大算力芯片跑步上车，谁在助力国产平台突围？

“软件应用爆发前夜，硬件先行。”放到芯片上来说，就是要先把芯片性能定义好，算力预备充足，以保证后续软件更好、更快地迭代升级，进行功能及应用拓展。

近两年来，以英伟达、高通等为代表的芯片大厂基于其在移动端的积累，相继发力自动驾驶大算力芯片，其中英伟达更是凭借Orin系列芯片快速揽获了多家主机厂的供货订单，由此奠定其在大算力车芯领域的“首发”地位。而在国内，本土企业也在争相发力该领域，新老玩家跨界而来。以华为、黑芝麻智能为代表的本土企业此前就相继宣布加入大算力芯片赛道，目前已有多个项目落地。

相比于跨国芯片大厂，本土供应商最主要的优势在于快速的响应模式及迭代能力。加之在地缘政治变幻不定、汽车供应链加速变革的市场环境下，推动汽车供应链本土化、区域化发展成为汽车上下游产业链的共同目标，本土车芯供应商一时间成为主机厂及资本追捧的方向。

黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO单记章

但从另一方面来看，由于车芯在安全性、车规性上有着极高的要求，国产大算力芯片在量产之路上仍面临着诸多挑战。近日，黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO单记章受邀参加2022中国汽车供应链大会暨首届中国新能源智能网联汽车生态大会，期间单记章就国产大算力芯片的量产之路展开了分享。

国产大算力芯片需求迎井喷，A1000是首款单芯片支持行泊一体国产芯片平台

近两年，随着法规标准的日趋完善，以及自动驾驶商业模式的逐渐落地，智能驾驶在底层技术快速迭代及用户刚需的推动下进入了发展快车道。

那么，如何定义“智能”呢？车上搭载的大算力芯片及其配置下的计算平台其实就是最直观的体现。以“鼻祖”特斯拉为例，其智能驾驶的发展就离不开FSD计算平台。要知道，海量数据是智能驾驶软件迭代的核心，特斯拉的数据就是基于FSD计算平台跑出来的。 

事实上，作为汽车硬件体系中枢，大算力芯片在满足智能驾驶软硬件配置提升所带来的算力需求的同时，在电子电气架构从分布式向集中式演进、软件定义汽车甚至更复杂的车路协同体系中也都发挥着关键作用。可以说，大算力芯片架构的创新是智能驾驶技术革命的基础。抓住了大算力芯片的发展，就抓住了智能汽车产业链的核心。 

而需求的变化也让我们看到了一个蓝海市场。“2022年是智能驾驶爆发的一个时间点，这其实会催生非常多的商业机会。”单记章表示，“以芯片发展为例，到2025年整个汽车SOC的出货量将接近1400万片。虽然从数量上来看比消费电子类芯片少很多，但是前者单个的价值是远高于后者的。” 

尤其是在新一轮智能汽车浪潮下，全球汽车产业格局亦在发生变化。中国车企崛起，跻身主赛道，这也为包括自动驾驶芯片在内的本土供应链企业创造了快速发展的机遇。预计到2025年中国将有1000万辆车具备L2+、L3功能，这个趋势下带来的大算力车芯产值相当可观。

黑芝麻智能核心竞争力，图片来源：黑芝麻智能

黑芝麻智能正是看到了这个广阔的市场，并基于其对应用场景及芯片架构需求的理解进行了芯片设计，自研了NeuralIQ ISP图像信号处理器和深度神经网络处理器NPU两大车规级核心算法IP，这是黑芝麻智能有别于其他企业的核心壁垒，也是全球领先的自动驾驶技术公司在路径上的一致选择。

单记章认为，自动驾驶核心的技术逻辑就是要先“看得清”再“看得懂”。其中，ISP能够支持多达12路摄像头信号输入，可满足汽车在超低光、大逆光等复杂环境下的感知需求，让汽车“看得清”。而经过ISP处理过后的图像会被传送到NPU进行进一步推理和决策，并适配不同的加速器来保证流畅性和识别效率，让汽车 “看得懂”。

得益于这两大自主可控核心IP，自2019年开始，黑芝麻智能先后推出华山一号A500、华山二号A1000/A1000L、华山二号A1000 Pro芯片等华山系列自动驾驶计算芯片。

目前其主力产品是华山二号A1000，据悉是目前国内算力最大，性能最强的处于量产阶段的自动驾驶计算芯片，已完成所有量产所需要的车规认证及软件配套。黑芝麻智能已获得ASPICE CL2车规级软件认证、ISO 26262:2018 ASIL-D功能安全流程认证、ISO26262功能安全产品ASIL-B认证和AEC-Q100 可靠性认证，是国内首家集齐了功能安全专家认证、功能安全流程认证、产品认证和ASPICE认证的自动驾驶芯片公司。该款芯片也得到了多家主机厂的支持，5月底，黑芝麻智能就曾与江汽集团宣布将在思皓品牌多款量产车型上搭载该款芯片。

黑芝麻智能roadmap，图片来源：黑芝麻智能

黑芝麻智能还瞄准“中央计算”功能需求，基于先进的7nm工艺设计，布局下一代A2000系列芯片的研发，单芯片算力可达到256TOPS以上，预计今年年内发布，明年起开始向整车厂提供样片。针对未来数年，黑芝麻智能也有清晰的时间表规划，其中下一步是持续攻关5nm工艺，赋能A3000芯片，预计该芯片算力将超过1000TOPS。

突破算力瓶颈，自动驾驶芯片量产要脚踏实地

在大算力芯片的大阔步发展中，突破算力瓶颈只是第一步，要想顺利实现量产，其实还有多项关键难题亟待解决。“封装、隔离技术是首要面临的问题，多芯片之间的高速低延时互联也特别重要。”单记章补充道。

要知道，汽车对电子元器件的工作温度要求相比于普通消费电子更宽，在运行的稳定性和抗干扰性上也都有很高的要求，而目前先进SiP封装普遍采用的是2.5D/3D堆叠技术，要想达到车规要求，是需要在此基础上做大量的额外工作的。

此外，电子电气架构正朝域控演进，在多个ECU合并成少数几个XCU的过程中，为保证相互之间功能不受干扰，就出现了硬件隔离式及软件虚拟化需求。在这方面，本土芯片厂商也面临着重重难关。 

“和早期的车规芯片可以加速量产不同，眼下在苛刻的功能安全要求和车规运行环境之下，最低的量产时限是必须的，”单记章强调道，“对于车规芯片的全周期研发来说，两年的时间是必不可少的。在芯片测试完成之后，还要进行量产验证，其中涉及到ACQ100认证、功能安全认证、客户验证等，还有冬夏两季测试。”

图片来源：黑芝麻智能

除了在量产上面临着多重挑战，在大算力芯片的研发过程中，开发环境也特别关键，包括中间件、研发/量产工具链等。

事实上，为了配合华山系列自动驾驶芯片上车，支持合作伙伴更快、更省、更高效地完成产品的应用落地，黑芝麻智能还开发了包括车身3D环境感知、车内驾驶员行为等方向的算法，均已达到量产状态。

与此同时，黑芝麻智能还基于NPU推出了山海人工智能开发平台，将领先算法、软件架构及产品迭代能力开放给客户，为其提供生产需要的软件和参考设计，客户可自由选择是否基于其模块进行开发。

而随着未来汽车价值链占比发生变化，即以数据为中心的价值占比越来越高，数据成为最大的生产要素，将进一步驱动车芯的创新与发展。

“这就要求我们做数据闭环，包括数据的采集、标注、清洗、应用，在线的软件仿真、应用仿真等。”单记章介绍说，“黑芝麻智能就用华山系列芯片做了一个数据采集系统，把摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、车身信息等传感器采集到的信息同步存储下来，这其实是非常具有挑战的。”

数据闭环，图片来源：黑芝麻智能

值得注意的是，生态圈的建设也是亟待占领的高地。苹果最成功的其实就是它更为完善的应用市场生态，而车上的生态远比手机更大，这背后其实是一个不可估计的巨量市场。 

此外，数据量的问题也值得讨论。特斯拉凭借卖车就得到了海量数据，形成了正反馈闭环管理系统，实现了技术的快速迭代及良性发展。而在中国特色下，在数据量方面其实更有优势。

“我们或许可以借助政府的力量，协同主机厂，将在中国道路上产生的车辆、道路数据集聚在一起，通过数据分析及验证，推动智能驾驶更快的发展。”单记章提出，“这也是我们认为中国会成为智能驾驶时代全球领导者的一个很重要的因素。”

图片来源：黑芝麻智能

逢山开路，遇水架桥，国产大算力车芯的发展是势不可挡的。正如支撑8万余吨“福建舰”下水的，是2021年已经达到3970.3万载重吨完工量的全球第一造船产能。产能第一，为支撑技术水准达到世界一流提供了空间。相信这个规律，同样适用于国产大算力车芯。

而黑芝麻智能想要做的，不仅仅是一个满足功能的产品。“支撑中国自主车企在智能化上快速迭代的关键其实是本土供应链体系。”单记章在谈到行业生态和本土供应链时指出，“生态就是每个人做自己最强的，才能做得好。” 

在这个基础上，黑芝麻智能和上下游供应商一起打造一个核心芯片几乎99%国产的域控制器。单记章提出，“黑芝麻智能致力于打造国产智能驾驶核心芯片。同时，我们希望和Tier1、主机厂、资本等共同打造本土智能汽车供应链，推动中国智能驾驶的发展领先全球！”