2000 TOPS 算力，英偉達就能統治自動駕駛芯片市場？

2000 TOPS 算力！

在今年的英偉達 GTC 上，英偉達憑藉新一代自動駕駛芯片 Thor 刷新了自動駕駛的算力天花板。

一顆自動駕駛芯片能不能上車，車企一般有 5 個評價維度：

性能（即算力）、成本、功耗、易用性（或易開發性）和同構性（芯片對其他系統的兼容性）。

算力，首當其衝成為評價一輛汽車是否智能的重要指標，這也是在用户端最容易被感知的一個指標。

行業裏有一種説法，算力越大，自動駕駛系統就越聰明。這意味着產品經理和工程師可以往自動駕駛系統裏裝入更多、更高級的功能。

從 2015 年開始，英偉達開始以一年一代產品的節奏，迭代出了 DRIVE PX、DRIVE PX2、Drive PX Xavier、DRIVE PX Pegasus、DRIVEAGX Orin、DRIVE Thor 等自動駕駛芯片平台。

算下來，英偉達芯片的算力以每年數倍的速度在提升，甚至還有車企和自動駕駛公司向英偉達要求更多的算力。

但問題來了：算力越高，芯片公司就能徹底統治自動駕駛芯片市場嗎？

今天我們就來聊一聊當前自動駕駛芯片的眾生相。

01、英偉達 Orin：大算力，完善的工具鏈，新勢力的一致選擇

「我們從眾多車企交流獲得的消息來看，除了一汽外，基本都在使用和測試英偉達的芯片。在 L2+、L3 這個市場，英偉達基本上處在一個壟斷地位。」一位熟悉汽車行業供應鏈的知情人士表示。

據不完全統計，在電動乘用車領域，英偉達已經拿下了全球 30 家主流車企中 20 家的訂單，包括奔馳、捷豹路虎、沃爾沃、蔚來、理想、小鵬、智己、飛凡、極氪等。

在自動駕駛卡車領域，英偉達拿下了全球 10 家主流企業中 7 家的訂單，包括圖森、智加、Navistar 等。

在自動駕駛出租車（Robotaxi）領域，則拿下了主流自動駕駛公司：滴滴自動駕駛、文遠知行、小馬智行、元戎啓行、輕舟智航等。

事實上，面向下一代高端旗艦類產品，有大算力需求的車企都在追捧英偉達 Orin，而車企中智能化標杆的蔚來、理想、小鵬先後選擇 Orin，給英偉達帶來了巨大的「破圈效應」。

9 月 20 日，在英偉達 GTC 上發佈的新一代自動駕駛芯片 Thor，算力達到 2000 TOPS。

黃仁勳表示，只用一顆 Thor 芯片就能集成智能汽車所需的算力需求，包括高階自動駕駛、車載操作系統、智能座艙、自主泊車等。

用黃仁勳的話説，One chip to rule them all！而首發搭載 Thor 芯片上車的是車企，則是極氪。

為什麼英偉達的芯片方案大受這些公司的歡迎？

這就要從英偉達的老本行 GPU 視覺圖像處理説起。

相比 CPU，GPU 更適合 AI 時代的神經元算法，能夠進行算法的大規模吞吐並行處理。

而圍繞智能汽車，英偉達提供的不僅僅是一顆芯片，更是圍繞硬件、算法、完整工具鏈以及整合多傳感器生態的方式，為車企提供更為靈活的解決方案。

首先，英偉達提供覆蓋全面的算法。

從相對成熟的 CNN，RNN 到現在熱門 Transformer, GAN 以及 RL 和各類新算法，英偉達都能夠提供成熟多種算法供開發者調用。

其次，英偉達提供 DRIVE Hyperion Developer Kit 自動駕駛開發套件，包括：

• Drive AGX 可以作為裝車硬件參考；
• DGX 系列提供數據處理，訓練；
• Constellation 提供虛擬仿真硬件。

這是一套智能駕駛汽車參考架構，可加速生產過程中的開發、測試和驗證。

基於 Hyerion 8 開發套件受到不少車企的歡迎，包括即將在 2024 年和 2025 年上市的奔馳和捷豹路虎車型。未來還有比亞迪，Lucid 等車企。

而 Hyerion 9 將在 2026 年推出。

其三，在軟件層面，英偉達 Drive OS 提供基礎軟件堆棧，包含嵌入式實時操作系統 (RTOS)、Hypervisor、CUDA 庫、TensorRT 和其他訪問處理芯片的模塊組成。Driveworks 綜合模塊庫類似於軟件的中間件，方便進行開發調用。

相比 Mobileye 的「黑盒」交付，開放、靈活的英偉達更深受車企以及自動駕駛公司的青睞。

當然，英偉達的 GPU 方案並非完美。

比如英偉達芯片的功耗和利用率上一直在行業內被詬病。

「Xavier、Orin 的利用率基本上是 30%，怎樣優化基本都是 30%。」一位行業人士透露。

但即便如此，這位行業人士表示，「從短期來看，三年以內能夠最有競爭力的計算平台依然英偉達。雖然它的功耗高，利用率也不高，但是它有非常好的算子庫。

如果我們給它的算子庫打 90 分，國內基本上最好的也就是在 60-70 分之間，差距挺大的。」

對於在上層進行 AI 算法開發的一些工程師而言，這個算子庫的豐富程度非常有價值。

這是因為，由於每家芯片公司的底層架構不同，任何一個模型在不同的芯片和硬件平台上運行，一定要做優化。如果算子庫足夠豐富，能夠把自動駕駛模型更快、更高效地鏈接到計算平台上。

02、德州儀器 TDA4 ：中低端車型最受歡迎的芯片方案

「TDA4 芯片原來是給座艙用的芯片，後來逐漸在駕駛的域控上開發應用，有着非常好的效果。TDA4 雖然算力只有 10T 左右，但整個芯片的優化、成熟度與開發度還是非常好的。目前國內的車廠選擇 TDA4 的車型，粗略統計大概是 40%-50% 之間的覆蓋率。」

在談到德州儀器推出的 TDA4 這顆芯片時，一位業內人士這樣表示。

德州儀器的 TDA4 芯片有若干個版本：

• TDA4 VL，算力 4TOPS
• TDA4 VM，算力 8TOPS
• TDA4 VH，算力 32 TOPS

目前已經量產的是 TDA4 VM。

據瞭解，德州儀器推出的下一代芯片 TDA5，算力將突破 100 Tops。

2020 年 1 月，德州儀器發佈了 Jacinto 7 處理器平台。這個平台首先面世的兩款汽車級芯片，其中一顆是應用於 ADAS 的 TDA4VM 芯片。

這款面向新一代智能駕駛應用所推出的 TDA4 系列芯片，在性能和功耗方面都有較大提升，可以提供 8TOPS 甚至是更高的深度學習性能。

它配有包括 Cortex A72、Cortex R5F、DSP、MMA 等在內的不同類型處理器，由對應的核或者加速器處理各自擅長的任務，讓計算平台的效率得以提高。

可以説，多級處理能力和低功耗是 TDA4VM 芯片的兩大特點。

• 支持深度學習和實時圖像處理
• 5-20W 的功耗和性能效率便可以執行高性能 ADAS 操作，無需主動冷卻
• 帶有通用軟件平台的有針對性的集成 Soc 能夠降低系統複雜性和開發成本
• 單芯片支持接入 4-6 個 300 萬像素攝像頭，可以提升車輛感知和環視處理能力

TDA4VM 集成了各種加速器、深度學習處理器和片內存儲器，可以做到全功能可編程的集成平台，在處理器上可支持 800 萬像素的攝像頭的接入，無論是在雨天、霧天，更大尺寸的攝像頭的接入能夠讓車輛看得更遠。

作為車規級芯片的老牌供應商，TI 也能夠提供一整套解決方案。

隨着電子電氣架構升級（從分佈式向集中式升級），行泊一體的方案在成本上更具優勢。

包括百度、大疆、紐勱（Nullmax）、易航智能、禾多、追勢等眾多的自動駕駛解決方案公司，都基於 TDA4 芯片開發行泊一體方案。

據瞭解，通過泊車與行車功能的集成以及傳感器的共用，可實現 L2+ 的增強感知能力，提高安全性和用户體驗，相比傳統 1V1R+APA 的技術方案，成本可以節省 20%~30%。

過去幾年，第一代產品往往是以 Mobileye EyeQ4 芯片為主導，有成熟的感知算法，性價比較高，容易走量。但受制於 Mobileye 的「黑盒」交付，算法修改較為困難。

而以德州儀器 TDA4 芯片的行泊一體方案，算力相較於 Mobileye EyeQ4 有明顯提升，同時增加感知和規控算法的開發度。

其次，是在泊車域＋行車域的設計大趨勢下，系統對於計算平台的算力的要求更上一層樓。

與此同時，車廠需要一個供貨穩定、足夠大、有足夠的影響力且安全性極強的芯片。

用業內人士的話説，德州儀器這顆 TDA4 就「更靠譜」了。

還有一個事情值得一提：

2021 年 11 月，德賽西威與德州儀器簽署合作備忘錄，開展聯合研發與深層合作，共同發佈了全新智能駕駛解決方案――IPU02 智能駕駛域控制器。

IPU02 是德賽西威基於 TI TDA4 芯片打造而成的第三款智能駕駛域控制器，也是全球首個在高級輔助駕駛落地的 TDA4 量產項目。

據德賽西威智能駕駛事業部總經理李樂樂透露，IPU02 已經進入了上汽、長城、廣汽、通用以及造車新勢力等車企配套體系，大部分項目會在 2022 年陸續量產爬坡，而項目落地的高峰可能會在 2023 年。

03、高通 Snapdragon Ride：自動駕駛芯片黑馬

2020 年 1 月，高通發佈了全新的自動駕駛平台 Snapdragon Ride。

這個平台採用了可擴展且模塊化的高性能異構多核 CPU、高能效的 AI 與計算機視覺引擎，以及 GPU。

同時包括 Snapdragon Ride 安全系統級芯片、Snapdragon Ride 安全加速器和 Snapdragon Ride 自動駕駛軟件棧。

目前高通已經和通用、長城、寶馬、大眾等車企達成了合作，將在下一代新車上搭載 Ride 平台。

高通 Snapdragon Ride 有兩大優勢：

一是可擴展性。

• L1/L2 級別主動安全 ADAS——面向具備自動緊急制動、交通標誌識別和車道保持輔助功能的汽車；
• L2+ 級別 ADAS——面向在高速公路上進行自動駕駛、支持自助泊車，以及可在頻繁停車的城市交通環境中進行駕駛的汽車；
• L4/L5 級別完全自動駕駛——面向在城市交通環境中的自動駕駛、自動駕駛出租車和機器人物流。

針對 L1-L3 自動駕駛，Snapdragon Ride 能夠提供硬件 + 軟件棧的完整系統級解決方案，可以滿足汽車製造商對於不同自動駕駛級別的可擴展性需求。

二是經濟性和高能效。

能效是車企和車主最關心的問題。

Snapdragon Ride 能夠支持 L1 級別應用所需的 30 TOPS 算力，到 L4/L5 級別駕駛所需的 700 TOPS 算力，並且最頂級平台上多個 SoC、加速器軟硬件解決方案共同消耗的最高功率只有 130 瓦。

與採用 X86 架構的自動駕駛平台高達 700 瓦的功率相比，採用 ARM 架構的 Snapdragon Ride 平台具有巨大的能效優勢。

有業內人士評價：

「目前來看，高通的整個駕駛芯片的成熟度要比英偉達低。長期看，包括高通、華為、Mobileye 以及國內的其他芯片創業公司，走的是 ASIC 路線。從利用率、功耗這些關鍵指標上來講，高通可能會在三年之後，也就是 2024 年 2025 年期間搶走很大一個市場。」

04、國產大算力自動駕駛芯片的崛起

國產自主替代以及相比 Mobileye 更加靈活、開放的交付方案，給了國產自動駕駛芯片新的發展機遇。

「我們瞭解到一些大車企內部決策層明確説，從 2021 年第四季度開始已經明確不用 Mobileye 芯片，也不會去測英偉達。新的平台基本上還是選國內的，包括華為、地平線、黑芝麻這樣的公司。」

可以説，國產自主替代對國內創業公司、域控產業提供了非常好的助力。

據接近供應鏈的的人士表示，基本上在今年第四季度會有搭載國產芯片的主流車型的量產。

2023 年則是國產芯片上車大年，國內芯片公司在 2023 年將取得非常好的成績。

另一方面，ADAS 巨頭 Mobileye，車企對其是「既愛又恨」：

• Mobileye 對芯片的利用率優化已經接近完美，甚至被一些工程師評價為「神一般的存在」。
• 但與此同時，Mobileye 也被詬病為不開放，隨之帶來的問題是研發效率的節奏緩慢。如果車企把反饋意見提交給 Mobileye，Mobileye 內部再去研發，整個週期基本按「年」計。

地平線的路線與英偉達模式非常相似，客户包括一級供應商、整車廠、和出行服務商，為他們提供芯片、硬件的參考設計，以及提供工具鏈和算法等方案。

截止今年 8 月，地平線已經擁有超過 20 個合作車企，70 餘款前裝定點車型，目前征程系列芯片的出貨量超過 100 萬顆。

地平線已經與上汽、長城、江淮、長安、比亞迪、哪吒、嵐圖等汽車廠商達成征程 5 芯片的量產合作意向。

因而行業有一種聲音説，地平線的芯片是英偉達的「平價替代」。

另一個玩家是黑芝麻。

黑芝麻通過神經網絡視覺感知算法、車規級 ADAS/自動駕駛芯片、配套的底層實施系統及參考設計為車企提供感知系統解決方案。

目前，黑芝麻系列芯片產品包括華山一號 A500、華山二號 A1000 和 A1000L。

黑芝麻華山二號 A1000 系列芯片已完成所有車規級認證，已經與上汽通用五菱、江淮等內的多家車企達成量產合作。

在黑芝麻最強芯片華山二號 A1000 Pro 中，搭載了黑芝麻自研的圖像處理器和神經網絡加速器。

其中，神經網絡加速器能夠讓 A1000 Pro 芯片的 INT8 算力達到 106TOPS，INT4 算力達到 196TOPS。

還有一個不容忽視的重磅玩家是華為。

不過，華為更多是通過華為 MDC 呈現在大家的眼前。

華為 MDC 所採用的昇騰系列芯片，主要有昇騰 310 和升級版昇騰 910 兩款芯片。

從華為官方的 MDC610 平台邏輯架構可以看出，AI 模塊、ISP 模塊、CPU 模塊集成在一顆 SoC 中，並與外部通信，也是一顆異構架構的 SoC。

華為 MDC810，基於 MDC610 的底層打造，算力可以達到 400+ TOPS，可應用於 L4-L5 級別的輔助自動駕駛。

不過，對於 MDC810 採用的是昇騰 310 還是升級版昇騰 910，華為並未公佈太多，但可以肯定的是，昇騰系列 AI 芯片是海思的自研產品。

基於華為 MDC 計算平台打造的華為的 ADS 解決方案，已經搭載進狐阿爾法 S 華為 HI 版車型以及阿維塔 11 的車型中。

華為 MDC610 也搭載在廣汽埃安 AION LX、哪吒 S 等新車型上。

一定程度上，英偉達這次出擊拉高了大算力芯片的門檻。

Thor 是有史以來最強的自動駕駛芯片——高達 2000 TOPS 的算力，是英偉達上一代芯片 Orin 算力的 8 倍，是特斯拉 FSD 芯片的 14 倍。

但這並不意味英偉達在自動駕駛芯片市場就一騎絕塵。

汽車智能化浪潮吸引了多方玩家入場，逐漸形成了新興芯片科技公司、傳統汽車芯片廠商、消費電子芯片巨頭、車企自研四大陣營。

一方是由 TI、恩智浦、瑞薩等傳統芯片廠商所把持。

一方由英偉達以及背靠英特爾的 Mobileye 領銜，高通、華為、地平線緊隨其上，展現了強勁的趕超之勢。

而在智能汽車競爭最激烈的在中國市場：以華為、地平線、黑芝麻、芯馳科技、寒武紀等國產芯片公司也展現出了較強競爭力。

以特斯拉、蔚來、小鵬為代表的車企，也先後開啓自研自動駕駛芯片的征程。

從車企對智能駕駛芯片的選擇看，新勢力更多選擇英偉達，而傳統車企則通過選擇多種芯片進行多層次的佈局。

以蔚來、理想、極氪為代表的新勢力，在第一代車型上選擇使用 Mobileye 芯片實現基礎的智能駕駛功能後，開始轉為全棧自研，並鎖定大算力的英偉達 Orin 芯片。

而部分傳統車企，由於車型眾多，在目前的 ADAS 方案中，則會以 Mobileye 為主，同時佈局實現行泊一體功能的 TI TDA4 以及地平線的 J2/J3 方案，以及更大算力的英偉達 Orin。

可以説，當前自動駕駛芯片行業的寡頭格局尚未形成，市場格局依然有待重塑。

更加值得期待的是，在大算力芯片預研上，國內頭部玩家與 Mobileye、英偉達、高通這樣的巨頭並沒有拉開太大的差距。

在這場與智能汽車產業同步迭代的大演進中，跑出了萬億市值的電池巨頭寧德時代。而在國產自主替代的大背景下，中國的自動駕駛芯片公司也有機會上位，成為下一個「寧王」。

$英偉達(NVDA.US) $華為概念股.US