單系列出貨破100萬片，唯一覆蓋L2到L4！比華為還牛的國內車規AI芯片廠
近日，地平線與比亞迪正式宣布達成定點合作，比亞迪將在其部分車型上搭載地平線高性能大算力自動駕駛芯片征程5，以打造行泊一體方案，實現高等級自動駕駛功能。據了解，比亞迪是首家官宣搭載地平線征程5芯片的車企，搭載該芯片的車型最早將于明年上市。
國內唯一一家覆蓋L2到L4的AI芯片廠商，征程系列芯片累計出貨量已經突破100萬片
公開資料顯示，地平線成立于2015年，是全球領先的人工智能芯片公司之一，公司聚焦于車規級AI 芯片和AIoT 邊緣 AI 芯片的研發和產業落地。從2017年12月開始，公司陸續發布征程、旭日系列等產品，主要應用在智能駕駛、物聯網等領域。截止至2021年底，地平線征程系列芯片累計出貨量已經突破100萬片。
據了解，此次地平線與比亞迪合作的征程5芯片是地平線第三代車規級產品，也是國內首顆遵循 ISO 26262 功能安全認證流程開發，并通過ASIL-B 認證的車規級AI芯片。征程5芯片基于最新的地平線BPU? 貝葉斯架構設計，可提供高達128TOPS等效算力。伴隨征程5的推出，地平線成為國內唯一一家覆蓋L2到L4的全場景整車能芯片方案提供商。
資料來源：地平線
值得一提的是，除了硬件以外，地平線此前還推出了結合征程5芯片的開源OS—TogetherOS，以助力行業構建車載OS生態。TogetherOS能夠滿足高等級自動駕駛實時性要求和功能安全要求，支持豐富的上層應用軟件；同時提供靈活開放的開發工具，可面向自動駕駛、智能交互、智能車控等車載應用場景打造解決方案。地平線表示，只有軟件和硬件高度協同，才能保證AI芯片的計算能效。
目前，地平線已經與上汽集團、長城汽車、江汽集團、長安汽車、比亞迪、哪咤汽車、嵐圖汽車等眾多汽車廠商達成征程5芯片的量產合作意向。隨著征程5的量產推進，將加快推動高等級自動駕駛功能的普及，公司也會隨著汽車智能化行業的蓬勃發展而大步前進。
車規AI芯片黃金賽道，傳統芯片大廠和新勢力芯片廠商最終誰能勝出？
近年來，汽車行業在“電動化、智能化、網聯化、共享化”等新四化方面持續演進，新能源車產銷量不斷超預期。據工信部的數據顯示，2022年一季度新能源汽車累計產銷分別完成了129.3萬輛和125.7萬輛，同比均增長1.4倍，幅度超過了2019年的全年水平。值得注意的是，目前新能源汽車的市場滲透率已經達到了19.3%，同比增長了11.4%。
業內人士指出，汽車智能化整體經歷了0-1的產業孕育期后，目前正處在1-10的產業成長早期。智能化領域布局的思路，最值得關注的是決策環節的AI芯片。隨著新能源汽車市場的不斷超預期發展，帶動了車規級AI芯片持續增長。
根據東方證券的預測，隨著汽車域控制器、中央計算平臺被廣泛使用，預期我國汽車AI芯片市場規模有望從2020的 14 億美元增長到2025的 92 億美元，年復合增長率為 45.0%。
事實上，主控芯片作為車載芯片的核心，全球主要廠商早已經開啟了主控芯片算力的軍備競賽。從國外來看，特斯拉、英偉達、高通、intel（旗下Mobileye）等都在快速推出以及迭代其車載自動駕駛的主控芯片。
具體來看，高通是智能座艙領域的龍頭，在智能座艙成功后，開始向自動駕駛領域拓展，并推出了 Snapdragon Ride 平臺，目前正加速推廣應用中；Mobileye作為輔助駕駛的龍頭，目前正在研發算力為176 TOPS的EyeQ Ultra系統集成芯片，計劃于2023年底供貨，并于2025年全面實現車規級量產。截至2021年底，Mobileye旗下的EyeQ系列芯片出貨量已超1億顆；英偉達早在2015年開始推出適于自動駕駛需求的Tegra X1，但該產品主要面向智能座艙。隨著近年來的不斷更新迭代，英偉達最新一代自動駕駛芯片Orin算力達254TOPS，是上一代產品的8倍有余。該產品一推出即獲得了大批主機廠、自動駕駛公司的青睞。
值得一提的是，作為終端廠商，特斯拉早期并不自己研發芯片，主要以Mobileye和英偉達的芯片為主，但由于對上述兩家的芯片算力并不滿意，后期選擇自研芯片。據了解，特斯拉于2019年 4月發布 FSD平臺。FSD板卡上有兩顆特斯拉自研 SoC芯片，每顆全自動駕駛芯片提供72TOPS的算力， FSD平臺的總算力達到 144TOPS。FSD作為特斯拉的 Autopilot HW 3.0的核心部分，已經廣泛用于特斯拉的車型。此外，特斯拉表示第二代與博通合作設計的 FSD即 Autopilot HW 4.0也正在研發，該芯片采用臺積電 7nm工藝代工，預期將于2023年上市。
資料來源：地平線
國內方面，目前包括華為、地平線、黑芝麻等車規AI廠商都有在布局車規AI芯片，部分廠商最新的產品算力甚至已經達到了全球一流水平。具體來看，華為雖然目前受地緣政治的影響，進度有一定的滯后，不過基于其領先的技術優勢，仍是自動駕駛領域的重要玩家之一，目前正計劃與大眾合資成立新的自動駕駛公司；地平線作為國內領先的車規AI芯片廠商，目前已經發布征程2、征程3、征程5三代車規AI芯片，并且累計出貨量已經突破100萬片，其中征程5算力達到128TOPS；除此之外，作為后起之秀，黑芝麻智能研發的華山二號A1000自動駕駛計算芯片，也將在今年實現量產上車，實現L2-L3級別的自動駕駛功能。
由上可見，在智能汽車時代，不管是傳統芯片大廠還是最近幾年崛起的國內車規AI芯片新勢力都想在汽車產業化變革的浪潮中分一杯羹。不過，目前智能汽車行業正處于產業變革的成長早期，最終誰能從中勝出，仍需要時間觀察。
車規AI芯片是智能汽車發展的關鍵，但想要從中勝出并不容易
在汽車智能化時代，汽車將成為價值量最大的智能終端，相應的車規AI芯片單車價值量也會逐漸上漲。據工信部數據顯示，2021年，我國新能源汽車銷售完成352.1萬輛，同比增長1.6倍，搭載組合輔助駕駛系統的乘用車新車市場占比已經達到20%。隨著未來新能源汽車滲透率的增加，搭載輔助駕駛系統的車輛比例還將不斷提高。
“智能化決定了汽車未來的發展方向，而芯片決定了智能駕駛的性能與邊界。” 黑芝麻智能的創始人兼CEO單記章表示，智能汽車的發展離不開高性能芯片，這點在業內已經成為了共識。尤其隨著自動駕駛不斷往更高級別演進，系統越來越復雜，無論是在性能、功耗還是可靠性方面，對芯片都提出了更高的要求。
正如單記章所說，隨著自動駕駛逐步駛入量產快車道，從 L2 到 L5 每提升一級，AI 對算力的需求將躍升一個數量級。根據地平線數據披露，自動駕駛等級每增加一級，所需芯片算力就會呈現數十倍的上升，L2級自動駕駛的算力需求僅要求2-2.5TOPS，但是L3級自動駕駛算力需求就需要達到20-30TOPS，到L4級需要200TOPS以上，L5級別算力需求則超過2000TOPS。
資料來源：黑芝麻智能
不過，目前市場上最先進的車載AI芯片算力也僅在200TOPS左右，而大規模量產使用的算力芯片更是普遍低于100TOPS。因此，圍繞著計算芯片，如何做到低功耗、可接受的成本和高算力，是一個亟需解決的瓶頸問題。
眾所周知，車規芯片出于安全考慮在技術要求上比消費芯片和工業芯片更嚴格。不僅需要芯片架構的突破、先進的制造封測技術，還需要進行一系列的車規認證。比如AEC-Q100和 ISO 26262的認證就是進入車規市場最基本的一些準入認證。
業內人士指出，車規高算力芯片準入門檻高，研發周期長，推出一款芯片并不容易。如果是全新地設計一款高算力的車規芯片，從產品定義到芯片流片大概要一年半左右的時間，加上六個月流片以及封裝測試，再經過一系列嚴苛的車規認證，最終芯片達到可量產狀態大概需要三年左右的時間。如果算上后面量產到客戶的車型上，這個時間會更長。
因此，在未來汽車智能化加速發展的背景下，只有擁有技術積淀、不斷加強高算力芯片的研發投入，并且擁有較強的產業鏈上下游整合能力的公司，才能在新能源升維之戰中取得競爭優勢。
