对外依赖严重，中国自动驾驶芯片差在哪里？
自动驾驶正在逐步走进人们的生活，咨询公司麦肯锡预测，到2040年，自动驾驶汽车将占中国新车销量的40%。
然而，中国自动驾驶汽车企业对国外公司的芯片却依赖严重。根据英伟达公司的公开信息，至少有18家中国系统厂商将其芯片用于自动驾驶项目，包括安途、文远知行、滴滴等。
除了英伟达，吉利旗下的极氪正在与英特尔旗下的mobileye合作，计划2024年推出自动驾驶汽车，中国另一家车企长城汽车也已经与高通达成合作，开展自动驾驶技术研发。
那么，中外都有哪些主要的自动驾驶芯片厂商，中国自动驾驶芯片的差在哪里？
国外自动驾驶芯片主导厂商：英伟达、mobileye、高通
在现有的自动驾驶芯片玩家中，国外的厂商主要有特斯拉、英伟达、高通和英特尔旗下的mobileye。其中特斯拉的fsd芯片基本自用，不对外销售。
特斯拉早期使用的是mobileye和英伟达的芯片，因为不能满足自身需求，后来开始自研，并在2019年4月发布了首款自动驾驶芯片fsd。
特斯拉的这款芯片可以说比较优秀，该芯片包括常规的cpu和gpu，另外配备两个神经网络处理器nnp，算力达到144tops，功耗72w，能效比为2tops/w。
这款芯片采用的是14 nm finfet cmos工艺，尺寸为260 mm，具有60亿个晶体管和2.5亿个逻辑门。单从算力来看，fsd芯片是比较高的，不过功耗也比较高。
我们主要来看英伟达、mobileye和高通的自动驾驶芯片或计算平台。
英伟达早在2018年就推出xavier平台，可处理来自车辆雷达、摄像头、激光雷达和超声波系统的自主驾驶数据。xavier soc基于台积电12nm工艺，集成90亿颗晶体管，cpu采用nvidia自研8核arm64架构，gpu采用512颗cuda的volta。
xavier soc芯片可提供30tops的运算能力，功耗30w，能效比为1tops/w，是自动驾驶领域使用较多的ai芯片之一。
2019年英伟达又发布了面向adas和自动驾驶领域的soc orin，该芯片拥有170亿个晶体管，搭载nvdia基于ampere架构的gpu和arm hercules cpu核心。
该芯片在算力上有很大的提升，可以提供200tops运算能力，功耗45w，预计将于2022年交付，面向l2+级自动驾驶场景。
mobileye是最早进入自动驾驶芯片领域的厂商，早期可以说是鲜有对手，数据显示，2020年，其自主设计的eyeq系列芯片出货量达到1930万片，占是市场总份额的70%左右。
mobileye已经量产的eyeq系列芯片有eyeq1至eyeq5。其中eyeq4的算力为2.5 tops，功耗为3w，能效0.83 tops/w。eyeq5采用7nm finfet工艺，算力达到24tops，功耗为10w，mobileye的该款芯片对标英伟达的xavier。
然而在2021年的时候，mobileye开始失去它的一些客户，蔚来、小鹏、威马和理想等都表示下一代旗舰车型将采用英伟达的orin芯片，宝马表示下一代驾驶辅助和自动驾驶系统采用高通的芯片。原因很简单，英伟达、高通等都推出了更高性能的产品。
不过mobileye在今年1月份，一口气发布了三款更高性能的自动驾驶芯片，eyeq ultra和eyeq6h、eyeq6l，其中的主打产品eyeq ultra，算力达到176tops，预计将于2023年底供货，2025年实现车规级量产，根据mobileye表示，这款芯片单颗可以支持l4级别自动驾驶。
mobileye能否凭借新品重新赢回客户还是未知数，毕竟尽管新品eyeq ultra算力有大幅提升，不过还是不及英伟达的orin，而且orin的交付时间也比eyeq ultra更早些。
高通早在2017年就披露研发自动驾驶芯片的计划，该公司2020年初发布全新自动驾驶平台snapdragonride，旨在处理从车道控制、自动泊车等自动驾驶所需的各项任务。
snapdragonride平台包含多个soc、深度学习加速器和自动驾驶软件stack，能够支持高级驾驶辅助系统adas功能。预计搭载snapdragon ride的汽车将于2023年投入生产。
去年1月，高通宣布扩展了snapdragonride平台组合，使其可支持多层级的adas/ad自动驾驶辅助功能，包括从安装于汽车风挡的ncapadas解决方案（l1级），到支持有条件自动驾驶的主动安全（l2/l3级别），再到全自动驾驶系统（l4级）。
snapdragonride平台基于5nm制程工艺，可提供不同等级的算力，包括以小于5w功耗为adas摄像头提供10tops的算力，以及为l4级自动驾驶解决方案提供超过700tops的算力。
中国主要自动驾驶芯片厂商：华为、地平线、黑芝麻智能、芯驰科技
目前中国主要的自动驾驶芯片厂商有华为、地平线、芯驰科技、黑芝麻智能等。华为在2018年推出mdc智能驾驶计算平台，包括mdc300和mdc600，分别对应l3和l4级自动驾驶。
mdc300由华为昇腾ascend310芯片、华为鲲鹏芯片和infineon的tc397三部分构成，算力在64tops左右，满足l3级自动驾驶算力需求。mdc600基于8颗昇腾310 ai芯片，同时还整合了cpu和相应的isp模块，算力高达352tops。
作为npu，华为昇腾310集成了fpga和asic两款芯片的优点，包括asic的低功耗以及fpga的可编程、灵活性高等特点。华为昇腾310算力为16 tops，功耗8w，能效为2 tops/w。相比于英伟达的xavier，虽然算力不及，但功耗却低很多。
地平线在2019年8月宣布量产征程二代芯片，主要面向adas市场感知方案，可提供超过4 tops的等效算力，典型功耗为2w，基于该芯片的matrix2平台，算力达16tops。
2020年7月地平线发布了征程5，算力大幅提升，单颗芯片ai算力最高可达128 tops，支持16路摄像头，基于该系列芯片的整车智能计算平台，算力达200-1000tops，兼备高fps性能与低功耗。基于此，地平线可支持l2、l3、l4 等不同级别自动驾驶的解决方案。
目前，地平线的自动驾驶芯片/平台已经赋能包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等国内外的顶级tier1、oem厂商。
黑芝麻智能在2020年发布了继华山一号之后的第二代产品，华山二号a1000和华山二号a1000l，这两款芯片采用台积电16nm工艺。
华山二号a1000包括8个cpu核，单颗可提供40 tops的算力，功耗8-10w，满足自动驾驶l3/l4级别要求，黑芝麻智能的该款芯片在l3级别上对标特斯拉的fsd芯片，虽然算力不及，功耗、面积远低于fsd芯片。从功耗比来看，a1000远高于fsd芯片和英伟达的xavier。
根据黑芝麻给出的计算平台方案，单颗a1000l芯片适用于低等级adas辅助驾驶，单颗a1000芯片适用于l2+自动驾驶，双a1000芯片互联组成的域控制器可支持l3级别自动驾驶，四颗a1000芯片叠加可用于未来l4级别自动驾驶。
芯驰科技从2019年到现在先后发布了v9l/f和v9t自动驾驶芯片，该公司的v9系列芯片内置高性能视觉引擎，支持多达18个摄像头输入，不仅能满足adas应用需求，还能给未来更高级别的自动驾驶和无人驾驶留有充足的扩展空间。
在2021世界人工智能大会，芯驰科技还发布了基于v9系列芯片开发的全开放自动驾驶平台——unidrive，unidrive平台采用通用计算硬件加速，能够兼容不同合作伙伴的算法。
unidrive不仅支持qnx、rtos、autosar等主流车规os，同时也支持linux。unidrive可支持从l1/l2级别adas到未来l4/l5级别的robotaxi的开发。
据了解，芯驰科技2022年还计划发布算力在10-200t之间的自动驾驶芯片v9p/u，可支持l3级别的自动驾驶，到2023年，芯驰科技将推出v9s自动驾驶芯片，面向中央计算平台架构研发，算力高达500-1000t，可支持l4/l5级自动驾驶的robotaxi。
中国自动驾驶芯片的差距在哪里
单从算力来看，国外的特斯拉的fsd芯片、英伟达的orin芯片、以及mobileye最新发布的eyeq ultra，算力比较高，高于国内芯片，不过国内地平线在算力上有追赶之势头，2020年发布的征程5芯片，单颗芯片算力达到128 tops。
另外华为昇腾310、黑芝麻智能的华山二号在算力上不及对标的国外芯片，不过能耗比却比较有优势，华为昇腾310相比于英伟达的xavier，华山二号a1000相对于特斯拉的fsd芯片，能耗更低，能效比更高。
另外中国自动驾驶芯片面临一个更大的问题是，规模量产较难，因为汽车厂商更倾向于采用成熟芯片厂商的产品，安途创始人兼首席执行官肖建雄就谈到，担心与新兴厂商合作可能会出现延误。
对于汽车厂商来说，必须要考虑规模化、出货量等问题，而生态系统更成熟，会有利于提升生产效率，扩大规模。这正是英伟达、mobileye、高通等国外厂商的优势。
整体而言，目前国内自动驾驶芯片虽然与英伟达等厂商还存在差距，不过从地平线、黑芝麻智能等不断推出的新品来看，芯片算力在持续提升，另外，对于自动驾驶芯片来说，算力并不是唯一标准，效率、软硬结合也很重要。此外，中国自动驾驶芯片除了在质量上不断提升之外，还需要更多的考虑和解决规模量产的问题。
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单从算力来看，国外的特斯拉的fsd芯片、英伟达的orin芯片、以及mobileye最新发布的eyeq ultra，算力比较高，高于国内芯片，不过国内地平线在算力上有追赶之势头，2020年发布的征程5芯片，单颗芯片算力达到128 tops。
另外华为昇腾310、黑芝麻智能的华山二号在算力上不及对标的国外芯片，不过能耗比却比较有优势，华为昇腾310相比于英伟达的xavier，华山二号a1000相对于特斯拉的fsd芯片，能耗更低，能效比更高。
另外中国自动驾驶芯片面临一个更大的问题是，规模量产较难，因为汽车厂商更倾向于采用成熟芯片厂商的产品，安途创始人兼首席执行官肖建雄就谈到，担心与新兴厂商合作可能会出现延误。
对于汽车厂商来说，必须要考虑规模化、出货量等问题，而生态系统更成熟，会有利于提升生产效率，扩大规模。这正是英伟达、mobileye、高通等国外厂商的优势。
整体而言，目前国内自动驾驶芯片虽然与英伟达等厂商还存在差距，不过从地平线、黑芝麻智能等不断推出的新品来看，芯片算力在持续提升，另外，对于自动驾驶芯片来说，算力并不是唯一标准，效率、软硬结合也很重要。此外，中国自动驾驶芯片除了在质量上不断提升之外，还需要更多的考虑和解决规模量产的问题。
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