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富途研選 | 自動駕駛芯片哪家最強?特斯拉、英偉達or英特爾

富途研选 ·  {{timeTz}}

本文精編自中信證券《汽車「CPU」——從ADAS到自動駕駛》、方正證券《汽車半導體研究框架》

摘要:在自動駕駛芯片領域,技術路線眾多,廠商背景相對多元。目前海外主要廠商包括Mobileye(蔚來、理想採用)、特斯拉、英偉達(小鵬採用)等,國內實力較強的廠商包括華為、地平線、黑芝麻等。車載AI芯片到底哪家技術強呢?

隨着自動駕駛技術的日益進步和ADAS滲透率的提升,汽車對於傳感器數量以及算力要求也隨之提升,並直接刺激了車載AI芯片技術的提升與演進。

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車載AI芯片對比的五大維度

車載AI芯片到底哪家技術強?除了算力方面的單純對比之外,各芯片能效比、軟硬件耦合度、平臺開放度、產品時間規劃、芯片功能實現、車規級認證水平等均是非常重要的參考維度。具體來看:

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維度1:算力與能效比

算力與能效比是芯片最核心的競爭力,高算力與高能效比的芯片往往能夠更高效穩定地實現自動駕駛。在算力方面,行業一般認為,L2需要的計算力在10TOPS以下,L3需要30-60TOPS,L4需要超過100TOPS,L5需要超過1000TOPS。芯片是自動駕駛汽車的核心計算單元,為了實現高等級的自動駕駛技術,與之相對應的芯片算力需求也就越高。

與此同時,優秀的芯片不僅需要在絕對算力方面擁有強大的競爭力,還要兼顧到能效比。自動駕駛載芯片往往配置在電動汽車上,自動駕駛芯片的能耗情況也非常重要。高能效比的芯片不僅能夠為汽車節約大量的電力,還能產生更少的熱能,有助於芯片模組的散熱與高性能穩定運行。

在算力方面,英偉達的Orin芯片以200TOPS的算力水平處於領先水平,Xavier芯片是現在市面上已經量產的芯片中算力最高的芯片之一,公司的解決方案更是算力最高。Mobileye公司雖然EyeQ5算力僅有24TOPS,但其能效比達到了2,同時,硬件與軟件高度耦合的特點也使得Mobileye在芯片算力並不高的情況下就表現出了不俗的自動駕駛能力。

在能效比方面,中國公司地平線與黑芝麻科技計劃於未來2年內推出的征程5和華山二號A1000分別達到了5和6TOPS/W,遠遠領先其他競爭者。同時,英偉達的低能效比雖然一直被詬病,但其計劃於2022年推出的DRIVEAGXOrin解決方案能效比卻達到了2.7,算力更是達到了2000TOPS,基本滿足L5級別要求,極具競爭力。

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維度2:軟硬件耦合度

自動駕駛芯片的軟硬件耦合度對芯片的效率有着非常重要的影響,軟硬件契合的系統往往擁有更好的表現。高度耦合的軟硬件一般擁有更高的計算效率,但同時也限制了下游廠商在自動駕駛領域開發的自由度。與之相反,軟硬件耦合度較低的公司則可以提供給下游廠商更高的自由度與靈活性,但這一靈活性帶來的弊端就是如果軟硬件之間沒有形成有效的契合,芯片的表現可能會大打折扣,同時也會對駕駛系統的穩定性造成影響。

以Mobileye為例,其「軟件+芯片」的黑箱子解決方案軟硬件耦合非常緊密,開放性較低,這一特點使得他們即使在芯片算力方面沒有絕對的優勢,也能實現非常高等級的自動駕駛。但同時,他們這一模式也飽受爭議。在自動駕駛時代,數據往往是一家公司的核心競爭力,任何一家廠商都不願將核心數據與算法拱手相讓,通常情況下,Mobileye只會將處理後的感知目標結果輸出給車企,而不會提供原始數據,因此,很多廠商在與Mobileye合作時會有更多的顧慮

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與Mobileye公司相反,英偉達則採用了高度開放的解決方案。英偉達開發的NVIDIADRIVE平臺提供從底層運算、操作系統層以及應用層在內的全套可定製的解決方案,下游公司可在其平臺上開發自己的自動駕駛程序並擁有自有數據,自由度較高。但與此同時,高度的自由性也很可能意味着低耦合度,傳統車企的軟件算法研發能力較弱,自動駕駛的落地表現會受到一定程度的影響。

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除了這兩家公司以外,地平線定位在二者之間,可提供具有開放性的計算平臺和軟件算法,從而提高了與車企的配合效率,差異化競爭贏得了更多市場青睞;黑芝麻與英偉達類似,集中精力提升硬件性能,將軟件與算法的設計工作開放給了主機廠;華為擁有自研芯片與開發平臺,對外提供完整的解決方案,軟硬件耦合度偏高,車企與華為的合作時也更加謹慎。

維度3:產品時間規劃

國外巨頭提前入局,國內公司緊隨其後,加速芯片量產以搶佔市場。芯片的量產時間很大程度上決定了公司搶佔市場的能力,最先推出合格芯片的公司往會佔據市場更多的份額,因此,各個廠商都在加速器芯片設計與量產進度。

國外以英偉達和Mobileye為首的自動駕駛芯片公司提前佈局,在推出時間上佔有明顯的優勢,Mobileye計劃於2021年3月推出EyeQ5芯片,實現L3以上級別自動駕駛;英偉達於2019年量產Xavier芯片,取得了極大的市場收益,公司還計劃於2022年提前一年量產Orin芯片,與理想汽車合作推出L4級別的自動駕駛。

與此同時,國內芯片廠商也在緊鑼密鼓的加速芯片量產進度,以黑芝麻智能科技為例,公司剛在2019年底推出A500芯片,又在今年六月推出華山二號A1000並計劃於明年量產,兩個產品推出相隔時間不到300天,研發效率可見一斑。

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維度4:ADAS功能實現度

芯片代系的演進往往意味着更高級別ADAS功能的實現,最終目標是實現L5完全自動駕駛。ADAS是在複雜的車輛操作過程中為駕駛員提供輔助和補充,並最終實現無人駕駛,主要包括FCW、LDW、LKA、AEB、ACC、ICC、TJA、APA、TJP、HWP(HighwayPilot,高速公路自動駕駛)、HWC、CCF(城市自動駕駛)等。

從芯片的演進中看出,低等級的芯片往往只能實現L1、L2級別的輔助駕駛,而隨着芯片算力的提高與技術的成熟,各公司逐漸可以實現更高級別的輔助駕駛。目前來看,Mobileye的EyeQ5與英偉達的Xavier在同一代系芯片中可實現功能最多、表現最好。

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維度5:車規級認證

通過車規級認證意味着該芯片可以更快的打入市場,認證等級越高則可獲得整車廠越多的青睞度。汽車標準需認證可靠性標準AEC-Q系列、質量管理標準ISO/TS16949其中之一,此外需要通過功能安全標準ISO26262ASILB(D)。

ISO26262主要包括四個等級,分別為ASILA/B/C/D。ISO26262安全是汽車電子元件穩定性優劣的評判依據之一,通過該等級代表其產品穩定性合格、耐用,但不代表算力、能效比高。

車規級芯片標準遠高於消費級,認證流程長,通過認證的芯片往往擁有更強的市場競爭力。車載芯片工作環境更為惡劣,相比於消費芯片及一般工業芯片,汽車芯片的工作環境温度範圍寬(-40至155攝氏度)、高振動、多粉塵、多電磁幹擾。

同時,汽車對芯片的可靠性安全性要求高,一般的汽車設計壽命都在15年或20萬公里左右,遠大於消費電子產品壽命要求。在相同的可靠性要求下,系統組成的部件和環節越多,對組成的部件的可靠性要求就越高。

除此之外,車載芯片的認證流程也較長,一款芯片一般需要2年左右時間完成車規級認證,進入車企供應鏈後一般擁有5-10年的供貨週期。目前,EyeQ5與Orin在ISO26262認證等級最高,均達到了ASIL-D級別;國產芯片表現不俗,大部分都通過了兩項認證。

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編輯/jasonzeng

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