在國外芯片巨頭的圍追堵截下，華為能在智能駕駛芯片領(lǐng)域“殺”出突圍嗎？

作者

張之棟

“芯”無遠慮，必有近憂。

  責(zé)編丨查攸吟

  編輯丨別致

隨著智能化、電動化等“新四化”概念的深入人心，智能駕駛芯片的賽道也伴隨著新能源汽車市場的火熱，變得倍受關(guān)注起來。

顧名思義，智能駕駛芯片便是用于車輛智能駕駛的基礎(chǔ)硬件，哪怕是更高等級的自動駕駛，也離不開智能駕駛芯片算力的支持。

一方面是國內(nèi)自研芯片情緒的日益高漲，另一方面是指數(shù)增長的市場需求，雙重作用下，國內(nèi)智能駕駛芯片的賽道終究涌現(xiàn)出了一批優(yōu)秀的玩家：華為、地平線、芯馳科技、寒武紀、黑芝麻……

盡管與英偉達、Mobileye、高通等國外芯片巨頭相比，國內(nèi)的玩家有著這樣或那樣的不足，但隨著資本的押注、政策的鼓勵，以及自身芯片技術(shù)的迭代更新，地平線、芯馳科技等芯片供應(yīng)商們，也都進化出了屬于自己的特點。

或追求更高算力，或追求更低功耗，亦或是從一開始便做了軟件工具鏈的配套……

華為、地平線等芯片供應(yīng)商，用自己的方式在國外芯片巨頭的圍追堵截下，尋到了一條“自力更生”的出路。只不過，當面對新的挑戰(zhàn)來臨，它們是否還能保持初心，像曾經(jīng)一樣“殺”出突圍？

01

智能駕駛芯片知多少？

自上而下的看，根據(jù)功能不同，汽車芯片往往會被分成計算及控制芯片（CPU、GPU、FPGA、ASIC、MCU等）、功率轉(zhuǎn)換芯片、傳感芯片、存儲芯片、通信芯片等多種類型。而智能駕駛芯片就屬于其中的計算及控制芯片的類別。

具體而言，智能駕駛芯片往往會有兩種呈現(xiàn)形式，一種是ASIC的獨立芯片，另外一種則是集成化的SoC（System on Chip，系統(tǒng)級芯片）。

智能駕駛ASIC指的便是針對特定智能駕駛算法，專門設(shè)計的專用芯片。而智能駕駛SoC芯片，則是以確定系統(tǒng)功能為目標，將CPU、GPU、以及專門設(shè)計的ASIC等模塊集成在一起的芯片。

事實上，與傳統(tǒng)的分立芯片相比，SoC在性能和功耗等方面往往更具優(yōu)勢， 所以各大智能駕駛芯片廠商們，也更傾向于這樣一種技術(shù)路線。只不過在涉及到芯片內(nèi)部的具體架構(gòu)時，又會各有偏重。

據(jù)了解，目前主流的智能駕駛SoC芯片架構(gòu)有3種，分別是CPU＋FPGA、CPU＋GPU＋ASIC、CPU＋ASIC。

其中令人比較陌生的FPGA，又被叫做現(xiàn)場可編程邏輯門陣列，是一種可以根據(jù)具體算法隨時調(diào)整硬件架構(gòu)的芯片。所以像Waymo、百度Appllo等這種經(jīng)?？焖俚悄荞{駛算法的公司，就選用的CPU＋FPGA架構(gòu)的智能駕駛芯片。

當然，另外兩種架構(gòu)也有玩家在做，比如英偉達的Xavier、特斯拉的FSD，采用的是CPU＋GPU＋ASIC的架構(gòu)；而Mobieye EyeQ5、地平線的征程采用的則是CPU＋ASIC。

大同小異，這3種架構(gòu)卻是都離不開“ASIC”專用設(shè)計的一環(huán)，哪怕是FPGA，其所發(fā)揮的功能也與ASIC類似，都是對于特定AI算法進行加速設(shè)計。而且就區(qū)分度而言，智能駕駛芯片的“ASIC”模塊，妥妥地站定了C位。

就比如英偉達Xavier的ASIC模塊便是根據(jù)“DLA深度學(xué)習(xí)＋PVA視覺加速器”進行了特定設(shè)計，而特斯拉則是以“NPU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的加速為主。

事實上，智能駕駛芯片采用相關(guān)的專用設(shè)計，無外乎就是為了提升算力、增加數(shù)據(jù)傳輸速度、拓展數(shù)據(jù)帶寬等。畢竟人們在衡量一款智能駕駛芯片時，往往就會從這幾個方面入手。

只不過話又說回來，對于一家智能芯片公司來說，其核心競爭力就只會體現(xiàn)在單一芯片的性能如何嗎？恐怕并不盡然。