

近年来,中国的智能汽车和自动驾驶行业越来越受欢迎。相关软硬件技术在这些领域变得越来越重要,专注于人工智能(AI)和芯片技术的公司在中国不断涌现。Horizon Robotics、Black Sesame Technologies (BST) 和 SiEngine Technology 等公司已经脱颖而出。
Horizon Robotics成立于2015年,专注于边缘AI芯片。Horizon拥有领先的人工智能算法和芯片设计能力,开发包括自动驾驶芯片在内的汽车人工智能芯片。2019年,Horizon推出国内首款车规级AI芯片Journey 2。到 2020 年 3 月,地平线已在国内量产预装征途 2。
在 2020 年 9 月的中国车展期间,Horizon发布了其下一代汽车 AI 芯片Journey 3。Journey 3基于Horizon自主研发的BPU 2.0架构,采用16nm工艺,可支持高级驾驶辅助、智能座舱、自动泊车辅助、高级自动驾驶和众包高清地图。
据报道,Horizon 的下一代 Journey 6 芯片已经在开发中。它将具有400 TOPS的处理能力,并使用汽车级7nm工艺。样品预计将于 2023 年准备好,并计划于 2024 年量产。
需要注意的是,车规级标准很难认证,代表了芯片行业的最高标准。与消费级和工业级芯片相比,车规级AI芯片对安全性、可靠性和稳定性的要求最高。它们还必须能够承受 -40到 125的温度,故障率为 0。由于对安全性和可靠性的高要求,从芯片设计到测试验证到实际量产需要四到五年的时间生产。
“芯片量产上车前需要进行大量的测试和验证。芯片必须能够稳定工作5到10年,才能量产并安装在车辆上。进入2022年,我们的测试将更加密集和彻底,”Horizon 联合创始人兼首席技术官黄常说。“从发布到量产安装的时间来看,Horizon在业内被认为是非常快的。”
相比之下,英伟达在 2019 年发布了 Orin 芯片,高通在 2020 年发布了 Snapdragon Ride 自动驾驶平台;然而,两者的量产和安装直到 2022 年才发生。从 2021 年 5 月宣布地平线 到成功量产和安装的时间预计不到两年。
Horizon 进入芯片量产的能力和速度是有据可查的。地平线为长安汽车UNI-T车型预装并量产。《征途 3》于 2020 年 9 月发布,8 个月后量产并搭载力翔 One 2021 车型上市。量产和安装的速度是由地平线在研发过程中进行的大量测试和验证工作推动的。
Journey 2和Journey 3已经搭载在长安UNI-T、奇瑞蚂蚁、IM汽车智机、2021款力翔一号等车型上。未来,下一代荣威RX5将率先搭载Journey5。长城汽车、长安汽车、比亚迪汽车、江淮汽车、力翔汽凯云官网车、合众汽车、远洋汽车也表达了意向与 Horizon 合作《Journey 5》。
此外,Horizon与上汽还将基于Horizon未来高阶自动驾驶芯片组建联合团队,共同打造对标特斯拉FSD的基于视觉的自动驾驶系统解决方案。
Horizon创始人兼首席科学家于凯透露,Journey芯片的出货量已经超过100万颗,预装在40多款车型中,拥有100多家生态合作伙伴。
BST成立于 2016 年,是人工智能技术在中国爆发的一年。创始人Johnson Shan在视觉和芯片技术方面拥有20多年的经验。联合创始人 Wilson Liu 曾担任博世亚太地区底盘制动系统负责人。
BST核心团队来自博世、豪威科技(OV)、英伟达、安霸、微软、高通、华为等行业领先企业,平均拥有15年的汽车和芯片行业经验。凭借这些资质,BST尽管技术门槛高、设计开发难度大,但在成立之初就能够自信地进入自动驾驶领域。
BST全面研发自动驾驶AI芯片和视觉感知核心技术与应用,2019年发布首款芯片华山一号A500。
2020年6月,处理能力为58-116 TOPS的华山2 A1000自动驾驶芯片成为国内首款支持L2+级自动驾驶的芯片。也是国内首个通过功能安全认证的自动驾驶芯片。紧接着,2020年8月,BST与一汽智能驾驶研究院签署技术合作协议,加快国产智能驾驶芯片产业化进程。
HuaShan-2 A1000 Pro 于 2021 年 4 月发布,并于 7 月成功流片。该芯片采用16nm工艺,处理能力达到106-196 TOPS,保持了国内算力最高的自动驾驶芯片的地位。这也让BST成为国内唯一拥有两款芯片满足ISO 26262汽车级功能安全标准的高算力自动驾驶芯片制造商。
目前市场上主要的自动驾驶芯片包括特斯拉的FSD、英伟达的Xavier,以及Mobileye的EyeQ4和EyeQ5。今年 3 月 22 日,英伟达透露其 Orin 自动驾驶芯片正式投产。单个 Orin-X 芯片可提供高达 254 TOPS。
单说,BST将在2022年推出A2000自动驾驶CPU芯片,这是国内首款超越英伟达Orin性能的芯片。A2000采用7nm工艺,将搭载于车辆。
“2022年是高计算汽车级芯片量产之年,”单说。“BST将于今年开始量产并搭载华山2A1000系列,成为国内最强大、性能最高的可量产自动驾驶芯片,同时也将成为首款量产车型。 -生产符合汽车法规并支持单芯片停车域控制器的国产芯片平台,”他补充说。
BST目前与一汽集团、蔚来汽车、上汽集团等汽车企业合作;汽车零部件领导者博世;叫车平台滴滴出行科技和软件公司迅雷软件科技。BST与一汽集团的红旗密切合作,预计其芯片将配备在未来的红旗车型中。
BST以其技术吸引了大量投资。2021年9月,BST完成数亿美元战略轮和C轮融资。以近20亿美元的投后估值,BST正式进入独角兽行列。小米和博世的投资也表明,龙头企业看好BST的前景。
Cambricon Technologies被认为是中国国内人工智能芯片领域的先驱。Cambricon成立于2016年,2018年正式发布了国内首款AI芯片,理论峰值速度高达每秒128万亿次定点运算。同时,凭借领先的核心技术和灵活的竞争策略,Cambricon每年都会推出新产品,保持高水平的研发效率和迭代速度。
2020年7月,Cambricon成为首家登陆上交所科创板的AI芯片企业,受到资本市场的高度关注。上市首日,开盘价为250元/股。其市值峰值达到1124亿元人民币。但Cambricon上市后饱受争议,导致其股价下跌。截至2022年4月15日,寒武纪估值为225.5亿元人民币。
随着Cambricon股价暴跌、亏损扩大,资本市场对公司的分歧愈演愈烈。为打破目前的业务困境,Cambricon正在多元化业务,瞄准汽车智能芯片。
2021年1月,Cambricon成立全资子公司Cambricon Xingge。该子公司专注于人工智能软件开发、基础资源和技术平台,是Cambricon涉足汽车智能芯片的主体。
不到一个月后,麦肯锡公司前合伙人兼大中华区汽车行业负责人王平加入Cambricon Xingge。2021年7月16日,Cambricon Xingge增资1.7亿元,增资扩股,注册资本增至2亿元。
增资扩股吸引了麒麟创投、蔚然投资等新投资者,并得到蔚来、上汽、宁德时代等知名品牌的支持。
Cambricon布局改变,进军汽车智能芯片领域,形成新的“云边车”布局。公司CEO陈天士曾表示,“智能驾驶是一个复杂的系统,对汽车芯片的算力、云训练、边缘推理等提出了更大的挑战。寒武纪现有的云协同、训练与推理结合、集成软件开发平台为应对自动驾驶挑战提供了良好的基础。”
业内人士表示,Cambricon“cloud edge car”的优势在国内汽车智能芯片厂商中独树一帜。寒武纪星格CEO王平透露,他的公司将推出涵盖各种应用环境和自动驾驶级别的产品。
2022年和2023年,Cambricon Xingge将推出两类主打芯片:一类针对自动驾驶L4级市场,一类针对L2+市场。
据报道,面向L4市场的高端智能驾驶芯片将采用7nm工艺,AI计算能力超过400 TOPS,最大CPU计算能力超过30万DMIP,支持车端训练。L2+市场的入门级芯片,AI算力达到16 TOPS,低功耗;单个 SoC 即可实现 L2+ 自动泊车和驾驶能力。该芯片将有助于在 50,000-100,000 元人民币的入门级汽车中普及自动驾驶。
许多中国领先的芯片制造商依靠他们的人工智能算法和芯片,以优势进入汽车人工智能芯片领域。汽车芯片的意外短缺只会加剧对国产芯片的需求,这导致一群汽车制造商开发自己的芯片。吉利就是这样一家公司。
2019年,由吉利控股集团支持的ECARX与Arm中国共同出资成立SiEngine Technology。2021年6月,公司流片成功,并于2021年12月推出首款国产车规级7nm智能座舱芯片——龙影一号。
据报道,除了搭载在吉利汽车上外,几家中国汽车制造商和一级供应商也对该芯片表现出了兴趣。许多量产车型正处于系统设计过程的中间,预计该芯片将在 2022 年进行集成和车载测试。
SiEngine CEO王凯表示,龙鹰一号量产后,将首先专注于智能座舱,然后扩展到自动驾驶。
“一个芯片要实现全自动驾驶,就必须保证安全。这就是为什么在龙鹰一号之后,我们会继续推进龙鹰二号、龙鹰三号等。”王说。
目前,SiEngine拥有智能座舱芯片、自动驾驶芯片、车载CPU芯片三大产品线。消息人士称,SiEngine 已经开始开发其下一代产品,预计将于 2024 年上市。
汽车AI芯片是智能汽车转型的关键。特斯拉自研芯片、英特尔收购Mobileye、英伟达多方布局,无不彰显着汽车AI芯片的战略地位。
汽车AI芯片市场潜力巨大,但要分一杯羹并不容易。中国本土企业正面临着来自顶级竞争的压力,需要加倍努力,构建网络,提高生态系统的开放度,以迎接这些新机遇。返回搜狐,查看更多