自动驾驶的瓶颈早已不是算力

电子发烧友网报道（文/周凯扬）由于电动汽车和自动驾驶汽车的日渐普及，车用半导体市场也在逐步扩张。然而随着新冠疫情的爆发，加之供应困难的问题，不少车厂都遭遇了芯片缺货的劫难。但作为ADAS和自动驾驶的关键，自动驾驶芯片依旧没有脱离大厂的视野。
 
而往往说到自动驾驶芯片，厂商往往宣传的主要参数都是其算力。但对于汽车这种体积要求不算高的产品来说，堆算力并不难实现，那么为了突破自动驾驶瓶颈，各大芯片厂商都采用了怎样的策略呢？
 
Mobileye（英特尔）——子系统+地图实现高MTBF
 
Mobileye作为Intel负责汽车业务的部门，即便在2020年的疫情冲击下，依旧实现了不熟的表现，下半年的市场回升中，更是在第四季度实现了39%的同比增长，将2020年的该部门的总营收拔高至近10亿美元。据了解，2020年Mobileye的EyeQ芯片总出货量达到1930万。
 
最新的EyeQ芯片仍是2018年推出的EyeQ4，该芯片采用28nm FD-SOI工艺，算力为2.5 TOPS，英特尔声称可以实现L3级别的自动驾驶。目前不少车型都搭载了这一芯片，比如蔚来的ES8和ES6车型，理想的理想One，以及宝马2019至2020款的X5系列。

 

EyeQ5芯片框图 / Intel

但英特尔早早公布的EyeQ5芯片仍然不见踪影，2019年，英特尔宣布EyeQ5将于2021年3月开始量产，搭载车型包括同在2021年推出的宝马iNEXT和领克的Zero。在英特尔官方给出的EyeQ演进图中，EyeQ5可以实现L4-L5级别的自动驾驶，算力达到25 TOPS，并采用全新的7nm FinFET工艺。但鉴于英特尔自己的7nm工艺已经推迟至2022年，如果今年要推出EyeQ5芯片的话，英特尔很可能寻找台积电为其代工，如此一来搭载该芯片的车型最早也要2022年才能上市了。
 
为了实现更高级别的自动驾驶，Mobileye的思路是利用不同的子系统来实现更高的MTBF（平均无故障工作时间）。为了实现这一目标，Mobileye致力于开发更高精度的地图，并将在2022年引入激光雷达/雷达的子系统。Mobileye认为要想实现L4以上的MTBF，现有的AI还无法做到，因此单靠堆算力来实现自动驾驶是不现实的。不过Mobileye认为现有的ToF激光雷达仍然存在缺陷，并计划于2025年开发出自己的FMCW激光雷达，以实现表现更高的FOV和速度检测。
 
英伟达——AI算力为王
 
自动驾驶芯片对于图形处理性能和AI算力的要求极高，于是在这一领域早有建树的英伟达也进军了自动驾驶市场，在2015年对出了自己的汽车芯片平台Nvidia Drive，并持续以全新的GPU框架迭代。
 
英伟达在2016年就宣布了NVIDIA DRIVE AGX XAVIER，并于2018年开始向客户送样。该平台实现了30 TOPS的算力，但目前为止搭载这一平台的量产车型只有小鹏的P7。

 

DRIVE Orin SoC / Nvidia

 
英伟达在2019年推出了DRIVE Orin SoC，该芯片基于7nm工艺，集成了安培架构的GPU和Arm Hercules的CPU内核，以及新的深度学习和机器视觉加速器，算力达到200 TOPS。今年的2021 CES上，由上汽集团、张江高科和阿里巴巴共同打造的智己汽车推出新品牌，主打高端智能纯电汽车的IM智己，该品牌首发的两款车型都将搭载NVIDIA DRIVE AGX Orin平台。IM智己将以2个英伟达XAVIER提供的60 TOPS算力打造视觉感知的解决方案，并结合摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。此外，IM智己将以4个英伟达Orin提供的1000+ TOPS算力辅助激光雷达，作为一套软硬件结合的冗余方案。
 
除了IM智己外，蔚来也计算在下一代电动汽车ET7上使用4颗Orin SoC，理想汽车也宣布与英伟达和德赛西威合作，在2022年推出的SUV上搭载Orin SoC。
 
从不少车厂纷纷转往英伟达的风向来看，强大的AI芯片明显有着不小的吸引力。以AI自动驾驶芯片作为主心骨，辅以自动驾驶传感器，降低了车厂需要大规模收集数据的需求，但这样无疑也提高了汽车的整体价格。
 
地平线——MAPS才是真实的性能

 

英伟达Drive PX2与特斯拉FSD的性能比较 / 地平线

 
国内的地平线同样是走的AI芯片路线，也是继Mobileye和英伟达之后，第三个实现前装量产的AI芯片公司。但地平线也同样认为AI算力并不代表整车的真实性能，地平线创始人兼CEO余凯在演讲中以特斯拉为例，其FSD算力只有英伟达Drive PX2的3倍，但真实性能却是PX2的21倍。地平线认为更能反映真实性能的指标是MAPS（每秒准确识别的帧率）。

 

地平线汽车智能芯片路线图 / 地平线

 
从2019年至2020年，地平线相继推出了征程2和征程3两个AI芯片，算力分别为4 TOPS和5 TOPS，其中征程2芯片也在长安UNI-T和奇瑞蚂蚁上采用。地平线于近期宣布今年将正式推出更加强大的征程5芯片，单芯片算力达到96 TOPS，2022年将推出升级版的征程5P，算力高达128 TOPS，MAPS高达6391 FPS。
 
此外，基于7nm FinFET工艺的征程6芯片也已投入研发阶段，该芯片定位于L4以上的自动驾驶，算力将高达400 TOPS以上。
 
地平线在芯片端已经取得了不菲的成绩，在推进征程芯片+天工开物AI平台+的努力下，很有希望在国内自动驾驶芯片市场拿下优异的占有率。
 
自动驾驶芯片未来的突破方向

 

自动驾驶芯片对比 / 电子发烧友网制

 
除了这三家自动驾驶芯片厂商之外，还有黑芝麻、瑞萨和高通等厂商也部署了自己的芯片产品方案，我们也可以看出不同厂商对于自动驾驶突破方向上的异同。但除了算力之外，自动驾驶芯片还有不少可以突破的方向，比如功耗和安全性。算力越高的芯片，往往功耗也会成倍增长，就拿英伟达的ORIN为例，作为一个可扩展的平台，如果只是作为ADAS用，可以做到10TOPS的算力和5W的功耗，但一旦面向L5级别的Robotaxi应用，在集成了多个ORIN SoC后，2000 TOPS的性能需要的是800W的功耗。因此，能效将成为芯片厂商不得不考虑的关键，这也是他们不断朝新制程推进的原因之一，对比先进制程带来的性能优势，低功耗更有可能成为车厂看重的要点所在。
 
芯片安全性同样是自动驾驶的一大痛点，在解决了自动驾驶环境下的自然因素后，人为因素的缺陷将会被无限放大。正因如此，芯片中的硬件安全模块以及自动驾驶计算平台中的软件安全也要列入考量。

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