域控制器算力

① 一场美丽的邂逅！车叔在喧嚣的城市中体验智己L7

对于高性能超跑车型，年轻人对它都是无法抗拒的，一脚油门下去的激情才是他们的追求，但是有限的预算阻挡了他们选择跑车的脚步。那谁说只有大排量、上百万的跑车才能称之为性能车呢？比如智己L7，自诞生之日便开启了破纪录之旅，以不间断漂移43.646公里的成绩超越保时捷Taycan，成功斩获电漂世界纪录荣誉；更以原厂状态，创造比肩911的1分12秒94圈速纪录，成为“天马最速量产电动车”，要知道智己L7的售价还不到保时捷的一半。下面一起来看看它到底拥有着怎样的实力？

对于纯电动汽车来说，续航自然是不能够忽略的。其搭载90kWh的大容量电池，采用性能稳定的523配方三元锂电芯，通过独特高效的卧式布局，使得电池整包能量密度高达195Wh/kg，兼顾了高能量密度和高安全性。入门即拥有CLTC综合工况615km的续航里程，在同级纯电车型中当属佼佼者，更有甚者超过了大多数燃油车一箱油的里程表现，并拥有同级最低的15.4kWh/100km综合电耗。

车叔总结

通过这次的试驾体验，让车叔感受到了运动激情与致雅美学均触手可及，智己L7不仅在设计、性能上跻身豪华车的一流水平，同时在智能化座舱、空间、续航里程等方面与目前的中大型轿车相比也不逊色，可以说是一位实力出众的全能选手。如果你想要一款同时拥有更高级的科技感、豪华感和驾控性的车型，又不想过于同质化的话，那智己L7很值得关注。

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② 体验广汽 ADiGO 3.0 辅助驾驶，基于场景的功能落地才重要

时间来到2020年10月，辅助驾驶已经越来越成为汽车不可缺少的功能，实现高级别辅助驾驶能力也成为了车企更高的目标。

而需要注意的是，自动驾驶并不再以硬性的分级去判定级别，而是更多以场景和实现的功能去区分，这是车企在研发过程中总结经验后逐步形成的共识。

因为不同场景下可实现的功能是有差异的，所以现在对于L3的定义更多是在场景方面的阐述。

这个转变其实也是奥迪等厂商在发现L3难以落地以后，广汽作为车企的重新思考。因为要实现L3级别除了法规的限制，还有技术方面的限制，包括「传感器、算力、域控制器、执行器件、安全冗余」等。

以传感器为例，如果想要达到足够好的功能安全级别，在任何一个角度，任何一个可覆盖区域上，必须有两种以上的异构传感器去覆盖，每一个目标都要有两种以上传感器能够识别。L3级别智能驾驶，不用激光雷达，理论上基本不可能达到功能安全的要求。

因此，转变思路，从场景和功能出发成了车企最优的方式之一。

而广汽目前已经量产交付的ADiGO3.0辅助驾驶，其实就是基于真实场景而实现功能化的落地，根据功能需求来实现硬件和软件的安全与冗余设计。

在10月16日，我受邀在上海体验了广汽的ADiGO3.0辅助驾驶系统与AR实景导航系统。广汽定义下的ADiGO3.0是什么以及具体体验如何，我来展开聊聊。

ADiGO3.0完成的功能升级

ADiGO系统是广汽研究院主导开发的，目前已经是具备了多路况场景下辅助驾驶能力的3.0版本了，而搭载这套系统的首款车型是AionLX，也是我们试驾的版本。

但需要注意的是在AionLX上的高级别辅助驾驶能力是选装功能。

广汽对其辅助驾驶场景及功能的定义，包含了两个方面的要素：「拥有高精地图的全路段和全速域辅助驾驶」。

广汽定义下的高级别辅助驾驶运用场景，是有高精地图覆盖的中国全部高速公路和城市快速路；其功能不仅涵盖L2级辅助驾驶的全部功能，还能在车辆时速0-120公里的范围内做到脱手、脱脚。你可以理解为车辆已经处于自动驾驶的状态，但是驾驶者必须保持警惕，时刻准备接管，并且由于法律法规的限制，行车过程中，驾驶者仍然需要时刻握住方向盘。

需要注意的是，广汽的全速域辅助驾驶指的是在高速最高限速120km/h以内，超过120km/h时速后，车辆是无法开启具有高精地图的模式的辅助驾驶的。

此外，有了高精地图能力的加持，AionLX的自动驾驶系统能准确获取车道级信息（包括车辆当前位置信息、限速、车道、车道级路径信息、曲率/坡度/航向/倾侧等等），预判前方1公里路况，提前规划好最优行车路线。

要实现以上说的好用功能硬件能力是基础，AionLX上的硬件主要来自博世、安波福和Mobileye等，具体由以下硬件组成：

5颗毫米波雷达

12颗超声波传感器

4颗环视摄像头

1颗智能前视摄像头

1颗驾驶员疲劳监测摄像头

Mobileye的EyeQ4芯片

同样开发出了功能，但好不好用最为关键。辅助驾驶系统好不好用的判定条件有很多，而对于消费者而言场景和功能则是核心。

基于高精地图的辅助驾驶，优劣势明显

下面从我们日常使用最为广泛的场景包括城区道路、高架环路和高速公路三个场景，来聊聊实际体验后的感受。

城区道路使用，连续性不好

一般而言，实现城区道路的辅助驾驶能力，对于每个主机厂来说都是研发的难点，因为涉及的道路情况非常复杂，以及交通参与者和参与形式也最为多样，其中最多的就是拥堵路况，因此低速跟车成了我关注的重点。

先说一下，ADiGO3.0整体的使用逻辑，在车道线清晰条件下ADiGO3.0是可以实现车辆静止状态下开启的，可开启的判定条件是车道线清晰，在开启后的使用由两个状态组成：

有高精地图的城区路段

无高精地图的城区路段

二者的区别在于，有高精地图路段下，开启的是广汽定义下的L3级别辅助驾驶，没有高精地图的路段，系统开启的其实是L2级别的辅助驾驶。

当在有高精地图路段打开辅助驾驶后行驶一段时间，如果地图数据消失，这个时候系统不会退出，而是会降级到L2继续行驶。

城区拥堵路况表现，ADiGO3.0的跟车执行逻辑比较敏捷，不管是前车缓行还是急加速，ADiGO3.0都能快速判断并加速跟上，而且在体感上并不会有深踩油门带来的急加速感。

而且AionLX的跟车距离非常近，在拥堵时也不会给别人加塞的机会，但对于强行加塞的还是需要驾驶员注意观察安全。

辅助驾驶开启后对前车的识别比较好，前车1/4越线后车辆就会识别并减速，低速的车道保持比较稳定，在我体验过程中没有出现车道内的「画龙」现象。

当然缺点也有，主要是两个方面的：

跟停时间超10秒后，车辆不再跟前车。这个时候需要轻踩油门启动车辆，车辆就会自动找回前车并开启辅助驾驶，10秒对于上海这样拥堵的城市显然是不够的。

在L3降级为L2是没有声音提示的，只有仪表盘的视觉界面发生了改变。这个时候如果你还以为在有高精地图的路段行驶，但实际已经不在，相对应的辅助驾驶也会变成L2级别，但这个级别是不允许脱手，如果这个时候出现接管提醒，会让驾驶员误以为出现了危险，带来的内心紧张感会很强。

总体而言，在城区路况下有无高精地图情况下辅助驾驶体验区别不大，都像是L2级别的驾驶能力。

在城区道路的使用其实局限性还是非常大，就目前的能力而言并不建议使用，因为城市道路车道线变化多端，在路口经常会出现3车道变4车道的情况，系统经常无法决策走哪一条车道；开放道路中不确定因素太多，目前车规级的探测硬件还不足应对、判断如此复杂的场景。

所以现阶段城区道路自己驾驶还是比辅助驾驶来得方便。

高架与高速行驶很稳

高架环路这类的封闭路段车道线清晰，道路参与者比较固定，因此对于辅助驾驶也友好许多，因为AionLX支持全速域的辅助驾驶能力，因此在高架路段时只要车道线依然清晰，辅助驾驶则随时可开启。

但AionLX辅助驾驶开启时，会有一个小10秒左右的延迟，比如当我按下全部按键以后，辅助驾驶的界面已经变成了开启状态，但这个时候车道保持、跟车等功能需要有一个反应的过程，在这个过程里我也没有办法进行速度调节。

对于高架环路这样的道路，AionLX的辅助驾驶基本没有什么压力，不管是高速跟车，还是不跟车行驶，整个驾驶逻辑其实是比较像人类驾驶员的。

我个人比较喜欢的是，如果我方车辆快速向前行驶识别到前方车辆，这个时候车辆的减速非常平缓，并不会出现与前车距离过了极值之后的重刹。

但有个小的问题，就是在速度约在60km/h时，在前后左右没有车辆的情况下，在车道保持开启状态下，车辆明显偏右，特别是与大卡车并行的时候驾驶员心理压力非常大。

为了确保不是我个人的感官问题，我还和同行的媒体老师进行了交叉验证，她表示也有同感，而且因为偏右她自己主动退出过好几次。

AionLX在有高精地图路段辅助驾驶开启情况下是允许驾驶员脱手的，在正常行驶下这个脱手可以是全程的，即使是特斯拉目前也只允许20多秒的脱手，不然系统就会提醒，长时间后就会退出。

比如我在高速行驶了90km全程没有接触方向盘，但我保持着时刻接管的准备。

可能你会问，AionLX这样做安全吗？这个需要区别来看，AionLX上面有一个驾驶员监测摄像头，它不只是疲劳监测，他对驾驶员的头部扭动方向都有监测，目的就是防止驾驶员因为可以脱手后而带来危险，监测非常敏感。

注意长时间脱手是建立在拥有高精地图数据之下的辅助驾驶，但这并不意味着我可以分心干其他事，我个人主观和系统的客观上都不提倡那么做，最起码要保持足够的注意力，防止突然的并线行为。

在高速过大曲率弯的时候，它会主动提前减速，长时间开带有辅助驾驶的车，可能都有一个非常大的感受就是，基于纯视觉感知的车辆，在高速驶进弯前的减速是不太线性的，虽然也会有提前减速行为，但大部分都是在过了入弯点后会有一个相对比较重的刹车，欠缺一些舒适性。

我在体验ADiGO3.0的时候在限速120km/h的高速行驶，我定速在105km匀速行驶，行驶过程中前方无车，但我发现车速在逐渐降低，很缓慢在减速，当我仔细观察后发现前方确实有一个中等曲率的弯，这个弯在人类驾驶逻辑下也一定会降速通过，在过弯时我发现仪表上车速已经降至79km/h。

这一点在驾驶上的逻辑比较符合人类驾驶员，线性刹车带来的体验也会更加舒适。

相比拥有高精地图下的过弯提前减速的舒适体验，打灯自动变道的逻辑就相对保守。

AionLX虽然实现了打灯自动变道，但对于开启条件做了很多限制，在时速大于或等于80km/h，而且两侧车道无车或者距离在目视有200米之下，才能开启自动变道功能。

这里要说明一下目视200米，是在实际体验中发现，两侧车道有车的情况下的人眼观测距离，所以这是一个感观体验。AionLX对于前后车的安全距离探测非常保守，因为在实际体验中我发现，与前后车的距离都可以来回做两次变道行为了，但这个时候车辆仍然不会执行变道。

开启自动变道功能时在仪表屏上有一个蓝色方向盘的图标，在左右两边出现白色箭头的情况下才能手动打灯，左边有箭头向左可变，右边有箭头就是向右可变，箭头出现手动开启转向灯然后在8秒内前后无来车视为安全条件后，车辆将会开始自动变道。

满足了以上条件开始变道后，如果后方有车辆加速驶来，变道也会停止。

总体来说，ADiGO3.0辅助驾驶的体验很好，在使用高精地图导航辅助驾驶时有其优势，但恰恰劣势也是高精地图，因为高精地图的数据采集与更新都需要很大周期。而且ADiGO3.0理论上并不能称为L3级别，虽然实现打灯自动变道、允许脱手，但使用起来的限制性条件很高，而且面对强行急加塞的处理，还是不能和人类一样，所以驾驶主体还是以人为主。

高架和高速路段AionLX表现很稳，这个「稳」，表现在几个方面：

跟车和车道保持比较稳定，不会出现「画龙」的现象，偏右情况在高速时不会有；

辅助驾驶的连续性很稳，在一天的试驾体验中主动退出的很少，除了城市道路；

对于安全监测表现很稳，一个是驾驶员监测，另一个就是如果没有高精地图数据后系统会降级到L2并不会退出，从而保证安全。

AionLX的辅助驾驶，在L2级别的表现已经好过很多车了，开启后方向盘的锁止偏硬，使得因坑洼不平而导致的方向上的旷量变小了。这套系统其实更像是L2的进阶版，高精地图带来的体验确实也比较明显，但地图数据目前会是比较大的变量。

第一次体验AR导航，用「惊艳」形容吧！

很多人说，「老司机都不用导航」，说这话的一看就不是老司机。因为老司机现在看导航都有可能会走错路口。

AR实景导航的概念已经出来很早了，但迟迟没有在市场上大规模装车，广汽确实抢先了一步。

而一般走错是在路口比较多，AR导航是会在地面上显示需要走的正确车道以及正确路口。

目前广汽的AR导航还处于比较新的一个版本，广汽工作人员表示，「会在未来继续对它进行优化，也不排除会采用HUD投屏的方案」。

总体而言，AR实景导航距离成为下一个主机厂竞争的高地不远了，首先是因为AR实景导航的实用性；其次是AR导航将是车企打造智能座舱功能差异化的重要组成部分；最后是智能座舱的交互逻辑在发生改变，语音、视觉都将会成为基础交互语言，而不止是功能。

写在最后

现阶段ADAS功能的区域局限性、场景局限性比较明显。除了AEB之外，大多数的ADAS功能只能在高速路段上启动，而且即使在高速公路上，无法覆盖驾驶所需的大部分场景，系统仍然需要驾驶员接管。

ADAS在用户体验上也有局限性，不能真正解放用户的注意力。ADAS功能要求用户要时刻准备好接管车辆，不能缓解他的压力，而且需要接管的条件很多。

要做到在用户体验上的真正解放用户，不管是广汽还是其他车企都有很长的路要走。

对于L3的定义，广汽其实看得很清楚，想实现实际意义的L3很难，这也是为什么奥迪等厂商选择放弃的重要原因，转向更加务实的从场景出发对于消费者和车企都是双赢。

从ADiGO3.0就能看出很多，特斯拉等厂商是基于单车智能实现「好用」的辅助驾驶功能，而广汽也早已实现了对于自动驾驶级别认知的转变。一句话解释就是「级别不重要，场景和功能最重要」，所以这就是广汽的辅助驾驶其实会让你觉得和特斯拉等比价相似，因为实现的功能都是一样的，路径不同而已。

而未来谁能覆盖的场景越多，实现的「可玩性和易用性」功能越全，则会更容易走在市场前列。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

③ 智行者发布国内首款不依赖高精地图的高速领航系统H-INP

可持续进化是无人驾驶大脑的最大特征。智行者认为，数据以及使用数据迭代算法的能力将成为保持技术优势的重要基础。基于多场景的广泛产品落地，智行者形成了涵盖数据采集、数据加工、数据管理、数据训练、测评等在内的、车端推理-云端训练的完善数据闭环。

高效赋能是无人驾驶大脑最大的竞争力。在商业化加速的大背景下，智行者创新性研发了基于模型开发方式，将无人驾驶技术快速与不同场景中的不同车型进行适配并落地应用，有效解决自动驾驶技术场景复用率低的问题。

此外，智行者还进一步明确了其作为软硬件+云端一体化解决方案提供商的定位。以融合软硬件+云端的无人驾驶大脑为核心，以需求推动商业化落地理论为依据，以工程化能力为强支撑，智行者已实现了多场景的商业化落地部署，于行业内率先打造了成熟的数据闭环和商业化闭环。至此，智行者已迈入3.0时代，全面开启多场景的规模商业化落地。

④ 电子电气架构进化时：域控制器走上历史主舞台

小结

我们能够看到的是，域控制器的出现，也让主机厂、供应商们的关系出现了微妙的变化。汽车软硬件解耦的速度正在加速，软件的价值正在上升，主机厂们越来越重视软件研发能力，像大众、上汽等企业已经在着力打造自己的软件研发团队，要把最核心的东西攥在自己手上，原有的供应商格局被打破，行业规则正在重塑，主机厂们和供应商们的关系也进入新的调整期。

在电子电气架构上，今年出现的这些新趋势性的东西已经足以让我兴奋，到了明年，我们将会看到越来越多搭载域控制器的车型出现。基于这种域集中式架构，主机厂会想出什么新的玩法？和供应商们又会有怎样的合作新模式出现？我很期待。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

⑤ 中科创达有算力业务吗

中科创达12月1日发布投资者关系活动记录表，公司于2022年11月30日接受302家机构单位调研，机构类型为QFII、保险公司、其他、基金公司、海外机构、证券公司、阳光私募机构。

投资者关系活动主要内容介绍：

一、问答

问：关注到公司旗下子公司畅行智驾获得来自立讯精密工业股份有限公司的战略投资,请介绍一下和立讯精密合作的领域,以及公司在域控制软硬一体方案的最新进展?

答：畅行智驾获得来自立讯精密工业股份有限公司的战略投资，以支持畅行智驾在智能驾驶核心技术研发、核心产品规模化量产落地及人才梯队等方面的建设与发展。

畅行智驾是由中科创达投资成立的专注于开发智能驾驶域控制器以及大算力中央计算（HPC）的软硬件平台企业。作为中科创达在域控及中央计算平台领域的子公司，畅行智驾一直致力于智能驾驶的研发创新与生态建设，并以中科创达在智能汽车领域的深厚积累为依托，成功推出了基于高通SA8540P平台的首款智能驾驶域控制器RazorDCX Takla。该域控制器可提供12路相机最高像素8M Pixels的接入能力，8路车规级以太网接口，并预留多路CAN/CAN FD接口，能够满足智能驾驶对传感器接入的需求。

此外，得益于通讯与互联网技术的推动，汽车正在逐步从传统的运输工具发展成为万物互联的一个交互节点。这一变革促使汽车EEA架构从分布式向集中式不断演进，并为智能驾驶域控中间件带来了诸多挑战。基于这一行业痛点，畅行智驾推出了RazorWareX中间件方案。该产品包含基础功能（即通讯加底层服务）、工具链、服务可选单和工程服务等，具有强大的兼容性，可为用户构建一个跨芯片、跨域控制器、低延时、高可靠性的高功能安全软件平台。

问：随着汽车智能化发展成熟,智能座舱的平台迭代更新速度会放缓,如何看待在座舱领域软件价值量的长期增长逻辑和支撑动力?

答：智能座舱已不仅仅是用户驾乘体验的载体，也是OEM探索运营模式变更的试验场和未来元宇宙的重要入口。在座舱的交互方式变得越来越智能的同时，其操作系统复杂度也在持续提升，软件市场容量不断扩大。

举例来说。面对座舱产业操作系统碎片化、硬件多样化和生态定制化等方面的挑战，公司将座舱产品和方案不断打磨与升级，如今,第六代座舱产品——中科创达智能驾驶舱6.0已成功面市。新一代智能座舱相较于上一代产品在算力、用户体验及IOT能力上都做了更深层次的升级，尤其是百面屏的首次应用，更是为用户带来了前所未有的个性化智能体验。此外，智能驾驶舱6.0还提供了沉浸式座舱游戏、智慧助手和场景引擎等应用与功能，可满足市场对于智能座舱更多的期待

⑥ 芯片产能危机过后 特斯拉式“自研域控制器”是否会成为新选择

文章综述：

1.此次芯片产能危机对特斯拉等自研芯片的车企影响有限。

2.域控制器成为未来芯片发展方向，其将ECU和ESP等功能整合，从根源上降低了 汽车 对芯片数量的需求。

3.高性能域控制器将推动芯片产业发展，优化芯片产业格局。

4.部署高质量芯片，代替多个简单ECU芯片，用质量取代数量，缓解了芯片产能不足。

5.车企通过自研域控制器，能更好地将软硬件结合，提高产品性能。自研芯片正在成为更多车企、电脑等 科技 公司的选择路径。

12月初，南北大众因缺少芯片而停产的新闻引爆 汽车 圈。这次芯片危机不仅仅影响到南北大众，对全球多家车企巨头都造成了一定影响。但自研芯片的特斯拉等“新势力们”基本上没有受到芯片危机影响。

“特斯拉们”能较为平顺地度过这次危机，除了产量相对传统车企较小之外，其采用的芯片理念也不相同。这次芯片供应短缺中，主要缺少的芯片是ECU（电子控制器）和ESP（车身电子稳定系统）。ESP芯片保证着车辆的安全性，提高车身的稳定性。ECU控制着 汽车 的发动机、变速箱、车机系统等等。所以传统 汽车 对这两种芯片的需求量很大。

但像特斯拉这类新能源 汽车 企业已经开始采用域控制器，把ECU和ESP的功能整合到域控制器中，从根源上降低了 汽车 对芯片数量的需求，也就降低了这次芯片危机对车企的影响。

“面向自动驾驶开发，现有的E/E架构系统无法满足需求，所以需要将现有的ECU进行整合，对底层代码、应用层软件进行统计。这样，大量的底层代码可以互通，而且减少了大量的通信过程，利于自动驾驶开发。“大众CEO Herbert Diess曾对外界表示。

域控制器将成为未来 汽车 发展方向， 汽车 上的芯片将被整合，通过域控制器让 汽车 更好地工作。目前装备域控制器的只有特斯拉家族的FSD（Full self- driving）芯片和奥迪A8 的zFAS(自动控制器) 芯片。

作为域控制器，FSD芯片可以控制车机系统、电机、大灯等等部件，不仅可以实现ECU和ESP功能，还实现了包括 娱乐 系统和驾驶系统在内的所有电子功能。

相比奥迪A8 zFAS芯片，特斯拉的FSD芯片在产品上应用更多，而且迭代速度更快。目前特斯拉自动驾驶芯片由一个35人的团队为核心，另外有近百人参与到自动驾驶芯片研发，虽然人数不是很多，但是所有人都是行业内的精英，比如计算机视觉+深度学习圈的网红人物Andrej Karpathy。

和其他芯片相比，马斯克称FSD芯片为“世界上最好的芯片”。根据数据，特斯拉FSD芯片和同时期英伟达XDrive芯片相比，算力提升了21倍。作为世界上应用最广，技术领先的自动驾驶芯片，FSD是非常具有代表性的。

不过特斯拉FSD芯片也无法做到万无一失。自动驾驶最让人担忧的就是其安全性，驾驶者是否可以把自己的生命交给机器来掌控。就在本月，据韩国媒体报道，特斯拉Model X失控撞向墙壁，导致一死两伤。短短半月内，在北京海淀区，特斯拉Model 3同样失控撞向阳台，导致车体损毁。

不过特斯拉FSD芯片也在进化，相比第二代芯片， 第三代FSD芯片算力提升了80% ， 而功耗仅仅上升了25%， 在完成更复杂运算的同时，也保证了电动 汽车 的续航里程。同时，采用最新的设计也让其芯片消耗更少的硅，降低了生产成本。域控制器相对ECU来说其设计难度，制造难度都更大，虽然一片域控制器可以代替数十个传统ECU，在芯片数量的需求上降低了很多， 但是要求的制造工艺水平更高，对生产设备的要求更高。

根据IBS数据： 28nm芯片的设计成本大致在5130万美元左右，而7nm芯片需要2.98亿美元。在制造方面，目前可以制造7nm芯片的厂商只有三星和台积电， 可见其制造难度之大。随着高性能域控制器的普及和需求量上涨，低端芯片生产企业也必须提高自己的制造水平以抢夺市场。 所以，域控制器将推动芯片制造企业发展，优化芯片产业格局。

特斯拉自动驾驶芯片已经历了三代的发展，根据台积电消息，特斯拉第四代芯片FSD芯片将由台积电生产，采用7nm工艺，并于2022年第一季度开始交付。7nm制造工艺可以让芯片在更低电源电压下工作，降低芯片整体功耗，随着自动驾驶和电动 汽车 发展，低功耗产生地影响会越发明显。而且使用7nm工艺可以在相同尺寸的晶圆上生产更多的芯片，对产能也有很大提升。

特斯拉现有芯片在2019年4月份发布， 一个整体主板上有两个芯片，每个芯片包括一个CPU（中央处理器），一个GPU（图形加速卡）和两个NPU（神经网络计算单元） 。芯片采用12nm工艺生产，每块芯片配备了4个低压高速内存，在保证内存容量的同时，也兼顾了性能和功耗。每块芯片的封装面积为260平方毫米，和我们日常使用的高性能台式机芯片大小类似。在工作的时候两个芯片为冗余设计，计算输出结果互相比对，提高了 汽车 系统的安全性。

这三个处理器各有分工。CPU作为 汽车 的中央大脑，除了处理大部分 汽车 数据之外，还会分配工作给GPU和NPU，并处理GPU和NPU传输回来的数据，作出 汽车 最终决策。FSD的CPU采用12个64位ARM Cortex A72内核，运行频率2.2GHZ。如果做个类比，等于主机内三个高性能CPU并联产生的效果。GPU主要工作是处理车内显示器的数据，特斯拉中央大屏，驾驶员前侧屏幕都是由GPU来处理，所以在驾驶室内的 娱乐 影音系统都是GPU的功劳。

简单理解，CPU的作用和ECU类似，只不过CPU的性能要比ECU强大， 汽车 只需几个CPU就可以达到数十个乃至上百个ECU的数据处理能力。GPU单纯是为了智慧座舱而生，可以理解为车内屏幕的CPU系统，我们在车内屏幕看到的所有内容都是由GPU处理，没有GPU，我们就无法看到车内图像。

NPU则是芯片中面积最大的部分，也是自动驾驶系统的核心部分。NPU的作用也是处理图像，其功能和GPU类似，不过处理的图像来自于车载传感器，也就是特斯拉 汽车 的各种外置摄像头。NPU作为神经网络计算单元，会根据深度学习模型对图像数据进行处理，每一个NPU处理器算力为36TOPS，一块芯片有两个NPU处理器，所以其算力为72TOPS，整个主板NPU的算力也就是144TOPS。按照数据量化算力，这颗特斯拉芯片可以在一秒中内处理1024GB的数据，可见其算力强大。

很多人可能有疑问，有GPU处理图像，为什么还需要NPU ？其实根本原因就在于采用的算法和设计思路不同。GPU属于通用芯片，可以用在很多领域，计算不同用途的图像。而NPU则属于专用芯片，只能计算某一类的计算。比如特斯拉的NPU芯片，就是为了处理摄像头数据而特殊设计的。由于智能网联 汽车 和自动驾驶 汽车 需要处理大量的图像数据，其边缘计算要求计算机具备高速简单运算能力，也就需要NPU这样的专用芯片。

通俗来讲，神经网络的每一次运算都是加减乘除，但是需要计算机运算上亿次或者更多，并且要在极短的时间内运算完成。这种需求CPU完全无法胜任，只能由NPU来完成。如果做一个比喻，CPU是一个大学老师，可以解决难度系数很高的数学难题，但是无法让他在短时间内解决大量的小学算术题。而NPU则是一堆小学生，虽然没有办法解决复杂的数学问题，但是可以在短时间内完成大量的简单算数题。

部署高质量芯片，代替多个简单ECU芯片，用质量取代数量，既缓解了芯片产能不足，也推动了自动驾驶和智能网联的发展，对于自动驾驶和智能网联 汽车 都有重大意义。

目前除了特斯拉之外，蔚来 汽车 也于近期成立自动驾驶芯片研发部门，并开始招聘有经验的技术负责人。而传统车企吉利 汽车 已在自研芯片的土地上耕耘良久，并研发出自己的IGBT芯片，目前国内大部分车企使用的IGBT芯片就来自于吉利。除了车企， 科技 企业也走上自研芯片的道路。据中国台湾媒体12月10日消息，苹果正在寻求和台积电合作，开发自动驾驶芯片。英伟达也研发出Drive系列芯片，用于自动驾驶。

对于车企来讲，研究域控制器不仅仅降低了 汽车 使用芯片的数量，也为未来的自动驾驶等技术铺路。不同车企的自动驾驶技术不同，所以软硬件相匹配就变得非常重要。其实不只是 汽车 行业，整个电子产业都在向自研芯片的道路发展，比如苹果最新的M1芯片，就是按照苹果OS系统进行设计和优化。根据跑分数据，使用M1芯片的MAC比任何一款使用Intel芯片的MAC分数都高。所以，使用一个适合自己软件的硬件是非常重要的，尤其是在自动驾驶领域。芯片和软件已经逐步替代发动机和变速箱，成为 汽车 上最重要的两个部件。

未来，不管是车企还是 科技 企业，芯片都将成为核心产业。这次芯片危机的爆发，更加凸显了芯片的重要性。而在芯片供应短缺的背后，更重要的问题是：是选择自主研发芯片，还是依赖供应商资源？车企已经站在芯片产业的十字路口。

⑦ 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红

黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。

CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。

正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。

今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。

因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。

今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。

另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。

黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。

今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。

可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。

在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

⑧ 小马智行车规级域控制器完成大规模路测 第四季度量产

易车讯  6月22日，领先自动驾驶企业小马智行宣布正式对客户交付基于NVIDIA DRIVE Hyperion计算架构及DRIVE Orin系统级芯片的自动驾驶域控制器ADC （Autonomous Driving Controller）样品，该域控制器的大规模量产将于2022年第四季度正式开启。

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⑨ 域控制组成结构有哪两种

功能域
功能域，即依据功能而设置域控制器，域控制器之间通过以太网和CANFD相连
功能域控制器大体分为两类，一类是对算力要求高的座舱域和自动驾驶域，这类域控制器需要处理大量数据，第二类是对算力较低的动力总成语域，底盘域、车身域，这类域控制器主要涉及控制指令计算以及通讯资源。
在此功能基础上，为了协同和降低成本，出现了跨域融合的方案，即将两个或者多个功能域，进一步合并为一个域控制器。例如讲动力域、底盘域、车身域合并。
从集成度相对较低的，五域”（自动驾驶域、动力域、底盘域、座舱域和车身域）逐步过渡到“三域”（自动驾驶域、智能座舱域、车控域，加上若干网关。
位置域
位置域，又称为区域控制器，即在统一的中央计算平台下，以物理区域位置来定义。
区域控制器可就近布置线束，大大减少线束成本，还可以减少通信接口，节省了，空间，也能进一步提升算力利用率，同时数据也能统一交互，与此同时，只需对中央计算平台进行OTA即可，软件的更新。更加灵活。

⑩ 福特车搭载的FNV架构都有哪些优势

福特全新一代电子电气架构——FNV智能互联全网架构（简称“FNV架构”），让车辆拥有媲美电动车的智能座舱以及辅助驾驶功能，并具备整车OTA升级的能力，为用户带来与时俱进的“智车”体验。
FNV架构“赋智”，打造“秒懂级”人车交互体验

对于消费者来说，出色的智能驾驶、智能座舱体验，需要强大的传感器、芯片，更需要先进的电子电气架构作为基础，电子电气架构决定了汽车智能化的上限。相对于传统的分布式电子电气架构无法统一调度车辆各个子系统功能的实现与互相配合，也很难提升信息传输的效率，福特FNV架构采用了高度集成式分布设计，以算力强大的域控制器代替了分布式电子电气架构多个单一功能的控制器（ECU），大大降低车辆系统复杂性，为全车搭建了“神经网络”和“决策中心”，从而实现更多的智车功能。

比如，在传统的分布式电子电气架构下，车辆的语音控制，很难实现对空调、天窗以及座椅加热、座椅通风等不同功能的控制。但是在福特FNV架构算力强大的域控制器支持下，福特车辆搭载的福特SYNC+ 2.0智行互联系统，可以通过座椅下方的传感器来判断副驾驶席是否有人，并在27英寸中控横屏上自动选择进入整屏或分屏模式。搭配虚拟语音助手“福特蓝盆友”，无论是你想要导航，还是想来点音乐，亦或者调整车窗、空调、后备箱等车内各项功能，甚至买电影票或者订机票，都只需要动动嘴，都能让“蓝盆友”帮你实现，让车辆真正实现了“听得懂，做得到”。
福特FNV架构采用了高度集成式分布设计

同时，在信息传递效率上，福特FNV架构拥有百兆以太网带宽，并可扩展至千兆甚至2.5Gbps，能够满足智能汽车所需要的海量数据吞吐能力。而增强式智能中央网关ECG采用了NXP S32G2芯片，可支持实现ASIL D功能安全的片上硬件模块和软件库，拥有大容量的存储空间和高效数据处理能力，能够支持至多15路以太网通信接口，可拓展性极强，为海量行车数据的计算、分析和执行提供了保障。基于福特FNV架构强大的信息传输效率，福特车辆配备Co-Pilot 360智行驾驶辅助系统，能够高效融合如前视高清摄像头、前向77Ghz毫米波雷达等感知信息，在城市低速路况（<30KM/h）以及城市快速路、高速路为消费者实现多项L2级别的高级辅助驾驶功能。比如福特全球首个L2级主动辅助驾驶功能——BlueCruise主动驾驶辅助功能，在高速公路和城市快速路段的特定路段上能轻松实现“准自动辅助驾驶”，大大缓解用户长时间驾驶的压力，提升行车安全。
整车OTA升级，福特车辆常开常新

在福特FNV架构下，福特车辆不仅拥有娱乐系统软件OTA空中升级的能力，更提供全车智能控制器固件升级FOTA升级，其中高达95%的控制器可支持空中升级。这不但意味着福特车辆搭载的SYNC+ 2.0智行互联系统可以通过OTA升级实现更为丰富的功能，而且诸如福特BlueCruise 蓝智驾主动驾驶辅助系统以及和动力相关的模块，均可通过OTA，实现功能升级和体验升级，让车辆常开常新。
FNV智能互联全网架构了实现整车OTA升级

比如在最新版本的OTA升级中，福特车辆搭载的BlueCruise 蓝智驾主动驾驶辅助系统，通过OTA升级地图包和高级辅助驾驶域控制器，不仅可覆盖更多路段，也可以为消费者推送如辅助变道、车道内智能避让等更新功能，使出行变得更轻松便捷。同时，SYNC+ 2.0智行互联系统也在OTA升级中对多项功能进行完善，能够对车主的需求更快速地响应。

另外，凭借福特FNV架构强大的系统控制能力，福特车辆可实现无感升级，在车辆升级期间车内也不会黑屏，亦无需暂停任何正在使用的车辆功能，即便你开车在路上也不用担心因为车辆升级而需要停车等待更新。并且如果遇到网络信号不好，OTA升级意外中断的情况，用户也无需担心，断点续传功能和A/B备份的设计，也可以让系统自动回滚至早前版本，不影响用车。在升级的过程中系统更有双重加密保护，确保数据安全。