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基于国产芯片开发的智能汽车，将在2022年迎来爆发

文/白杨

没有人想到，令蔚来NOP出圈的，会是一场高速追尾事故。

重压之下，蔚来做了很多的补救措施，其中就包括8月31日晚间正式发布的NIO OS 3.0。这次补救主要体现在软件层面。

首先是新增驾驶员辅助EAD，检测到驾驶员脱手后会触发视觉、声音，甚至是点刹来提醒驾驶员规范驾驶。此外NIO Pilot将AEB工作范围从原先的8-85km/h调整到来8-130km/h。但对于问题关键所在，即NIO Pilot对桩筒、作业车等禁止障碍物的识别响应，蔚来暂时没有做相应优化。

我们此前文章中已经猜测，NT1.0的硬件并不支持蔚来针对桩桶等静止障碍物做训练学习，现阶段能体验到的NOP，已经差不多摸到了NT1.0的天花板。这背后最大的障碍，在于那颗算力仅2.5TOPS的Mobileye Eye Q4芯片。

NT 2.0便放弃了Mobileye产品线，选择了单SoC算力达200TOPS的英伟达Orin平台，更高算力的NT2.0，将支撑起解决现有问题的需求。

实际上不光是蔚来，动作快的车企，都已经切换大算力平台。智能驾驶的发展，已经对自动驾驶芯片，提出了新的需求，而这种新的需求，也正在重构自动驾驶芯片市场的格局。

高算力时代的国产突围良机

虽然大算力芯片需求已经开始旺盛，但目前可供选择的产品并不多，也正是这样的需求缺口，给了华为、黑芝麻、地平线等国产自动驾驶芯片“弯道超车”的机会。

除了特斯拉选择自研FSD之外，很多家车企开始基于黑芝麻A1000、地平线征程5开发新辅助驾驶系统，预及2022年会有多款搭载这两款芯片的车型上市。

而更高冗余的1000TOPS算力以上产品选择，目前市面上也仅有英伟达Orin 、高通、黑芝麻A1000 Pro，华为昇腾610等单SoC 200TOPS的芯片多颗级联来实现。基于这些芯片也都有车型项目在开发中，时间最早的是搭载英伟达Orin的蔚来ET7。

为何智能驾驶需要的算力越来越高呢？这需要从硬件和软件两个层面来解释。

先来说硬件。计算的上游是感知，也就是说，自动驾驶芯片首要任务是处理摄像头、激光雷达、毫米波雷达探测的信息。而这些年，随着功能的逐步升级，车上所需的感知单元也越来越多，感知精度也越来越高。

提供基础L2的车道保持和ACC自适应巡航，只需要1个摄像头和1个毫米波雷达，而实现NOA功能，则需要5颗以上摄像头和3颗毫米波雷达，想要实现城市道路点对点的辅助驾驶，除了摄像头和毫米波雷达外，还需要接入激光雷达、高精地图、甚至是V2X信号。

对计算芯片而言，基于1路视频信号做车道线分割目标检测，2TOPS左右的算力就够了，例如沃尔沃XC60搭载的Eye Q3芯片。如果想要处理5路以上信号，并加上环视摄像头信号的处理拼接渲染，实现NOA和自主泊车功能，算力需求在30TOPS左右，例如小鹏P7使用的英伟达Xavier。想要实现点对点的辅助驾驶，加入激光雷达的处理，算力就要到50到100TOPS 左右。

除了功能的实现，还要有体验的优化，传感器不仅数量越多越多，精度也会越来越高，从蔚来NT2.0开始，理想、小鹏、智己等诸多品牌都将原先的200万像素摄像头，升级为800万像素。但更高精度的数据，也会消耗更高的计算资源。

体验的优化，还体现在软件层面。为了让辅助驾驶系统的安全性和舒适性更好，以及覆盖更多的场景，其算法模型就会越来越大，参数越来越多，整体计算复杂性成倍增加，这也同样对算力提出了更高的要求。

此外，走在智能驾驶最前沿的特斯拉，就“演示”了智能驾驶对算力需求的逐步增加。从早期的Mobileye Eye Q3，到中间的英伟达Xavier，再到后面自研72TOPS的FSD芯片。通过特斯拉AP对算力的需求来看，单SoC 100TOPS左右的芯片，将迎来需求的爆发，这主要对应的是处理8到12路视频信号，及激光雷达信号的点到点辅助驾驶功能。

国产芯片厂商黑芝麻及地平线在产品上，很好地切中了这一需求，黑芝麻发布的A1000，和地平线发布的征程 5算力都达到了100TOPS左右，满足10路以上的视频信号处理，能够覆盖高速、泊车、城市的全场景辅助驾驶。目前国内多数车企及Tier 1，都在基于这两款芯片做功能开发。

除了大算力，智能驾驶的发展还需要自动驾驶芯片能够具备高功能安全等级、高数据处理带宽、丰富完整的异构架构，以及生态更加开放。

目前国际芯片厂商提供的产品，算力高、试错风险低、生态完整是优势。英伟达、高通都是电子消费品市场芯片供应的霸主，有着完整的开发工具链和良好的上下游合作关系，因此技术迭代上非常快。但如果想要保持这样的竞争优势，芯片在设计上会偏通用型，应用领域更广，并非是针对自动驾驶专门开发。

这也给了国产芯片厂商机会，能更聚焦的方式地入场。黑芝麻推出的A1000系列，和地平线的征程系列，都是专为车载场景设计，更能满足自动驾驶的处理计算需求。自动驾驶需要实时处理大量并发数据，因此带宽是非常重要的参数，例如ISP对视频的处理上，黑芝麻A1000能达到1.5Gpps，地平线征程5能达到1.3Gpps,能够同步处理车上前视加环视的信息，这相对于国际厂商芯片有很大优势。

芯片从设计到搭载应用，会有3年以上的周期，这也就意味着企业需要有深刻行业认识，长远的战略眼光，提前预判技术发展对芯片设计的需求。当智能驾驶发展逐步进入深水区，国产芯片厂商凭借对自动驾驶领域更深刻的认识，在产品设计取向上，和产品推出节奏上，做到了精准卡位，创造了突围的良机。

突围成功的背后：更好的服务

芯片是智能汽车的大脑，拥有最高的重要级，车企在选择的时候必然非常谨慎，国际厂商的产品是更为稳妥的选择。

国产芯片突围，需要越过的第一座大山，就是建立车企对自主品牌芯片的信任，而这种信任的建立，除了共同做验证以及良好的沟通反馈之外，别无他法。目前芯片厂商，都能够提供完整的工具链，帮助车企及Tier 1降低算法开发门槛，提升开发效率，从而缩短开发周期。

国产芯片厂商的优势在于符合沟通效率上，一位业内人士告诉《每日汽车观察》，在与黑芝麻的团队合作过程中，能感受到对方的态度非常积极，反馈很及时。

车企经过验证后会逐步发现，国产芯片厂商提供的产品在可靠性上与国际品牌并没有太大差异，而且在技术层面反而更有优势。该业内人士对某款国产自动驾驶芯片的评价是，“对多目标、多车道、复杂场景的识别效率和识别准确度都非常高，在高速匝道、高架路大曲率转弯及车道线模糊这类复杂场景下，依然能够稳定识别，图像处理能力及算法非常领先”。

竞争上不占先天优势，但国产厂商通过优秀的产品，和更好的服务获得了认可，这也使得越多越多厂商开始选择国产自动驾驶芯片。

消费者对智能驾驶系统功能和体验提出更高要求，相应而来，车企对自动驾驶芯片也提出了更高的要求。大算力、高带宽、异构架构、生态开放，如此严苛的需求下，自动驾驶芯片抓住了机会，依靠实力获得了认可。

芯片的国产替代是一个艰难的过程，而自动驾驶芯片在需求的刺激下，成为了冲锋在前的破局者。