智能駕駛芯片：地平線地位相對穩(wěn)固，架構(gòu)變化下新玩家亦有機會突圍

• 陳博 2023年10月31日 來源：中研網(wǎng) 1255 82
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中算力芯片（30-100TOPS）市場此前相對空白，以英偉達Xavier為主。但隨著車企趨于理性，中端車型不再一味參與大算力芯片軍備競賽，但同時又希望實現(xiàn)較優(yōu)的高速領(lǐng)航功能，中算力芯片需求有所上升。英偉達憑借Xavier以及OrinNX/Nano有望占據(jù)較大份額，黑芝麻A1000亦有望

在"BEV+Transformer"趨勢下，算法復(fù)雜度、數(shù)據(jù)規(guī)模以及模型參數(shù)均呈指數(shù)級提升，推動自動駕駛芯片向著大算力、新架構(gòu)以及存算一體等方向演進。

1)大算力：向數(shù)百TOPS算力演進。傳統(tǒng)L1/L2輔助駕駛所需處理的數(shù)據(jù)量小且算法模型相對簡單，因此以Mobileye為代表的單目視覺+芯片算法強耦合的一體機方案即可滿足需求。但領(lǐng)航功能作為高階輔助駕駛的代表，需要"更強算力+軟硬件解耦的芯片+域控制器"來滿足海量數(shù)據(jù)處理與后續(xù)持續(xù)OTA迭代的需求。高速領(lǐng)航開始向20萬以下車型滲透，15-30TOPS可滿足基本需求，但若想要"好用"或需要30-80TOPS。城區(qū)領(lǐng)航的場景復(fù)雜程度和技術(shù)實現(xiàn)難度更高，目前普遍需要搭載激光雷達，芯片以英偉達Orin、華為MDC和地平線J5為主，算力配置普遍超200TOPS。而在應(yīng)用"BEV+Transformer"技術(shù)后，多傳感器前融合以及2D至3D空間的轉(zhuǎn)化需要AI芯片具備更強的推理能力，因此也需要比以往更大的算力支撐，包括更高的AI算力、CPU算力和GPU算力。

2)新架構(gòu)：加強并行計算能力和浮點運算能力。相較于CNN/RNN，Transformer具有更強的并行計算能力，可加入時間序列矢量，其數(shù)據(jù)流特征有顯著差別，浮點矢量矩陣乘法累加運算更適合采用BF16精度。Transformer允許數(shù)據(jù)以并行的形式進行計算，且保留了數(shù)據(jù)的全局視角，而CNN/RNN的數(shù)據(jù)流只能以串行方式計算，不具備數(shù)據(jù)的全局記憶能力。傳統(tǒng)AI推理專用芯片大多針對CNN/RNN，并行計算表現(xiàn)不佳，且普遍針對INT8精度，幾乎不考慮浮點運算。因此想要更好適配Transformer算法，就需要將AI推理芯片從硬件層面進行完整的架構(gòu)革新，加入專門針對Transformer的加速器，或使用更強的CPU算力來對數(shù)據(jù)整形，這對芯片架構(gòu)、ASIC研發(fā)能力，以及成本控制都提出了更高的要求。以特斯拉、地平線為代表的廠商均"重ASIC(即AI推理專用芯片)，輕GPU"。特斯拉引領(lǐng)BEV+Transformer路線，以專用NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)承擔(dān)AI運算，在NPU設(shè)計之初便進行了針對性優(yōu)化。而地平線等后來者或需要在下一代芯片中對AI推理芯片架構(gòu)進行針對性優(yōu)化。

3)存算一體：SoC芯片需配置高帶寬存儲器(HBM)或SRAM，并加速向存算一體靠攏，解決大算力下的數(shù)據(jù)吞吐量瓶頸。模型越大，內(nèi)存對AI加速器就越重要，以頻繁地讀取權(quán)重矩陣或訓(xùn)練好的模型參數(shù)。據(jù)佐思汽研介紹，Transformer中的權(quán)重模型超過1GB，對比傳統(tǒng)CNN的權(quán)重模型通常不超過20MB。模型參數(shù)越大，就需要更高的帶寬，一次性讀出更多參數(shù)。存算一體可分為近存計算(PNM)、存內(nèi)處理(PIM)以及存內(nèi)計算(CIM)，存內(nèi)計算則接近存算一體，當前PNM已廣泛用于高性能芯片，即采用HBM堆疊，2.5D封裝，從而與CPU集成，而PIM和CIM仍處在發(fā)展中。以特斯拉FSDSoC為例，其采用總帶寬為68GB/s的8顆LPDDR4內(nèi)存，而集成在NPU中的SRAM可達到32MBL3緩存，帶寬達2TB/s，遠超市面上同類芯片。而據(jù)汽車之心微信公眾號，特斯拉在最新HW4.0上的二代FSDSoC上使用了16顆GDDR6，在內(nèi)存用料上繼續(xù)引領(lǐng)行業(yè)。

自動駕駛芯片是汽車智能化的底層基石，技術(shù)壁壘高，格局相對較優(yōu)。我們認為傳統(tǒng)L2和基本高速領(lǐng)航的算力需求約5-30TOPS，地平線J2/J3和TITDA4系列較受歡迎。較優(yōu)高速領(lǐng)航的算力需求約30-80TOPS，此前該市場較為空白，黑芝麻A1000和英偉達OrinNX/Nano有望進行填補。城區(qū)領(lǐng)航的算力需求普遍超200TOPS，英偉達身位領(lǐng)先，高通野心勃勃，地平線憑借J5已開啟國產(chǎn)替代進程;而感知端向大模型升級或?qū)е伦詣玉{駛芯片架構(gòu)進化輝羲智能等公司則有望借機切入高端市場并分得一杯羹。

在國內(nèi)小算力芯片(單顆算力<30TOPS)市場，地平線抓住時間窗口進行國產(chǎn)替代，逐漸搶奪Mobileye市場。展望未來，地平線J2/J3和TITDA4系列有望成為主流選擇。

地平線：具備先發(fā)優(yōu)勢，有望持續(xù)受益于國產(chǎn)化替代浪潮，走在國內(nèi)小算力芯片市場的前列。地平線J2/J3芯片分別具備4/5TOPS算力，在推出時瞄準Mobileye所在的ADAS市場，且相比于MobileyeEyeQ4具備更高算力與開放性，因此憑借芯片產(chǎn)品力、較完善的工具鏈以及本土化服務(wù)能力，在供應(yīng)鏈安全可控背景下，迅速受到眾多有軟件算法自研需求的本土車企青睞。據(jù)高工智能汽車數(shù)據(jù)，2022年1-11月，地平線芯片在國內(nèi)市場的出貨量已位列第二，超越Mobileye，僅次于特斯拉。我們認為，地平線J2/J3率先卡位小算力芯片市場，伴隨量產(chǎn)規(guī)模持續(xù)增大，更多車企將在同等性能條件下選擇國產(chǎn)方案，地平線有望享受高速領(lǐng)航與行泊一體方案的紅利。

TI：TDA4VM在架構(gòu)完整度、功能安全性以及成本方面占優(yōu)，有望成為10-20萬車型輕量級行泊一體方案的主流選擇之一。公司核心產(chǎn)品TDA4VM采用多核異構(gòu)架構(gòu)，集成CPU、DSP、DLA、GPU等多類單元，架構(gòu)完整且集成度高，因此擁有更強的可擴展性與并行處理能力，利于車企進行靈活開發(fā)且性價比高。此外，TDA4VM算力為8TOPS，高于地平線J3和MobileyeEyeQ4，可實現(xiàn)單SoC輕量級行泊一體方案。當前，大疆、MAXIEYE、Nullmax、禾多科技、縱目科技等玩家都在基于TDA4開發(fā)行泊一體方案。但TI的相對劣勢在于，TDA4VM在高負載下功耗可高至20W，對Tier1與主機廠的工程化能力提出極高要求;且相比于地平線軟硬一體化的ASIC路線，TI芯片在實際計算效率上或相對落后。

中算力芯片(30-100TOPS)市場此前相對空白，以英偉達Xavier為主。但隨著車企趨于理性，中端車型不再一味參與大算力芯片軍備競賽，但同時又希望實現(xiàn)較優(yōu)的高速領(lǐng)航功能，中算力芯片需求有所上升。英偉達憑借Xavier以及OrinNX/Nano有望占據(jù)較大份額，黑芝麻A1000亦有望借本土化優(yōu)勢快速躋身量產(chǎn)第一梯隊。

英偉達：Xavier和OrinNX有望占據(jù)中算力市場較大份額。2020年，英偉達針對L2市場發(fā)布Xavier芯片(30TOPS)，搭載于小鵬P7/P5等車型;2022年又推出大算力Orin芯片(256TOPS)，再次引領(lǐng)行業(yè)占據(jù)主流中高端車型市場，是此前所有瞄準L2+高階輔助駕駛車型的選擇。但隨著行業(yè)回歸理性，Orin對于大部分20-30萬元的中端車型配置或過高，英偉達也因此通過硬件陸續(xù)推出OrinNX(70/100TOPS)和OrinNano(20/40TOPS)，完善自身產(chǎn)品矩陣。鑒于OrinX當前已成功上車眾多車型，經(jīng)過量產(chǎn)可靠性驗證，我們認為，較低配的OrinNX和Nano系列也有望共享同一套英偉達開發(fā)工具鏈與生態(tài)，以切入主流車企的中端車型市場。

黑芝麻：A1000精準填補50-100TOPS國產(chǎn)芯片市場空缺，預(yù)計2023年正式量產(chǎn)上車，有望躋身中算力市場第一梯隊。黑芝麻A1000系列芯片覆蓋L2至L2++，其中A1000芯片算力約58TOPS，預(yù)計2023年上車江淮思皓與領(lǐng)克08。黑芝麻自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器NPU以及圖像信號處理ISP兩大核心IP，使得A1000具備較高的算力利用率，功率效率>5TOPS/W，且能夠做到卷積層平均80%的MAC陣列利用率，有助于客戶在大模型與復(fù)雜算法場景下實現(xiàn)更高效的開發(fā)。同時，據(jù)36氪2023年4月的報道，黑芝麻目前能夠?qū)崿F(xiàn)BOM成本3000元以內(nèi)的行泊一體域控方案，支持10V配置和50-100TOPS物理算力，有望幫助20-30萬元價格帶車型實現(xiàn)高性價比的高速NOA和行泊一體方案。

自動駕駛芯片加速上車，與芯片廠商深度合作的域控玩家和合作伙伴也有望受益。當前德賽西威深度綁定英偉達與高通，已推出基于Xavier&Orin的域控制器，以及基于高通SA8155的智能座艙域控制器。中科創(chuàng)達的子公司蘇州暢行智駕汽車科技則于2022年獲得高通投資，將專注于開發(fā)基于高通芯片的自動駕駛域控制器。地平線也已構(gòu)建了豐富的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，授權(quán)的硬件合作伙伴包括福瑞泰克、宏景智駕、映馳科技、英恒科技以及天準科技等。

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