隨著智能化、電動(dòng)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(chǎng)的火熱，變得倍受關(guān)注起來(lái)。

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(jí)的自動(dòng)駕駛，也離不開(kāi)智能駕駛芯片算力的支持。

一方面是國(guó)內(nèi)自研芯片情緒的日益高漲，另一方面是指數(shù)增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求，雙重作用下，國(guó)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(jì)、黑芝麻……

盡管與英偉達(dá)、Mobileye、高通等國(guó)外芯片巨頭相比，國(guó)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(lì)，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(jìn)化出了屬于自己的特點(diǎn)。

或追求更高算力，或追求更低功耗，亦或是從一開(kāi)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(guó)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(guò)，當(dāng)面對(duì)新的挑戰(zhàn)來(lái)臨，它們是否還能保持初心，像曾經(jīng)一樣“殺”出突圍？

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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(huì)被分成計(jì)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(chǔ)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(jì)算及控制芯片的類別。

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

智能駕駛ASIC指的便是針對(duì)特定智能駕駛算法，專門設(shè)計(jì)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(biāo)，將CPU、GPU、以及專門設(shè)計(jì)的ASIC等模塊集成在一起的芯片。

事實(shí)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(shì)， 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(guò)在涉及到芯片內(nèi)部的具體架構(gòu)時(shí)，又會(huì)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(chǎng)可編程邏輯門陣列，是一種可以根據(jù)具體算法隨時(shí)調(diào)整硬件架構(gòu)的芯片。所以像Waymo、百度Appllo等這種經(jīng)常快速迭代智能駕駛算法的公司，就選用的CPU＋FPGA架構(gòu)的智能駕駛芯片。

當(dāng)然，另外兩種架構(gòu)也有玩家在做，比如英偉達(dá)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(kāi)“ASIC”專用設(shè)計(jì)的一環(huán)，哪怕是FPGA，其所發(fā)揮的功能也與ASIC類似，都是對(duì)于特定AI算法進(jìn)行加速設(shè)計(jì)。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(dá)Xavier的ASIC模塊便是根據(jù)“DLA深度學(xué)習(xí)＋PVA視覺(jué)加速器”進(jìn)行了特定設(shè)計(jì)，而特斯拉則是以“NPU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的加速為主。

事實(shí)上，智能駕駛芯片采用相關(guān)的專用設(shè)計(jì)，無(wú)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?cè)诤饬恳豢钪悄荞{駛芯片時(shí)，往往就會(huì)從這幾個(gè)方面入手。

只不過(guò)話又說(shuō)回來(lái)，對(duì)于一家智能芯片公司來(lái)說(shuō)，其核心競(jìng)爭(zhēng)力就只會(huì)體現(xiàn)在單一芯片的性能如何嗎？恐怕并不盡然。