ces 三星 自动驾驶处理芯片产业格局(3)

Mobileye 的 EyeQ 系列芯片最初是和意法半导体公司共同开发，第一代芯片 EyeQ1 从 2004 年开始研发，2008 年上市；EyeQ2 则于 2010 年上市。最初的两代产品仅提供 L1 辅助驾驶功能，EyeQ1 的算力约 0.0044 Tops，EyeQ2 则约 0.026 Tops，功耗均为 2.5 W。

2014 年量产的 EyeQ3 基于其自主 ASIC 架构自行开发，使用了 4 颗 MIPS 核心处理器、4 颗 VMP 芯片，每秒浮点运算为 0.256 万亿次，功耗为 2.5 W，可以支持 L2 高级辅助驾驶计算需求。

第四代 EyeQ4 芯片在 2015 年发布，2018 年量产上市，采用 28nm 工艺。EyeQ4 使用了 5 颗核心处理器（4 颗 MIPSi-class 核心和 1 颗 MIPSm-class 核心）、6 颗 VMP 芯片、2 颗 MPC 核心和 2 颗 PMA 核心，可以同时处理 8 部产生的图像数据，每秒浮点运算可达 2.5 万亿次，功耗为 3W，最高可实现 L3 级驾驶功能。

Mobileye 的下一代 EyeQ5 计划于 2018 年出工程样品，2020 年实现量产，将采用 7nmFinFET 工艺。该产品对标 Nvidia 的 DriveXavier 芯片，定位于 L4/L5 全面自动驾驶计算需求。单颗芯片的浮点运算能力为 12Tops，TDP 是 5W。EyeQ5 系统采用了双路 CPU，使用了 8 颗核心处理器、18 核视觉处理器，浮点运算能力为 24 Tops，TDP 是 10W。

二、汽车电子厂商

我们在开篇中提到了全球十大汽车电子厂商，这些公司或多或少均有涉足自动驾驶业务，比如处理芯片、毫米波雷达、激光雷达、整体解决方案等。当然，汽车电子厂商中涉足自动驾驶业务的不仅于此，我们仅介绍部分重点厂商的产品情况，如有错漏欢迎指正交流。

1. 高通&恩智浦 NXP

我们把高通与恩智浦放在一起介绍是因为欧盟刚刚批准了高通 470 亿美元收购恩智浦的交易。与英特尔类似，高通切入自动驾驶关键领域的方式也是并购，其自有产品在汽车电子领域仍有待突破。

作为移动通信领域的绝对龙头，高通一直希望通过自己的移动处理器芯片（改成车规级）切入汽车电子领域。在 2016 年初 CES 上，高通就发布了整合 LTE 数据机和机器智能的 Snapdragon 820 车用系列产品。这个系列产品包含了高通的 Zeroth 机器智能平台，旨在协助汽车制造商使用神经网络为 ADAS 和车载资讯娱乐系统创建基于深度学习的解决方案。

但目前车厂设计订单还限于资讯娱乐功能；国内 ADAS 厂商纵目科技在 2017 年 CES 上推出了首个基于 820A 平台并运用深度学习的 ADAS 产品原型，12 月正式发布。据悉，目前这款产品已经进入量产前的验证阶段，预计将于 2019 年量产。

作为汽车电子龙头厂商，恩智浦在自动驾驶方向的积累相比高通则深厚很多。2016 年 5 月恩智浦发布了 BlueBox 平台，该平台集成 S32V234 汽车视觉和传感器融合处理器、S2084A 嵌入式计算处理器和 S32R27 雷达微控制器，能够为汽车制造商提供 L4 级自动驾驶计算解决方案。

其中，S32V234 是 NXP 的 S32V 系列产品中 2015 年推出的 ADAS 处理芯片，在 BlueBox 平台上负责视觉数据处理、多传感器融合数据处理以及机器学习。这款芯片拥有 CPU（4 颗 ARM CortexA53 和 1 颗 M4）、3D GPU（GC3000）和视觉加速单元（2 颗 APEX-2vision accelerator），能同时支持 4 路，GPU 能实时 3D 建模，计算能力为 50GFLOPs。同时，S32V234 芯片预留了支持毫米波雷达、激光雷达、超声波的接口，可实现多传感器数据融合，最高可支持 ISO26262 ASIL-C 标准。

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