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汽車芯片行業(yè)深度報告

2019-01-31 22:39:02·  來源：智車科技  
　
智能駕駛涉及人機(jī)交互、視覺處理、智能決策等，AI算法和芯片是核心。
據(jù)恩智浦統(tǒng)計，目前一輛高端汽車已經(jīng)搭載超過1億行代碼，遠(yuǎn)超飛機(jī)、手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)軟件等，未來伴隨自動駕駛的滲透率及級別提升，汽車搭載的代碼行數(shù)將呈現(xiàn)指數(shù)級增長。
 
自動駕駛軟件計算量已經(jīng)達(dá)到10個TOPS(TeraOperationsPerSecond，萬億次操作每秒)量級。
傳統(tǒng)汽車MCU的算力難以滿足自動駕駛汽車的計算要求，GPU、FPGA、ASIC等AI芯片進(jìn)入汽車市場。
全球無人駕駛領(lǐng)導(dǎo)者包括谷歌、百度、特斯拉、奧迪等，從這些廠商的自動駕駛主控模塊的SoC芯片架構(gòu)或可一窺汽車芯片發(fā)展方向。
谷歌Waymo:采用英特爾CPU+AlteraFPGA方案，英飛凌MCU作為通信接口。
谷歌Waymo的計算平臺采用英特爾Xeon12核以上CPU，搭配Altera的Arria系列FPGA，并采用英飛凌的Aurix系列MCU作為CAN或FlexRay網(wǎng)絡(luò)的通信接口。
百度Apollo:恩智浦/英飛凌/瑞薩MCU+賽靈思FPGA/英偉達(dá)GPU。
百度無人駕駛樣車采用IPC(IndustrialPersonalComputer，工控機(jī))方案，但工控機(jī)的體積和功耗難以滿足量產(chǎn)化要求，因而百度也推出了適合于量產(chǎn)的域控制器嵌入式方案。
將各個傳感器的原始數(shù)據(jù)接入到SensorBox中，在SensorBox中完成數(shù)據(jù)的融合，再將融合后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎闫脚_上進(jìn)行自動駕駛算法處理。
百度自動駕駛專用計算平臺ACU(ApolloComputingUnit)定義了三個系列產(chǎn)品:MLOC(高精定位，MCU)、MLOP(高精定位+環(huán)境感知，MCU+FPGA)、MLOP2(高精定位+環(huán)境感知+決策規(guī)劃，MCU+GPU)。
特斯拉:從MobileyeASIC到英偉達(dá)GPU。
2014年特斯拉發(fā)布Autopilot1.0，搭載1個前置攝像頭、1個后置倒車攝像頭(不參與輔助駕駛)、1個前置雷達(dá)、12個超聲波傳感器，視覺芯片采用MobileyeEyeQ3，主控芯片采用NVIDIATegra3。
2016年底特斯拉發(fā)布Autopilot2.0，搭載3個前置攝像頭(不同視角廣角、長焦、中等)、4個側(cè)邊攝像頭(左前、右前、左后、右后)、1個后置攝像頭、1個前置雷達(dá)(增強(qiáng)版)、12個超聲波傳感器(傳感距離增加一倍)，主控芯片采用NVIDIADrivePX2，處理速度為Autopilot1.0的40倍。
奧迪:MobileyeASIC+英偉達(dá)GPU+AlteraFPGA+英飛凌MCU的多芯片集成方案。
全新奧迪A8公開了自己的zFAS控制器方案。zFAS共有四塊高性能的處理器:
1) Mobileye的EyeQ3負(fù)責(zé)視覺信息處理，包括交通標(biāo)志識別、行人識別、碰撞提醒、車道線檢測等;
2) 英偉達(dá)的TegraK1SoC負(fù)責(zé)360°環(huán)視影像;3)Altera的Cyclone5FPGA負(fù)責(zé)傳感器融合、地圖融合、輔助泊車等;4)英飛凌的Aurix系列MCU用于交通擁堵控制、輔助駕駛等。
我們判斷，在汽車主控芯片領(lǐng)域，GPU仍將保持通用汽車主控芯片的主流地位，F(xiàn)PGA作為有效補(bǔ)充，ASIC將成終極方向。
當(dāng)前人工智能及智能駕駛算法尚未定型，GPU作為通用加速器，預(yù)計仍將在相當(dāng)長一段時間內(nèi)保持其汽車主控芯片的主流地位;FPGA作為硬件加速器，料將成為GPU的有效補(bǔ)充;
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