ces 三星 自动驾驶处理芯片产业格局(5)

5. 英飞凌

英飞凌在 2015 年针对 ADAS 市场推出过芯片组 Real 33D，可实现司机疲劳检测等功能。而在奥迪新 A8 使用的 zFAS 自动驾驶计算单元中，也使用了英飞凌提供的 Aurix 芯片，A8 最关键的 TrafficJam Pilot，是由这块芯片最终实现的。

下表是主要汽车电子厂商的 ADAS 处理芯片比较。

三、新入局：特斯拉 & 中国势力

1. 特斯拉

特斯拉的自动驾驶系统 Autopilot 中先后使用过 Mobileye EyeQ3 和英伟达 Drive PX2，而在 201 7年 12 月初的 NIPS 神经信息处理系统大会上，特斯拉 CEO Elon Musk 公布了特斯拉正在开发定制的自动驾驶 AI 芯片，该项目带头人为原 AMD 首席芯片架构师 Jim Keller。

1998 年，JimKeller 在 AMD 分别参与设计和主导研发了 Athlon 和 Opteron64 处理器（K7 和 K8X86-64 架构）；1999 年，JimKeller 离职加盟博通出任首席芯片架构师；2004 年，JimKeller 转投 P.ASemi，后者于 2008 年被苹果收购。Jim Keller 出任苹果移动芯片架构师，基于 AMD 的 IP 深度定制了苹果 A4/5 芯片；2012 年，JimKeller 重回 AMD，领导开发了 Zen 架构处理器；2015 年 9 月，JimKeller 再次离职， 2016 年 1 月加盟特斯拉，带领 50 人规模团队开发自动驾驶 AI 专用芯片。

目前公开资料可知的进展还包括：该芯片基于 AMD 的 IP 打造；目前已经走到了设计完成、测试验证的阶段；特斯拉已经收到了首批芯片样品，目前正在进行相关测试；代工方可能是格罗方德和三星电子等。ces 三星

2. 中国公司

我们在之前文章中曾盘点过国内 AI 芯片公司产品情况，从公开资料所了解的情况看，国内 AI 芯片初创公司中像地平线、深鉴科技、寒武纪、西井科技等都有智能驾驶/自动驾驶方向的产品规划。

地平线的自动驾驶 AI 芯片「征程」在去年 12 月 20 日正式发布。在参数上，征程能够以 1.5W 的功耗，实现 1Tflops 的算力，每秒处理 30 帧 4K 视频，对图像中超过 200 个物体进行识别，能够实现 FCW/ LDW/ JACC 等高级别辅助驾驶功能，满足 L2 的计算需求。对比英伟达的 DrivePX2，其采用 16nm FinFET 工艺，单精度计算能力为 8TFlops，深度学习计算能力为 24TFlops，官方 TDP 是 250w；从性能功耗比来看，征程还是有明显优势的。

同时，由于 ASIC 不是 GPU 类的通用计算，内部直接封装了算法，数据交换只是底层 I/O，因此其计算的时延也会比 GPU 更低。不过地平线采用 ASIC 的路线也是牺牲了芯片的可编程性以获得更高的性能，是否能获得足够订单量来降低芯片成本值得关注。

相较而言，目前其他几家公司产品仍缺少详细信息。寒武纪在去年 11 月初的发布会上首次发布了面向智能驾驶领域的 1M 智能处理器IP产品，据介绍其性能可达到寒武纪 1A 处理器的 10 倍以上。据了解，2016 年上市的 1A 处理器在 1Ghz 频率下理论峰值性能为：FP16 半精度浮点计算能力为 512GFlops，稀疏神经网络计算能力为 2TFlops。

深鉴、西井等暂未推出专门的自动驾驶芯片产品，不过在这一方向也有布局。如西井与振华重工联手打造的自主驾驶无人跨运车就使用了西井科技的类脑人工智能方案（是否使用其自主 AI 芯片仍未知）。

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