工信部新聞發言人、總工程師田玉龍日前表示，今年以來，中國新能源汽車實現了平穩快速發展，有兩大亮點：一是產銷規模再創新高，6月，新能源汽車的產銷分別完成了59萬輛和59.6萬輛，同比均增長1.3倍。上半年，中國新能源汽車銷量已達全球市場的59%，達到了歐洲近兩倍的水平。二是技術創新取得了新突破。新研制的激光雷達、國產芯片、車載基礎計算平臺都實現了裝車應用，技術創新水平不斷提高。

5月，國產大算力車規級芯片廠商黑芝麻智能與江汽集團達成平臺級戰略合作，多款思皓品牌量產車型將搭載華山二號A1000芯片。7月18日，地平線宣布與上汽集團、零束科技深化戰略合作，基于地平線高性能大算力車規級AI芯片，共同打造面向未來的智能駕駛計算平臺，推動高階智能駕駛產品的開發和應用，預計搭載地平線征程5的量產合作車型將于2023年開始落地。

2022年，汽車智能化、電動化加速推進，全球的汽車產業格局亦在發生變化，中國企業紛紛躋身主賽道。中國新能源汽車現在處于怎樣的發展階段？上汽、廣汽大公司紛紛試水更高級別自動駕駛，大算力芯片如何加速上車？激光雷達、車載大算力芯片領域中國廠商有哪些最新進展？本文進行詳細分析。

中國新能源汽車出貨量在全球占比59% 引爆未來智能駕駛芯片市場

根據CleanTechnica的統計數據，2022年1-6月全球新能源乘用車累計銷量412萬輛，其中，中國銷量251萬輛，全球市場占有率為59%，超越歐洲的82萬輛和北美洲的41萬輛。2022年1-6月全球新能源汽車品牌銷量榜單TOP20中，中國品牌有12家，超越半壁江山；在全球新能源品牌車型銷量榜單TOP20中，中國品牌車型占70%。

圖片來自CleanTechnica網站

中汽協預計，2022年新能源汽車銷量有望達到550萬輛，同比增長56%以上。中金公司研究數據顯示，到2025年，高級別自動駕駛滲透率將達到65.5%，中國智能駕駛芯片市場需求將達到1383萬片。未來3-5年，智能駕駛迎來高速發展期，汽車行業將迎來巨大機遇。

在汽車算力芯片領域，歐美日等國外芯片廠商把持關鍵技術，國內汽車大算力芯片自給率不足10%、國產化率不足5%。隨著汽車智能化進程不斷推進，而車規級算力芯片自給率、國產率低的背景下，各大芯片廠商紛紛向自動駕駛大算力芯片（單芯片算力大于100TOPS）布局，算力芯片行業內汽車領域的“算力之戰”正式打響。

國際自動駕駛芯片主要廠商和主力產品

圖：電子發燒友根據公開資料整理

黑芝麻CEO單記章對媒體表示，在智能電動汽車領域，中國車企發展速度領先全球，而本土的供應鏈體系是支撐中國自主品牌車企快速技術迭代的關鍵。智能駕駛必須依托大算力芯片的支持，只有掌握核心IP才可能對芯片實現快速迭代。

大算力芯片國產化進程加速 2023年將是集中量產年

浙江吉利汽車研究院軟件開發部部長蔡偉杰表示，汽車用戶對于美好生活的追求，希望汽車具備個性化，成為活動的第三空間。伴隨著汽車網聯化、智能化發展，人們希望汽車可以分享智能化生活。未來汽車具備三大新屬性：一、快速迭代，用戶希望汽車常用常新；二、進行生態融合，借助現在物聯網和5G技術，實現萬物融合；第三、數據智能，借助智能感知、大算力芯片和AI技術，推進數據智能的演進。

隨著汽車智能化不斷發展，自動駕駛技術所需要的算力呈現指數級的爆炸式增長，芯片已經成為汽車產業發展重要環節。從L2、L3、L4走向L5，每往上走一級至少有10倍以上算力需求的提升。這就意味著，車用芯片尤其是大算力芯片的需求，將保持快速增長態勢。

業界普遍認為，汽車所需算力可根據車內傳感器采集到的數據量綜合推算出來，其中L2級別的自動駕駛，計算能力大致需要10TOPS；L3需要100TOPS以上的算力；到L3+的算力級別已經上升到1000TOPS以上。在車規級大算力芯片領域，除了英偉達、高通等老牌獨占市場局面被逐漸打破，以華為、地平線、黑芝麻為代表的品牌加入戰局，2022年或2023年將成為中國國產大算力芯片的量產年。

中國自動駕駛芯片廠商和主力產品

圖：電子發燒友根據公開資料整理

近日，華為智能汽車解決方案產品部總裁王軍表示，在新的產業分工和合作模式下，華為堅持“平臺+生態”的發展戰略，華為聚焦ICT技術，圍繞iDVP 、MDC和HarmonyOS智能座艙三大平臺，構建汽車生態圈。

2021年，華為合作乘用車項目已經全面開啟。包括采用華為MDC智能駕駛平臺的廣汽AION LX Plus，還有長安集團的長城機甲龍，配置雙MDC芯片。華為 MDC（Mobile Data Center，移動數據中心）定位為智能駕駛的計算平臺。華為MDC810已經達到400TOPS算力。華為智能汽車解決方案 BU MDC 領域總經理李振亞透露，2022 年華為還將發布智能駕駛計算平臺 MDC100。

地平線公司官方微信顯示，征程5是地平線面向高級別自動駕駛應用場景推出的第三代車規級產品，兼具高性能和大算力特點。征程5單顆芯片AI算力高達128TOPS，搭載地平線新一代BPU貝葉斯深度學習加速引擎，充分發揮軟硬協同優化的技術優勢，實現業界領先且可持續成長的真實AI計算性能。征程5也是最具量產成熟性的百TOPS級國產大算力AI芯片。據悉，地平線基于全新BPU納什架構打造的征程6芯片正在研發中，AI算力可實現數倍提升，將充分滿足未來面向全車智能中心的更高等級計算需求，助力汽車產業智能化轉型加速。

上汽集團與地平線將于2023年量產落地的智駕計算平臺，由零束科技基于雙征程5芯片，融合全棧電子架構、高實時軟件計算平臺、業內領先BEV算法、全域閉環數據工廠等關鍵技術打造而來，是上汽“銀河”方案技術底座的核心組成部分，覆蓋高速、泊車及城區全場景體驗，最終實現數據驅動、從端到端的融合智駕功能產品。

黑芝麻智能CEO單記章表示，黑芝麻智能致力于打造自動駕駛核心芯片，基于兩大自主可控核心IP構建了核心競爭優勢，包括車規級圖像處理ISP和車規級深度神經網絡加速器NPU，讓車輛“看得清”和“看得懂”。

黑芝麻發布的華山二號A1000 Pro是目前國產性能和算力領先的車規級自動駕駛計算芯片，采用異構多核架構，16 核Armv8CPU，16nm工藝制程，可支持L3/L4高級別自動駕駛功能，目前已流片成功。A1000 Pro基于黑芝麻智能兩大自研核心IP——車規級圖像處理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN車規級低功耗神經網絡加速引擎打造，得益于DynamAI NN大算力架構，A1000 Pro支持INT8稀疏加速，INT8算力為106TOPS，INT4最高算力可達196TOPS，在國內自動駕駛芯片最高算力方面領先。

L3級別自動駕駛推進，激光雷達上車加速

激光雷達兼具測距遠、角度分辨率優、受環境光照影響小的特點，且無需深度學習算法，可直接獲得物體的距離和方位信息。這些相較于其他傳感器的優勢，可顯著提升自動駕駛系統的可靠性，因而被大多數整車廠、Tier1 供應商認為是 L3 級及以上自動駕駛（功能開啟時責任方為汽車系統）必備的傳感器。

“有一些商用車的公司堅定走向L2級自動駕駛，比如小馬智行Robotaxi在推，文遠也和博世合作，大家認為L2級別的商用空間有限，變現必須擴充到L4級別；梅賽德斯-奔馳L3級有條件自動駕駛系統于2021年率先通過了德國聯邦機動車運輸管理局嚴格的技術條例審批，成為全球首個獲得聯合國法規UN-R157認證的汽車企業。今年，我們了解到國內有8家主機廠商在上激光雷達，這一切都是為L3級自動駕駛或者更高級別的自動駕駛做準備，趨勢不可逆轉?！庇绸Y科技聯合創始人兼CTO段勃勃總結汽車變革趨勢之一。

2022 年成為 L3 普及落地的元年，其帶來的最大變化就是激光雷達產品大范圍實裝量產車型。以長安、華為和寧德時代聯合打造的首款車型阿維塔E11為例，這款車配備寧德時代最新一代CTP技術的三元鋰電池包，并且搭載華為Drive ONE電驅系統，百公里加速只需3.98秒，另外搭載華為供應的3顆激光雷達、6顆毫米波雷達、12顆超聲波雷達以及400TOPS算力，可以實現更高階段的輔助駕駛能力。今年3月開始交付的蔚來ET7，搭載了全球首款量產的 1550nm 激光雷達，也是量產中探測距離最遠的激光雷達。

圖：國內部分系統集成商的激光雷達產品上車情況 來自東方財富證券研究所

7月13日，激光雷達供應商RoboSense（速騰聚創）在官方微信公眾號上表示，今年上半年，公司訂單量相較于去年同期增長超過10倍，該公司產品戰略規劃總監接受媒體采訪時透露，目前，該公司分布在廣州、深圳等地的多條智能化產線已完成部署，到今年年底年產能規模將達到100萬臺左右。

在國內造車新勢力以及自主品牌旗下很多新車上，激光雷達幾乎已經成為標配。以蔚來ET7為例，配置了激光雷達，同時運用英偉達Orin芯片，就意味著這家公司部署高等級自動駕駛的硬件條件已經具備。在這種情況下，憑借著OTA技術，后期對整車的自動駕駛軟件不斷升級。消費者從理論上可以在越來越多的使用場景中解鎖高等級自動駕駛。外資智能電動車預計要在2-3年才能實現激光雷達的全面標配，而在這個時間段，正是國內智能電動汽車的黃金發展期。

小結

在疫情和缺芯的影響下，國外芯片企業很有可能優先支持跨國車企巨頭，這對于國產算力芯片來講，這是發展大算力芯片的絕佳時機。

好的智能汽車體驗，一定是消費者買單的理由。當然大算力芯片的體驗還處于發展的初期階段。華為、地平線、黑芝麻等國內廠商的加入，增加國產化的機率，但是，公司芯片算力的提升能否跟上國內車企的更新迭代周期將是對各大芯片廠商的考驗。此外，最終評判其自動駕駛性能優劣的，并不是車企給出的各種參數數據，而是真實的用戶駕駛體驗。今年造車新勢力，華為問界、蔚來ET7等新車型的推出，我們將看到更多用戶的真實評價。

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