英偉達xavier算力

⑴ 造車新勢力蔚小理的自動駕駛進化之路

英偉達CEO黃仁勛曾提出「電動化」與「智能化」將對 汽車 產業帶來顛覆性的變化，如今「電動化」的戰場硝煙未止，「智能化」的戰爭便已經打響。

自動駕駛作為智能 汽車 的大腦，是實現「智能化」至為重要的一環，是 汽車 進化為智能體的必由之路，可以認為， 得自動駕駛者得「天下」。

在各路自動駕駛玩家中，國內的造車新勢力是一股不容小覷的力量，目前以小鵬、蔚來、理想三家處於相對領先地位。

蔚小理均採用漸進式的路線，即從低等級的自動駕駛起步，逐步擴展功能和場景覆蓋，最終進化為全場景的完全自動駕駛。

不過，蔚小理對於實現自動駕駛進化的思路以及速度存在差異，從整體上看，小鵬目前領先於其他兩家，蔚來略領先於理想， 本文將嘗試對這三家企業的自動駕駛進化之路進行解讀。

01 小鵬

快速迭代保持領跑，重點深耕泊車場景

小鵬從創始之初就一直致力於做中國的自動駕駛第一，小鵬 汽車 董事長何小鵬在中國電動 汽車 百人會論壇上自豪地說道，小鵬在智能駕駛領域比絕大多數公司領先2-3年。

2018年12月 小鵬首次推出輔助駕駛系統Xpilot2.0 ，搭載於小鵬首款智能 汽車 G3，計算平台採用Mobileye EyeQ4晶元，感知硬體系統包含1個前視攝像頭、4個環視攝像頭、3個毫米波雷達和12個超聲波雷達。

在當時，小鵬經過調研認為在自動駕駛最主要的三大系統行車、泊車與主動安全中，泊車系統的功能成熟度相對是比較低的。

自動駕駛產品開發部總監肖志光提出：「我們看到了其中很多用戶痛點，之前的泊車系統經常識別不到車位，且操作不便捷，那這些地方我們可以去攻關，真正解決用戶的痛點。」

因此，除了落地基礎的ADAS功能外， 小鵬選定智能泊車作為其自動駕駛進化之路的「制勝法寶」。

小鵬是國內最早 將視覺感知能力融入自動泊車 的車企，車輛可以通過攝像頭識別周圍的車位線等，與雷達系統的感知能力進行融合完成泊車，這使得小鵬可以實現垂直、水平、斜方位、無劃線等所有泊車場景下的自動泊車和遙控泊車能力。

這項能力到目前仍然是領先於蔚來和理想的。

然而由於Mobileye比較封閉的特性，最重要的感知演算法基本為「黑盒」，導致車企對於演算法的開發自由度很低，也很難觸及到用戶使用過程中產生的數據，對於小鵬這種很早就計劃要做全棧自研的車企，顯然是無法滿足其訴求的。

因此小鵬 決定改用英偉達的Xavier晶元作為計算平台 ，Xavier是英偉達2020年量產的首款高等級自動駕駛晶元，算力30Tops，遠高於EyeQ4的2.5Tops，最關鍵的是英偉達的晶元是開放式的，車企在其提供的開發環境內較高的自主開發性並可以獲得底層的感知數據。

擺脫了「黑盒」的束縛 ，小鵬開始施展拳腳，正式開啟「全棧自研」之路。（註：這里說的「全棧自研」是指以此為方向，並不代表已完全落地，事實上，目前能做到全棧自研的公司只有特斯拉，國內車企可以實現部分自研）

2021年1月小鵬推出P7車型，搭載Xavier晶元，並新增3個前視攝像頭、4個側視攝像頭、1個後視攝像頭， 構建了360度全方位環繞感知能力 ，而蔚來和理想事實上直到今年才完成此項能力構建。

小鵬在P7車型中配備升級後的自動駕駛輔助系統Xpilot3.0，支持NGP高速領航輔助駕駛功能，即在高速場景下可以實現高精地圖覆蓋范圍內的點到點自動駕駛， 由此小鵬已實現「泊車+高速」雙場景覆蓋 。

同年6月小鵬對其主打的自動泊車能力進行了大幅提升， 通過OTA推送了「VPA記憶泊車」功能 ，被官方稱為是「首個量產且不依賴於停車場改造的最後一公里泊車功能」。

所謂VPA記憶泊車，是指系統可以自動記憶車主常用的停車路線，在不需要駕駛員干預的情況下，將車輛從設定路線的起點自動開往設定路線的終點， 是L3級自動駕駛功能 。

小鵬的VPA以視覺感知輸入為主，通過視覺神經網路處理演算法構建停車場的「語義地圖」，包含停車場內的車道線、柱子等各種核心元素，將實時感知到的元素與記憶中的元素進行「匹配」，進而不斷調整行車路線以接近記憶路線，直至完成泊入車位。

在擁有泊車和高速兩大場景的高階自動駕駛能力後， 小鵬繼續發力城區場景 ，引入激光雷達感測器，與攝像頭視覺感知融合，打造更具安全冗餘的感知能力，釋放城區場景NGP輔助駕駛能力，落地於小鵬P5車型。

至此， 小鵬自動駕駛能力已初步覆蓋泊車、高速、城區三大核心場景。

小鵬的快速迭代之路仍在繼續，今年2月，小鵬通過OTA進一步升級記憶泊車功能，新增跨樓層記憶泊車、記憶路線可分享、泊車過程中可沿途搜尋並泊入空閑車位等能力。

小鵬也因此 基本實現了「自動泊車」向「自主泊車」的進化。

為了更進一步打通各場景下的自動駕駛能力，小鵬將再次升級計算平台， 將Xavier晶元替換為英偉達最新的OrinX晶元 ，單顆晶元算力達到254TOPS，打造出Xpilot4.0， 實現真正意義上的全場景、點到點的導航自動駕駛 ，首次搭載最新軟硬體系統的是小鵬最新款車型G9，將於今年6月正式發布。

整體來看，小鵬以智能泊車作為持續深耕的功能，這個選擇是有效的，一方面國內泊車費時費力，是用戶開車的痛點問題之一，另一方面停車場屬於超低速場景，在自動駕駛能力還不夠完善時相對風險較低， 小鵬在泊車域成功實現卡位 。

同時， 小鵬從一開始便提出要逐步全棧自研的思路，並以高頻次快速迭代，是最早實現高速、泊車、城區全場景自動駕駛能力覆蓋的車企。

小鵬的自動駕駛能力在國產造車新勢力中目前是處於領先身位的，隨著蔚來、理想的奮力追趕，如何持續保持領先優勢是小鵬需要研究的課題。

02 蔚來

硬體能力高舉高打，率先落地高速領航

蔚來是國產造車新勢力的先行者 ，2017年12月便首次發布了 第一代自動駕駛系統NIO Pilot ，搭載於蔚來首款車型ES8，包括後來的ES6和EC6均使用這套輔助駕駛系統。

NIO Pilot的計算平台同樣選用的Mobileye的Eye Q4，初代感知系統採用3個前視攝像頭、4個環視攝像頭、5個毫米波雷達及12個超聲波雷達在內共計22個感測器組成，這個配置是要高於小鵬和理想的初代感知硬體。

2019年6月蔚來通過OTA推送了 NIO Pilot的第一次重大升級 ，新增了包含高速自動輔助駕駛、擁堵自動輔助駕駛、轉向燈控制變道、道路交通標識識別、車道保持功能、前側來車預警和自動泊車輔助系統在內的7項功能。

需要注意的是，這次升級的幾項功能仍是L2級以下的低階自動駕駛水平，包括其中的高速自動輔助駕駛，僅是在實現自適應巡航（ACC）的車速控制和車距保持功能的基礎上，增加了車道保持的轉向輔助功能。

蔚來真正實現較高水平的自動駕駛能力，是在2020年10月融入高精地圖後， 釋放的高速場景下點對點領航輔助駕駛功能 ，這個時間點要早於小鵬和理想，是 國內首家實現NOA高速領航落地的公司 。

對於蔚來自動駕駛能力的進化之路而言，這是一個重要的節點， 標志著蔚來開始邁向L3時代 ，與小鵬選擇泊車場景作為切入點不同，蔚來率先選擇切入的場景是高速。

隨後蔚來 升級視覺融合全自動泊車功能 ，不過僅支持水平和垂直兩類常見車位自動停靠，對於斜方位或者無劃線的車位無能為力，屬於L2級別，整體性能距離小鵬有較大差距。

第二代自動駕駛平台NT2.0的問世，是蔚來另一個重要節點。

2021年1月，在蔚來NIO DAY上，李斌發布了NT2.0以及基於此平台打造的 NAD自動駕駛系統 ，NAD的全稱是NIO Autonomous Driving，從Assisted Driving（輔助駕駛）到Autonomus Driving（自動駕駛），表明了李斌對這套系統的定位。

李斌曾提到，以NT1.0搭載的硬體架構，其感測器和運算能力無法實現 L4 級自動駕駛，也不會宣布可以做到L3，他認為NT2.0作為蔚來研發的新一代技術平台，會是行業內最先進的量產自動駕駛技術。

NT2.0和NAD的落地標志著蔚來吹響加速向無人駕駛進軍的沖鋒號角 ，配備此系統的最新款車型ET7已於今年3月落地交付。

NAD系統在硬體層面延續了蔚來「高舉高打」的特點 ，計算平台由Mobileye升級為更為開放的英偉達，共計搭載4顆英偉達Orin晶元，包括兩顆主晶元、一顆備份晶元和一顆群體智能與個性訓練專用晶元，整體構成蔚來超算平台NIO Adam，算力高達1016TOPS。

在感知層面， 蔚來打造Aquila超感系統 ，NAD在NIO Pilot基礎上拿掉一個前視攝像頭，但新增兩個瞭望塔式側前視、兩個側後視和一個後視，並且攝像頭由180萬像素升級為800萬高清攝像頭，構建360度全視角高清感知能力，同時新增一個激光雷達，作為視覺感知的冗餘，整體稱得上豪華。

同時值得注意的是， 蔚來在NAD中還額外增加了C-V2X感知模塊 ，是國內第一個在新車搭載V2X的車企，V2X即車聯網，用以實現人、車、路和雲平台之間的連接與通訊，表明蔚來在發力單車智能同時，已經開始布局車路協同。

可以看到， 蔚來實現自動駕駛進化的一貫思路就是「硬體先行」 ，無論是NT1.0，還是NT2.0，都配備了高冗餘的硬體系統，基於高規格硬體系統，通過正向獨立開發不斷更新軟體能力。

不過，高級別硬體能力固然可以更好地保障自動駕駛系統游刃有餘地處理各類復雜任務，然而單靠硬體堆棧難以從根本上真正提升自動駕駛的能力， 再好的「裝備」如果不是給到一個「技能」足夠強大的角色，可能也難以「打贏 游戲 」 。

NAD相比NIO Pilot不僅需要完成從高速到泊車、城市的全場景跨越，還需要完成從僅前視感知到360度環繞+激光雷達融合感知的跨越，且由於前期一直採用Mobileye封閉晶元，底層的數據積累不夠充分，這些對於蔚來都是需要面對的挑戰。

如何提升算力和數據的利用效率， 強化自動駕駛的「軟實力」 ，是蔚來需要加足馬力提升的，好在蔚來具有厚實的研發基礎，近日原小鵬自動駕駛產品總監黃鑫的加入，或許可以一窺蔚來要做出改變的決心。

03 理想

後起之秀先發制人，自研發力主動安全

相比小鵬和蔚來，理想的自動駕駛之路看起來是起步更晚的，李想曾自嘲說道是由於自己創業初期融資能力差導致沒有充足的資金開展智能駕駛技術研究，這個局面在2020年理想 汽車 IPO之後才發生根本性轉折。

但或許，理想的自動駕駛之路早就開始了。

2019年4月理想落地首款量產車理想One，同樣是搭載擁有成熟ADAS方案的Mobileye EyeQ4晶元，配備1個前視攝像頭、4個環視攝像頭、1個毫米波雷達和12個超聲波雷達，具有車速、車道控制等L2級以下自動駕駛功能，整體比較基礎。

但理想有一個特點， 從一開始就標配輔助駕駛功能 ，是因為理想希望通過用戶使用持續收集駕駛場景的數據，理想擁有乙級地圖測繪資質，是造車新勢力中第一家擁有合法收集數據資格的企業。

也就是說， 理想ONE一直在使用「影子模式」獲取數據 。

數據對自動駕駛至關重要，自動駕駛底層是一種基於機器學習演算法的技術，數據是演算法建模與軟體落地的基礎，大量的數據採集是自動駕駛技術開發的前提。

可以說理想從採集數據開始就已經啟動了自動駕駛之路，因此我對理想自動駕駛的定位是「後起之秀，先發制人」。

在擁有充分的數據和研發資金後，理想便拋棄了相對封閉的Mobileye晶元， 轉向與支持車企自主開發感知、控制演算法的地平線J3合作 ，開啟自研之路。

2021款理想ONE便是落地的車型，相比2020款，升級了前視攝像頭的性能參數，新增4個毫米波雷達，並首次融入高精地圖。

自研方向除了必備的NOA導航輔助駕駛之外，理想還 選定了AEB作為自研的重點功能 ，AEB全稱Autonomous Emergency Braking，即自動緊急制動系統， 是一種 汽車 「主動安全」技術 。

在傳統 汽車 領域，AEB已經是一個較為成熟的功能，主要依靠雷達進行障礙物識別，通過測量距離碰撞發生的時間來判斷是否選擇自動制動，由於 汽車 在行駛過程中突然剎車也是有危險的，因此AEB要求性能非常穩定，既不能不剎車，也不能亂剎車。

那為什麼理想要選擇這樣一個在自動駕駛系統里並不起眼且開發難度極高的功能作為自研突破點呢？

不考慮商業競爭的因素，或許源於李想對產品力的極致追求，安全性是衡量自動駕駛能力一個很重要的性能指標，AEB雖不起眼，但卻是ADAS里 唯一一個在行車場景下隨時待命的功能 ，對於自動駕駛的安全性能有非常重要的意義。

傳統的AEB方案由於僅依靠毫米波雷達做探測，缺乏對物體的識別，容易出現誤報的情況， 理想在自研過程中將視覺能力融合進來，採用「視覺+毫米波雷達」融合感知的AEB方案， 並利用積累的巨量真實駕駛數據進行演算法訓練，實現AEB功能的快速迭代和落地。

理想是全球第二個落地視覺融合方案AEB的車企，第一個是特斯拉。

2021年12月，理想正式交付自研完整版的AEB和覆蓋高速場景的NOA功能，也 標志著理想在自動駕駛方向與小鵬和蔚來正式站在同一個賽道 。

進化之路仍在繼續，2022年3月，理想發布新一款車型理想L9，硬體能力全面升級，感知層面採用高性能攝像頭作為主要感知來源，配備6顆800萬像素和5顆200萬像素攝像頭，實現360度全方位感知，同時配備激光雷達作為感知冗餘，計算平台也同樣採用算力更強大的英偉達Orin方案，搭載兩顆OrinX晶元，總算力達到508Tops。

同時 理想推出自動駕駛系統AD Max ，採用全棧自研的感知、決策、規劃和控制軟體，基於這一代系統，理想將逐步覆蓋高速、泊車、城區的全場景導航自動駕駛能力。

理想作為後來者，以主動安全為主要發力點切入自動駕駛初見成效 ，不過AEB畢竟是個低頻功能，而且用戶其實並不希望有需要用到AEB的場景，自動駕駛要想真正給用戶體驗帶來「質」的變化，在行車域和泊車域的功能是重頭戲，理想需要加速這些方面的能力落地。

面對實力強勁的競爭對手，理想仍然道阻且長。

04 有什麼共性？

三家新勢力在各自製定的路線上實現自動駕駛的快速進化，雖然路線有所差異，但大的方向還是存在一些共性：

數據驅動的底層思想

數據對自動駕駛的重要性不言而喻， 演算法為數據服務，算力為演算法服務 ，數據是自動駕駛能力的「源泉」。

小鵬 汽車 董事長何小鵬說：「我們致力於全棧自研，堅持數據驅動並不斷創新，這是小鵬 汽車 業務的基石。」

理想 汽車 CTO王凱說：「車企想做到頭部，一定要做數據驅動的 科技 企業。」

蔚來聯合創始人秦力洪說：「原生數字化企業不是個時髦，是個必須。」

從這些變態可以看出三家企業均 將「數據驅動」作為打造自動駕駛和智能 汽車 的一個基本底層思想 。

數據驅動的關鍵是要構建數據閉環，包括數據採集、數據標注、數據訓練、數據模擬等模塊在內，共同形成由數據驅動開發和功能迭代的閉環系統，小鵬、蔚來和理想均在此發力。

未來自動駕駛的產品競爭，高效的數據閉環將成為有力的武器。

冗餘配置的工程思維

人體作為一個復雜系統，冗餘配置是很常見的一種形態，例如雙肺和雙腎，其中一個壞掉後不影響人體的正常運轉。

冗餘配置，是指重復配置系統的某些部件，當系統發生故障時，冗餘部件介入並承擔故障部件的工作，由此減少系統的故障時間。

對於自動駕駛的工程落地，蔚小理也運用了冗餘配置的工程思維，在相關鏈路中的感知、計算、執行系統等環節都做了充分的冗餘配置。

感知層面，小鵬、蔚來和理想均同時搭載攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等多類型感測器，並將同時配備激光雷達，不同感測器的能力各有優勢且有重疊部分，構造出「具有冗餘感知能力」的自動駕駛感知系統。

算力層面，蔚來配備四顆晶元，一顆作為冗餘備份，小鵬和理想配備雙晶元互為冗餘，三家的自動駕駛算力均達到500Tops以上，蔚來更是達到1000Tops+，強大的算力應用於目前的自動駕駛能力有充分的冗餘空間。

執行層面，針對轉向控制系統、駐車制動系統、動力輸出系統蔚小理也都做了相應的冗餘設計，確保自動駕駛控制信號正常執行。

安全是自動駕駛第一要義，冗餘為安全護航。

應用場景層面的漸進式

實現全無人駕駛的路線有漸進式和跨越式兩種，一般意義上的漸進式是指自動駕駛能力上從L1-L5逐步實現。

還有一種視角是在應用場景層面的漸進，也就是說，先在部分場景落地相對高階的自動駕駛，然後不斷擴大應用場景，最終實現全場景的高階自動駕駛。

小鵬優先在泊車場景落地L3級的記憶泊車，隨後在高速和城市快速路場景落地L3級點到點導航輔助駕駛，主城區場景點到點導航輔助駕駛正在測試中，預計今年中旬會正式落地。

蔚來和理想目前已落地高速場景導航自動駕駛，並且都宣布會在最新一代自動駕駛系統中逐步落地全場景導航輔助駕駛功能。

從泊車、高速、城市快速路、主城區，到更廣泛的場景實現多域融通， 自動駕駛將逐步滲透，量變終會引發質變 。

軟硬體全棧自研的趨勢

從Mobileye到英偉達，車企選擇合作的晶元由封閉走向開放，核心原因是車企希望在數據和演算法層面掌握更多自主權，隨著硬體能力逐漸趨同，智能化的競爭最終是軟體及軟硬耦合能力的競爭， 車企掌握數據和演算法的自主權，更有利於實現快速迭代，打造差異化功能體驗和產品服務 。

目前蔚來、小鵬和理想均已先後啟動軟體和演算法的全棧自研之路，同時對於自動駕駛核心硬體的自研也正摩拳擦掌。

早在2020年，蔚來便傳出要自主研發自動駕駛計算晶元的消息，後來因為遭遇財務危機，晶元自研的計劃暫時被擱置，2021年據36氪報道，小鵬 汽車 也已開始涉足核心晶元的自研，而理想因為近期才宣布軟體自研，硬體自研還需時日，理想對外的說法中也沒有否認過要自研晶元的可能性。

要最大限度發揮自研技術的價值， 軟硬體一體化自研或許是必由之路 ，國外的特斯拉便是這方面的先驅。

05 寫在最後

自動駕駛的賽道日漸擁擠，越來越多的玩家意識到自動駕駛 的重要性，蔚小理由於介入更早，在認知、技術、數據、經驗等多個維度都已具備一定的領先優勢和技術壁壘。

從全球來看，造車新勢力的自動駕駛能力，國外特斯拉一枝獨秀，處於霸主地位，國內以蔚小理處於第一梯隊，能力各具千秋，逐步形成階段性的「一超多強」競爭格局。

然而，自動駕駛的競爭並不會停止，在蔚小理相互之間持續競爭之外，隨著後續蘋果、小米、集度等新玩家的加入，以及傳統車企對自動駕駛能力的追趕，競爭會愈演愈烈。

競爭會加速進化，在以蔚小理為代表的造車新勢力的推進下，期待 全自動駕駛時代可以提前到來。

來源於公眾號：禾隱記（hejunnote)

⑵ 博世晶元用於哪些名車品牌

1、英偉達目前推出了英偉達Xavier、Orin、Altan三款自動駕駛晶元，其中Xavier晶元算力30tops，支持L2-L3，已經量產，小鵬P7、小鵬P5、智己L7等均搭載了這顆自動駕駛晶元;Orin晶元單顆算力200tops，可以使用多顆晶元進行組合，達到500-1000tops，支持L3-L4，2022年量產，蔚來ET7、理想X01、智己L7、R ES33等確定會搭載。Altan晶元單顆算力達到1000tops，支持L4-L5，2025年量產，預計將會迎來很多客戶。

2、博世

博世是世界最大的輔助駕駛晶元供應商，幾乎目前所有的車企都在採用，博世方案主要支持L2級別的輔助，純電平台代表有幾何A、幾何C、威馬EX5、極狐αT、哪吒U、愛馳U等。

3、高通

高通車機晶元發布較早，自動駕駛晶元發布較晚，不過高通最新的Snapdragon Ride 平台，支持L1-L5自動駕駛，L3以下的輔助駕駛提供30tops的算力，L4-L5的自動駕駛提供700tops的算力，2022年量產，長城摩卡將搭載高通Snapdragon Ride的自動駕駛晶元。

4、地平線

地平線作為國產首家量產的車規級晶元，已經發布多款晶元，其中征程3，算力為2.5tops，支持L2的輔助駕駛，純電車代表有奇瑞大螞蟻，嵐圖Free等。剛剛在上市征程5/5P，算力已經高達96/128tops，支持L3以上的自動駕駛，預計會有更多的車企選擇地平線。

5、華為

華為MDC自動駕駛平台，是目前國內算力最大的自動駕駛方案，最新的是上海車展發布的MDC810，總算力達到400tops，而且還有組合方案可以達到800tops。目前已知有極狐阿爾法S華為Hi版、長安、廣汽這三家會搭載，還有一些未公布的品牌後續也會搭載，從目前實際表現看，華為的自動駕駛方案已經能達到L4級別，比較復雜的城市道路也能實現自動駕駛，非常值得期待。

6、特斯拉

特斯拉是全球第一家自研自動駕駛晶元的車企，目前HW3.0總算力144 tops，支持L3-L4級別的自動駕駛，不過目前只有北美的FSD beta能達到L4的自動駕駛能力，中國區只能打到L2-L3的水平。即將發布的HW4.0算力將比HW3.0提升3倍，預計能達到接近500tops的算力。特斯拉的晶元只有自家車型使用，沒有外供。

7、零跑

零跑是中國第一家自研自動駕駛晶元的車企，首顆晶元叫凌芯01，算力4.2tops，目前零跑C11搭載了2顆凌芯01，互為冗餘，總算力8.4tops。作為自研自動駕駛晶元的車企，雖然首顆晶元算力不是很大，但是支持接近L3的水平，非常值得期待。

⑶ 英偉達公布車圈最新動向：加大與比亞迪合作、助力聯想入局

NVIDIA：汽車賽道迎來「新」朋友。

「我們正處在AI的『iPhone』時刻」。

北京時間3月22日，GTC 2022大會期間，NVIDIA創始人黃仁勛的演講如約而至。

不同於去年自動駕駛業務「炸場」，今年或許是因為ChatGPT太火了，黃仁勛花了大量篇幅介紹了ChatGPT，以及其背後的AI技術和A100、H100晶元等等。關於汽車領域，只是在談到Omniverse時有所提及。

不過，在發布會前的預溝通環節，NVIDIA方面已經提前介紹了汽車領域的一些情況。結合此次演講，我們大致梳理出NVIDIA在智能汽車賽道上的最新進展。

01

寶馬使用Omniverse規劃全球工廠

近年來，黃仁勛幾乎每次演講必會花大量篇幅介紹Omniverse，此次也不例外。

Omniverse是NVIDIA提出的虛擬世界模擬引擎，根據此前介紹，Omniverse的世界在物理上是精確的，遵循物理學定律，可以在宏大的尺度上運行，可復制，能將設計師與觀眾， AI與機器人聯繫到一起。

Δ NVIDIA THOR晶元

NVIDIA此前介紹稱，Thor是行業首個中央計算單元，支持「艙駕一體」。即，Thor可被配置為多種模式，可以將其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用於自動駕駛工作流；也可以將其配置為將一部分用於駕駛艙AI和信息娛樂，一部分用於輔助駕駛。

按照原計劃，THOR於2023年向開發者提供樣品，並在2025年大規模量產上車，這與聯想新一代自動駕駛域控制器量產落地時間吻合。

實際上，聯想邁入汽車賽道並不算突然。

早在去年中旬，聯想即發布招聘各類智能汽車相關人才的公告，包括自動駕駛工程總監、車載信息娛樂系統負責人、高級硬/軟體經理等諸多智能汽車的關鍵核心人才，這曾引發聯想「造車」的猜想熱潮。

盡管聯想集團董事長兼CEO楊元慶針對此回應稱：「聯想還沒有造車計劃，招聘人員是為了做前瞻性研究。」

但很快聯想便自行「打臉」，去年底發布了車計算中長期戰略規劃與發展願景表示，將依託算力、技術、供應鏈及人才優勢，重點布局智能座艙、智能駕駛和中央計算平台等領域，推動汽車行業的智能化發展。

Δ 聯想展示車計算技術

結合此次與NVIDIA合作消息，聯想在汽車領域布局時間表也更加清晰：即2023年左右推出算力32TOPS行泊一體方案；2025年開始向更高算力的中央計算平台。

而NVIDIA方面，從此次大會期間合作情況也可以看出，目前英偉達在汽車圈客戶大致還是分為三類：傳統車企、造車新勢力和自動駕駛公司。其中車企的比重越來越大。

作為早期定位服務L3及以上的智能駕駛的晶元公司，NVIDIA方面在此次大會期間也坦言，完全無人駕駛實現難度非常大，真正面向消費者推出時間遠長於預期，因此公司當下將專注於L2及L3級自動駕駛技術。它認為，L2+將是最大的市場，特別是針對主機廠合作夥伴方面。

【本文來自易車號作者賽博汽車，版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。內容僅代表作者觀點，與易車無關】

⑷ 21tops算力相當於什麼顯卡

21tops算力相當於英偉達的JetsonXavierNX顯卡。JetsonXavierNX的大小僅相當於一張信用卡，可以為AI工作負載提供21TOPS的算力，而功耗最高僅為15瓦。

⑸ 特斯拉晶元算力排行

第一的是英偉達:全球圖形處理晶元的王者，在汽車自動駕駛晶元同樣是王者。目前已經量產的英偉達Xavier，單晶元算力30tops，首先搭載於小鵬P7身上。能實現L2-L3的自動駕駛。2021年即將量產的英偉達Orin是Xavier的升級版，採用台積電7nm製程，性能提升接近7倍，單晶元算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。更牛逼的是它可以使用兩顆Orin Soc和兩顆安培GPU組合形成的DRIVE Pegasus Robotaxi自動駕駛平台，性能可以達到2000TOPS，能實現L4-L5級別的自動駕駛。目前已經確認理想和小鵬下一代車型將採用英偉達Orin晶元。

②Mobileye:屬於英特爾旗下的晶元公司，目前量產的EyeQ4晶元，算力2.5tops，能實現L2級別的移動輔助駕駛，目前蔚來ES6和歐拉好貓等車型在用。2021年即將量產的是EyeQ5晶元，性能提升10倍，算力達到25tops，能實現L3級別的自動輔助駕駛，領克zero將採用EyeQ5H，採用的雙晶元組合，算力達到50tops，值得期待。

③高通:作為移動晶元領域絕對王者，高通也是非常重視汽車晶元，不僅殺入了車機晶元，推出了驍龍820A吸引了諸如理想One，小鵬P7等造車新勢力的青睞。更是在自動駕駛晶元領域一步到位推出了高通的Snapdragon Ride自動駕駛平台。王者的實力就是不一般，一經推出，就站在了制高點。高通Snapdragon Ride平台支持L1-L5級別的自動駕駛，晶元總算力高達700tops，功耗僅為130W，比特斯拉的FSD晶元功耗還低。採用高通自動駕駛晶元的汽車最早要2023年才會推出市場，敬請期待吧。

④華為:華為早在2018年10月就發布了升騰310，12nm製程，也是一顆自動駕駛AI晶元，其單晶元算力16tops，華為基於升騰310組合的多晶元方案MDC600，算力352tops，是目前國內算力最強大的自動駕駛晶元，支持L3-L4級別的自動駕駛。北汽全新高端品牌ARCFOX在2021年推出的新車HBT將搭載華為MDC600晶元，非常值得期待。

⑤地平線:國內人工智慧晶元的佼佼者，目前已經量產的征程2，晶元製程28nm，單晶元算力4tops，超越了EyeQ4晶元，目前搭載於長安Uni-T和奇瑞大螞蟻。2020年9月26日，發布了征程3，單晶元算力5tops，晶元製程16nm。2021年地平線將直接跳過征程4，發布征程5，性能提升近20倍，單晶元算力達到96tops，組合晶元可以達到192-384tops，性能全面超越特斯拉HW3.0，非常值得期待。

⑥黑芝麻:國內自動駕駛晶元的後起之秀，2020年6月發布的華山二號A1000晶元，晶元製程16nm，單晶元算力40-70tops，超越了英偉達Xavier，功耗僅為8w，能效比全球領先。其組合的多晶元FAD方案算力最高達280tops，全面超越特拉斯HW3.0。黑芝麻華山二號晶元有望搭載到明年蔚來中大型轎車ET7上面，敬請期待。

⑦零跑:零跑屬於國內造車新勢力的第二梯隊成員，目前已經推出零跑S01和零跑T03兩款車型。今年廣州車展發布了旗下首款中型SUV零跑C11搭載了零跑自主研發的自動駕駛晶元凌芯01，成為除了特斯拉外，全球唯二自主研發自動駕駛晶元的汽車廠商（蔚來今年也宣布晶元自研，預計蔚來自研晶元要2023年才會推出）。凌芯01採用28nm製程，功耗4w，單晶元算力4.2tops，領先EyeQ4。零跑C11採用的是雙晶元方案，算力8.4tops，支持L2-L3價格的自動輔助駕駛。

⑹ 智己L7限量發售，這款汽車有哪些亮點

最近有一條消息引起了網友們的關注，那就是智己L7開始發售，那麼這款汽車都有哪些亮點呢？今天我們來一起聊一下。

最近智己汽車官方公布了旗下首款智能純電動轎車的很多信息，新車將會有三種顏色可以選擇，並且新車將會在上海車展上開始預定。

⑺ 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑻ 單顆算力200TOPS、7nm、車規級！寒武紀切入自動駕駛晶元

在剛剛結束的2021世界人工智慧大會上，寒武紀創始人兼CEO陳天石透露正在設計一款算力超200TOPS智能駕駛晶元，該晶元繼承寒武紀一體化、統一、成熟的軟體工具鏈，採用7nm製程，擁有獨立安全島，符合車規級標准，其定位為「高等級自動駕駛晶元」。

寒武紀是目前國際上少數幾家全面系統掌握了智能晶元及其基礎系統軟體研發和產品化核心技術的企業之一，能提供雲邊端一體、軟硬體協同、訓練推理融合、具備統一生態的系列化智能晶元產品和平台化基礎系統軟體。公司掌握的智能處理器指令集、智能處理器微架構、智能晶元編程語言、智能晶元高性能數學庫等核心技術，具有壁壘高、研發難、應用廣等特點，對集成電路行業與人工智慧產業具有重要的技術價值、經濟價值和生態價值。

目前，寒武紀已與智能產業的眾多上下游企業建立了良好的合作關系，在未來，寒武紀將繼續秉承開放共贏的姿態，與全球諸多合作夥伴一起共建智能新生態，用人工智慧晶元技術的突破與創新，驅動人工智慧計算力引擎。寒武紀憑借領先的核心技術，較早實現了多項技術的產品化，例如推出全球首款商用終端智能處理器IP產品寒武紀1A、中國首款高峰值雲端智能晶元思元100等。

在2020年，寒武紀推出了思元290訓練晶元和玄思1000智能加速器，補足人工智慧訓練產品線，標志著寒武紀已初步建立「雲邊端一體、軟硬體協同、訓練推理融合」的新生態。不久前，寒武紀在與投資者互動時表示，寒武紀目前尚未涉足車載智能晶元領域，向行歌 科技 增資並引入投資者綜合考量了寒武紀中長期發展的戰略需求。而陳天石此次透露的算力超200TOPS智能駕駛晶元或許就是寒武紀正式切入自動駕駛的開始。

200TOPS什麼概念？

說起自動駕駛，大家首先想到的就是特拉斯，因為它是自動駕駛的頭號選手。自動駕駛最核心的硬體就是自動駕駛的晶元，它是自動駕駛的心臟，自動駕駛晶元的特點就是高算力，它的單位是tops，1tops就等於每秒運行1萬億次。隨著自動駕駛級別越來越高，自動駕駛的晶元的算力也越來越強！目前在售車型里，特拉斯的自動駕駛晶元算力最強，特斯拉HW3.0，單晶元算力72tops，目前特拉斯旗下所有車型均採用雙晶元方案，算力高達144tops。

自動駕駛晶元算力盤點

隨著各大廠商的越來越重視自動駕駛的研發，自動駕駛的晶元已經不再是特拉斯一家獨大了，自動駕駛晶元也呈現百花齊放的景象。

英偉達

全球圖形處理晶元的王者，在 汽車 自動駕駛晶元同樣是王者。目前已經量產的英偉達Xavier，單晶元算力30tops，首先搭載於小鵬P7身上。能實現L2-L3的自動駕駛。2021量產的英偉達Orin是Xavier的升級版，採用台積電7nm製程，性能提升接近7倍，單晶元算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。

今年4月份，英偉達正式發布了最新一款智能 汽車 和自動駕駛 汽車 晶元組——DRIVE Atlan，單顆晶元的算力達到了1000TOPS，將應用於L4及L5級別自動駕駛。

不過該晶元最快將於2023年開始向 汽車 製造商和開發者提供樣品，2025左右上市的車型才可能搭載。

Mobileye

屬於英特爾旗下的晶元公司，目前量產的EyeQ4晶元，算力2.5tops，能實現L2級別的移動輔助駕駛，目前蔚來ES6和歐拉好貓等車型在用。2021年即將量產的是EyeQ5晶元，性能提升10倍，算力達到25tops，能實現L3級別的自動輔助駕駛，領克zero將採用EyeQ5H，採用的雙晶元組合，算力達到50tops，值得期待。高通

在自動駕駛晶元領域，高通推出了Snapdragon Ride自動駕駛平台。支持L1-L5級別的自動駕駛，晶元總算力高達700tops，功耗僅為130W，比特斯拉的FSD晶元功耗還低。採用高通自動駕駛晶元的 汽車 最早要2023年才會推出市場，敬請期待吧。

華為

華為早在2018年10月就發布了升騰310，12nm製程，也是一顆自動駕駛AI晶元，其單晶元算力16tops，華為基於升騰310組合的多晶元方案MDC600，算力352tops，是目前國內算力最強大的自動駕駛晶元，支持L3-L4級別的自動駕駛。

地平線

國內人工智慧晶元的佼佼者，今年5月，地平線第三代車規級產品，面向 L4 高等級自動駕駛的大算力征程 5 系列晶元一次性流片成功。作為業界第一款集成自動駕駛和智能交互於一體的全場景整車智能中央計算晶元，征程 5 系列單顆晶元 AI 算力最高可達 128 TOPS。此外，基於征程 5 系列晶元，地平線將推出 AI 算力高達 200 1000TOPS 的系列智能駕駛中央計算機，兼備業界最高 FPS（frame per second） 性能與最低功耗。

此外還有黑芝麻、零跑等國內廠商也都推出了自己的高算力自動駕駛晶元，這里就不一一介紹了。

⑼ 280TOPS算力爆表！北京車展最強國產自動駕駛平台是它

▲左右分別為黑芝麻CEO單記章、COO劉衛紅

黑芝麻CEO單記章此前是全球視覺晶元領軍企業OmniVision創始團隊成員，在矽谷晶元行業打拚了20多年，在圖像處理晶元和軟體演算法上具有豐富的經驗和技術積累。

CTO齊崢是英特爾奔騰二代晶元主要設計成員、CSO曾代兵是中興微電子總工程師，COO劉衛紅則曾是博世中國ADAS主力部門——底盤與控制系統事業部的中國區總裁。

正因為有超強的研發團隊，讓黑芝麻這家初創公司可以在3年時間內做出ADAS晶元華山一號A500並量產上市，在今年推出華山二號A1000晶元，發布FAD自動駕駛平台。

今年以來，新車如果沒有配備L1/L2級自動駕駛，都「不好意思賣」，自動駕駛的普及程度正在快速提高，而更高等級的L3級甚至L4級自動駕駛也已經到了量產前夜，行業內對自動駕駛晶元和計算平台解決方案需求呈爆發性增長態勢。僅自動駕駛晶元的市場規模，都有望達到萬億美元級別，成為半導體行業最大單一市場。

因此，FAD此時進入自動駕駛市場可謂正當其時。

今年8月，一汽智能網聯開發院與黑芝麻達成技術合作協議。一汽智能網聯開發院將啟動基於華山二號A1000的智能駕駛平台的開發，以滿足後續量產車型需求。雙方將共同推動人工智慧技術在汽車工業領域的應用，加速國產智能駕駛晶元的產業化落地。

另外，黑芝麻也已經簽約多個FAD定點車型，預計明年就將有搭載FAD自動駕駛平台的車型上市。此外，國內外也已經有多家企業開始測試FAD自動駕駛平台，測試車輛已經上路。

黑芝麻在自動駕駛晶元和域控制器中取得的巨大成功，讓行業研究機構開始重視這家剛成立4年有餘創業公司。今年4月，矽谷最強智庫之一的CBInsights發布中國晶元設計企業榜單，黑芝麻在車載晶元領域上榜，成為中國晶元設計企業65強之一。

今年7月，黑芝麻華山二號A1000晶元也亮相世界人工智慧大會，與平頭哥、依圖、寒武紀等高端人工智慧晶元同台亮相。

可以說，黑芝麻經過四年多的發展，已經成為全球領先的自動駕駛晶元設計公司，甚至已經有能力和晶元行業的老大哥們一較高下。同時，黑芝麻的快速進步，也推動著國內自動駕駛晶元設計再上新台階。

在與兩位創始人的交談中，他們還透露了一個彩蛋，明年黑芝麻將發布性能更強的晶元，屆時搭載這一晶元的FAD自動駕駛平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已經可以進行完全自動駕駛。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑽ 自動駕駛晶元哪家強，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體演算法，其實軟體演算法固然重要，但擁有強大計算能力的感知和決策晶元也必不可少。

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

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。