自動駕駛芯片戰悄然打響，你一定要知道這5家公司

2020年是眾多廠商規劃的自動駕駛元年，各芯片廠商都在積極備戰。對于自動駕駛技術來說，它可以分為軟件和硬件兩部分。在硬件部分，芯片主要負責數據處理。在整個自動駕駛系統中，雷達和攝像頭會產生大量的數據，這些數據會交給芯片。

芯片供應商是汽車行業不可或缺的關鍵環節。就像汽車工廠想從米其林購買輪胎，從博世購買火花塞等等。對于那些開發自動駕駛技術的制造商來說也是如此。專業的人做專業的事情，芯片來自供應商。那么，誰在做自動駕駛芯片的生意呢？最新進展是什么？

1.英偉達（Nvidia）

特格拉X1

英偉達還推出了用于自動駕駛技術的相應芯片TegraX1，其性能超過了A8X和A8X。英偉達表示，該芯片將首先用于智能汽車，然后應用于手機和平板電腦。

英偉達DRIVEPX

英偉達還有一個名為英偉達DRIVEPX的平臺，該平臺配備了TegraX1芯片和10GB DRAM，可以同時處理12臺200萬像素相機生成的數據（最高60fps），DRIVEPX還具有深度學習功能。

官員們聲稱DRIVEPX比ADAS更智能，因為它可以識別它是什么類型的汽車，比如警車、出租車或救護車。當然，這對于自動駕駛來說非常重要。

為了展示TegraX1的性能，我們可以將其與Mobileye的EyeQ3芯片進行比較。。。。。。

DrivePX2自動巡航

9月13日，在北京舉行的今年GPU技術大會上，英偉達首席執行官黃仁勛展示了新型自動駕駛汽車處理器DrivePX2 AutoCruise。簡單地說，它是DrivePX2計算平臺的簡化版，采用神經網絡算法，專門用于實時分析車上多個雷達和傳感器收集的信息，還可以處理高清地圖，然后實現自動駕駛。

用于自動巡航功能的NVIDIA?DRIVE（包括高速公路自動駕駛儀和高清繪圖）？PX2AI計算平臺采用了新的單處理器配置，功率僅為10瓦，可以幫助車輛通過使用深度神經網絡處理來自多個攝像頭和傳感器的數據。百度將把計算平臺作為車載電腦部署到其自動駕駛系統，從云端到汽車。

2.ST（ST微電子）與Mobileye合作開發。

Stmicroelectronics總部位于瑞士日內瓦，主要產品為專用集成電路、單片機和存儲器。Mobileye使用的EyeQ3芯片是與stmicroelectronics合作開發的，兩家公司早在2005年就開始開發ADAS芯片。

EyeQ3使用四個多線程MIPS32內核和四個矢量微碼處理器（VMP）內核，并在專門為視頻處理設計的架構中工作。類似地，它還可以處理來自多個相機的圖像信息。除了EyeQ3，stmicroelectronics和Mobileye還聯合開發了EyeQ3-Lite芯片，該芯片屬于EyeQ3的乞丐版，可以簡化一些功能，達到降低價格的目的。

2015年，Mobileye發布了第四代ADAS視覺處理器EyeQ4，相關產品將從2018年起應用于新的離線機型。EyeQ4芯片使用四核處理器、六個VMP芯片（同時配備EyeQ2和EyeQ3）、兩個MPC內核和兩個PMA內核。浮點運算可以達到每秒2.5萬億次，但功耗僅為3瓦。通過一系列算法，EyeQ4可以同時處理8臺攝像機生成的圖像數據（最高36fps），滿足ISO-26262國際標準、歐洲NCAP和美國NHSTA的要求。

據報道，2016年5月，Mobileye和stmicroelectronics宣布將聯合開發Mobileye-EyeQ5的第五代系統芯片，該芯片將在2020年用作全自動駕駛（FAD）車輛的中央處理器，并進行傳感器融合計劃。

為了實現功耗和性能目標，EyeQ5將采用FinFET技術設計，節點不超過10 nm，配備多線程8核CPU和創新的18核Mobileye視覺處理器。所有這些技術改進將使其性能比當前的第四代EyeQ4提高8倍。EyeQ5的功耗不到5W，可以實現超過12萬億的運算……

離子和每秒被動冷卻。預計EyeQ5的工程樣品將于2018年上半年提供。

3.恩智浦（N（新）XP）

恩智浦開發的Bluebox平臺將為汽車制造商提供現成的集成自動駕駛計算解決方案。BlueBox是一款專為自動駕駛設計的中央計算引擎。它不僅可以為無人駕駛提供人工智能，還可以為車間通信和多個傳感器提供接口支持，這些傳感器充當著車輛的“神經系統”。傳統汽車制造商可以很容易地開發出四級無人駕駛汽車，也就是說，他們可以真正實現自動無人駕駛。

BlueBox引擎是一個基于Linux語言的開源平臺，汽車制造商可以根據自己的需求進行定制。據該公司稱，BlueBox已經發貨，全球前五大汽車制造商中有四家已經收到了BlueBox。自2015年9月以來，該公司已向這些首選客戶交付了貨物。

BlueBox引擎結合雷達、激光雷達（激光探測和測量）、視覺傳感和加載的VehicletoEverything（V2X）系統，對車輛周圍的場景進行建模，做出安全決策，并保護車輛和乘客。所有計算元件都在大規模生產或樣本中使用恩智浦芯片，這使系統為上路做好了準備。

在無人車系統中，多個傳感器數據流被輸入到BlueBox引擎中，數據流被組合在一起，以創建車輛周圍物理環境的360實時模型。該平臺擁有由恩智浦芯片支持的激光雷達系統、雷達和視覺節點，恩智浦32V處理器從中獲得傳感器數據輸入，并通過傳感器融合能力創建地圖。S32V包含圖形引擎，特別是具有高質量的圖形處理加速器，還具有汽車級的功能安全引擎。

4.德州儀器公司（TI）

從最初的機械零部件半導體，到汽車娛樂導航和ADAS的蓬勃發展，汽車電子在整車中的比例正在逐漸提高。半導體產品對汽車的附加值極大地提高了汽車的駕駛體驗，同時也推動了未來汽車朝著更智能、更安全的方向發展。德州儀器TI）Jacinto6系列信息娛樂系統處理器（DRA7xx）為新一代汽車帶來了豐富的車載信息娛樂系統、儀表盤和遠程信息處理功能，其強大的可擴展性也可以最大限度地重用硬件和軟件投資的通用架構。

TI的片上系統（SoC）解決方案TDA2x為客戶提供了一個開放的平臺，可以靈活地增加他們的獨特價值。TDA2x為前置攝像頭、泊車輔助、雷達和融合應用的入門級解決方案提供了高性能架構，使客戶能夠節省投資并加快產品發布過程。TDA3x主要用于幫助汽車制造商開發更復雜的應用程序，減少交通事故，使初級和中級汽車實現更多的自動駕駛體驗。

在自動駕駛技術領域的擴張意圖非常明顯。僅在自動駕駛汽車的芯片細分市場，除了英偉達、Mobileye、恩智浦等知名公司外，還涌現出了IP供應商Ceva、英特爾、高通等眾多“新面孔”。

5.Ceva和高通公司也積極參與。

然而，英偉達并不是唯一一家推動自動駕駛汽車深度學習的公司。Ceva還積極推廣其自己的XM4成像和視覺DSP，該DSP使用Ceva的實時神經網絡軟件架構，稱為Ceva深度神經網絡（CDNN）。

該公司的客戶將選擇一個訓練有素的神經網絡來預處理對象參數。通過使用Ceva的DSP引擎、固件和CDNN，將浮點網絡和權重描述的對象參數轉換為定點定制的網絡和權重，而不損失準確性。

Ceva指出：“有了Ceva的XM4DSP，CDNN可以使嵌入式系統執行“深度學習任務”，其學習速度比基于GPU的高級系統快三倍，功耗減少30倍，內存帶寬減少15倍。”。

在CES上，高通公司發布了集成LTE調制解調器和機器智能的Snapdragon820系列產品，其中包括高通公司的Zeroth機器智能平臺。Zeroth項目旨在幫助汽車制造商使用神經網絡為ADAS和車載信息娛樂系統創建基于深度學習的解決方案……

網絡。

但到目前為止，Snapdragon獲得的設計訂單僅限于信息娛樂功能。奧迪在2017年的汽車產品線中選擇了Snapdragon 602A處理器。

正如Ceva首席執行官指出的那樣，Snapdragon820A還提供了汽車安全完整性等級（ASIL）評分，這是ISO26262道路車輛標準功能安全等級分類定義的一種風險分類機制。

總結

由于自動駕駛芯片涉及駕駛安全，對發燒、生活和網絡安全的要求更高，因此比一般的消費類芯片有更多的技術含量。與此同時，我們還必須考慮到成本問題。未來，越來越多的老牌芯片制造商應該發展自動駕駛芯片業務。畢竟，許多原始設備制造商已經將自動駕駛的第一年定在了2020年。誰對這樣的市場不感興趣？

汽車原始設備制造商張開雙臂歡迎新來者進入這些市場。IHSAutomotive信息娛樂和高級駕駛員輔助系統（ADAS）的研究總監EgilJuliussen在CES上表示，“這個領域突然變得非常活躍。”

然而，可以預見的是，芯片行業以外的力量進入這個市場有很多困難。由于該領域的行業壁壘相對較高，因此很難出現新的破局者。2020年是眾多廠商規劃的自動駕駛元年，各芯片廠商都在積極備戰。對于自動駕駛技術來說，它可以分為軟件和硬件兩部分。在硬件部分，芯片主要負責數據處理。在整個自動駕駛系統中，雷達和攝像頭會產生大量的數據，這些數據會交給芯片。

芯片供應商是汽車行業不可或缺的關鍵環節。就像汽車工廠想從米其林購買輪胎，從博世購買火花塞等等。對于那些開發自動駕駛技術的制造商來說也是如此。專業的人做專業的事情，芯片來自供應商。那么，誰在做自動駕駛芯片的生意呢？最新進展是什么？

1.英偉達（Nvidia）

特格拉X1

英偉達還推出了用于自動駕駛技術的相應芯片TegraX1，其性能超過了A8X和A8X。英偉達表示，該芯片將首先用于智能汽車，然后應用于手機和平板電腦。

英偉達DRIVEPX

英偉達還有一個名為英偉達DRIVEPX的平臺，該平臺配備了TegraX1芯片和10GB DRAM，可以同時處理12臺200萬像素相機生成的數據（最高60fps），DRIVEPX還具有深度學習功能。

官員們聲稱DRIVEPX比ADAS更智能，因為它可以識別它是什么類型的汽車，比如警車、出租車或救護車。當然，這對于自動駕駛來說非常重要。

為了展示TegraX1的性能，我們可以將其與Mobileye的EyeQ3芯片進行比較。。。。。。

DrivePX2自動巡航

9月13日，在北京舉行的今年GPU技術大會上，英偉達首席執行官黃仁勛展示了新型自動駕駛汽車處理器DrivePX2 AutoCruise。簡單地說，它是DrivePX2計算平臺的簡化版，采用神經網絡算法，專門用于實時分析車上多個雷達和傳感器收集的信息，還可以處理高清地圖，然后實現自動駕駛。

用于自動巡航功能的NVIDIA?DRIVE（包括高速公路自動駕駛儀和高清繪圖）？PX2AI計算平臺采用了新的單處理器配置，功率僅為10瓦，可以幫助車輛通過使用深度神經網絡處理來自多個攝像頭和傳感器的數據。百度將把計算平臺作為車載電腦部署到其自動駕駛系統，從云端到汽車。

2.ST（ST微電子）與Mobileye合作開發。

Stmicroelectronics總部位于瑞士日內瓦，主要產品為專用集成電路、單片機和存儲器。Mobileye使用的EyeQ3芯片是與stmicroelectronics合作開發的，兩家公司早在2005年就開始開發ADAS芯片。

EyeQ3使用四個多線程MIPS32內核和四個矢量微碼處理器（VMP）內核，并在專門為視頻處理設計的架構中工作。類似地，它還可以處理來自多個相機的圖像信息。除了EyeQ3，stmicroelectronics和Mobileye還聯合開發了EyeQ3-Lite芯片，該芯片屬于EyeQ3的乞丐版，可以簡化一些功能，達到降低價格的目的……

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2015年，Mobileye發布了第四代ADAS視覺處理器EyeQ4，相關產品將從2018年起應用于新的離線機型。EyeQ4芯片使用四核處理器、六個VMP芯片（同時配備EyeQ2和EyeQ3）、兩個MPC內核和兩個PMA內核。浮點運算可以達到每秒2.5萬億次，但功耗僅為3瓦。通過一系列算法，EyeQ4可以同時處理8臺攝像機生成的圖像數據（最高36fps），滿足ISO-26262國際標準、歐洲NCAP和美國NHSTA的要求。

據報道，2016年5月，Mobileye和stmicroelectronics宣布將聯合開發Mobileye-EyeQ5的第五代系統芯片，該芯片將在2020年用作全自動駕駛（FAD）車輛的中央處理器，并進行傳感器融合計劃。

為了實現功耗和性能目標，EyeQ5將采用FinFET技術設計，節點不超過10 nm，配備多線程8核CPU和創新的18核Mobileye視覺處理器。所有這些技術改進將使其性能比當前的第四代EyeQ4提高8倍。EyeQ5的功耗不到5W，每秒可實現超過12萬億次操作和被動冷卻。預計EyeQ5的工程樣品將于2018年上半年提供。

3.恩智浦（N（新）XP）

恩智浦開發的Bluebox平臺將為汽車制造商提供現成的集成自動駕駛計算解決方案。BlueBox是一款專為自動駕駛設計的中央計算引擎。它不僅可以為無人駕駛提供人工智能，還可以為車間通信和多個傳感器提供接口支持，這些傳感器充當著車輛的“神經系統”。傳統汽車制造商可以很容易地開發出四級無人駕駛汽車，也就是說，他們可以真正實現自動無人駕駛。

BlueBox引擎是一個基于Linux語言的開源平臺，汽車制造商可以根據自己的需求進行定制。據該公司稱，BlueBox已經發貨，全球前五大汽車制造商中有四家已經收到了BlueBox。自2015年9月以來，該公司已向這些首選客戶交付了貨物。

BlueBox引擎結合雷達、激光雷達（激光探測和測量）、視覺傳感和加載的VehicletoEverything（V2X）系統，對車輛周圍的場景進行建模，做出安全決策，并保護車輛和乘客。所有計算元件都在大規模生產或樣本中使用恩智浦芯片，這使系統為上路做好了準備。

在無人車系統中，多個傳感器數據流被輸入到BlueBox引擎中，數據流被組合在一起，以創建車輛周圍物理環境的360實時模型。該平臺擁有由恩智浦芯片支持的激光雷達系統、雷達和視覺節點，恩智浦32V處理器從中獲得傳感器數據輸入，并通過傳感器融合能力創建地圖。S32V包含圖形引擎，特別是具有高質量的圖形處理加速器，還具有汽車級的功能安全引擎。

4.德州儀器公司（TI）

從最初的機械零部件半導體，到汽車娛樂導航和ADAS的蓬勃發展，汽車電子在整車中的比例正在逐漸提高。半導體產品對汽車的附加值極大地提高了汽車的駕駛體驗，同時也推動了未來汽車朝著更智能、更安全的方向發展。德州儀器TI）Jacinto6系列信息娛樂系統處理器（DRA7xx）為新一代汽車帶來了豐富的車載信息娛樂系統、儀表盤和遠程信息處理功能，其強大的可擴展性也可以最大限度地重用硬件和軟件投資的通用架構。

TI的片上系統（SoC）解決方案TDA2x為客戶提供了一個開放的平臺，可以靈活地增加他們的獨特價值。TDA2x為前置攝像頭、泊車輔助、雷達和融合應用的入門級解決方案提供了高性能架構，使客戶能夠節省投資并加快產品發布過程。TDA3x主要用于幫助汽車制造商開發更復雜的應用程序，減少交通事故，使初級和中級汽車實現更多的自動駕駛體驗。

在自動駕駛技術領域的擴張意圖非常明顯。僅在自動駕駛汽車的芯片細分市場……

除了英偉達、Mobileye和恩智浦等知名公司之外，還出現了許多“新面孔”，如IP供應商Ceva、英特爾和高通。

5.Ceva和高通公司也積極參與。

然而，英偉達并不是唯一一家推動自動駕駛汽車深度學習的公司。Ceva還積極推廣其自己的XM4成像和視覺DSP，該DSP使用Ceva的實時神經網絡軟件架構，稱為Ceva深度神經網絡（CDNN）。

該公司的客戶將選擇一個訓練有素的神經網絡來預處理對象參數。通過使用Ceva的DSP引擎、固件和CDNN，將浮點網絡和權重描述的對象參數轉換為定點定制的網絡和權重，而不損失準確性。

Ceva指出：“有了Ceva的XM4DSP，CDNN可以使嵌入式系統執行“深度學習任務”，其學習速度比基于GPU的高級系統快三倍，功耗減少30倍，內存帶寬減少15倍。”。

在CES上，高通公司發布了集成LTE調制解調器和機器智能的Snapdragon820系列產品，其中包括高通公司的Zeroth機器智能平臺。Zeroth項目旨在幫助汽車制造商使用神經網絡為ADAS和車載信息娛樂系統創建基于深度學習的解決方案。

但到目前為止，Snapdragon獲得的設計訂單僅限于信息娛樂功能。奧迪在2017年的汽車產品線中選擇了Snapdragon 602A處理器。

正如Ceva首席執行官指出的那樣，Snapdragon820A還提供了汽車安全完整性等級（ASIL）評分，這是ISO26262道路車輛標準功能安全等級分類定義的一種風險分類機制。

總結

由于自動駕駛芯片涉及駕駛安全，對發燒、生活和網絡安全的要求更高，因此比一般的消費類芯片有更多的技術含量。與此同時，我們還必須考慮到成本問題。未來，越來越多的老牌芯片制造商應該發展自動駕駛芯片業務。畢竟，許多原始設備制造商已經將自動駕駛的第一年定在了2020年。誰對這樣的市場不感興趣？

汽車原始設備制造商張開雙臂歡迎新來者進入這些市場。IHSAutomotive信息娛樂和高級駕駛員輔助系統（ADAS）的研究總監EgilJuliussen在CES上表示，“這個領域突然變得非常活躍。”

然而，可以預見的是，芯片行業以外的力量進入這個市場有很多困難。由于該領域的行業壁壘相對較高，因此很難出現新的破局者。

標簽：DS奧迪北京RAM遠程

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