大算力芯片跑步上车，谁在助力国产平台突围？

“软件应用爆发前夕，硬件先行。”在芯片上，首先要明确芯片的性能，在计算能力上做好充分的准备，这样才能保证后续软件更好更快的迭代升级，功能和应用的拓展。

近两年来，以英伟达、高通为代表的芯片厂商基于自身在移动终端的积累，纷纷发力自动驾驶大计算力芯片，其中英伟达凭借Orin系列芯片迅速拿下多家OEM厂商的供货订单，从而奠定了其在大计算力汽车核心领域的“首发”地位。在国内，本土企业也竞相在这一领域发力，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已宣布参与大计算芯片电路，迄今已有多个项目落地。

与跨国芯片厂商相比，本土供应商的主要优势是快速响应模式和迭代能力。此外，在地缘政治不断变化、汽车供应链变革加速的市场环境下，推动汽车供应链的本土化和区域化成为汽车上下游产业链的共同目标，本土汽车核心供应商一时间成为主机厂和资本追捧的方向。

黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO笔记。

但另一方面，由于车芯在安全性和车规方面的要求较高，国产大计算能力芯片在量产方面仍面临诸多挑战。近日，黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO山受邀出席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。在此期间，山分享了国产大计算能力芯片的量产之路。

国产计算能力芯片需求旺盛，A1000是国内第一个单芯片支持靠泊一体化的芯片平台。

近两年，随着法规和标准的完善，以及自动驾驶商业模式的逐步落地，在底层技术快速迭代和用户迫切需求的驱动下，智能驾驶进入了发展快车道。

那么，你如何定义“智力”？车上的大计算能力芯片，以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，特斯拉的数据是基于FSD计算平台的。

事实上，作为汽车硬件系统的枢纽，大计算能力芯片不仅满足智能驾驶软硬件配置升级带来的计算能力需求，还对电子电气架构从分布式向集中式、软件定义汽车乃至更复杂的车路协同系统的演进起到关键作用。可以说，大计算能力芯片架构的创新是智能驱动技术革命的基础。抓住了大计算能力芯片的发展，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时候，实际上会催生大量的商机。”山·张继说，“以芯片开发为例。到2025年，整个汽车SOC的出货量将接近1400万片。虽然在数量上比消费电子芯片少很多，但前者的价值远高于后者。”

尤其是在智能汽车的新浪潮中，全球汽车产业格局也在发生变化。中国车企崛起成为主赛道，也为包括自动驾驶芯片在内的本土供应链企业的快速发展创造了机会。预计到2025年，国内拥有L2+和L3功能的汽车将达到1000万辆，这一趋势带来的大功率车芯产值十分可观。

黑芝麻智能正是看到了这一广阔的市场，基于对应用场景和芯片架构需求的理解，对芯片进行了设计，自主研发了两款汽车级核心算法ip，NeuralIQ ISP图像信号处理器和深度神经网络处理器NPU。这是黑芝麻智能区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的一致选择。

山张继认为，自动驾驶的核心技术逻辑是先“看清楚”，再“看明白”。其中，ISP最多可支持12路摄像头信号输入，可满足汽车在超低光、大背光等复杂环境下的感知需求，让汽车“看得见”。ISP处理后的图像会被送到NPU做进一步的推理和决策，并适配不同的加速器，保证流畅度和识别效率，让汽车“看得懂”。

正是得益于这两个自主可控的核心IP，2019年以来，黑芝麻智能陆续推出了华山一号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。

目前其主要产品为华山二号A1000，据悉是国内量产阶段计算能力最大、性能最强的自动驾驶计算芯片。已完成量产所需的全部车辆法规认证和软件配套。芝麻智能已通过ASPICE CL2、ASIL ISO 26262:2018-D功能安全流程认证、ISO 26262功能安全产品ASIL-B认证和AEC-Q100可靠性认证。是国内首家集功能安全专家认证、功能安全流程认证、产品认证、ASPICE认证于一体的自动驾驶芯片公司。这款芯片也得到了多家OEM厂商的支持。5月底，黑芝麻智能联合姜奇集团宣布，将在四维品牌的多款量产车型上安装。

芝麻智能也是针对“中央计算”的功能需求。基于先进的7纳米工艺设计，布局下一代A2000系列芯片的研发。单个芯片的计算能力可以达到256TOPS以上。预计今年发布，明年起向OEM厂商提供样片。对于未来几年，黑芝麻智能也有明确的时间表计划，其中下一步是持续攻关5nm工艺，赋能A3000芯片，预计计算能力超过1000TOPS。

突破计算能力瓶颈，自动驾驶芯片量产应该是脚踏实地。

在大计算能力芯片的快速发展中，突破计算能力的瓶颈只是第一步。事实上，要成功实现量产还有很多关键问题需要解决。“封装和隔离技术是首要问题，多芯片之间的高速低延迟互连也尤为重要。”单霁章补充道。

要知道，相对于普通的消费电子产品，汽车中电子元器件的工作温度要求更广，对稳定性和抗干扰性也有很高的要求。目前先进的SiP封装一般采用2.5D/3D堆叠技术，为了满足车辆法规的要求，需要在此基础上做大量额外的工作。

此外，电子和电气架构正朝着域控制发展。在将多个ECU合并成几个xcu的过程中，为了保证它们的功能互不干扰，需要进行硬件隔离和软件虚拟化。在这方面，本地芯片制造商也面临许多困难。

“与早期的汽车限界芯片可以加快量产不同，目前，在严格的功能安全要求和汽车限界运行环境下，量产的最低时限是必要的，”单张继强调。“对于汽车轨距芯片的全周期研发来说，两年是必不可少的。芯片测试完成后，需要进行量产验证，涉及ACQ100认证、功能安全认证、客户验证等。，以及冬季和夏季测试。”

大功率芯片的研发除了面临量产的多重挑战外，开发环境尤为关键，包括中间件、RD/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、更经济、更高效地完成产品的应用，黑芝麻智能还开发了包括车身3D环境感知、车内驾驶员行为等算法，均已达到量产。

同时，黑芝麻智能还推出了基于NPU的山海人工智能开发平台，向客户开放领先的算法、软件架构和产品迭代能力，为他们提供生产所需的软件和参考设计。客户可以自由选择是否基于其模块进行开发。

随着未来汽车价值链比重的变化，即以数据为中心的价值比重越来越高，数据成为最大的生产要素，这将进一步驱动汽车核心的创新发展。

“这就需要我们做数据闭环，包括数据采集、标注、清洗、应用、在线软件模拟、应用模拟等。”山张继说，“黑芝麻智能用华山系列芯片做了一个数据采集系统，同步存储摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、身体信息等传感器采集的信息，其实很有挑战性。”

值得注意的是，生态圈建设也是亟待占领的高地。苹果最成功的其实是其更完善的应用市场生态，车上的生态远远大于手机上的，这其实是一个无法估量的巨大市场。

此外，数据量的问题也值得讨论。特斯拉通过卖车获得海量数据，形成正反馈闭环管理体系，实现了技术的快速迭代和良性发展。有中国特色，其实在数据量上是有优势的。

“我们或许可以借助政府的力量，与主机厂合作，将中国道路上产生的车辆和道路的数据集汇集在一起，通过数据分析和验证，推动智能驾驶更快的发展。”单霁章指出，“这也是我们认为中国将成为智能驾驶时代全球领导者的一个非常重要的因素。”

国产大计算力车芯的发展势不可挡，因为路在山开，桥在水搭桥。正如支撑8万多吨的“福建舰”下水，是2021年造船能力已经达到3970.3万载重吨的世界第一。首先，它为支撑技术水平达到世界一流水平提供了空间。相信这个规律也适用于国产大功率车芯。

黑芝麻智能想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，其实是本土的供应链体系。”在谈到行业生态和本地供应链时，山张继指出，“生态就是每个人尽自己最大的努力就能做好。”

在此基础上，黑芝麻智能联合上下游供应商，打造核心芯片几乎99%国产的域控制器。山张继提出，“黑芝麻智能致力于打造国产智能驾驶的核心芯片。同时，我们希望借助Tier1、主机厂和资本，打造本土智能汽车供应链，推动中国智能驾驶发展引领世界！”