21世紀經濟報道記者 彭蘇平 上海報道高算力智慧駕駛晶片的賽道正迎來越來越多的入局者。
在近期舉行的2021全球新能源與智慧汽車供應鏈創新大會上，寒武紀行歌、黑芝麻智慧均表示，將在未來的一到兩年內推出最新一代智慧駕駛晶片，其算力將更上一個臺階。
寒武紀行歌（南京）科技有限公司執行總裁王平介紹，他們將在2022年推出第一款智慧駕駛晶片，它的算力會達到250TOPS，將基於7nm先進製程生產；黑芝麻智慧科技有限公司CMO楊宇欣也表示，他們會在明年釋出200TOPS以上算力的A2000晶片。
寒武紀行歌是人工智慧晶片“獨角獸”——寒武紀的全資子公司，成立於今年年初，專注於人工智慧車載晶片，特別是智慧駕駛晶片；黑芝麻智慧則是另一家晶片“獨角獸”，不久之前的9月，其剛剛宣佈完成數億美元的戰略輪及C輪融資，兩輪融資後估值近20億美元。
通用式、大算力是未來智慧駕駛晶片的發展方向，這已經成為業內共識，而規劃更高效能、更大算力的計算晶片，也是國內新興晶片設計商們為數不多的突圍之路。
長期以來，智慧駕駛晶片市場被Mobileye、賽靈思等國外公司割據，Mobileye一家的市場佔有率就高達70%。近年來，隨著汽車電動化和智慧化水平提升，汽車的電子電氣架構由分散式向集中式演進，業內對汽車晶片的算力提出了更高要求，通用、開放的方案也變得越來越重要。
這給了眾多國內晶片公司迎頭趕上的機會。現在，走得比較靠前的地平線已經率先實現量產，截至今年7月底，地平線的晶片累計出貨量已經達到40萬片，而今年8月其釋出的最新一代計算晶片——征程5，算力也已達到128TOPS。
智慧駕駛晶片的賽道，儘管看上去熱鬧，但其實相當不容易。由中國電動汽車百人會與中國質量認證中心共同完成的《新一代汽車供應鏈痛點研究——車用半導體篇》白皮書（下稱白皮書）將車載晶片分為易國產化、難國產化和極難國產化三類，智駕SoC（系統級晶片）便屬於“極難國產化”一類：複雜度和整合度高，製程先進，國內已有一定基礎，一定程度可以替代國外產品，但企業規模、客戶群體、工藝製程等方面仍有不少差距。
不僅僅是算力
在下一代產品的規劃上，從算力上看，國內的企業已經迎頭趕上。
目前，業內標準較高的英偉達Orin，預計於2022年推出，最高算力是254TOPS，而Mobileye規劃的第六代晶片EyeQ6，將於2023年推出，最高算力“僅”為67TOPS。相比較而言，國內晶片企業規劃的最新產品，算力已經衝到200TOPS左右。
高算力是智慧駕駛晶片的確定趨勢之一。王平在會上介紹，智慧汽車需要以更復雜的演算法處理更大量的資料，對於算力的要求將呈幾何級上升。一方面，感測器以及高畫質感測器數量增加，攝像頭、鐳射雷達、毫米波雷達乃至於4k攝像頭與百線鐳射雷達普及化應用，另一方面，演算法複雜度也在提升，神經網路普及，對晶片的效能要求已經遠超傳統CV（計算機視覺）。
“如果要實現全自動駕駛，我們需要1000TOPS量級的算力，這已經達到人腦的算力。”地平線市場拓展與戰略規劃副總裁李星宇曾撰文指出。
不過，對於人工智慧車載晶片而言，演算法並不是唯一的指標。此前在釋出征程5時，地平線創始人兼CEO餘凱曾指出，衡量一片晶片的價值，算力只是一個技術引數，地平線更關注在實際應用場景下軟體的效能表現。
在智慧駕駛計算中，還有更多的細化指標能夠影響晶片整體的效能。李星宇也在上述文章中表示，把絕對算力當作衡量人工智慧晶片的主要指標是一個“很大的誤區”——我們真正需要的是有效算力：算力的有效利用率，每瓦的有效算力，每美元的有效算力，以及算力轉化為AI結果的效能（目標數量、幀率等等）。
而作為汽車上的核心計算晶片，智慧駕駛晶片也不簡簡單單是深度神經網路加速的聚集，更重要的是一個綜合計算能力的支撐。
楊宇欣強調，黑芝麻做的是“異構多核”的計算晶片，裡面有幾十個核，包括了CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）、ISP（影象訊號處理）、DSP（數字訊號處理）等所有提供計算能力的。“對於自動駕駛來講，不僅僅依靠TOPS，我們也需要ISP提供處理，還需要DSP提供擴充套件等等，整體是綜合的。”楊宇欣表示，“我們認為這是未來自動駕駛晶片發展的關鍵——除了TOPS的需求，還有CPU效能的需求，因為很多演算法的融合都需要強大的CPU能力來支撐。”
晶片效能的提升將會推動汽車電子電氣架構的更快演進。業內普遍預測，汽車的電子電氣架構將會發展成車載中央計算機的終極形態，楊宇欣認為，第一個中央計算一定會出現在中國的汽車行業。“無論是車企還是我們這種晶片公司，都在快速地從域控制器的計算晶片向中央計算晶片進行演進，預計2025年之前，我們就會出現中央計算的核心晶片產品，不單單是計算能力，也會加進更多的功能。”
晶片的迭代，縱向和橫向的擴充套件都非常需要，現在以縱向為主，主要是提高效能，滿足汽車智慧化的需求，而要真正達到中央計算橫向功能的拓展，越來越多的車載功能需要往一顆晶片集中，這將對整個晶片的設計、核心技術的積累提出非常高的要求。
車規級認證難
一塊晶片被推出，並不意味著它能達到車規級標準，更不意味著它能夠量產。
寒武紀行歌的首款智慧駕駛晶片，預計2023年下半年會透過各種車規的認證，在車上實現SOP；地平線今年釋出的征程5，也預計要到2022年才能上量產車。
車規級的標準要求，將晶片這堵高牆又圍上了層層藩籬。楊宇欣表示，他們的晶片從第一天開始設計到量產上車需要5年的時間。“不管算力多高、效能多好，車廠上來問的第一個問題一定是車規——你能不能滿足車規？你效能再高，不能滿足車規的話我就不敢用，這是非常現實的問題。”楊宇欣坦言。
車規級晶片與消費級晶片相比，認證的條件更為嚴苛。根據白皮書的介紹，IC業者想要進入車輛領域，打入各一級車電大廠的供應鏈，首先要透過北美汽車產業所推的ACE-Q100（IC）、101（離散元件）、200（被動零件）可靠度標準，這之後還需要符合零失效的供應鏈品質管理標準IATF 16949規範，另外，針對應用在車輛的功能安全相關的關鍵領域產品，更是需要透過功能安全ISO 26262的規範，才能被整車企業和tier 1採用。
特別是ISO 26262標準，從開發的框架、流程開始都會提出非常複雜的要求。楊宇欣介紹，車規晶片和消費電子晶片從最開始的開發流程就有很大區別。
“通俗來講，要做一個車規級晶片，第一件事，要把我的團隊送去接受車規晶片設計流程的培訓，要拿到這個證書，這個團隊才具備車規晶片設計的能力；第二件事，所有采購的IP都要符合車規認證，因為這是基礎，拿到車規認證的IP，用的EDA工具、選的產線和封測，都要按照車規標準來；最後這個晶片出來，我們還不能說這個晶片就是符合車規的，只能叫車規ready，就是說它有資格去做車規認證——我們去年6月份拿回來大算力晶片之後，發了幾千顆給認證組織要做各種各樣的認證，包括安全的ASILB、ASILC、ASILD各種不同的能力，現在華山二號晶片都已經達到了ASILD的認證。”
AEC—Q100的認證流程也相當複雜。“要做非常多的測試，拿來厚厚的報告一本。”楊宇欣表示，“不單是我們，還要跟晶圓廠、封測廠多方合作才能過認證。”
王平也介紹，當前國內做高算力的自動駕駛晶片，還面臨諸多考驗，對產業鏈上下游都提出了更高的要求。“大算力晶片的尺寸是非常大的，大尺寸的晶片對於封裝、電源和熱管理、成本控制、良率等各方面都帶來嚴峻的挑戰。”
楊宇欣還指出，車規的要求不僅會導致晶片設計的流程增加，週期拉長，整體成本也會提升。以IP舉例，車規級的IP和普通消費級的IP，相同IP過了車規之後，成本會增加50%—100%，這也是對很多創業公司的一道考驗。
值得一提的是，當前不少新興晶片企業已經在核心IP上嘗試自主研發。楊宇欣介紹，黑芝麻自己研發了兩個IP，一是車規級的影象處理IP，一是深度神經網路NPU的IP。“這兩個IP是我們晶片最重要的差異化的點，而且自己研發IP能夠更好地滿足客戶需求。”他表示，“全球做得最好的自動駕駛技術公司，這兩個IP全都是自研的，包括特斯拉、高通、英偉達、Mobileye、華為等等，這兩個IP解決了看得清和看得懂的問題。”
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