汽車自動駕駛芯片上市公司（自動駕駛芯片行業研究）

本篇文章給大家談談汽車自動駕駛芯片上市公司，以及自動駕駛芯片行業研究對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、汽車芯片公司排名是什么？
• 2、自動駕駛芯片哪家強，這家中國創業公司竟然說自己超越了特斯拉
• 3、自動駕駛芯片廠商中，哪家公司的實力最強？
• 4、汽車芯片龍頭股有哪些？
• 5、國內自動駕駛芯片有哪些知名品牌
• 6、自動駕駛芯片市場火爆，科技巨頭搶灘，中國企業能否一戰？

汽車芯片公司排名是什么？

1、比亞迪半導體

比亞迪半導體是國內自主可控的車規級IGBT領導廠商，該企業主要業務覆蓋功率半導體、智能控制 IC、智能傳感器及光電半導體的研發、生產及銷售，擁有包含芯片設計、晶圓制造、封裝測試和下游應用在內的一體化經營全產業鏈，目前比亞迪半導體已經擁有多年的研發積累、充足的技術儲備以及豐富的產品類型。

2、紫光國微

北京紫光智能汽車科技有限公司成立于2018年，目前該企業旗下的超穩定晶體石英晶振、DRAM、FPGA/CPLD，車載控制器MCU和智能安全芯片均達到車規級水平。其中自主研發的THD89系列產品2019年成功通過AEC-Q100車規認證，成為國內最高水平的車載芯片之一。

3、黑芝麻智能科技

這是一家專注于自主研發自動駕駛人工智能芯片和視覺感知算法核心技術與應用開發的高科技企業，目前該企業推出的車規級智能駕駛芯片“華山二號A1000”是唯一可以支持L3自動駕駛的國產芯片。

4、芯馳科技

芯馳半導體致力于研發智能汽車的核心芯片，是成功突破全球汽車工業核心芯片的中國創新芯片企業，目前該公司針對智能座艙、自動駕駛、中央網關應用場景發布9系列高性能SoC系統級芯片，并同期架構完成了更高功能安全級別的車輛底層域控制芯片。

自動駕駛芯片哪家強，這家中國創業公司竟然說自己超越了特斯拉

文/田忠朝

在自動駕駛量產應用上，特斯拉為何能遙遙領先？很多人認為是其強大的軟件算法，其實軟件算法固然重要，但擁有強大計算能力的感知和決策芯片也必不可少。

在過去PC時代，頂尖的芯片技術一直被英特爾、AMD這樣的國外巨頭壟斷，直到移動通信時代隨著華為、紫光展銳的崛起，國內才開始有了與蘋果、高通相抗衡的芯片企業。

那么在自動駕駛芯片領域，我們與國外又有多少差距呢？

國外自動駕駛芯片處于什么水平？

目前國外自動駕駛芯片真正進入大規模量產車市場的也就三家：

英偉達

產品注重算力，但同時功耗也大，因此曾被馬斯克調侃“性能一樣的耗電更高，耗電差不多的性能弱雞”。

這也直接讓傷了面子的老黃決定不再擠牙膏，從櫥柜里掏出了?其Drive?AGX?Orin新產品以及Ampere?架構旗艦產品Nvidia?EGX?A100芯片，這應該是目前世界上最高效的深度學習芯片，7nm制程工藝，算力624TOPS，功耗400W。

基于這枚芯片，英偉達造出了目前世界上算力最強的自動駕駛芯片方案——Drive?AGX?Robotaxi，算力?2000TOPS，但功耗高達800W，它的出現顯然是沖著未來L5全自動駕駛秀肌肉的。

所以目前英偉達的主要實用產品還是Xavier，從小鵬?P7?到沃爾沃、奔馳、豐田的一些車型都在使用。另外如小馬智行在美國的電動車隊用的是英偉達?Pegasus，用于訓練高等級自動駕駛汽車。

而未來可期的是英偉達Drive?AGX?Orin，?200TOPS?的算力超越特斯拉?Autopilot?硬件?3.0，功耗卻只有45W，可能在未來一段時間成為主機廠新寵，就看什么時候能進入量產應用。

Mobileye

芯片產品算力不強但走實用路線，主要用于攝像頭的數據感知，而并非中央域處理器。所以在早期的L2輔助駕駛車型市場占主流地位，包括小鵬G3、蔚來ES6/ES?8、廣汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片，算力?2.5TOPS，功耗?3W。

但隨著自動駕駛等級的提升，中央域處理器的作用越來越大，Mobileye的產品就開始有點力不從心而被邊緣化，雖然被英特爾收購后稱會使用英特爾的?7?nm工藝“打磨”EyeQ5，但Eye?Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自動駕駛解決方案中只能作為感知芯片處理圖像等信息，無法進入“中央”決策層。

特斯拉

先后用過Mobileye、英偉達的芯片，后來嫌棄它們性能跟不上發展，從2016年開始自研芯片。

2019年4月份特斯拉FSD（Full?Self?Driving全自動駕駛）芯片正式以量產的形式發布，被馬斯克譽為“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前來說，確實是量產車最好用的自動駕駛芯片。

再來說說國內三家主流芯片企業發展程度

黑芝麻

近日，這家科技創業公司發布了公司成立四年來最重磅的產品，兩款自動駕駛感知芯片華山二號A1000和A1000L（Lite）。

其中A1000使用臺積電16nm工藝制造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，從性能來看，它對標的將是特斯拉FSD和英偉達Xavier芯片。但是從能效比來說，A1000優勢更明顯。

特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英偉達Xavier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而華山二號A1000單芯片能效比超過6TOPS/W?,雙芯片疊加組成的域控制器能效比也超過5TOPS/W。

而且它的自由組合度極高，根據黑芝麻給出的計算平臺方案，

單顆A1000L芯片適用于低等級級ADAS輔助駕駛；

單顆A1000芯片適用于L2+自動駕駛；

雙A1000芯片互聯組成的域控制器可支持L3級別自動駕駛；

四顆A1000芯片疊加可用于未來L4級別自動駕駛。

雖然用于L3/L4的方案看起來有點夸張，但從官方這介紹來看不可否認，這款芯片符合AEC?Q-100、單芯片ASIL?B、系統ASIL?D汽車功能安全要求，應該是目前極少符合以上所有安全標準的國產車規級芯片，也是目前能支持L3及以上級別自動駕駛的最強國產芯片。

寒武紀

前身是中國科學院計算技術研究所下，應該是最早進入大家視線的芯片公司，但該公司更專注于人工智能領域，早在2016年就發布了首款商用深度學習處理器寒武紀1A。

同時還有兩款用于人工智能芯片IP授權的產品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用于手機或者汽車終端上的人臉識別、指紋識別、障礙物識別、路標識別等應用加速。

此外寒武紀也發布了兩款用于邊緣計算（指在靠近智能設備（終端）或數據源頭（云端）的一端，提供網絡、存儲、計算、應用等能力，達到更快的網絡服務響應，更安全的本地數據傳輸。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在邊緣計算中起著提高數據安全、降低處理延時以及優化帶寬利用的作用。

性能上思元270滿血版（F4）算力達到128TOPS，功耗70-150W，與早期的英偉達Tesla?T4計算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但該卡定位是為桌面環境提供數據中心級人工智能計算力，簡而言之就是為臺式機配的高性能人工智能加速卡。

地平線

由前百度深度學習研究院常務副院長余凱于2015年創立的，專注于自動駕駛與人工智能芯片。

相比大多數注重硬件算力的芯片公司，地平線更注重以“算法+芯片”為核心的嵌入式人工智能解決方案，簡單來說就像安卓機與蘋果的區別，安卓手機更追求硬件性能，軟件系統由不同廠商自己匹配；而蘋果手機硬件和軟件系統是一體設計的。

在產品方面，地平線目前擁有用于邊緣人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于自動駕駛中對車輛、行人和道路環境等目標的感知，類似MobileyeQ系列芯片。

此外是用于AIoT邊緣計算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工業機器人等應用領域。

當然，地平線也推出了基于征程芯片的自動駕駛解決方案——Matrix，其中Matrix二代擁有16TOPS的等效算力，可用于攝像頭等傳感器的數據感知和融合。預計今年將發布的Matrix三代，將擁有192TOPS的算力，功耗48W，可以競爭特斯拉FSD芯片。

最后

我們整理了目前一些主要芯片參數性能，可以看出，國內自動駕駛芯片在超前研發方面可能與國外老牌企業還有一定差距，但是在同一起跑時間點上大家的差距并不大，例如黑芝麻芯片產品在性能和功耗上已經可以與特斯拉掰手腕了。

可以預見，未來自動駕駛技術必然是各國競爭的高地，而自主可控的芯片技術對于增強我國自動駕駛行業整體實力來說將會有很大的幫助。

本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

自動駕駛芯片廠商中，哪家公司的實力最強？

首推行業領先的車規級自動駕駛計算芯片和平臺研發企業黑芝麻智能科技。黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，分別在武漢、硅谷、上海、成都、深圳、重慶、新加坡成立研發及銷售中心，目前有超過600名員工，核心團隊均來自博世、OV、英偉達、安霸、微軟、高通、華為、中興等業內頂尖公司，平均擁有15+年的行業經驗。在中國智能網聯汽車產業創新聯盟中，黑芝麻智能作為核心成員，承擔核心IP、芯片及部分解決方案研發任務。2020年，黑芝麻加入百度Apollo開放生態，雙方將基于華山系列自動駕駛芯片展開深入合作。目前，黑芝麻智能榮獲多項行業及媒體頒發的重磅大獎：上榜2020胡潤中國瞪羚企業、胡潤2021全球獨角獸榜，榮獲Aspencore全球電子獎年度新銳公司獎、汽車商業評論鈴軒獎前瞻類金獎、第十六屆“中國芯”年度重大創新突破產品、CB Insights中國芯片設計企業65強等，收獲行業及媒體的廣泛認可和好評。

汽車芯片龍頭股有哪些？

汽車芯片龍頭股有中穎電子，它的股票代碼是300327。均勝電子。它的股票代碼是600699。圣邦股份。它的股票代碼是300661。斯達半導。它的股票代碼是603290。北京君正。它的股票代碼是300223。

汽車芯片大消息不斷。日本東芝將投資250億日元，以便提高電動汽車芯片產量。博世日前表示，將于6月份在德累斯頓開設一家汽車芯片工廠，投資10億歐元。三星和現代在汽車芯片行業合作，共同制造汽車芯片產品。

芯片股票分析

國金預測，全球汽車芯片市場于2020-2035年復合增長率有望超過20%，遠高于全球半導體的5-6%；汽車芯片單車價值量有望增長10倍，從2020年的268美元到2035年的2758美元。

目前，全球汽車芯片市場規模約為410億美元，國內自主汽車芯片產業規模僅占全球的4.5％。其中，國內汽車芯片自研率僅占10％ ， 其余90%依賴國外進口。近期，工信部發布《汽車芯片供需對接手冊》，有望加速汽車芯片國產替代進程。

韋爾股份全球第二大汽車CIS供應商，公司車載CIS芯片市占率29%位居全球第二，擁有從環視到ADAS以及自動駕駛等車載應用所需的全套成像解決方案，具備雄厚的競爭實力。

國內自動駕駛芯片有哪些知名品牌

智能芯片公司知名品牌有：1.紫光國微，紫光國微是紫光集團有限公司旗下核心企業， 是國內最大的集成電路設計上市公司之一。 公司以智慧芯片為核心，聚焦數字安全、智能計算、功率與電源管理、高可靠集成電路等業務，是領先的芯片產品和解決方案提供商，產品廣泛應用于金融、電信、政務、汽車、工業互聯、物聯網等領域。

2.中科創達，中科創達軟件股份有限公司是全球領先的智能操作系統產品和技術提供商。自2008年創立以來，公司致力于提供卓越的智能操作系統產品、技術及解決方案，立足智能終端操作系統，聚焦人工智能關鍵技術，助力并加速智能手機、智能物聯網、智能網聯汽車、智能行業等領域的產品化與技術創新。

3.歐比特，珠海歐比特宇航科技股份有限公司是具有自主知識產權的嵌入式SoC芯片及系統集成供應商，主要從事：高可靠嵌入式SOC芯片類產品的研發、生產和銷售和系統集成類產品的研發、生產和銷售。公司技術產品主要應用于航空航天、工業控制等領域。歐比特堅持技術產品的高可靠、高性能、小型化和國產化的發展思路，致力于研制具有國際前沿水平的嵌入式控制核心技術產品。

4.銀江股份，銀江股份積極響應“人工智能”國家戰略部署，致力于城市大腦建設運營和服務；公司以“推動城市進步，保障百姓安康”為己任，通過物聯網、云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等技術的行業應用，為城市管理和民生服務打造跨領域、跨區域的城市大腦數據資源交換和共享平臺。

5.潤和軟件，潤和軟件主營業務是向國內外客戶提供新一代信息技術為核心的產品、解決方案和服務。公司聚焦“金融科技”、“智能物聯”和“智慧能源”三大業務領域，依托從芯片、硬件、操作系統到應用軟件的軟硬件一體化產品與解決方案能力，以及涵蓋需求、開發、測試、運維于一體的綜合服務體系。

自動駕駛芯片市場火爆，科技巨頭搶灘，中國企業能否一戰？

[汽車之家 新鮮技術解讀]? 自動駕駛系統，最關鍵的部件是什么呢？是傳感器？是控制軟件？還是處理芯片呢？我個人認為在目前這個階段來說，處理芯片是一個最關鍵的部件，它的性能直接影響自動駕駛系統的好壞。過去，頂尖的芯片技術一直是國外企業壟斷的，但隨著中國芯片企業近年的快速追趕，情況已經有所改觀。今天我們就來聊聊中國自動駕駛芯片究竟處于一個怎樣的水平？

● 自動駕駛芯片是干什么用的？

雖然目前L3級別有條件自動駕駛車輛在中國尚未落地，但從一些帶有高階L2駕駛輔助系統的車輛上我們可以發現，這些車輛都帶有數量不少的傳感器用以檢測車輛周圍的障礙物，從而為控制系統決策提供數據支持。這些傳感器包括毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等。這些傳感器每秒鐘會產生數GB（1GB=1024MB=10242KB）的數據，自動駕駛芯片需要流暢地處理這些數據才能保證系統及時作出正確的決策，從而確保車輛的行駛安全。

可能大家對每秒數GB的數據沒有概念，這里舉一個生活中的例子。普通的USB3.0接口U盤，其讀取速度峰值接近200MB/s，要從這個U盤中讀取1GB的文件大約需要5秒左右的時間，足見每秒數GB的數據量是相當大的。

自動駕駛系統除了需要解決大流量數據傳輸問題，還需要解決的就是如何能快速處理這些海量數據，而強大的自動駕駛芯片正是那把正確的鑰匙。

● 國外的自動駕駛芯片處在怎樣的水平？

雖然本文主要是講中國自動駕駛芯片的，但知己知彼，百戰百勝，在審視本土狀況之前，我們還是先要來簡單了解國外的情況。國外自動駕駛芯片真正能夠大規模進入量產車市場的無非三家，英偉達、Mobileye（現已被英特爾收購）、特斯拉。

其中，走實用路線的Mobileye目前市場占有率在70%以上，市場上的產品主要是應用于L2駕駛輔助系統的EyeQ3芯片（算力0.256TOPS，“TOPS”是每秒萬億次運算的意思，詳細介紹請看這篇文章相關介紹，本文標注的算力如無特別說明均指的是8位整數計算能力）以及具備L3級別自動駕駛能力的EyeQ4芯片（算力2.5TOPS）。像是小鵬G3、蔚來ES6/ES8、廣汽新能源Aion LX就采用了EyeQ4芯片作為其駕駛輔助系統的核心。

相較于英偉達上代自動駕駛平臺旗艦之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平臺的旗艦配置實現了成倍的性能增長。此外，DRIVE AGX Orin平臺的擴展柔性化程度相比以往平臺進一步提升，能夠通過硬件配置的增減，滿足從一般駕駛輔助到L5級別完全自動駕駛等不同級別車輛的需求。

特斯拉Autopilot 1.0系統采用的是1顆英偉達Tegra3芯片+1顆Mobileye EyeQ3芯片；Autopilot 2.0系統采用的是1顆英偉達Tegra Parker芯片+1顆Pascal架構GPU芯片；Autopilot 2.5系統采用的是2顆英偉達Tegra Parker芯片+1顆Pascal架構GPU芯片。

已經搭載在最新下線特斯拉車型上的自研FSD芯片，單顆芯片算力為72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有兩顆獨立工作的FSD芯片，一顆“掛了”，另外一顆馬上“頂上”，提升了整套系統的安全性和穩定性。

當然了，除了上面三家鋒芒畢露的企業，還有不少企業在垂涎自動駕駛芯片這塊蛋糕，其中包括高通、賽靈思、恩智浦等，但這些企業真正走向量產車的自動駕駛芯片還不成規模，限于篇幅，這里就不作介紹了。

● 迅速崛起的中國自動駕駛芯片企業

好了，看完國外的情況，我們目光回到國內。自動駕駛芯片市場火爆，國外科技巨頭搶灘登陸，中國企業究竟實力怎么樣呢？下面我們一起來看看。

◆ 寒武紀

中科寒武紀科技股份有限公司（下稱“寒武紀”）的前身是中國科學院計算技術研究所下，由陳云霽和陳天石兩兄弟領導的一個課題組。該課題組在2008年開始研究神經網絡算法和芯片，并在2012年開始陸續發表研究成果。

2016年，上述課題組提出的深度學習處理器指令集DianNaoYu被ISCA2016所接受，實驗表明搭載該指令集的芯片相較于傳統執行X86指令集的芯片，在神經網絡計算方面有兩個數量級的性能優勢。隨著課題組的研究成果趨于成熟，中科寒武紀科技股份有限公司正式成立，并著手將其芯片和指令集向商業領域轉化。也是在2016年，寒武紀發布了首款商用深度學習處理器寒武紀1A。

聊完這家公司的身世，下面我們來看看它的產品。目前寒武紀有兩款最新的人工智能芯片IP授權，分別是Cambricon-1M和Cambricon-1H。性能指標最強的Cambricon-1M-4K在1GHz時鐘頻率下擁有8TOPS的算力；性能指標最弱的Cambricon-1H8mini在1GHz時鐘頻率下擁有0.5TOPS的算力。所有型號的詳細算力參數可以參看下表。

Cambricon-1M和Cambricon-1H被定義為終端智能處理器IP。我們在手機或者汽車這些終端上出現的人臉識別、指紋識別、障礙物識別、路標識別等應用都能通過在芯片中集成上述處理器IP實現加速。

上面提到的“邊緣”一詞來自于“邊緣計算”。 邊緣計算是指在靠近智能設備（終端）或數據源頭（云端）的一端，提供網絡、存儲、計算、應用等能力，達到更快的網絡服務響應，更安全的本地數據傳輸。邊緣計算可以滿足系統在實時業務、智能應用、安全隱私保護等方面的要求，為用戶提供本地的智能服務。思元220在邊緣計算中扮演著提高數據安全、降低處理延時以及優化帶寬利用的角色。

目前寒武紀高算力芯片產品被定義為智能加速卡，可用于服務器中加速人工智能運算。谷歌的AlphaGo人工智能機器人打敗韓國世界圍棋冠軍李世石的新聞相信各位有所耳聞，AlphaGo人工智能機器人的背后其實是谷歌自研的TPU芯片。寒武紀的高算力芯片產品的特性和應用也與谷歌TPU類似，當然它們之間也可以算是競爭對手了。

所不同的是思元270-S4采用的是被動散熱設計，最大熱設計功耗為70W，定位為高能效比人工智能推理設計的數據中心加速卡。這也意味著該卡會有“功耗墻”設定，即當加速卡功耗達到閾值上限時會降低算力以保證較低的功耗和發熱。

思元270-F4相當于是“滿血版” 思元270-S4，最大熱設計功耗150W，采用渦輪風扇進行主動散熱。良好的散熱和充足的供電使得思元270-F4能夠發揮出思元270芯片的全部性能。該卡定位是為桌面環境提供數據中心級人工智能計算力，簡而言之就是為臺式機配的高性能人工智能加速卡。

雖然思元270在制造工藝上只采用了臺積電的16nm工藝，但整體能耗比還是做得比較不錯的。雖然單卡算力不及最新的英偉達旗艦計算卡，但5張思元270-S4/思元270-F4并行的話，峰值算力也能達到英偉達A100的水平。只是英偉達A100更先進的工藝應該在能耗比上面會有一定的優勢。

其中思元100-C搭載了視頻和圖像解碼單元，采用被動散熱方式，最大熱設計功耗為110W；思元100-D不搭載視頻和圖像解碼單元，采用被動散熱方式，最大熱設計功耗為75W。目前思元100系列產品已經于2019年在滴滴云和金山云上得到應用。其中滴滴云采用思元100板卡加速彈性推理服務，該服務用于深度學習推理任務；而金山云則采用思元100板卡加速語音、圖像、視頻等人工智能應用。

前面講的盡是服務器級的計算卡，這是不是偏離了我們應該聊的自動駕駛芯片話題呢？其實不然。前面也提到了，寒武紀目前是一家專注于人工智能芯片開發的企業，自動駕駛領域確實涉足不深，但通過和其他國內友商的聯合還是有一些建樹的。

WiseADCU CN1自動駕駛運算域控制器提供了L3或以上級別自動駕駛系統所需的算力以及傳感器連接數量需求，實現了仿真、模型、系統、架構、編碼、加速、算法七個關鍵控制點的自主可控。

實際上威盛集團由于處理器產品性能競爭力弱，早就退出了主流X86處理器市場的競爭，市場中就剩下英特爾和AMD在角力。兆芯成立后，吃透了威盛的X86技術，并在威盛當時最新的處理器架構基礎上進行全面的改進和優化，先后推出了ZX-A、ZX-C以及ZX-C+等處理器產品。

6月2日，科創板上市委發布2020年第33次審議會議結果公告，寒武紀上市獲得通過，從受理到審批通過，寒武紀只用了68天，刷新了科創板審核速度。寒武紀上市后成為A股中唯一一家人工智能芯片公司，該領域的市場空間在2022年有望超過500億美元，發展潛力巨大。打通了A股融資渠道的寒武紀究竟能否憑借其獨特的技術優勢進一步發展壯大呢？這誰都說不準，但可以確定的是，寒武紀的成功上市讓很多投身于該領域的公司贏得了信心，看到了希望，中國人工智能芯片時代或將由此開啟。

◆ 地平線機器人

好了，聊完寒武紀，我們來聊聊另外一家人工智能芯片企業——地平線機器人技術研發有限公司（下簡稱“地平線”）。地平線是由前百度深度學習研究院常務副院長余凱于2015年創立的，專注于自動駕駛與人工智能芯片的一家公司。余凱也是百度自動駕駛的發起人。

余凱建立的地平線，一直以來堅持的是軟件和硬件相結合的方向。他認為，算法、芯片和云計算將構成自動駕駛的三個核心支點。相比起前面介紹的寒武紀注重打造高性能硬件芯片，地平線的商業模式是把以“算法+芯片”為核心的嵌入式人工智能解決方案，提供給下游廠商。打個比方比較好理解，如果說寒武紀賣的是處理器芯片，那么地平線賣的就是安裝了操作系統的整機。產品方面，相較寒武紀從終端到云端的芯片產品布局，地平線雖然自研芯片，但更偏重的是以產品功能來劃分產品線。

硬件上，征程二代芯片內部集成了兩個Cortex A53核心、兩個自研的BPU（Brain Processing Unit，可用于加速人工智能算法）核心、DDR4內存控制器以及輸入輸出控制器，算力達到4TOPS，典型功耗為2W，這比起目前主流的Mobileye EyeQ4芯片的算力和能耗比都更優秀。

這些智能音箱有較強的自然語義識別功能，能夠識別人們發出的語音命令，結合物聯網技術，人們通過簡單的語音命令除了能夠讓音箱播放在線音頻資源外，還能夠控制各種家電，如開關、燈泡、風扇、空調等。這就是AIoT的一個最簡單的應用例子。

從硬件方面看，旭日二代芯片內部集成了兩個ARM Cortex A53核心、兩個自研的BPU核心、DDR4內存控制器以及輸入輸出控制器，算力達到4TOPS，典型功耗為2W。從參數上看，旭日二代和征程二代好像沒什么差別，實際上征程二代可以看做是旭日二代的車規版，它滿足AEC-Q100標準，在工作溫度、電磁輻射等標準上會更高一些。雖然征程二代和旭日二代均采用臺積電28nm工藝制造，但旭日二代芯片尺寸為14x14mm，比征程二代芯片17x17mm的尺寸更小，更有利于內嵌到AIoT設備當中。

和寒武紀一樣，地平線同樣擁有自研的人工智能加速芯片技術。所不同的是，地平線更注重軟件和硬件的整合，從而為下游廠商提供成熟的解決方案。在資本市場，地平線同樣受到追捧，其投資者眾多，其中包括了世界半導體行業巨頭英特爾和SK海力士以及國內的一線汽車集團等。未來地平線是否會和寒武紀一樣登錄科創板目前還不得而知，但CEO余凱對于在科創板上市是持積極態度的。我個人是支持有更多像地平線這樣的企業登錄科創板，更充分的競爭可以避免壟斷同時促進該領域的加速發展。

◆ 西井科技

西井科技創辦于2015年，它起初是一家做類腦芯片的廠商。所謂的類腦芯片簡單來說就是以人腦的工作方式設計制造出來的芯片。目前大行其道的馮?諾依曼結構處理器芯片，其計算模塊和存儲單元是分離的，芯片工作的過程中需要通過數據總線來連接計算模塊和存儲單元，數據傳輸上的開銷太大從而限制著這類芯片的工作效率和能耗比的提升。

類腦芯片模仿的是大腦神經元的工作形式，大腦的處理單元是神經元，內存就是突觸。神經元和突觸是物理相連的，所以每個神經元計算都是本地的，而從全局來看神經元們是分布式在工作。類腦芯片由于具有本地計算和分布式工作的特點，所以在工作效率和能耗上相比馮?諾依曼結構處理器芯片更有優勢。

雖然這種類腦芯片看著和普通的處理器芯片在外觀上沒有什么不同，但其實內部運作原理與傳統的處理器芯片有著本質的區別。國內除了西井科技開發出了類腦芯片，像是清華開發的天機（TianJic）芯片和浙大開發的達爾文（DARWIN）芯片都是類腦芯片。所不同的是，西井科技的DeepSouth芯片是全球首塊可商用5000萬類腦“神經元”芯片。

西井科技這艘大船拿著投資人動輒過億的投資款，肯定是要追求盈利的。不管公司的技術有多超前，無法商業化在逐利的資本市場必然是無法接受的。隨著人工智能和自動駕駛產業的興起，西井科技找到了技術商業化的契機。

相比起我們前面兩個廠商動輒上百TOPS算力的產品，西井這兩款產品的算力確實有點拿不出手。但西井科技的這兩款芯片能夠實現片上學習，可以隨時新增樣本進行增量訓練來提升推理準確率。

可能大家看到這里還是沒看懂西井科技這兩塊芯片的優勢所在，我在這里稍微解析一下大家就能夠明白。目前的自動駕駛算法都是通過高性能服務器進行模型訓練（讓計算機去看攝像頭或激光雷達等傳感器獲取的環境數據，學習目標判斷方法），然后將訓練好的模型再部署到車載硬件之中（把機器學習到的高效目標判斷方法固化到車載自動駕駛系統之中）。

在實際應用方面，西井科技并沒有一頭沖進乘用車自動駕駛系統領域，而是在智能港口和智能礦場干出了自己的一片天地，并把觸角伸向了智慧醫療和智慧物流領域。2017年10月，公司與全球知名港機巨頭振華重工建立長期合作伙伴關系，這是西井科技進軍智能港口的重要一步。

自動駕駛卡車要在港區自動裝卸集裝箱，需要自動駕駛系統精細的車輛控制、敏銳的環境識別以及準確的定位，這些都需要港區高清地圖配合。西井科技的無人集裝箱卡車定位精度在5cm以內，這是實現集裝箱自動裝卸的關鍵。全球首輛港區作業無人集裝箱卡車作業成功，充分展現了西井科技在卡車自動駕駛系統以及高精度地圖繪制領域的實力。

除了自動駕駛和高清地圖繪制外，西井科技還為企業打包了一整套智能港口和智能礦場解決方案，利用人工智能技術提升港口和礦場的運作效率，同時能夠進一步降低其運營成本。深挖行業中存在的機遇，逐步筑起行業壁壘是西井科技面對人工智能芯片市場激烈競爭的重要策略。

作為全球最早落地行業應用的自動駕駛團隊，西井科技旗下自動駕駛品牌Qomolo逐路目前涵蓋了無人駕駛跨運車、無人駕駛新能源集卡和無人駕駛礦卡三大項目。

面對乘用車自動駕駛芯片領域的激烈競爭，我認為短期內西井科技不會進入該領域。相反它會通過深耕已有的智能港口、智能礦場以及無人駕駛重卡市場，進一步筑高上述市場的壁壘，擴大自身的行業影響力和競爭力。但不能忽視的是，西井科技掌握的類腦芯片技術或有可能成為未來自動駕駛芯片領域的一個風口。

上文詳細介紹中國3家知名自動駕駛芯片公司及其產品，相信大家應該對目前國內自動駕駛芯片現狀有了一個更深了解。除了這三家公司，數字地圖供應商四維圖新通過收購杰發科技也布局自動駕駛芯片市場，但量產芯片目前尚未落地。百度的昆侖芯片以150W的功耗實現了260TOPS的算力，競爭力很強，但其定位為云端全功能人工智能芯片，主要用在服務器之上。百度在自動駕駛領域的亮點還是在于其Apollo自動駕駛軟件平臺。

● 全文總結：

寒武紀、地平線、西井科技這三家公司都有著各自的特色和亮點。寒武紀專注于芯片研發，產品算力最強；地平線除了研發芯片，還提供完整的自動駕駛軟件方案，對主機廠開發更友好；西井科技掌握獨特的類腦芯片設計，在智能港口、智能礦場以及無人駕駛卡車領域已經站穩了陣腳。整體來看，中國自動駕駛芯片在性能和功耗上和外國芯片相比并不差，如何在中國開放L3級別有條件自動駕駛車輛落地這個時間節點用產品和服務先發制人是中國自動駕駛芯片企業的制勝關鍵。究竟鹿死誰手，讓我們拭目以待吧，好戲即將上演?。▓D/文/汽車之家 常慶林?部分圖片源于網絡）

關于汽車自動駕駛芯片上市公司和自動駕駛芯片行業研究的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。