自动驾驶国内外发展差异较大，国产AI芯片如何迎风成长

随着5G时代到来以及AI技术的兴起，智能化成为了传统车企转型升级的目标和需求导向，自动驾驶在众多汽车应用场景中广受关注，在对AI芯片提出更高挑战的同时，也增加了AI芯片的需求。在自动驾驶领域，目前全球已有英伟达、英特尔等不少芯片巨头公司已布局良久，在此背景下，国产AI芯片公司如何乘风破浪?

一、国内外汽车自动驾驶发展差异较大

在自动驾驶方面，特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，特斯拉对未来实现L5级别自动驾驶或是完全自动驾驶非常有信心。他表示，“我觉得我们已经非常接近L5级别自动驾驶了。”特斯拉为此开发了自有的汽车AI芯片。

虽然特斯拉激进地推进L5级别自动驾驶，但汽车AI芯片的发展不是一蹴而就的，马斯克也表示“充分利用特斯拉完全自动驾驶电脑的能力可能还至少需要一年时间”。

按照美国汽车工程师学会(SAE)对自动驾驶的划分，共有L0-L5六个级别，最顶级的L5定义为系统可完成所有道路环境下的驾驶操作，不需要驾驶人介入。若特斯拉能实现L5级别的自动驾驶，将是汽车发展史上的又一座里程碑。

与特斯拉的激进形成鲜明对比，国内的汽车智能化进程显得有些“滞后”。从国内车企目前的布局情况来看，主要处于L2阶段，并向L2+或L3级别自动驾驶稳步过渡。从自动驾驶发展情况来看，国内外存在明显的差异。

从2019年开始，L2级别的驾驶辅组系统在中高端车型上逐渐增多，今年7月28日，广汽集团发布ADiGO生态系统，这一系统将率先搭载在Aion LX车型上，有望成为全球首款量产的L3自动驾驶SUV。

目前L4落地的主要是比较封闭的场景，相对小的范围容易实现，但在更大的实际场景应用目前还需要时间。

对于L4级别的自动驾驶何时能实现，黑芝麻CMO杨宇欣向集微网表示，“L4级自动驾驶的实现可能要3-5年的时间，硬件的算力是相对比较容易达到的，但软件成熟度以及车对边缘场景的支持等方面有更高的要求。”

目前，国内布局智能汽车领域的有威马、小鹏以及广汽新能源等厂商，目前国内顶尖水平也仅限于L3级别。对于L4及更高级别的智能汽车，国内相关厂商提及的并不多。

归根结底，主要是L4以上级别需要强大的算法、算力和数据支持，因此，对其中提供算力的汽车AI芯片要求极高。

二、国产AI芯片企业迎风成长

国内外汽车自动驾驶进度上的差异，与国内外汽车AI芯片发展上有关。国外芯片产业发展时间长且产业链成熟，英伟达、高通、英特尔等国际巨头就先后展开汽车智能化相关领域芯片的布局。国内芯片产业虽起步晚，但国内市场以及政策提供了有利环境，AI芯片迎来发展风口，自动驾驶领域的AI芯片公司有望迎风见长。

对芯片巨头而言，尽管进军自动驾驶AI芯片领域意味着前期不断地高研发投入，但这个领域的市场规模和发展速度将会成为他们的新业务增长点。根据罗兰贝格数据预测，2020年全球自动机是车端系统的市场规模1138亿美元，到2030年市场规模将达约5000亿美元，其中，芯片、传感器等将贡献主要增量市场。

巨大的市场规模也同样吸引了中国玩家参与，目前，黑芝麻、地平线等芯片企业已推出自主研发的产品。黑芝麻科技在2020年6月正式推出了“华山二号”A1000自动驾驶芯片，单芯片AI算力最高可达70TOPS。由两颗华山二号组成的域控制器，最高可实现140TOPS的AI算力，值得一提的是，该芯片功耗仅25W。

黑芝麻CMO杨宇欣向集微网表示，“特斯拉的芯片单芯片算力为72TOPS，但每瓦提供1TOPS的算力;我们比特斯拉有优势的地方在于能效比高，每瓦能提供5-6TOPS的算力。”

功耗控制好比算力高更重要，他认为，“随着未来车里芯片的算力越来越高，如果不注重控制功耗导致其过高，对电动车将造成很大的负担。”

黑芝麻对于功耗控制的看法，可以说是与车企不谋而合。正是因为采用英伟达Orin的前代Xavier芯片功耗较大，才让特斯拉也走上了自研芯片之路。据杨宇欣透露，目前黑芝麻与一汽、上汽、蔚来等国内主流车型在进行初步合作。由于汽车行业研发周期较长，预计要到2021年底-2022年初才上量产车型。

除了黑芝麻外，地平线目在车规级芯片应用也取得突破，前其征程二代AI芯片已正式量产上车，主要应用在智能驾驶舱NPU计算平台。自动驾驶环境感知方面的芯片，据地平线副总裁黄畅透露，“今年将会有突破性的产品推出。”据悉，地平线的AI芯片目前每瓦能提供2TOPS的算力。

对于在自动驾驶AI芯片市场的发展，黄畅表示，“自动驾驶芯片没那么简单，这个领域要求强AI算力，过去很多芯片公司积累的能力在这个领域不是最核心的，最核心的是要软硬件整合，开发出高效能、功耗低、成本低，且能又快又准完成的人工智能产品。”

事实上，在AI芯片方面，尽管目前国外龙头企业的高端芯片算力更强，但从市场和应用的角度来说，国产AI芯片仍有很大的机会。

一方面，本土AI芯片在功耗控制方面有优势;另一方面，国内有大型企业推动AI技术的创新和发展;此外，无论国内市场还是政策层面，都为产业发展提供了很多有利的条件。