全球范围内的汽车芯片短缺正在影响丰田、大众、通用等汽车制造商巨头，在中国这个世界上最大的汽车市场，可能会产生更深远的影响。

与此同时，去年受疫情影响，全球汽车行业遭受重创；但中国车市率先回暖，并实现销量连续8个月增长的持续向好势头。

另一方面，目前国内新车智能化、网联化配置仍处于快速爬坡阶段；高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1月国内新车搭载智能驾驶（L0-L2级ADAS）上险量为67.16万辆，同比增长22.38%，继续保持较高的增长率。

出于未来供应链的安全保障、智能化差异、芯片性能迭代速度以及本地化开发服务等多种因素考虑，越来越多的中国自主品牌开始选择自主国产化芯片方案。

去年，长安汽车旗下爆款车型UNI-T量产，国产汽车智能芯片公司地平线实现前装规模化量产突围。按照高工智能汽车研究院监测数据显示，去年地平线征程2搭载UNI-T（上市仅半年时间）上险量突破6万台。

今年1月，长安汽车UNI-T上险量再次突破单月万台规模，加上今年刚刚上市的UNI-K（同样搭载征程2），有机会冲刺下一款月销过万车型的目标。

此外，去年奇瑞蚂蚁搭载地平线征程2实现首个国产ADAS芯片（征程2）的前装量产，这意味着地平线实现国产汽车智能芯片在智能座舱和智能驾驶两个领域的双突破，并且在全球汽车行业实现首个“一芯多用”的里程碑节点。

一、自主品牌押注汽车智能芯片

眼下，全球汽车行业正在经历新一轮电动化、智能化、网联化变革，技术路线及相应的落地方案也已经初步成型。

以智能驾驶为例，L2/L2+主打经济型市场，以走量为主同时满足未来几年的法规要求；L3则主打智能电动高端市场，同时在市场树立全新品牌的技术制高点。

相应的，对于上游芯片行业，也提出了全新的要求。首先是跨域应用，同时可以满足智能座舱和智能驾驶的需求；其次是跨级覆盖，L2层级主打性价比，L3及以上则面向域控架构，提供充分的算力冗余。

目前，在产品研发上，作为全球首家基于深度学习技术的汽车智能芯片创业公司，地平线已经形成覆盖从L2到L3级别的“智能驾驶+智能座舱”芯片方案的完整产品布局。按照官方数据已实现超过16万片的芯片前装出货。

 

地平线表示，下一代面向高级自动驾驶的芯片征程5已于今年2月底成功tapeout送往台积电流片。征程5单芯片达到96 TOPS的AI算力，支持16路摄像头，组成的自动驾驶计算平台具备192-384 TOPS算力，可支持L3-L4级自动驾驶。

在性能方面，征程5比前几代芯片提升了几个数量级，相应设计的复杂度和难度也大幅提升，并且征程5按照ASIL B(D)打造，应用满足汽车行业最严苛的功能安全要求。

据了解，在送往台积电前，征程5芯片架构设计已经在FPGA上进行点亮测试，完成了丰富的测试验证。

得益于软硬结合的研发路径，地平线在进行芯片设计研发和流片生产的同时，也在并行推进基于征程5芯片的软件和自动驾驶方案的研发，目前已经在同Alpha客户进行前装量产的研发合作。

按照计划，基于征程5，地平线将会在今年向客户交付一个性能出众，软硬件方案完备的上车方案。届时，高级别自动驾驶芯片市场将迎来一个强有力的玩家。

下一步，地平线还会推出性能更为强劲的汽车智能芯片征程6（Journey 6），采用车规级7nm工艺，人工智能算力超过400TOPS。这意味着在征程5超越量产性能最高的特斯拉FSD之后，征程6将继续帮助汽车制造商实现下一代车型抗衡特斯拉的能力。

此外，考虑到自主品牌未来在车型智能化上需要寻求差异化入围，上游芯片供应商的选择至关重要。而一直以来，国内自主品牌在进口芯片的采用上，一直受制于外资车企的约束，很难第一时间拿到最新一代产品方案。

在这一点上，此前上汽、广汽、长城汽车、比亚迪等国内一线自主品牌龙头企业先后参与地平线的战略投资可以看出一些端倪。

 

上汽集团副总裁、上汽乘用车总经理杨晓东（右一），地平线创始人兼CEO 余凯（左一），上汽集团技术中心常务副主任徐平（左二），地平线副总裁兼智能驾驶产品线总经理张玉峰（右二）

以上汽为例，两家公司的战略合作协议包括，地平线将基于上汽乘用车的多元化需求，提供基于征程2、征程3和征程5全系列芯片的汽车智能芯片的完整智能驾驶解决方案。

未来，双方拟以智能域控制器和自动驾驶系统为切入点继续深化合作，围绕地平线未来的高等级自动驾驶芯片双方将成立联合团队，共同打造面向量产可落地的对标特斯拉FSD的下一代智驾域控制器和系统方案。

二、开放+算力+数据，未来的新机会

当下，随着高级别自动驾驶逐步进入量产周期，芯片厂商在下一代集中式域控制架构领域的争夺战也在悄然打响。这其中，视觉AI的能力将再次被“放大”，某种意义上，这是代表算力+数据时代的“基石”。

比如，通过在人工智能、专用集成电路(ASIC)和系统底层驱动、感知软件算法方面的创新，在超低功耗下提供突破性的性能，实现多个摄像头同时实时的高分辨率和高帧率图像处理。

地平线也正是基于深度学习和决策推理算法开发能力，可将算法集成在高性能、低功耗、低成本的边缘人工智能处理器及软硬平台上；同时自主设计研发了人工智能专用处理器——Brain Processing Unit（ BPU )，提供设备端上软硬结合的嵌入式人工智能解决方案。

从官方披露的数据显示，地平线最新一代AI芯片征程5 MAPS（在精度有保障范围内的平均处理速度值）高达3026FPS ，远超主流AI芯片。这套全新的评估方式，正是体现用户能够通过可视化的图表感知AI芯片真实算力。

同时，现有市面上的大多数神经网络加速器技术要么是针对性能优化，要么是针对功耗优化——没有一种技术是针对两者都优化的。而地平线此前量产的征程2的功耗仅2W，征程5也仅仅只有20W。

按照一些行业人士的说法，未来汽车AI芯片的“胜出”机会在于计算+数据的2.0革命，相比较而言，现在行业内更多探讨的是软件2.0（基于传统芯片架构的优化）。

比如，地平线与上汽合作的多模座舱人机交互系统，就涉及到自动驾驶所需的手势交互、唇语识别、情绪识别和驾驶员状态监测等感知功能，以及未来数据闭环所带来的持续创新和迭代。

这背后除了芯片性能和算力，地平线得益于扎根中国市场，有更贴近于客户的本土化服务能力。通过持续优化车内应用生态，最终服务于车企，共同定义和制造消费者喜欢的汽车。

深入研究问题的关键——现有的汽车半导体解决方案无法实现我们今天预期的未来真正安全、适应全场景、可以不断迭代的自动驾驶方案，因为这些平台都是基于传统通用芯片技术。

特斯拉的竞争优势正是在于其在智能电动汽车行业的先行者优势，无论是软件定义汽车还是自研芯片等等方面。而车企真正投入完全自主研发芯片，实际上并非易事。

如今，随着高通、Mobileye在ADAS以及高级别自动驾驶继续瞄准全栈方案的路径，地平线、英伟达等在内的开放芯片平台，具备真正意义上让车企走出差异化产品定位的道路。

突破TOPS/W的算力天花板，同时在低功耗前提下实现实时、精准、高性能计算，并且站在产业链生态开发的角度进行充分赋能，将是下一轮汽车芯片竞赛的关键。

而眼下的芯片短缺潮，将迫使汽车制造商重新评估他们的芯片供应商策略，以及传统的供应链体系，对于上游晶圆代工厂来说，也是如此。

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来源： https://blog.csdn.net/GGAI_AI/article/details/114919234