2019 年的上海車展上，一輛純電轎跑吸引了參會者的注意。

溜背式造型、修長車身、無框車門……各種新奇的設(shè)計瞬間抓住了所有人的眼球。

是的，這就是小鵬 P7 新品首發(fā)時的一幕。

不過，這輛車的看點并不止于此，其智能化水平更值得關(guān)注。

尤其是裝載在小鵬 P7 上，號稱首次在國內(nèi)上車的那顆英偉達 Xavier 芯片，引起了人們的興趣。

甚至有網(wǎng)友專門為了了解小鵬 P7 用了什么芯片，來到車展現(xiàn)場。事后，他第一時間在網(wǎng)上分享了這一信息。

在 Xavier 芯片的加持下，小鵬 P7 實現(xiàn)了高速場景下的上下匝道、低速場景下的自動泊車及代客泊車等功能，由此在造車新勢力中率先贏得了「智能化」的標(biāo)簽。

在一顆芯片上同時集成了「行車+泊車」功能，這正是現(xiàn)在聊得火熱的「行泊一體」，小鵬 P7 打響了第一槍。

而后，理想 One 2021 款、上汽第三代榮威 RX5、2023 款 KiWi EV 大疆版等也基于不同的方案上馬「行泊一體」功能，發(fā)展到現(xiàn)在，更多車型加入進來。

從供應(yīng)商的角度來看，現(xiàn)階段至少有 20 家自動駕駛企業(yè)發(fā)布了支持行泊一體的智能駕駛方案，大部分將于今明兩年量產(chǎn)落地。

汽車之心在《眾口不一的行泊一體，終于被說清楚了》一文中，從 Nullmax 紐勱等算法研發(fā)企業(yè)的視角，討論了行泊一體在軟件層面上的具體實現(xiàn)路徑。

事實上，行泊一體與芯片的關(guān)系更為直接。

芯片作為算法的載體，扮演著更基礎(chǔ)的角色。甚至從某種角度來說，芯片的選型決定了行泊一體的大部分表現(xiàn)。

01、芯片廠商，行泊一體背后的隱秘玩家

按照業(yè)內(nèi)普遍的說法，行泊一體要實現(xiàn)的是傳感器深度復(fù)用和計算資源共享，而這些均與芯片的架構(gòu)有關(guān)。

過去在行泊分離的情況下，行車功能只能調(diào)用行車的芯片和傳感器，比如前視相機、毫米波雷達，而泊車功能也只能調(diào)用泊車的芯片和傳感器，比如魚眼相機、超聲波雷達。

現(xiàn)在要做到行泊一體，即行車時能調(diào)用魚眼相機，在擁堵跟車、cut-in 等情況下提高車輛通過率，泊車時調(diào)用前視攝像頭，提升車輛前向的感知能力，識別路上的障礙物。

這些意味著在單顆 SoC 上需預(yù)留足夠多的傳感器接口，包括多路攝像頭接入、多路以太網(wǎng)設(shè)備接入（激光雷達和 4D 毫米波雷達的主要接口）、多路 CAN 接口設(shè)備接入（3D 毫米波雷達的接口）。

芯片內(nèi)部的異構(gòu)類型也要進行相應(yīng)設(shè)計。

例如，行車場景下，攝像頭和毫米波雷達的數(shù)據(jù)融合以及地圖定位需有足夠算力的 CPU 以及 DSP 去完成，而泊車場景下，3D 環(huán)視全景的渲染和圖像拼接都必須使用 GPU 來完成。

也就是說，面向行泊一體功能設(shè)計的 SoC 芯片，基本都要同時集成 ISP、GPU、MCU、CPU、DSP 等處理器單元。

黑芝麻智能產(chǎn)品總監(jiān)王治中進一步介紹：

「CPU 資源用作多任務(wù)的調(diào)度以及多傳感器融合等工作，ISP則對于多路攝像頭輸出的 RAW 圖像信號進行調(diào)校，而 DSP 配合 AI 加速器可以釋放一大部分 ARM 的資源?！?/span>

其中，又以 GPU 為代表的 AI 加速器為芯片的核心，承擔(dān)了大規(guī)模浮點數(shù)并行計算需求。

業(yè)內(nèi)常提及的的某芯片算力是多少 TOPS，指的就是這類芯片的 AI 核心在進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算中，以卷積和輸入矩陣的乘加運算的速度作為參考而計算出來的一個理論值。

根據(jù)搭載芯片算力的大小，分野出輕量級行泊一體方案（算力在 20 TOPS 上下），和高階版行泊一體方案（超過 100 TOPS 且無上限）。

二者的區(qū)別在于支持的傳感器配置和數(shù)量，以及運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜度不同，進而導(dǎo)致使用場景和體驗的差異。

例如，Nullmax 基于 TI 單 TDA4VM 芯片的行泊一體方案，采用 2 顆前視攝像頭、4 顆魚眼攝像頭、5 顆毫米波雷達、12 顆超聲波雷達的傳感器配置，在 8 TOPS 的 AI 算力下，實現(xiàn)領(lǐng)航輔助、高速代駕輔助、擁堵跟車輔助、記憶泊車等一系列的行車、泊車功能。

而基于英偉達標(biāo)準(zhǔn)版 Orin（110 TOPS）芯片，搭載更豐富的傳感器，Nullmax 除了能實現(xiàn)上述所有功能，還提供像特斯拉 FSD 一樣能夠在城區(qū)道路等場景下運行的智能駕駛體驗，且不依賴高精地圖。

由于面向數(shù)量更為龐大的中低端車型，輕量級行泊一體擁有更廣大的市場，這也是芯片廠商諸如 TI、黑芝麻、地平線、寒武紀(jì)行歌等的必爭之地，代表產(chǎn)品分別為 TDA4（8 TOPS）、A1000L（16TOPS）、J3（5TOPS）、SD5223（最大算力超過 16TOPS）。

其中，TDA4 算得上「當(dāng)紅炸子雞」。

有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前國內(nèi) 10~20 萬價格區(qū)間搭載行泊一體方案的車型中，部署 TDA4 的車型占到了 40%-50%。

包括前文提到的 Nullmax，還有百度、大疆、MAXIEYE 等眾多的自動駕駛解決方案公司，都在基于 TDA4 芯片開發(fā)行泊一體方案。

黑芝麻 A1000L 和地平線 J3 勢頭也很猛，基于單顆 A1000L 、「J3+TDA4VM」、雙「J3」、三「J3」的自動駕駛方案也在陸陸續(xù)續(xù)上車。

寒武紀(jì) SD5223 今年即將發(fā)布，面向 L2＋級自動駕駛市場，支持自動駕駛系統(tǒng)向 10 萬元左右的入門級車型覆蓋。

高階版行泊一體也在迎來大爆發(fā)。

英偉達 Orin-X、黑芝麻 A1000/A1000Pro/ A2000、地平線 J5 等都在瞄準(zhǔn)了這一市場，例如 2 顆英偉達 Orin-X 芯片「上線」理想 L9，以總計 508TOPS 的算力，支持自動泊車、城市智能駕駛、遠程召喚、OTA 升級等場景和功能。

2022 年 9 月底，理想 L8 發(fā)布，地平線 J5 全球首發(fā)在該車型上。

再往前，2022 年 4 月，地平線與比亞迪達成定點合作，地平線 J5 將搭載在比亞迪部分車型上，以打造擁有高等級自動駕駛功能的行泊一體方案。

同樣的，黑芝麻華山二號 A1000 系列芯片已經(jīng)拿下了江汽集團、吉利等車企行泊一體項目的量產(chǎn)定點。

02、一顆合適芯片，需要性能、功耗和成本的平衡術(shù)

分析各家廠商的產(chǎn)品布局，我們得以一窺行泊一體究竟需要一顆怎樣的芯片。

首先，對于輕量級行泊一體，芯片需要平衡好性能、功耗和成本三者之間的關(guān)系。

從性能上來說，影響的主要因素在于 SoC 異構(gòu)多核的設(shè)計，至于每個核的能力有多強，因芯片廠商而異。

「比如，有的 SoC 芯片內(nèi)部只有 1 個或 2 個 DSP，DSP 可能全部被分配去做傳統(tǒng)的 CV 圖像處理，而黑芝麻芯片的內(nèi)部有 4 個大型 DSP，這些 DSP 除了做大量圖像及激光算法處理之外，還承擔(dān)實時管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的工作，大大釋放了 CPU 資源?！购谥ヂ橹悄芨呒壆a(chǎn)品經(jīng)理額日特介紹道。

同理還有 TDA4，正是因其設(shè)計優(yōu)異，受到眾多方案商們的青睞。

它采用了多核異構(gòu)的結(jié)構(gòu)，配有包括 Cortex A72、Cortex R5F、DSP、MMA 等在內(nèi)的不同類型處理器，由對應(yīng)的核或者加速器處理不同的任務(wù)，如邏輯算力和 AI 算力，效率更高。

地平線 J5 也專門在芯片設(shè)計階段，對架構(gòu)需要的底層單元邏輯進行了整體布局，首先將復(fù)雜的計算拆解成幾個小的、可并行的計算，同時還可將過去需要串行處理的指令集，通過編譯器的分析，拆解成若干個并行化的流水線模式，從而降低計算延時，提高效率。

在被地平線稱為「貝葉斯」的計算架構(gòu)下，J5 芯片可以在多路數(shù)據(jù)的大量吞吐能力下，仍然可以保持穩(wěn)定、高效地數(shù)據(jù)處理。

功耗也是攸關(guān)芯片表現(xiàn)的重要指標(biāo)，并直接關(guān)系到成本。

有人直言，功耗是芯片設(shè)計企業(yè)最大的挑戰(zhàn)。背后原因在于，如果功率過高，會引起芯片溫度升高，進而降低其可靠性。

以某芯片為例，最高功耗達到 20W，這給方案商帶來巨大麻煩，導(dǎo)致要么不選擇該芯片，要么想辦法解決散熱問題。

「例如引入液冷裝置，不過這會造成更高的系統(tǒng)復(fù)雜度，并引起成本上升。」一位業(yè)內(nèi)人士指出。

針對于此，寒武紀(jì)行歌提出采用高能耗比的 AI 架構(gòu)，可獲得比傳統(tǒng) GPGPU（通用圖形處理器）架構(gòu)更高的性能和更低的功耗，并采用自然散熱，有效解決了成本增加的問題。

不過，芯片的綜合成本仍亟待相關(guān)廠商進一步壓縮。畢竟將輕量級行泊一體上車的主機廠本就是對成本比較敏感的群體，其對芯片的要求不僅要性能好、功耗低，價格還要有優(yōu)勢。

對于高階版行泊一體，最基本當(dāng)然是算力要足夠高，安霸軟件研發(fā)高級總監(jiān)孫魯毅表示，CPU 算力至少要達到 150KDMIPS，AI 算力至少 100TOPS。

這是由于高階版的行泊一體方案需要接入更多路、更高分辨率的攝像頭，還要增加 4D 毫米波雷達、激光雷達等傳感器，并且運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也要更大更復(fù)雜，因此 CPU 算力和 AI 算力需求都會呈 7~10 倍的增長。

此外，由于智能汽車還在不斷進化，需要預(yù)埋高算力芯片，以適應(yīng)后期的 OTA 功能更新。

不過算力并非越高越好。

最近芯片廠商貌似開啟了算力大戰(zhàn)，典型如英偉達甩出 2000TOPS 算力的自動駕駛芯片 Thor「王炸」后，高通立馬跟進推出 Ride Flex Premium SoC，加上外掛的 AI 加速器，其綜合 AI 算力也能夠達到 2000TOPS。

實際上，對于行泊一體來說，并不需要如此高的算力，更重要的指標(biāo)是芯片利用率。

業(yè)內(nèi)經(jīng)常吐槽，英偉達 Xavier、Orin 的利用率基本上都維持在 30%，造成了算力的巨大浪費。

而高通的自動駕駛芯片和 Mobileye、華為以及國內(nèi)的主控芯片創(chuàng)業(yè)公司走的是 ASIC 路線，利用率均優(yōu)于英偉達的 GPU 方案。

功耗仍是高階版行泊一體十分關(guān)注的點，芯片廠商們?nèi)栽谙朕k法降低這一數(shù)值，最直接的方法便是改進芯片制程，從 6nm、12nm 邁向 7nm。

2022 年 1 月，高通透露其驍龍 Ride SoC 將以 5nm 制程打造，成為業(yè)內(nèi)首款 5nm 制程自動駕駛芯片。

相比之下，成本不再顯得那么重要。

采用大算力芯片的車型，往往在定位偏高端，例如理想 L9（雙 Orin-X 芯片）、小鵬 G9（雙 Orin-X 芯片）、蔚來 ET7（四顆 Orin-X 芯片）、WEY 摩卡（單顆 360TOPS 算力的驍龍 Ride 芯片）等等，對于芯片價格的敏感度遠低于應(yīng)用輕量級行泊一體的車企。

03、芯片廠商開啟角逐戰(zhàn)，2025 年之前上車是關(guān)鍵

行泊一體功能的實現(xiàn)牽涉到芯片廠商、算法企業(yè)、域控制器、主機廠等一整條產(chǎn)業(yè)鏈上的參與者。

這意味著，處在最前面的芯片廠商不僅需要打磨好硬件產(chǎn)品，做好后方的順利「交接」也十分重要。

有域控制器廠商曾吐槽，當(dāng)前芯片較為復(fù)雜，功能也較多，行業(yè)對于 SOC 端基礎(chǔ)軟件平臺產(chǎn)品尚無完整的普適性標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致其方案在不同平臺之間的移植時，復(fù)用性不高。

對此，黑芝麻 A1000L 和 A1000 采用 pin2pin 的平臺化方案設(shè)計，在相同的軟硬件架構(gòu)下，算力可以靈活配置，降低了域控平臺的拓展升級成本。

此外，芯片廠商如果能提供配套的工具鏈、軟件棧等，將更有助于下游對于行泊一體功能的開發(fā)。

TI 的 TDA4 備受追捧的原因之一在于其工具鏈比較成熟，相關(guān)廠商在此基礎(chǔ)上做二次開發(fā)更容易。

英偉達也推出了 NVIDIA DRIVE 開源軟件堆棧，擁有完善的工具鏈和豐富的算子庫；地平線的 AI 開放平臺 - 天工開物也包含 AI 芯片工具鏈和 AI 應(yīng)用開發(fā)中間件，還有模型倉庫；黑芝麻發(fā)布了瀚海 ADSP 自動駕駛中間件平臺；

而高通表示，Snapdragon Ride 平臺不僅包括硬件，還將為芯片提供「安全中間件、操作系統(tǒng)和驅(qū)動程序」；寒武紀(jì)行歌在今明兩年將推出多款自動駕駛 SoC 芯片，并提供成熟的軟件工具鏈。

芯片企業(yè)在自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中變得更加活躍，現(xiàn)在芯片企業(yè)會直接去面對主機廠，幫助 Tier1 拿項目，或者直接和主機廠展開合作。

通過這種形式，芯片公司不僅可以直接向主機廠展示其芯片的一些能力，還能夠直接獲取主機廠的一些訴求，比如域控制器后續(xù)的可拓展性要求、芯片的接口、計算資源等需求，從而能夠更及時地去調(diào)整他們的產(chǎn)品戰(zhàn)略方向。

如今芯片企業(yè)在自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中的地位日益提升，尤其是大算力廠商直接面對主機廠展開合作。

一般而言，雙方會就行泊一體功能進行聯(lián)合開發(fā)，例如芯片廠商給予「硬件+開發(fā)工具」支持，車企在基礎(chǔ)上自研上層算法，不過也有主機廠為了盡快將行泊一體量產(chǎn)上車，要求提供軟硬一體的打包解決方案。

而這就需要芯片廠商還具備從硬件到算法的「全家桶」能力。

高通公司發(fā)言人就明確表態(tài)：

「對于一部分汽車制造商來說，如果軟件開發(fā)能力較弱，并且第三方傳統(tǒng) Tier1 供應(yīng)商開發(fā)成本過高，我們可以直接提供完整的 ADAS 交鑰匙方案?！?/span>

除了算法能力，芯片廠商其他的「軟實力」也十分重要。

例如產(chǎn)品的一致性、可靠性，以及供應(yīng)鏈保供能力，這些正是 TI 等老牌企業(yè)的強項。

TI 在車規(guī)級芯片供應(yīng)的傳統(tǒng)供應(yīng)商里，有著絕對的研發(fā)經(jīng)驗，其芯片可靠性長期被驗證過，車企比較信任。

在供貨方面，此前主機廠或域控 Tier1 都遭遇了英飛凌等 MCU 大廠的缺貨，造成巨大損失，而 TI 的 TDA4 VM 芯片中內(nèi)置了 MCU 核心，讓他們免去了對車規(guī) MCU 保供的擔(dān)憂。

可以看到，行泊一體帶來的是芯片廠商全方位能力的比拼，隨著主機廠先后官宣上車，這種比拼越發(fā)進入白熱化階段。

據(jù)不完全統(tǒng)計，現(xiàn)階段至少有 20 家自動駕駛企業(yè)發(fā)布了支持行泊一體的智能駕駛方案，大部分將于今明兩年量產(chǎn)落地。

「主 SOC 決定了車企新一代智駕平臺的硬件架構(gòu)、軟件架構(gòu)、算法體系，一旦選定，車企非必要不會進行切換。」

業(yè)內(nèi)人士表示，主機廠培養(yǎng)成熟供應(yīng)商的成本極高，這也就導(dǎo)致了芯片廠商在現(xiàn)階段就開啟了「內(nèi)卷」。

在黑芝麻看來，2025 年對于國內(nèi)自動駕駛芯片玩家或是關(guān)鍵時點，在之后國產(chǎn)供應(yīng)鏈體系將搭建完畢，「每個坑都會開始有蘿卜了」。

目前，黑芝麻 A1000、地平線 J5 與英偉達 Orin 正在爭奪量產(chǎn)上車，寒武紀(jì)行歌 SD5226 也將很快亮相，伴隨著競爭的加劇，留給其他芯片廠商的窗口期已然不多了。

參考資料 ：

1、《單 SoC 芯片方案，或?qū)⒓铀傩胁匆惑w方案規(guī)?；慨a(chǎn)應(yīng)用》，九章智駕

https://mp.weixin.qq.com/s/fvKZelLpcQAo7ByAqzeF0Q

2、《行泊一體 - 打通智能駕駛的「任督二脈」》，九章智駕

https://mp.weixin.qq.com/s/PINnopqMj2KDV9tGEUY83Q

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