算力称雄！盘点全球十大自动驾驶芯片

随着《汽车驾驶自动化分级》国家标准的正式实施，自动驾驶等级正在向更高级别的方向发展，而高阶级的进化也对芯片算力提出了更高的要求。尤其是在智能网联汽车时代，搭载在实车上的芯片起到了决策的作用，“大算力”芯片更是获得广大市场青睐。

是当今的智能汽车上搭载了越来越多的传感器，主要包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、超声波传感器等。智能驾驶通过传感器获得大量数据，L2级别的汽车预计会携带6个传感器，L5级别的汽车预计会携带32个传感器（超声波雷达10个＋长距离雷达传感器2个＋短距离雷达传感器6个＋环视摄像头5个＋长距离摄像头4个＋立体摄像机2个＋Ubolo 1个＋激光雷达1个＋航位推算1个）。随着智能传感器的增多，未来收集的数据也是巨量的；

另一方面，算法更加成熟复杂，对算力也有更大的需求，从低级别的L1、L2到高级别的L3、L4等，算力的需求呈现几何级数提升，一些新车型预埋算力已经达到1000TOPS以上。在L1／L2时代，数据量较少，对算力的需求比较低。在L2＋／L3／L4时代，传感器数量和图像分辨率增加，算法模型更加复杂，需要的算力大大提升，迫切需要大算力芯片。加之OTA开始加速普及，也需要通用开放的软件平台支撑OTA算法升级。同时，主机厂开始拥抱专注大算力的芯片公司，更完善的AI软件生态和大算力芯片能力成为决胜要素。在这个阶段，智能驾驶芯片必然向着“大算力”方向发展。在本文中，我们将盘点出十大自动驾驶芯片，看看上榜的产品性能算力都达到了哪个级别。

NVIDIA DRIVE Orin

DRIVE Orin是NVIDIA 发布的系统级芯片，可提供每秒254 TOPS，且符合ISO 26262 ASIL－D等系统安全标准 ，是智能车辆的中央计算机。借助可扩展的DRIVE Orin产品系列，开发者只需在整个车队中构建、扩展和利用一次开发投资，便可从L2＋级系统一路升级至L5级全自动驾驶汽车系统。

Mobileye EyeQ5

EyeQ5是Mobileye推出的一款7nm芯片，最大算力24 TOPS，具备多线程8核CPU，外加创新一代18核Mobileye视觉处理器。EyeQ5由台积电负责生产，10nm节点或以下FinFET技术设计帮助它大大降低了能耗，并且大幅提升性能。

地平线征程5

作为地平线第三代车规级AI芯片，征程5兼具高性能和大算力特点，搭载地平线最新一代BPU贝叶斯深度学习加速引擎，单颗芯片 AI 算力高达128TOPS。随着征程5的正式推出，地平线成为业界唯一能够覆盖从L2到L4全场景整车智能芯片方案的提供商。

华为昇腾910

华为昇腾910是一款具有超高算力的AI处理器，其最大功耗为310W，华为自研的达芬奇架构大大提升了其能效比。八位整数精度（INT8）下的性能达到640TOPS，16位浮点数（FP16）下的性能达到320 TFLOPS。

寒武纪思元370

思元370基于7nm工艺打造，也是寒武纪首款采用chiplet（芯粒）技术的AI芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS（INT8），是寒武纪第二代产品思元270算力的2倍。值得一提的是，思元370也是国内第一颗支持LPDDR5内存的云端AI芯片，内存带宽是上一代产品的3倍，访存能效达GDDR6的1．5倍。

零跑凌芯01

凌芯01是零跑汽车宣布与大华股份联手研发的首款国产AI自动驾驶芯片，CPU处理器采用阿里旗下平头哥半导体公司“玄铁C860”。据悉，凌芯01算力达到8．4Tops，通过芯片打通整个智能驾驶系统，可支持实现Leap Pilot 3．0共计22项智能驾驶辅助功能，在明年量产阶段可实现AEB自动紧急制动、APS智能泊车系统等8项功能，后续可通过OTA升级实现ALC自动变道辅助等14项功能。

黑芝麻华山二号A1000 Pro

黑芝麻华山二号A1000 Pro单颗芯片算力达196 TOPS，能够支持高级别自动驾驶功能，从泊车、城市内部到高速场景的无缝衔接。后期还将进一步利用本土生态，打造自研的核心自动驾驶技术。

耐能KL530

KL530是耐能首款基于开源RISC－V指令集的芯片，也是其迄今最节能的处理器，同时KL530也是耐能推出的首款车规级芯片，支持L1和L2级别自动驾驶。相比KL520，KL530的每瓦算力提升2倍。它将耐能新一代NPU与最先进的图像感应处理器集成在一起，实现了更低功耗、更高清晰度。

骁龙Ride

骁龙Ride是高通骁龙家族的新成员，骁龙Ride可在包含几种被称为“Snapdragon Ride Safety”的片上系统选项，以及机器学习加速器和自动驾驶软件。它将能够支持先进的司机辅助系统，或“ADAS”功能，如车道保持，交通标志识别，和自动公路驾驶技术，这些通常被称为“L1”或“L2”自动驾驶。这些芯片也将提供给汽车制造商和零部件供应商，后者可以借助其技术来开发L5自动驾驶应用。高通将于今年晚些时候将芯片和系统交付给客户，并希望配备其技术的汽车能在2023年开始生产。

芯驰V9S

芯驰计划在2023年推出具有更高算力的V9S自动驾驶芯片，该芯片面向中央计算平台架构研发，算力高达500－1000T，可支持L4／L5级别的自动驾驶的Robotaxi。

写在最后

实际上，上文盘点的十大芯片并非全部都已经装车量产，个别仍处在测试验证阶段，真正要评价芯片的好坏，还得等它落在车身上才知道好坏。

值得一提的是，对于自动驾驶产业来说，核心芯片也仅仅是起到决策作用中的一小部分，整个自动驾驶应用还包括环境感知、场景认知和预测、智能路径规划。2022年9月28日，由OFweek维科网主办，OFweek电子工程网、OFweek激光网、OFweek智能汽车网、OFweek新能源汽车网承办的“OFweek 2022中国汽车产业大会”将于2022年9月28日在深圳会展中心隆重举办。本次大会将邀请来自产学研层面的专业嘉宾，以广阔的视角，从全产业链出发，解读最新智能汽车产业利好政策，分享最新研究成果，共同探讨车联网、车载芯片、自动驾驶、三电系统、汽车零部件、智能制造、制造工艺等热门话题。

本次会议上，澳门大学科技学院院长须成忠将带来《自动驾驶技术：机会与挑战》主题演讲。据了解，须成忠博士，IEEE Fellow，澳门大学科技学院院长，计算机科学讲座教授，国家科技部智慧城市与物联网重点研发专项首席科学家。曾任美国韦恩州立大学电子与计算机工程系系主任和中国科学院深圳先进技术研究院数字所所长和云计算研究中心主任，和IEEE国际分布式处理技术委员会主席。研究兴趣包括云计算和大数据、智能交通及无人驾驶技术等领域。目前承担了国家科技部智慧城市重点研发专项，广东省云数据中心重点专项，澳门FDCT无人驾驶重点研发专项，和深圳市数据智能与城市计算重点专项，他发表了近400篇会议期刊论文，多次获国际顶尖学术会议最佳论文奖，并获120多项PCT及国内专利授权。

须成忠教授将全面回顾环境感知、场景认知和预测、智能路径规划等领域的最新进展，以及大规模部署应用中存在的技术挑战。还将介绍澳门大学正在进行的自动驾驶项目MoCAD情况。该项目旨在借助于车路协同和边云计算技术，研发在开放和不确定环境中的自动驾驶核心关键技术，打造湾区一流的自动驾驶测试平台。

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大会全天议程如下：