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【文/觀察者網(wǎng) 呂棟 編輯/周遠方】

隨著國產(chǎn)大算力車規(guī)芯片邁入量產(chǎn)年，國內(nèi)部分車企與芯片企業(yè)的綁定程度開始加深，與國外老牌芯片廠商的角力也逐漸展開。

繼上個月黑芝麻和江淮汽車達成平臺級戰(zhàn)略合作后，地平線也在6月27日宣布，近日獲得一汽集團的戰(zhàn)略投資。

具體投資金額地平線并未透露，但該公司表示，所獲資金將用于加強車規(guī)級AI芯片的前瞻技術研發(fā)以及工程化落地能力的建設。

微信截圖

就在一個多月前，地平線剛宣布獲得一汽紅旗全新車型項目應用，并表示將基于多顆地平線征程5芯片，幫助一汽紅旗打造高階自動駕駛解決方案。

具體來看，一汽紅旗將采用多顆征程5打造智能駕駛域控制器，為FEEA3.0電子電氣架構提供384-512TOPS的AI算力，計劃2023年在一汽紅旗新車型上實現(xiàn)量產(chǎn)。

而在4月21日，比亞迪也與地平線宣布達成定點合作，將在其部分車型上搭載地平線征程5芯片，打造行泊一體方案，實現(xiàn)高等級自動駕駛功能。

按照計劃，搭載征程5的比亞迪車型最早將于2023年中上市。由此，比亞迪也成為首家官宣搭載地平線征程5芯片的車企。

征程5芯片是地平線推出的第三代車規(guī)級產(chǎn)品，采用臺積電16nm工藝，單顆芯片AI算力最高為128TOPS，功耗30W，支持16路攝像頭感知計算，可覆蓋L4級自動駕駛的需求，“是全球唯二、國內(nèi)首款可量產(chǎn)的百TOPS級大算力AI芯片?！?

上一代征程3采用的也是臺積電16nm工藝，最高算力為5TOPS，功耗為2.5W，該芯片被2021款理想ONE采用，而2020款理想ONE采用的是英特爾旗下Mobileye的EyeQ4，其算力為2.5TOPS，功耗為3W。

從參數(shù)上看，征程3關鍵指標均優(yōu)于EyeQ4，也逐步應用于中高端車型。

但如果從整個市場來看，地平線最新的征程5芯片在性能上與國外老牌芯片廠商仍有差距。

英偉達早在2019年就發(fā)布了7nm制程的自動駕駛芯片Orin，單顆芯片算力達254TOPS，功耗45W。蔚來憑借今年3月底交付的ET7，成為全球首個搭載Orin的車企。6月21日，理想L9正式上市，該車在智能駕駛算力平臺的設計上也采用了兩顆英偉達Orin-X處理器，實現(xiàn)508TOPS的算力。

接下來，蔚來ET5和ES7、小鵬G9、威馬M7、飛凡R7等搭載了Orin的新車也將陸續(xù)量產(chǎn)交付。

在此基礎上，英偉達于2021年4月又發(fā)布了新一代自動駕駛汽車SoC DRIVE Atlan。據(jù)官方信息，Atlan將采用5nm制程，單顆芯片的算力能夠達到1000TOPS，將于2023年向開發(fā)者提供樣品，2025年大量裝車。

英偉達歷代自動駕駛SoC量產(chǎn)時間

與此同時，智能座艙芯片的主導者高通，也在積極推進自動駕駛大算力芯片的量產(chǎn)上車，并為此推出了基于5nm制程工藝的Snapdragon Ride SoC。該款SoC可支持從L1至L4的自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)，并能根據(jù)不同自動駕駛場景提供不同等級的算力，覆蓋10-700TOPS算力范圍。

在輔助駕駛芯片市場占據(jù)70%份額的Mobileye，在大算力芯片布局上并沒有那么激進，但也在CES 2022上發(fā)布了Eye Q Ultra，該芯片借助5nm制程工藝，最高可實現(xiàn)176TOPS的算力，可滿足L4自動駕駛的需求和應用場景，但要到2025年才能全面實現(xiàn)車規(guī)級量產(chǎn)。

從頭部玩家的布局來看，借助先進制程實現(xiàn)大算力，已成為行業(yè)趨勢。但眼下的自動駕駛芯片行業(yè)，只憑借算力大就能高枕無憂嗎？顯然并不是。

地平線征程5芯片

Mobileye首席執(zhí)行官Amnon Shashua認為，效率比算力更重要。

根據(jù)Mobileye無人出租車的數(shù)據(jù)，大約140TOPS的算力就足夠支持無人出租車的運行，而新發(fā)布的Q ultra芯片足夠應對L4級別的自動駕駛，且其系統(tǒng)能耗不到10W。

持相近觀點的還有地平線。地平線CEO余凱在反駁英偉達CEO的“TOPS就是新的馬力”時直言，“百公里加速比馬力更真實反映動力性能，每秒準確識別幀率MAPS比算力更能反映芯片的AI性能”。

為了佐證這一觀點，地平線拿征程5在國際權威的深度學習圖像數(shù)據(jù)集MS CoCo上進行物體檢測跑分，該芯片實現(xiàn)的每秒準確識別幀率（MAPS）高達1283FPS，這比英偉達Orin的1001FPS要高不少。

圖源：地平線

有行業(yè)媒體指稱，只有更高的FPS才會帶來更快速的感知、更低的延時，也就意味著更高的安全性和行駛效。因為AI芯片計算一旦掉幀，很可能就會對需要保障實時感知的自動駕駛帶來災難性后果。

同時也有觀點認為，現(xiàn)階段如何在有限算力條件下，實現(xiàn)算法軟件的高效運行，才是整車廠應該關注的重點。相關業(yè)內(nèi)人士透露，當前依舊有很多算法無法在現(xiàn)有的AI大算力平臺上得到很好的體現(xiàn)。

但是，從自動駕駛的演進趨勢來看，自動駕駛等級越高，對算力的需求也越大，效率與算力，是一個“既要也要”的問題。