研究资讯 | 自动驾驶芯片的架构方案

在现行趋势下，自动驾驶已成为边缘人工智能的重要应用领域，芯片、操作系统、算法、数据共同组成了智能驾驶汽车的计算生态闭环，其中芯片是智能驾驶汽车生态发展的核心。一般域控制中的主芯片会采用一颗或多颗高性能的SOC。SOC是System on Chip的缩写，就是在单块芯片上集成多个微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器等部件，比如CPU、GPU、DSP、ISP、Codec、NPU、Modem等模块。目前自动驾驶SoC芯片架构主要有三种主流架构：CPU+FPGA、CPU+GPU+ASIC、CPU+ASIC。采用三种主流架构方案的公司分别有：

CPU+FPGA芯片架构公司主要有谷歌的Waymo和百度的Appllo。其中Waymo是全球众多自动驾驶技术研究企业之一，被视为是自动驾驶行业领先者，并且已经开始在亚利桑那州钱德勒市（Chandler）提供小规模自动驾驶打车服务。此前，该公司安全研究总监Trent Victor曾表示：“我们相信有机会让Waymo司机取代人类司机，从而改善道路安全。”Appllo是百度开展汽车自动驾驶业务的一个主要平台，百度从2013年开始布局自动驾驶，2017年推出全球首个自动驾驶开放平台Apollo，目前百度Apollo已经在自动驾驶、智能汽车、智能交通三大领域拥有业内领先的解决方案。

CPU+GPU+ASIC的芯片架构公司主要有英伟达Xavier=CPU+GPU+ASIC（DLA深度学习+PVA视觉加速器）和特斯拉FSD=CPU+GPU+ASIC（NPU深度神经网络）。Xavier是英伟达在2016年发布，2018年交样，2020年量产的首款高等级自动驾驶芯片，事实上，Xavier是专门为机器人和边缘计算而设计的计算平台，可以处理视觉里程测量、传感器融合、定位和映射、障碍物检测、机器人路径规划等众多场景，Xavier主板大小为100x87mm，提供32TOPS的峰值计算和750Gbps I/O数据交换带宽，也分为10W、15W和30W的工作模式。而特斯拉FSD（全自动驾驶功能）是特斯拉在2016年10月推出的自动驾驶套件，主要功能包括导航辅助驾驶（NoA）、自动变道、自动泊车、智能召唤、交通信号识别、（基于导航路线的）城市道路自动转向等；自推出至2021年10月的五年时间里，FSD在美国的选装价格从2,500美元一路上涨到10,000美元，尽管已推送了高速场景的NoA等功能，但最受关注的城市场景中的功能却始终以“期货”形式存在，从未正式交付。

CPU+ASIC的芯片架构公司主要有Mobieye EyeQ5=CPU+ASIC（CVP传统视觉+DLA深度学习+MA多线程加速）和地平线征程2=CPU+ASIC（BPU-AI任务处理）。Mobieye EyeQ5主要有4个模块：CPU, CVP, DLA和MA，其中CVP是针对很多传统计算机视觉算法设计的ASIC。地平线征程2是基于地平线自研 BPU（ Brain Processing Unit )架构，征程芯片可以帮助车辆实现高性能的视觉感知，加速智能驾驶落地，目前，地平线也是国内唯一实现车规级人工智能芯片量产前装的企业。

从不同的芯片架构市场表现上，目前仍以CPU+GPU+ASIC架构为主流，但未来随着技术发展的进步，定制批量生产的AI芯片（ASIC）将逐渐取代高功耗GPU，即CPU+ASIC架构将成为主流。根据相关信息，当前ASIC由于研发费用高、周期长等缺点，而无法大规模应用，未来ASIC将凭借其体积更小、功耗更低、可靠性更高、性能更高等优点，将逐步占据市场主流。