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自動駕駛在汽車智能化備受關注,國產AI芯片公司如何乘風破浪?

如意 ? 來源:愛集微APP ? 作者:James ? 2020-09-21 16:56 ? 次閱讀

隨著5G時代到來以及AI技術的興起,越來越多的行業將AIIoT融合并應用到智能化領域,智能化也成了傳統車企轉型升級的目標和需求導向。

在汽車智能化發展過程中,自動駕駛在眾多汽車應用場景中廣受關注,也是門檻較高的一個領域,在對AI芯片提出更高挑戰的同時,也增加了AI芯片的需求。在自動駕駛領域,目前全球已有英偉達英特爾等不少芯片巨頭公司已布局良久,在此背景下,國產AI芯片公司如何乘風破浪?

國內外汽車自動駕駛發展差異較大

在自動駕駛方面,特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示,特斯拉對未來實現L5級別自動駕駛或是完全自動駕駛非常有信心。他表示,“我覺得我們已經非常接近L5級別自動駕駛了。”特斯拉為此開發了自有的汽車AI芯片。

雖然特斯拉激進地推進L5級別自動駕駛,但汽車AI芯片的發展不是一蹴而就的,馬斯克也表示“充分利用特斯拉完全自動駕駛電腦的能力可能還至少需要一年時間”。

自動駕駛在汽車智能化備受關注,國產AI芯片公司如何乘風破浪?

按照美國汽車工程師學會(SAE)對自動駕駛的劃分,共有L0-L5六個級別,最頂級的L5定義為系統可完成所有道路環境下的駕駛操作,不需要駕駛人介入。若特斯拉能實現L5級別的自動駕駛,將是汽車發展史上的又一座里程碑。

與特斯拉的激進形成鮮明對比,國內的汽車智能化進程顯得有些“滯后”。從國內車企目前的布局情況來看,主要處于L2階段,并向L2+或L3級別自動駕駛穩步過渡。從自動駕駛發展情況來看,國內外存在明顯的差異。

從2019年開始,L2級別的駕駛輔組系統在中高端車型上逐漸增多,今年7月28日,廣汽集團發布ADiGO生態系統,這一系統將率先搭載在Aion LX車型上,有望成為全球首款量產的L3自動駕駛SUV。

目前L4落地的主要是比較封閉的場景,相對小的范圍容易實現,但在更大的實際場景應用目前還需要時間。

對于L4級別的自動駕駛何時能實現,黑芝麻CMO楊宇欣向集微網表示,“L4級自動駕駛的實現可能要3-5年的時間,硬件的算力是相對比較容易達到的,但軟件成熟度以及車對邊緣場景的支持等方面有更高的要求。”

目前,國內布局智能汽車領域的有威馬、小鵬以及廣汽新能源廠商,目前國內頂尖水平也僅限于L3級別。對于L4及更高級別的智能汽車,國內相關廠商提及的并不多。

上述人士認為,“歸根結底,主要是L4以上級別需要強大的算法、算力和數據支持,因此,對其中提供算力的汽車AI芯片要求極高。”

國產AI芯片企業迎風成長

國內外汽車自動駕駛進度上的差異,與國內外汽車AI芯片發展上有關。國外芯片產業發展時間長且產業鏈成熟,英偉達、高通、英特爾等國際巨頭就先后展開汽車智能化相關領域芯片的布局。國內芯片產業雖起步晚,但國內市場以及政策提供了有利環境,AI芯片迎來發展風口,自動駕駛領域的AI芯片公司有望迎風見長。

對芯片巨頭而言,盡管進軍自動駕駛AI芯片領域意味著前期不斷地高研發投入,但這個領域的市場規模和發展速度將會成為他們的新業務增長點。根據羅蘭貝格數據預測,2020年全球自動機是車端系統的市場規模1138億美元,到2030年市場規模將達約5000億美元,其中,芯片、傳感器等將貢獻主要增量市場。

巨大的市場規模也同樣吸引了中國玩家參與,目前,黑芝麻、地平線等芯片企業已推出自主研發的產品。黑芝麻科技在2020年6月正式推出了“華山二號”A1000自動駕駛芯片,單芯片AI算力最高可達70TOPS。由兩顆華山二號組成的域控制器,最高可實現140TOPS的AI算力,值得一提的是,該芯片功耗僅25W。

黑芝麻CMO楊宇欣向集微網表示,“特斯拉的芯片單芯片算力為72TOPS,但每瓦提供1TOPS的算力;我們比特斯拉有優勢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,他認為,“隨著未來車里芯片的算力越來越高,如果不注重控制功耗導致其過高,對電動車將造成很大的負擔。”

黑芝麻對于功耗控制的看法,可以說是與車企不謀而合。正是因為采用英偉達Orin的前代Xavier芯片功耗較大,才讓特斯拉也走上了自研芯片之路。據楊宇欣透露,目前黑芝麻與一汽、上汽、蔚來等國內主流車型在進行初步合作。由于汽車行業研發周期較長,預計要到2021年底-2022年初才上量產車型。

除了黑芝麻外,地平線目在車規級芯片應用也取得突破,前其征程二代AI芯片已正式量產上車,主要應用在智能駕駛艙NPU計算平臺。自動駕駛環境感知方面的芯片,據地平線副總裁黃暢透露,“今年將會有突破性的產品推出。”據悉,地平線的AI芯片目前每瓦能提供2TOPS的算力。

對于在自動駕駛AI芯片市場的發展,黃暢表示,“自動駕駛芯片沒那么簡單,這個領域要求強AI算力,過去很多芯片公司積累的能力在這個領域不是最核心的,最核心的是要軟硬件整合,開發出高效能、功耗低、成本低,且能又快又準完成的人工智能產品。”

事實上,在AI芯片方面,盡管目前國外龍頭企業的高端芯片算力更強,但從市場和應用的角度來說,國產AI芯片仍有很大的機會。一方面,本土AI芯片在功耗控制方面有優勢;另一方面,國內有大型企業推動AI技術的創新和發展;此外,無論國內市場還是政策層面,都為產業發展提供了很多有利的條件。

因此,本土AI芯片企業基于自身發展優勢,立足國內大循環,與國內整車廠協同發展,為國內主流車企量身配套也足以在國內市場立足。
責編AJX

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