国产自动驾驶芯片的破晓时刻(3)

体验的优化，还体现在软件层面。为了让辅助驾驶系统的安全性和舒适性更好，以及覆盖更多的场景，其算法模型就会越来越大，参数越来越多，整体计算复杂性成倍增加，这也同样对算力提出了更高的要求。
此外，走在智能驾驶最前沿的特斯拉，就“演示”了智能驾驶对算力需求的逐步增加。从早期的Mobileye Eye Q3，到中间的英伟达Xavier，再到后面自研72TOPS的FSD芯片。通过特斯拉AP对算力的需求来看，单SoC 100TOPS左右的芯片，将迎来需求的爆发，这主要对应的是处理8到12路视频信号，及激光雷达信号的点到点辅助驾驶功能。
国产芯片厂商黑芝麻及地平线在产品上，很好地切中了这一需求，黑芝麻发布的A1000，和地平线发布的征程 5算力都达到了100TOPS左右，满足10路以上的视频信号处理，能够覆盖高速、泊车、城市的全场景辅助驾驶。目前国内多数车企及Tier 1，都在基于这两款芯片做功能开发。
除了大算力，智能驾驶的发展还需要自动驾驶芯片能够具备高功能安全等级、高数据处理带宽、丰富完整的异构架构，以及生态更加开放。
目前国际芯片厂商提供的产品，算力高、试错风险低、生态完整是优势。英伟达、高通都是电子消费品市场芯片供应的霸主，有着完整的开发工具链和良好的上下游合作关系，因此技术迭代上非常快。但如果想要保持这样的竞争优势，芯片在设计上会偏通用型，应用领域更广，并非是针对自动驾驶专门开发。

这也给了国产芯片厂商机会，能更聚焦的方式地入场。黑芝麻推出的A1000系列，和地平线的征程系列，都是专为车载场景设计，更能满足自动驾驶的处理计算需求。自动驾驶需要实时处理大量并发数据，因此带宽是非常重要的参数，例如ISP对视频的处理上，黑芝麻A1000能达到1.5Gpps，地平线征程5能达到1.3Gpps,能够同步处理车上前视加环视的信息，这相对于国际厂商芯片有很大优势。
芯片从设计到搭载应用，会有3年以上的周期，这也就意味着企业需要有深刻行业认识，长远的战略眼光，提前预判技术发展对芯片设计的需求。当智能驾驶发展逐步进入深水区，国产芯片厂商凭借对自动驾驶领域更深刻的认识，在产品设计取向上，和产品推出节奏上，做到了精准卡位，创造了突围的良机。