在《【芯智驾】华为/地平线等5大厂角逐自动驾驶芯片赛道，谁将领航？》一文中，笔者为大家盘点了英伟达(NVDA.US)、Mobileye、高通(QCOM.US)、华为、地平线5家企业的自动驾驶芯片以及他们的未来布局；事实上，自动驾驶芯片仍是个新领域，不仅是头部企业做大做强的蓝海市场，也给更多入局者提供了追赶、树立标杆的机遇，特别是在国内芯片自主趋势下，自动驾驶芯片已经成为我国芯片国产替代的重要力量。
据不完全统计，仅国内部分，就涌现出了寒武纪、芯驰科技、黑芝麻、西井科技、深鉴科技等一批自动驾驶芯片企业。
而瑞萨、恩智浦、意法半导体、英飞凌、TI等传统车规级MCU大厂也在开展各自的自动驾驶芯片布局，希望借此巩固它们在汽车电子领域的霸主地位。与此同时，特斯拉、零跑汽车等企业也不甘自动驾驶“灵魂”掌握在他人手里，各自推出了专属自动驾驶芯片。
今天我们就来盘点下，五巨头之后全球排得上号的自动驾驶芯片还有哪些。
一、主机厂：欲掌握自动驾驶的“灵魂”
1、特斯拉(TSLA.US)：FSD芯片
特斯拉并不是一开始就布局自己的自动驾驶芯片，但发展至今，已经成为智能汽车领域，最有“灵魂”的主机厂。
2014年~2016年，特斯拉首先选用的是Mobileye的EyeQ3芯片，并基于该芯片开发出AutoPilot HW1.0自动驾驶平台。2016年~2019年，特斯拉放弃Mobileye的芯片方案，改用英伟达的DRIVE PX 2 AI计算平台，并基于此将AutoPilot HW平台升级为2.0、2.5两个版本。
特斯拉在选择英伟达芯片方案的同时，于2017年开始自研自动驾驶芯片，并于2019年4月推出基于首款Tesla FSD芯片的AutoPilot HW3.0计算平台。根据公开信息，该芯片拥有60亿个晶体管，算力达36TOPS，每秒视频流处理速度达2100fps。而HW3.0则搭载了4颗Tesla FSD，总算力达144TOPS，由于该方案采用的是双冗余备份方案，HW3.0实际算力为72TOPS，支持1颗三目前置/2颗前侧/2颗后侧/1颗后置摄像头、车内DMS摄像头、1颗前置毫米波雷达以及12颗超声波雷达接入。
从算力来看，特斯拉第一代FSD为目前量产自动驾驶芯片中单芯片算力最高的方案，不过，相对特斯拉基于视觉的自动驾驶方案而言，该芯片并不能满足算力需求，多个业内人士分析认为，基于FSD芯片实现的自动驾驶方案，特斯拉目前只能达到L2级水平。
为了解决自动驾驶性能问题，特斯拉一方面不断更新平台软件版本，7月已上线FSD Beta V9·1新版本；另一方面也在计划新一代FSD芯片计划。
据了解，特斯拉正与博通合作研发新款自动驾驶芯片，并搭配新的HW 4.0算力平台，预计2022年第四季度量产，新一代芯片将采用7nm工艺。预计HW4.0算力有望达到432 TOPS以上。
2、零跑汽车：凌芯01
特斯拉掀起了主机厂造芯潮，国内的零跑汽车也不遑多让，一心两用，一边加速造车，一边加速推出自研自动驾驶芯片。
凌芯01是零跑汽车在母公司大华股份支持下研发的首款国产AI自动驾驶芯片，项目启动于2018年6月，推出于2020年10月27日。采用28nm制程工艺，CPU处理器采用阿里旗下平头哥半导体公司的玄铁C860，AI处理器采用8核神经网络处理器，主频最高1GHz，支持浮点执行单元和VDSP矢量运算，功耗为4W，算力能达到4.2TOPS，是Mobileye eyeQ4的两倍。
凌芯01支持接入12路摄像头、自动泊车、ADAS域控制，单芯片支持L2级自动驾驶应用，双芯片方案可提升至L3级自动驾驶应用。
零跑汽车已推出的C11就搭载两颗自研的凌芯01芯片，算力达8.4TOPS，配合自研的LeapPilot 3.0 ADAS系统，支持10个车身摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达及1个车内摄像头，该车计划于今年10月量产上市。由此，零跑汽车也成为了全球第二家自研自动驾驶芯片并上车的企业。
3、其他造“芯”车企：百度(09888)、大众(VWAGY.US)、吉利(00175)加速入列
事实上，除了特斯拉和零跑汽车，更多主机厂也已开始了自己的造芯计划，国内自动驾驶领先企业百度，目前已推出昆仑芯片，算力高达260TOPS，但这款芯片不是自动驾驶芯片，而是一款云端芯片；同时在高阶智能驾驶产品ANP中采用了TI的TDA4自动驾驶芯片。
其他车企方面，德国大众集团已经在筹备自研芯片，并于2019年筹建了一支5000人团队开始打造操作系统。吉利汽车也要在中央计算平台&芯片、L4自动驾驶软件、ADDIS数据平台和车联网平台&运营构建核心技术实力，已推出E01和E02芯片信息娱乐SoC芯片，计划2021年推出全栈AI语音芯片V01；2022年推出全功能高性能数字座舱SoC芯片SE1000；2023年计划推出256TOPS的自动驾驶SoC芯片AD1000。
二、传统MCU大厂：有意争雄智驾未来，却动作迟缓
1、瑞萨：R-CAR系列
瑞萨是全球第二大汽车电子企业，也是最大的车规级MCU供应商，推出有R-CAR H3等智能座舱芯片，也有基于R-Car Gen3架构的ADAS芯片。
其中R-CAR V3M推出于2018年，基于双Arm Cortex-A53、AUTOSAR的双Cortex R7锁步内核以及集成式ISP开发，主要用于处理前置摄像头信号，也可用于接入环视系统、驾驶员监视。2019年，瑞萨再推出第二款视觉SoC芯片R-CAR V3H，算力为4TOPS，基于IMP-X5+图像识别引擎和专用硬件加速器的异构计算机视觉内核概念，用包括稠密光流注3、稠密立体视差注4和对象分类注5在内的算法实现了先进的感知功能。
由于R-CAR V3H无法融合到雷达数据，瑞萨已经在研发第三代新款R-Car V3U，公开资料透露，该芯片最大运算速度达9.6万DMIPS，卷积神经网络（CNN）计算达60TOPS；最近已开始面向整车厂商及大型部件厂商供应样品，计划2023年4-6月量产。
与英伟达等主攻高算力的GPU方案不同，其自动驾驶芯片继续延续瑞萨的低功耗风格，最新款R-Car V3U芯片可做到13.8 TOPS/W的低功耗表现。
2、TI：TDA系列
TI是传统座舱芯片三巨头之一，代表产品为Jacinto系列。在自动驾驶方面，TI主打的是TDA系列，分别于2013年-2015年推出有TDA2x、TDA3x、TDA2Eco等3个系列芯片，其中TDA2x面对的是中高级应用，用于实现各种前置摄像机的同步运行，提供包括远光灯辅助、车道保持辅助、高级巡航控制、交通信号识别、行人/对象检测以及防碰撞等功能；后两者均是面向中低级自动驾驶应用，支持车线维持辅助、自适应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。
这三个系列均是低功耗、低算力产品。2020年，TI接着发布基于Jacinto 7架构的TDA4VM处理器系列，该系列SoC包含通用处理CPU、C7 DSP MMA深度学习加速器、VPAC DMPAC视觉加速器、ISP和以太网交换机以及PCIe交换机等，功耗为5到20W。
TI还基于TDA4VM和另一款处理器DRA829V开发了Jacinto 7系列架构芯片，前者用于处理自动驾驶功能，后者主要负责网关系统业务，两者都包含了MCU控制器。在实际应用中，TDA4VM以其8TOPS算力，支持最高4K分辨率图像、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器的接入；该芯片已经被百度、禾多科技等企业用于其自身自动驾驶方案开发。
需要说明的是，截止目前，Ti还没有专门研发自动驾驶芯片方案，而是基于现有技术升级改进，使其产品可以满足自动驾驶需求，其技术路线还是聚焦于自身的MCU优势业务。
3、恩智浦：S32系列
在自动驾驶领域，恩智浦的技术深度要优于高通，早在2015年，恩智浦就推出了针对自动驾驶的S32V系列芯片，典型代表是S32V234，该芯片CPU内置4颗ARM CortexA53和1颗M4，以3D GPU（GC3000）和视觉加速单元（2颗APEX-2vision accelerator）作为计算单元，能同时支持4路摄像头，预留有支持毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达接口，GPU能实时3D建模，计算能力为50GFLOPs。
2016年5月，恩智浦还基于S32V234，辅以S2084A嵌入式计算处理器和S32R27雷达微控制器推出BlueBox平台。此外，恩智浦还推出有MPC577XK微控制器，主要用于自适应巡航控制、智能大灯控制、车道偏离警告和盲点探测等应用。
事实上，恩智浦在自动驾驶芯片的开发上颇显被动，其自动驾驶芯片处处透着MCU的底子，而且，很多产品都是一“芯”多用，如集成有MCU和MPU的S32G，该芯片于2020年初发布，主要用于汽车服务型网关领域，同时也被当作自动驾驶芯片使用。
目前，恩智浦正联合大众汽车软件公司Cariad、软件供应商Baselabs、一级供应商电装（Denso）、德国弗劳恩霍夫IESE和瑞典皇家理工学院（Swedish Royal Institute of Technology）合作开发专用的自动驾驶芯片。
4、英飞凌：Aurix系列
来自汽车电子的营收占英飞凌整体业务超过40%，特别是收购赛普拉斯后，英飞凌已成为全球最大的车用半导体供应商之一。
2015年，英飞凌联手谷歌开发雷达传感器芯片；2016年，英飞凌收购兰半导体公司Innoluce并获得汽车灯光探测和测距技术。2017年，英飞凌就推出了包括77/79 GHz单片微波集成电路在内的完整雷达芯片组解决方案；2018年，集成RF雷达单芯片收发器、AURIX雷达专用微控制器以及安全电源三块IC的雷达模组面世。
其中，AURIX是英飞凌2012年5月针对自动驾驶推出的32位多核单片机，搭载三核独立32位TriCore内核，支持ASIL-D，AURIX TC29x、TC27x和TC23x系列内置硬件安全模块，应用于电动汽车、混合动力汽车、变速器控制单元、底盘、制动系统、安全气囊及ADAS系统。
第一代多核TriCore单片机为AURIX TC2xx，基于65nm制程工艺；第二代产品AURIX TC3xx基于40nm工艺，已于2019年量产，最高端TC39x集成6个TriCore内核，FLASH为16MHz；第三代产品AURIX TC4xx，虚拟原型支持TricoreCPU子系统、并行处理单元（PPU）、存储器、通信、计时器、模数转换器和安全性等全套模型集，计划于2022年量产，适合对性能要求更高的传感器融合及ADAS应用。
目前Aurix系列芯片已经在奥迪新A8中得到应用，作为zFAS自动驾驶（L3级别）计算单元。另外，英飞凌还在2015年针对ADAS市场推出有Real3系列3D ToF图像传感器，为英飞凌与pmdtechnologies合作开发。
从介绍中我们不难发现，英飞凌的AURIX系列芯片并非专门针对自动驾驶开发，而是兼顾自动驾驶应用。
5、亚德诺：BF5xx系列、BF60x系列
ADI是老牌模拟信号和数字信号处理厂商，在自动驾驶领域，推出的产品主要是视觉ADAS，Blackfin系列处理器是其代表，又细分有低端、中端、高端三个档次芯片方案。
其中低端系统基于BF592，实现LDW（车道偏移预警）功能；中端系统基于BF53x/BF54x/BF561，实现LDW/HBLB/TSR等功能；高端系统基于BF60x，采用了“流水线视觉处理器（PVP）”，实现了车道偏移预警LDW、智能远光灯控制HBLB、道路交通标志识别系统TSR、前方碰撞预警系统FCW、车辆探测PD等功能。
需要说明的是，ADI同样没有专门推出针对自动驾驶的芯片，目前所推出的方案主要聚焦在辅助驾驶应用领域，是其众多汽车电子的组成部分之一。相比其他同行，ADI主打的是高性价比，基于DSP方案支持将芯片的成本控制低至几美元、十几美元，深受主机厂的青睐。
不过，ADI仍然没有摆脱MCU的打法，面对集中于自动驾驶控制的高算力芯片需求，ADI显得有些无欲无求，至今仍没有专门研制自动驾驶芯片。
本章小结
总体而言，传统MCU大厂非常希望能借助智能汽车时代，继续自己的领导地位，但目前自动驾驶还处于初级发展阶段，这些企业继续固守原有的市场蛋糕，然后在已有技术基础上，做些升级、改进，使之可以满足ADAS的应用需求，而在自动驾驶（AD）方面，传统MCU大厂的进度还相对缓慢，且没有清晰的发展路线。
经过盘点发现，全球车规级MCU龙头企业所推出的自动驾驶芯片，一般情况下，不同场景应用，会有不同的对应方案，且很多芯片并非单一聚焦于自动驾驶领域，而是兼顾辅助驾驶与自动驾驶，给人一种三“芯”二意之感。
令人意外的是，老牌MCU巨头意法半导体没有推出自己的自动驾驶芯片，而是选择Mobileye的EyeQ5 芯片，并将其集成为自己的ASIC/ASSP芯片，目前已在计划与Mobileye的EyeQ6做进一步合作。意法半导体同步设计自己的ASIC视觉处理器，但其与华为合作开发的自动驾驶芯片，至今尚未有成果推出。
整体而言，车规级MCU龙头企业基于原有积累的平移应用，开发的芯片对满足基本的车辆控制、车载娱乐没有问题，但在真正解决自动驾驶控制方面，瓶颈还是非常凸显的。而国内MCU企业还在解决车规级MCU从0到1的进程，目前还很难兼顾到自动驾驶领域。这也是MCU大厂在汽车电子领域非常活跃，但在自动驾驶方面经常“失踪”的重要原因。
三、自驾“芯”生代：群雄并起
1、赛灵思：Virtex系列、Zynq系列、Versal ACAP系列
现场可编程门阵列FPGA融合了ASIC和基于处理器的系统的最大优势，能够提供硬件定时的速度和稳定性，与GPU一样，对AI的计算拥有天然优势，这让FPGA很快就得到了自动驾驶领域的重视。赛灵思作为全球FPGA芯片的领导者，早在2014年之前就开始布局自动驾驶领域，截至2019年，赛灵思用于汽车的芯片出货量就超过了1.6亿颗，其中有5500万颗应用于辅助自动驾驶领域；预计2021年的累计出货量将提升至1.77亿颗，约8000万颗用于辅助自动驾驶。
其中Virtex系列、Zynq系列是赛灵思在这一领域的代表产品，不过赛灵思对先进自动驾驶芯片没有精准的定位，如2019年推出的Zynq UltraScale+MPSoC 7EV，重点聚焦在视觉感知，同时兼顾ADAS和AD应用，号称提供有L1-L4级自动驾驶解决方案。
今年6月，赛灵思宣布推出面向下一代车规级产品Versal AI Edge系列（属Versal ACAP系列），内置全新的AIE加速引擎，采用7nm Versal架构和固化的硬核计算加速器，算力覆盖几TOPS到百TOPS，可扩展至高达479（INT4）TOPS，支持视觉、雷达、激光雷达以及软件定义的无线电等高级信号处理工作负载，同时面向汽车、机器人以及医疗应用，预计于2022年上半年出货。有分析认为，Versal AI Edge系列SoC芯片的推出，让赛灵思有了对标英伟达GPU的资本。
不过，由于FPGA芯片输入和输出还存在一定瓶颈，其在自动驾驶领域的优势没有得到发挥出来，很多时候，FPGA芯片被当作普通的车规级芯片使用。同样的问题也存在于英特尔旗下Altera开发的FPGA产品中，赛灵思也曾就自动驾驶芯片不得不与Altera展开合作。Versal AI Edge的推出，或许能让FPGA方案在自动驾驶领域脱颖而出。
当然，FPGA芯片更实际的优势在于能降低功耗和应用成本，这对主机厂普遍要求功耗不要超过100W的自动驾驶应用来说，FPGA持续吸引着众多行业人士的关注，也引发了ADM对赛灵思的收购邀约。
2、安霸：CVxx系列
安霸是传统的视频图像芯片专家，在华为海思崛起之前，安霸的SoC芯片已经名满天下；来到自动驾驶时代，安霸依然不改初衷，继续发挥其在图像处理领域的优势。安霸针对自动驾驶布局始于2015年收购的VisLab，自此开展自动驾驶芯片研发。
2020年年初，安霸向外展示了CV2系列（CV2FS、CV22FS）两款自动驾驶图像处理SoC芯片，支持深度神经网络（DNN）的CVflow架构；具备ArmDSP扩展器和FPU（浮点运算单元）的4核1GHz Arm Cortex-A53处理器。与前一代CV1相比，深度神经网络性能提升了20倍，同时结合推出的CVflow架构，可提供立体视觉处理和深度学习感知算法。
据了解，CV2两款芯片均是低功耗产品，面向前置单目和立体视觉ADAS摄像头，以及适用于L2+和更高级别自动驾驶的计算机视觉电控单元（ECU），并获得了采埃孚、Hella Aglaia、韩国StradVision、以色列EyeSight等合作伙伴的支持。
与此同时，CV25、CV28等更多自动驾驶级芯片正陆续出炉，H32也被认为是安霸在自动驾驶的另一杰作。分析来看，安霸CV系列自动驾驶芯片主要侧重于图像处理，主打视觉分析应用，基于5nm工艺的CV5芯片也将主战场放在智能座舱领域；有业内分析认为，这是安霸对Mobileye发起的挑战。
3、黑芝麻：A1000、A1000 Pro
黑芝麻智能科技成立于2016年，是行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，去年发布了首款车规级自动驾驶芯片华山二号A1000，今年4月再发布第二款高性能大算力车规级自动驾驶计算芯片A1000 Pro，该芯片基于两大自研核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及车规级低功耗神经网络加速引擎DynamAI NN打造，得益于DynamAI NN大算力架构，A1000 Pro支持INT8稀疏加速，算力达到106TOPS，最高可达196TOPS，被称为是国内算力最强大的自动驾驶芯片。
该芯片覆盖L3/L4高级别自动驾驶功能，支持从泊车、城市内部，到高速等高级别自动驾驶场景。据了解，黑芝麻目前已经与中国一汽、博世、蔚来、上汽、比亚迪、东风、中科创达、亚太、保隆、所托瑞安、纽劢科技、联友等自动驾驶产业链伙伴展开合作。
4、芯驰科技：V9系列
芯驰科技截至目前发布了四款全新升级车规级处理器芯片：X9U、V9T、G9Q、G9V，其中V9T是高性能ADAS及自动驾驶芯片，采用了两组完全独立的四核Cortex-A55应用处理器集群，既可以独立运行来提供更高的性能，也可以互为冗余备份来提升安全性。与此同时，V9T配置了4组双核锁步的高可靠Cortex-R5作为安全处理器，主频都达到了800MHz，用于自动驾驶决策控制等需要高实时性和高功能安全等级的软件。
据了解，芯驰科技还在筹划推出面向更高级别的自动驾驶芯片，如计划于2022年发布算力在10-200TOPS之间的自动驾驶芯片V9P/U，可支持L3级别的自动驾驶；2023年将推出算力高达500-1000TOPS的V9S自动驾驶芯片，可支持L4/L5级别的Robotaxi。
据了解，芯驰科技自动驾驶芯片的GPU由英国的Imagination提供最新一代神经网络加速器（NNA）PowerVR Series3NX支持，最高算力可达160TOPS。
5、西井科技：Deepwell、VastWell
西井科技成立之初就专注于AI芯片，在2017年成功流片深度学习类脑芯片Deepwell，该芯片工作频率为100-800MHz，运算峰值性能为1.8TOPS。当自动驾驶前景日渐明朗后，西井科技将自动驾驶作为其重点耕耘领域，于2017年10月联合振华重工发布其自动驾驶品牌Qomolo，并于2018年9月发布全球首款无人驾驶电动重卡Q-Truck。
不过在该车型上，采用的是西井科技另一款芯片VastWell，运算性能提升至4TOPS，功耗＜2W，支持对8路视觉及6路激光雷达与毫米波雷达数据的融合。目前西井科技已经在计划推出第二代累脑运算平台SNN，将在第一代的低功耗基础上增加动态视觉识别、辅助驾驶等应用功能。
6、潜在企业：深鉴科技、寒武纪、瑞芯微、四维图新等厉兵秣马
自动驾驶时代的到来，让更多国内AI公司看到了机会，一些做AI算法、人工智能芯片的企业，也陆续切入到自动驾驶领域中来。
深鉴科技于2018年宣布切入自动驾驶赛道，并推出基于FPGA的车载深度学习处理器平台——DPhiAuto，但自从被赛灵思收购后，深鉴科技未再透露其自动驾驶的最新进展。
寒武纪是国内头部AI芯片公司中，较晚宣布进入自动驾驶领域的企业，截至目前仍未推出自动驾驶芯片。不过，近日寒武纪创始人兼CEO陈天石在2021世界人工智能大会上透露，其子公司向行歌科技正在设计一款算力超200TOPS的智能驾驶芯片，该芯片继承寒武纪一体化、统一、成熟的软件工具链，采用7nm制程，拥有独立安全岛。
瑞芯微至今也没有推出自动驾驶芯片，不过其推出的RK3399Pro芯片可在智能座舱领域应用。未来，瑞芯微或许会基于RK3399Pro进入到自动驾驶芯片领域。
主打“算法+芯片”的飞步科技于2019年发布了Phoenix-100感知芯片的设计度量，定位于智能驾驶方案。截至目前，飞步科技打造的L4级无人驾驶集卡已经在宁波舟山港得到应用。
四维图新旗下的杰发科技也推出了座舱IVI SoC、AMP功率芯片、MCU车身控制芯片、TPMS胎压监测芯片等车用电子芯片，最新推出的一款有影响力的芯片为AC8015智能座舱SoC芯片；未来，杰发科技将对智能座舱芯片AC8025、车联网芯片AC8267、高阶智能座舱芯片AC8035、视觉处理芯片AC6815等进行开发。
本章小结
入局自动驾驶赛道的AI芯片企业中，真正聚焦于自动驾驶领域的企业并不多，可选芯片产品也较少，目前只有黑芝麻的自动驾驶芯片具有较强的针对性。其他企业推出的芯片当中，赛灵思犹如万金油，自动驾驶只是已推出产品的应用领域之一，且目前未能真正发挥功效，或许下一代产品将会有较强的针对性，甚至成为英伟达强有力的竞争对手。
安霸的视频处理芯片更倾向于智能座舱，偏向辅助自动驾驶，在行业不断冒出更聚焦、性能更优的芯片方案时，安霸的产品性能优势并不明显，或许性价比成为其打动客户的理由之一；而对标Mobileye，也凸显出安霸自动驾驶路线的不明确。
国内AI芯片方案中，芯驰科技的方案布局比较完善，但真正威力还有待其下一代产品的效果；西井科技则有点“凑合”之意，将原计划用于AI算法运算的芯片移植到车上，有些牵强，即便下一代研发的产品，也非聚焦自动驾驶领域，仍是辅助应用芯片。
其余AI芯片企业中，都对自动驾驶应用有了一定的前期积累，但能否从边缘攻入自动驾驶的核“芯”，还要看这些企业未来的布局与走向。目前看，寒武纪或许是最快推出自动驾驶芯片的企业之一。
另外，可靠性标准AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS 16949、功能安全标准ISO 26262三道车规级门槛，也在考验着AI芯片企业的上车进程。
本文编选自“半导体投资联盟”微信公众号，作者：Andy；智通财经编辑：黄晓冬。
