文/田忠朝
在自動駕駛量產應用上，特斯拉為何能遙遙領先？很多人認為是其強大的軟件算法，其實軟件算法固然重要，但擁有強大計算能力的感知和決策芯片也必不可少。
在過去PC時代，頂尖的芯片技術一直被英特爾、AMD這樣的國外巨頭壟斷，直到移動通信時代隨着華為、紫光展鋭的崛起，國內才開始有了與蘋果、高通相抗衡的芯片企業。
那麼在自動駕駛芯片領域，我們與國外又有多少差距呢？
國外自動駕駛芯片處於什麼水平？
目前國外自動駕駛芯片真正進入大規模量產車市場的也就三家：
英偉達
產品注重算力，但同時功耗也大，因此曾被馬斯克調侃“性能一樣的耗電更高，耗電差不多的性能弱雞”。
這也直接讓傷了面子的老黃決定不再擠牙膏，從櫥櫃裏掏出了 其Drive AGX Orin新產品以及Ampere 架構旗艦產品Nvidia EGX A100芯片，這應該是目前世界上最高效的深度學習芯片，7nm製程工藝，算力624TOPS，功耗400W。
基於這枚芯片，英偉達造出了目前世界上算力最強的自動駕駛芯片方案——Drive AGX Robotaxi，算力 2000TOPS，但功耗高達800W，它的出現顯然是衝着未來L5全自動駕駛秀肌肉的。
所以目前英偉達的主要實用產品還是Xavier，從小鵬 P7 到沃爾沃、奔馳、豐田的一些車型都在使用。另外如小馬智行在美國的電動車隊用的是英偉達 Pegasus，用於訓練高等級自動駕駛汽車。
而未來可期的是英偉達Drive AGX Orin， 200TOPS 的算力超越特斯拉 Autopilot 硬件 3.0，功耗卻只有45W，可能在未來一段時間成為主機廠新寵，就看什麼時候能進入量產應用。
Mobileye
芯片產品算力不強但走實用路線，主要用於攝像頭的數據感知，而並非中央域處理器。所以在早期的L2輔助駕駛車型市場佔主流地位，包括小鵬G3、蔚來ES6/ES 8、廣汽新能源Aion LX都用了Eye Q4芯片，算力 2.5TOPS，功耗 3W。
但隨着自動駕駛等級的提升，中央域處理器的作用越來越大，Mobileye的產品就開始有點力不從心而被邊緣化，雖然被英特爾收購後稱會使用英特爾的 7 nm工藝“打磨”EyeQ5，但Eye Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自動駕駛解決方案中只能作為感知芯片處理圖像等信息，無法進入“中央”決策層。
特斯拉
先後用過Mobileye、英偉達的芯片，後來嫌棄它們性能跟不上發展，從2016年開始自研芯片。
2019年4月份特斯拉FSD（Full Self Driving全自動駕駛）芯片正式以量產的形式發佈，被馬斯克譽為“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前來説，確實是量產車最好用的自動駕駛芯片。
再來説説國內三家主流芯片企業發展程度
黑芝麻
近日，這家科技創業公司發佈了公司成立四年來最重磅的產品，兩款自動駕駛感知芯片華山二號A1000和A1000L（Lite）。
其中A1000使用台積電16nm工藝製造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，從性能來看，它對標的將是特斯拉FSD和英偉達Xavier芯片。但是從能效比來説，A1000優勢更明顯。
特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英偉達Xavier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而華山二號A1000單芯片能效比超過6TOPS/W ,雙芯片疊加組成的域控制器能效比也超過5TOPS/W。
而且它的自由組合度極高，根據黑芝麻給出的計算平台方案，
單顆A1000L芯片適用於低等級級ADAS輔助駕駛；
單顆A1000芯片適用於L2 自動駕駛；
雙A1000芯片互聯組成的域控制器可支持L3級別自動駕駛；
四顆A1000芯片疊加可用於未來L4級別自動駕駛。
雖然用於L3/L4的方案看起來有點誇張，但從官方這介紹來看不可否認，這款芯片符合AEC Q-100、單芯片ASIL B、系統ASIL D汽車功能安全要求，應該是目前極少符合以上所有安全標準的國產車規級芯片，也是目前能支持L3及以上級別自動駕駛的最強國產芯片。
寒武紀
前身是中國科學院計算技術研究所下，應該是最早進入大家視線的芯片公司，但該公司更專注於人工智能領域，早在2016年就發佈了首款商用深度學習處理器寒武紀1A。
同時還有兩款用於人工智能芯片IP授權的產品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用於手機或者汽車終端上的人臉識別、指紋識別、障礙物識別、路標識別等應用加速。
此外寒武紀也發佈了兩款用於邊緣計算（指在靠近智能設備（終端）或數據源頭（雲端）的一端，提供網絡、存儲、計算、應用等能力，達到更快的網絡服務響應，更安全的本地數據傳輸。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在邊緣計算中起着提高數據安全、降低處理延時以及優化帶寬利用的作用。
性能上思元270滿血版（F4）算力達到128TOPS，功耗70-150W，與早期的英偉達Tesla T4計算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但該卡定位是為桌面環境提供數據中心級人工智能計算力，簡而言之就是為台式機配的高性能人工智能加速卡。
地平線
由前百度深度學習研究院常務副院長餘凱於2015年創立的，專注於自動駕駛與人工智能芯片。
相比大多數注重硬件算力的芯片公司，地平線更注重以“算法 芯片”為核心的嵌入式人工智能解決方案，簡單來説就像安卓機與蘋果的區別，安卓手機更追求硬件性能，軟件系統由不同廠商自己匹配；而蘋果手機硬件和軟件系統是一體設計的。
在產品方面，地平線目前擁有用於邊緣人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用於自動駕駛中對車輛、行人和道路環境等目標的感知，類似MobileyeQ系列芯片。
此外是用於AIoT邊緣計算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用於智能家居、智慧城市、智能安防、工業機器人等應用領域。
當然，地平線也推出了基於征程芯片的自動駕駛解決方案——Matrix，其中Matrix二代擁有16TOPS的等效算力，可用於攝像頭等傳感器的數據感知和融合。預計今年將發佈的Matrix三代，將擁有192TOPS的算力，功耗48W，可以競爭特斯拉FSD芯片。
最後
我們整理了目前一些主要芯片參數性能，可以看出，國內自動駕駛芯片在超前研發方面可能與國外老牌企業還有一定差距，但是在同一起跑時間點上大家的差距並不大，例如黑芝麻芯片產品在性能和功耗上已經可以與特斯拉掰手腕了。
可以預見，未來自動駕駛技術必然是各國競爭的高地，而自主可控的芯片技術對於增強我國自動駕駛行業整體實力來説將會有很大的幫助。
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