汽車的算力已經(jīng)破千TOPS,。即便是有很大冗余,似乎也沒有人會拒絕更高的算力,。

隨著芯片算力動輒突破500 TOPS,,甚至1000 TOPS,芯片的其它指標勢必會引起大眾的注意,,例如制程工藝,。雖然對于車規(guī)級芯片而言,并沒有對制程的極致追求,,但在智能駕駛和智能座艙領(lǐng)域,,芯片制程顯然已經(jīng)開始向5nm,甚至更小制程節(jié)點挺進,。與7nm相比,,臺積電的5nm工藝的處理速度提高了20%,功耗降低了40%,,遷移到5nm將有助于汽車制造商通過增強功能為自己的汽車帶來差異化優(yōu)勢,,簡化汽車日益復雜的架構(gòu)挑戰(zhàn),并輕松地部署強大的計算系統(tǒng),。

因此,,5nm制程對于汽車芯片的價值凸顯出來。

在這樣的市場需求下,,臺積電也開始玩兒起了“饑餓營銷”,。2023年7月,臺積電歐洲總經(jīng)理 Paul de Bot在德國舉行的“第27屆汽車電子大會”上表示,,長期以來,,汽車產(chǎn)業(yè)一直被認為是技術(shù)落后者,,只注重成熟制程,但實際上,,已經(jīng)有汽車芯片供應(yīng)商自2022年開始使用5nm制程工藝,,這個時間點距離5nm正式投入量產(chǎn)僅兩年時間。由于三星的5nm制程良率一般,,使得臺積電幾乎成了目前唯一一家能夠規(guī)模量產(chǎn)5nm制程芯片的晶圓代工廠,。因此,該公司的產(chǎn)能供不應(yīng)求,,臺積電表示,,不可能為汽車行業(yè)保留空閑產(chǎn)能,汽車芯片需加速轉(zhuǎn)向先進制程,。Paul de Bot認為,,汽車制造商對訂單數(shù)量進行前瞻性規(guī)劃和控制是絕對必要的,而一些汽車芯片從原有的成熟制程節(jié)點轉(zhuǎn)向先進制程也是保障供應(yīng)的一個重要手段,。

相對于消費類電子和服務(wù)器應(yīng)用,,汽車芯片晶圓代工市場占比較小(10%以下),,但單價更高,,這是一個極其有利可圖的市場。從臺積電的角度來看,,在新冠疫情期間,,臺積電每年的汽車芯片業(yè)務(wù)都增長了40%左右,該晶圓代工龍頭希望在未來保留并擴大這個客戶群,,特別是先進制程,。

03

智能座艙芯片也需要5nm

以上介紹的都是智能駕駛芯片,這類芯片偏計算,,另一大類則是智能座艙芯片,,這類更偏控制,對先進制程的需求也越來越迫切,。

智能座艙有多個功能塊,,主要包括高清顯示、儀表,、主動安全報警,、實時導航、在線信息娛樂,、緊急救援,、車聯(lián)網(wǎng),以及人機交互系統(tǒng)(語音識別,、手勢識別)等,,其主要作用是通過改變?nèi)藱C交互方式,,提升駕駛者和乘員體驗。此時,,人工智能(AI)技術(shù)的重要性就凸顯出來了,,對相關(guān)芯片的性能要求也提高了。

智能座艙芯片的典型代表,,就是我們常聽說的高通驍龍8155,,以及更新?lián)Q代后的8295芯片。

2021年底,,高通發(fā)布了采用5nm制程的驍龍8295,,相比于前一代8155(7nm制程)的8TOPS算力,8255的算力達到30TOPS,,3D渲染能力提升了3倍,增加了集成電子后視鏡,、機器學習,、乘客監(jiān)測和信息安全等功能,一顆芯片可驅(qū)動11塊屏幕,。

除了座艙芯片外,,高通Snapdragon Ride智能駕駛平臺的核心SoC也基于5nm制程打造,并集成了高性能CPU,、GPU和AI引擎等核心組件,,最高算力達到700TOPS。不過,,與其它幾家智能駕駛芯片大廠(英偉達,、英特爾旗下的Mobileye、特斯拉)相比,,高通的智能駕駛芯片存在感比較弱,。

除了高通等行業(yè)大廠,中國本土SoC公司也在向先進制程智能座艙芯片進發(fā),,目前已進展至7nm,,如果沒有那么多的國際貿(mào)易限制,肯定會有采用5nm制程的,。目前,,地平線、黑藝麻智能,、芯馳科技,、芯警科技都發(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品,其中,,芯擎科技自研的“龍鷹一號”作為國內(nèi)首款車規(guī)級7nm芯片,,已經(jīng)上車,,黑芝麻智能推出了首款自研的7nm芯片武當C1200,地平線的征程6系列芯片也采用7nm制程工藝,,旗艦芯片單顆算力為560TOPS,,2024年量產(chǎn),到征程7或征程8量產(chǎn)時,,有望將制程工藝再提升一步,。

04

汽車芯片向3nm制程招手

隨著汽車智能化水平提升,相關(guān)芯片還在向更先進制程工藝進發(fā),。

英偉達最新的智能駕駛芯片DRIVE Thor算力達到2000 TOPS,,Hopper架構(gòu);將采用4nm制程工藝,,2025年投產(chǎn),。英偉達表示,比亞迪,、埃安,、小鵬、理想,、極氪等中國汽車品牌將采用DRIVE Thor,。

特斯拉更為激進,已經(jīng)準備啟動3nm制程芯片代工計劃,,在臺積電N3E基礎(chǔ)上繼續(xù)強化速度和功耗表現(xiàn),,計劃2024年投產(chǎn),但是否能拿到產(chǎn)能,,還存在疑問,。

看到高通在智能座艙應(yīng)用領(lǐng)域取得成功后,聯(lián)發(fā)科坐不住了,,也開始進軍汽車芯片市場,,特別是智能座艙,計劃推出“天璣車載平臺”,,將采用3nm制程打造,。


Magazine.Subscription.jpg

本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,,并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點,。轉(zhuǎn)載的所有的文章、圖片,、音/視頻文件等資料的版權(quán)歸版權(quán)所有權(quán)人所有,。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無法一一聯(lián)系確認版權(quán)者。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題,,請及時通過電子郵件或電話通知我們,,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟損失,。聯(lián)系電話:010-82306118,;郵箱:[email protected]