前不久，谷歌Waymo公司的CEO John Krafcik在一次大會(huì)上承認(rèn)自動(dòng)駕駛普及還需要很久的時(shí)間，因?yàn)橐�在任何天氣和情況條件下都能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，這種技術(shù)太難了。讓全世界自動(dòng)駕駛發(fā)展最快也相對(duì)最成熟的Waymo說出這樣的話，自動(dòng)駕駛的難度可見一斑。其中，首先要跨越的可能就是智能汽車芯片。

2018年，全世界矚目的半導(dǎo)體行業(yè)大事件無疑是高通收購恩智浦了。雖然，最終這筆收購案以失敗結(jié)尾，但高通的收購恩智浦的意圖就是出自于拓展汽車芯片市場(chǎng)。智能汽車芯片的重要性也得以突顯。

不過，其實(shí)智能汽車芯片的戰(zhàn)爭(zhēng)早已經(jīng)悄然打響。

2017年3月份，英特爾斥資153億美元收購Mobileye，揭示了其想在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域獲取先機(jī)的意圖。前英特爾CEO科再奇直言“希望英特爾在智能汽車上不要重蹈（移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的）覆轍”。足以見得英特爾對(duì)智能汽車芯片的重視。

英偉達(dá)則早就成為了特斯拉、沃爾沃、百度的供應(yīng)商。推出了Drive PX2、新一代人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)——Xavier等產(chǎn)品。

聯(lián)發(fā)科也并沒閑著，在去年11月底正式宣布了要進(jìn)入車用芯片市場(chǎng)，在今年5月將旗下的汽車芯片業(yè)務(wù)以6億美元的價(jià)格賣給了國內(nèi)的服務(wù)商四維圖新。轉(zhuǎn)賣之后又投資了一億美元給四維圖新留了一手。

與此同時(shí)，除了傳統(tǒng)的芯片巨頭之外，造車企業(yè)們也開始打上了智能汽車芯片的主意。特斯拉CEO馬斯克在今年8月份表示特斯拉自己研發(fā)的AI芯片已經(jīng)準(zhǔn)備就緒。百度也發(fā)布了云端全功能芯片“昆侖”。蘋果的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目也有報(bào)道透露已經(jīng)有了實(shí)體電路板。

毫無疑問，芯片的市場(chǎng)已經(jīng)由PC、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代開始走向“智能汽車”時(shí)代。而在前兩個(gè)時(shí)代都毫無存在感的國內(nèi)，在智能汽車芯片時(shí)代又是否能迎來“春天”呢？

國內(nèi)智能汽車芯片現(xiàn)狀

據(jù)國內(nèi)商務(wù)車ADAS服務(wù)商清智科技研發(fā)部總監(jiān)潘智慧介紹，傳統(tǒng)的汽車電子芯片主要有這些類別，包括：微控制單元、信號(hào)傳輸類芯片、電源管理芯片、功率模塊芯片、專用功能性芯片、以及不同種類的傳感器芯片。

智能汽車芯片在這些基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展。比如，新能源汽車上的高壓電機(jī)控制芯片、IGBT芯片模塊、BMS電池管理系統(tǒng)芯片、DC－DC開關(guān)電源芯片模塊；自動(dòng)駕駛上的處理器、通訊芯片等。其中，智能汽車處理器是自動(dòng)駕駛汽車芯片中的核心。因?yàn)槠鋵?duì)算力的要求很高。

“此外，傳統(tǒng)汽車上的傳感器芯片在智能汽車芯片上也進(jìn)行了拓展，比如ADAS中用到的視覺傳感器，當(dāng)中的光學(xué)傳感器芯片，圖像傳感器的ISP處理芯片、視頻后處理芯片、毫米波雷達(dá)RF芯片、DSP數(shù)字信號(hào)處理芯片等�！迸酥腔壅f。

當(dāng)前，國內(nèi)所做的智能汽車芯片主要集中在：自動(dòng)駕駛處理器、ADAS、機(jī)器視覺、傳感器芯片等方面。其中，又以地平線、寒武紀(jì)、四維圖新、加特蘭微等企業(yè)為代表。

地平線在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域涉及較廣。其產(chǎn)品包括自動(dòng)駕駛處理器征程、旭日、ADAS產(chǎn)品星云、Matrix視覺處理平臺(tái)等。ADAS產(chǎn)品星云支持L2級(jí)別的ADAS功能，即將量產(chǎn)；Matrix1．0則于今年4月底發(fā)布，基于其自主研發(fā)BPU架構(gòu)征程2．0面向L3／L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛應(yīng)用所打造的。目前，Matrix的板卡功率為31瓦，可以支撐4路720P 30FPS圖像的實(shí)時(shí)處理。

寒武紀(jì)涉及的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品主要有兩個(gè)：寒武紀(jì)1M處理器和寒武紀(jì)MLU100。其中，寒武紀(jì)1M能夠當(dāng)做人工智能模型引擎使用，可直接支持終端訓(xùn)練。而寒武紀(jì)MLU100則是基于寒武紀(jì)最新的MLUv01架構(gòu)，主要可以用于自動(dòng)駕駛的開發(fā)驗(yàn)證領(lǐng)域，可提供較高性能、低功耗的算力支持。據(jù)悉海高汽車的智能駕駛運(yùn)算域控制單元搭載的就是寒武紀(jì)的MLU100芯片。

四維圖新則是在2016年全資收購了杰發(fā)科技之后，從此將產(chǎn)業(yè)鏈延伸到了汽車芯片領(lǐng)域。此前，杰發(fā)科技主要是聯(lián)發(fā)科控股的子公司，產(chǎn)品為車載信息娛樂系統(tǒng)芯片和解決方案。如今，其車載信息娛樂系統(tǒng)芯片在國內(nèi)后裝市場(chǎng)份額達(dá)到了50％以上。與此同時(shí)，其也在繼續(xù)拓展其他汽車電子芯片方向，比如車身控制單元MCU和ADAS等產(chǎn)品線。

加特蘭微是專攻雷達(dá)芯片的企業(yè)。其在去年發(fā)布了首顆適用于車載的77GHzCMOS毫米波雷達(dá)芯片。該芯片是全亞太第一顆適用于車載雷達(dá)的77GHz收發(fā)芯片，并且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)。雖然，當(dāng)前24GHz毫米波雷達(dá)芯片有不少市場(chǎng)需求，但根本原因在于并非不愿選擇77GHz的產(chǎn)品，而是77GHz在技術(shù)上更難攻克。77GHz產(chǎn)品在性能和體積上都比24GHz更具優(yōu)勢(shì)。未來智能汽車會(huì)裝在越來越多的毫米波雷達(dá)，因此體積是重要的因素，所以未來77GHz將取代24GHz產(chǎn)品。而這也預(yù)示加特蘭微的市場(chǎng)前景。

除此之外，還有百度、華為、阿里平頭哥等正在趕來的路上。

可以看到，國內(nèi)企業(yè)在智能汽車芯片市場(chǎng)基本都是近三、四年剛剛起步，有些是從原本其他的領(lǐng)域轉(zhuǎn)到了智能汽車芯片市場(chǎng)，產(chǎn)品和技術(shù)等都剛推出不久。有些還在完善，有些還未量產(chǎn)，有些即便量產(chǎn)但還未得到一定規(guī)模的實(shí)際應(yīng)用。相較于英偉達(dá)、英特爾等原本就是芯片領(lǐng)域的大佬，以及快速的應(yīng)用落地，國內(nèi)的智能汽車芯片市場(chǎng)無疑才剛剛起步。

智能汽車芯片的崛起

說到智能汽車芯片，就不得不提傳統(tǒng)汽車電子芯片。清智科技研發(fā)部總監(jiān)潘智慧告訴鎂客網(wǎng)，傳統(tǒng)汽車電子芯片市場(chǎng)其實(shí)是比較窄的，制造汽車電子芯片的公司只有幾家，如恩智浦、英飛凌、德州儀器、意法半導(dǎo)體這幾家。而像英特爾、英偉達(dá)、高通等這些芯片巨頭此前在傳統(tǒng)芯片市場(chǎng)看不到它們的身影。

但是，伴隨著自動(dòng)駕駛、新能源汽車的崛起，汽車芯片相較于以往發(fā)生了較大的改變，尤其是處理器之類的芯片。因此，MCU（微控制單元）類以及跟計(jì)算能力相關(guān)的芯片要求隨之發(fā)生了變化。核心在于自動(dòng)駕駛其實(shí)本質(zhì)上相當(dāng)于為汽車設(shè)置了一個(gè)虛擬駕駛員。這個(gè)虛擬駕駛員需要大量的信息和進(jìn)行處理。這些信息包括來自車路協(xié)同系統(tǒng)的信息、自車環(huán)境的識(shí)別信息等，處理則像3D建模、可行駛區(qū)域計(jì)算、路徑規(guī)劃算法、安全性評(píng)估等。其都是與自動(dòng)駕駛直接相關(guān)的需要模塊，對(duì)于芯片的算力要求比較高。于是，像在PC和移動(dòng)端芯片領(lǐng)域全球知名的英特爾、英偉達(dá)、高通、AMD等，原本在汽車市場(chǎng)幾乎沒有市場(chǎng)的企業(yè)在自動(dòng)駕駛改變興起之后迎來了新的、廣闊的市場(chǎng)。

這個(gè)市場(chǎng)究竟有多大呢？

截止2017年底，我國新能源汽車?yán)塾?jì)銷量達(dá)180萬輛，占比超過了全球累計(jì)銷量的50％。業(yè)內(nèi)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)到2019年，全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)價(jià)值將超過540億美元。英特爾則聯(lián)合知名市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)Strategy Analytics對(duì)外發(fā)布了一份無人駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模報(bào)告，報(bào)告顯示預(yù)計(jì)到2035年全球自動(dòng)駕駛汽車規(guī)模將達(dá)到8000億美元。

前面已經(jīng)提到傳統(tǒng)汽車電子芯片與自動(dòng)駕駛芯片的不同。那么，實(shí)際上我們到底需要什么的智能汽車芯片呢？