英伟达xavier算力

⑴ 造车新势力蔚小理的自动驾驶进化之路

英伟达CEO黄仁勋曾提出“电动化”与“智能化”将对 汽车 产业带来颠覆性的变化，如今“电动化”的战场硝烟未止，“智能化”的战争便已经打响。

自动驾驶作为智能 汽车 的大脑，是实现“智能化”至为重要的一环，是 汽车 进化为智能体的必由之路，可以认为， 得自动驾驶者得“天下”。

在各路自动驾驶玩家中，国内的造车新势力是一股不容小觑的力量，目前以小鹏、蔚来、理想三家处于相对领先地位。

蔚小理均采用渐进式的路线，即从低等级的自动驾驶起步，逐步扩展功能和场景覆盖，最终进化为全场景的完全自动驾驶。

不过，蔚小理对于实现自动驾驶进化的思路以及速度存在差异，从整体上看，小鹏目前领先于其他两家，蔚来略领先于理想， 本文将尝试对这三家企业的自动驾驶进化之路进行解读。

01 小鹏

快速迭代保持领跑，重点深耕泊车场景

小鹏从创始之初就一直致力于做中国的自动驾驶第一，小鹏 汽车 董事长何小鹏在中国电动 汽车 百人会论坛上自豪地说道，小鹏在智能驾驶领域比绝大多数公司领先2-3年。

2018年12月 小鹏首次推出辅助驾驶系统Xpilot2.0 ，搭载于小鹏首款智能 汽车 G3，计算平台采用Mobileye EyeQ4芯片，感知硬件系统包含1个前视摄像头、4个环视摄像头、3个毫米波雷达和12个超声波雷达。

在当时，小鹏经过调研认为在自动驾驶最主要的三大系统行车、泊车与主动安全中，泊车系统的功能成熟度相对是比较低的。

自动驾驶产品开发部总监肖志光提出：“我们看到了其中很多用户痛点，之前的泊车系统经常识别不到车位，且操作不便捷，那这些地方我们可以去攻关，真正解决用户的痛点。”

因此，除了落地基础的ADAS功能外， 小鹏选定智能泊车作为其自动驾驶进化之路的“制胜法宝”。

小鹏是国内最早 将视觉感知能力融入自动泊车 的车企，车辆可以通过摄像头识别周围的车位线等，与雷达系统的感知能力进行融合完成泊车，这使得小鹏可以实现垂直、水平、斜方位、无划线等所有泊车场景下的自动泊车和遥控泊车能力。

这项能力到目前仍然是领先于蔚来和理想的。

然而由于Mobileye比较封闭的特性，最重要的感知算法基本为“黑盒”，导致车企对于算法的开发自由度很低，也很难触及到用户使用过程中产生的数据，对于小鹏这种很早就计划要做全栈自研的车企，显然是无法满足其诉求的。

因此小鹏 决定改用英伟达的Xavier芯片作为计算平台 ，Xavier是英伟达2020年量产的首款高等级自动驾驶芯片，算力30Tops，远高于EyeQ4的2.5Tops，最关键的是英伟达的芯片是开放式的，车企在其提供的开发环境内较高的自主开发性并可以获得底层的感知数据。

摆脱了“黑盒”的束缚 ，小鹏开始施展拳脚，正式开启“全栈自研”之路。（注：这里说的“全栈自研”是指以此为方向，并不代表已完全落地，事实上，目前能做到全栈自研的公司只有特斯拉，国内车企可以实现部分自研）

2021年1月小鹏推出P7车型，搭载Xavier芯片，并新增3个前视摄像头、4个侧视摄像头、1个后视摄像头， 构建了360度全方位环绕感知能力 ，而蔚来和理想事实上直到今年才完成此项能力构建。

小鹏在P7车型中配备升级后的自动驾驶辅助系统Xpilot3.0，支持NGP高速领航辅助驾驶功能，即在高速场景下可以实现高精地图覆盖范围内的点到点自动驾驶， 由此小鹏已实现“泊车+高速”双场景覆盖 。

同年6月小鹏对其主打的自动泊车能力进行了大幅提升， 通过OTA推送了“VPA记忆泊车”功能 ，被官方称为是“首个量产且不依赖于停车场改造的最后一公里泊车功能”。

所谓VPA记忆泊车，是指系统可以自动记忆车主常用的停车路线，在不需要驾驶员干预的情况下，将车辆从设定路线的起点自动开往设定路线的终点， 是L3级自动驾驶功能 。

小鹏的VPA以视觉感知输入为主，通过视觉神经网络处理算法构建停车场的“语义地图”，包含停车场内的车道线、柱子等各种核心元素，将实时感知到的元素与记忆中的元素进行“匹配”，进而不断调整行车路线以接近记忆路线，直至完成泊入车位。

在拥有泊车和高速两大场景的高阶自动驾驶能力后， 小鹏继续发力城区场景 ，引入激光雷达传感器，与摄像头视觉感知融合，打造更具安全冗余的感知能力，释放城区场景NGP辅助驾驶能力，落地于小鹏P5车型。

至此， 小鹏自动驾驶能力已初步覆盖泊车、高速、城区三大核心场景。

小鹏的快速迭代之路仍在继续，今年2月，小鹏通过OTA进一步升级记忆泊车功能，新增跨楼层记忆泊车、记忆路线可分享、泊车过程中可沿途搜寻并泊入空闲车位等能力。

小鹏也因此 基本实现了“自动泊车”向“自主泊车”的进化。

为了更进一步打通各场景下的自动驾驶能力，小鹏将再次升级计算平台， 将Xavier芯片替换为英伟达最新的OrinX芯片 ，单颗芯片算力达到254TOPS，打造出Xpilot4.0， 实现真正意义上的全场景、点到点的导航自动驾驶 ，首次搭载最新软硬件系统的是小鹏最新款车型G9，将于今年6月正式发布。

整体来看，小鹏以智能泊车作为持续深耕的功能，这个选择是有效的，一方面国内泊车费时费力，是用户开车的痛点问题之一，另一方面停车场属于超低速场景，在自动驾驶能力还不够完善时相对风险较低， 小鹏在泊车域成功实现卡位 。

同时， 小鹏从一开始便提出要逐步全栈自研的思路，并以高频次快速迭代，是最早实现高速、泊车、城区全场景自动驾驶能力覆盖的车企。

小鹏的自动驾驶能力在国产造车新势力中目前是处于领先身位的，随着蔚来、理想的奋力追赶，如何持续保持领先优势是小鹏需要研究的课题。

02 蔚来

硬件能力高举高打，率先落地高速领航

蔚来是国产造车新势力的先行者 ，2017年12月便首次发布了 第一代自动驾驶系统NIO Pilot ，搭载于蔚来首款车型ES8，包括后来的ES6和EC6均使用这套辅助驾驶系统。

NIO Pilot的计算平台同样选用的Mobileye的Eye Q4，初代感知系统采用3个前视摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达及12个超声波雷达在内共计22个传感器组成，这个配置是要高于小鹏和理想的初代感知硬件。

2019年6月蔚来通过OTA推送了 NIO Pilot的第一次重大升级 ，新增了包含高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、转向灯控制变道、道路交通标识识别、车道保持功能、前侧来车预警和自动泊车辅助系统在内的7项功能。

需要注意的是，这次升级的几项功能仍是L2级以下的低阶自动驾驶水平，包括其中的高速自动辅助驾驶，仅是在实现自适应巡航（ACC）的车速控制和车距保持功能的基础上，增加了车道保持的转向辅助功能。

蔚来真正实现较高水平的自动驾驶能力，是在2020年10月融入高精地图后， 释放的高速场景下点对点领航辅助驾驶功能 ，这个时间点要早于小鹏和理想，是 国内首家实现NOA高速领航落地的公司 。

对于蔚来自动驾驶能力的进化之路而言，这是一个重要的节点， 标志着蔚来开始迈向L3时代 ，与小鹏选择泊车场景作为切入点不同，蔚来率先选择切入的场景是高速。

随后蔚来 升级视觉融合全自动泊车功能 ，不过仅支持水平和垂直两类常见车位自动停靠，对于斜方位或者无划线的车位无能为力，属于L2级别，整体性能距离小鹏有较大差距。

第二代自动驾驶平台NT2.0的问世，是蔚来另一个重要节点。

2021年1月，在蔚来NIO DAY上，李斌发布了NT2.0以及基于此平台打造的 NAD自动驾驶系统 ，NAD的全称是NIO Autonomous Driving，从Assisted Driving（辅助驾驶）到Autonomus Driving（自动驾驶），表明了李斌对这套系统的定位。

李斌曾提到，以NT1.0搭载的硬件架构，其传感器和运算能力无法实现 L4 级自动驾驶，也不会宣布可以做到L3，他认为NT2.0作为蔚来研发的新一代技术平台，会是行业内最先进的量产自动驾驶技术。

NT2.0和NAD的落地标志着蔚来吹响加速向无人驾驶进军的冲锋号角 ，配备此系统的最新款车型ET7已于今年3月落地交付。

NAD系统在硬件层面延续了蔚来“高举高打”的特点 ，计算平台由Mobileye升级为更为开放的英伟达，共计搭载4颗英伟达Orin芯片，包括两颗主芯片、一颗备份芯片和一颗群体智能与个性训练专用芯片，整体构成蔚来超算平台NIO Adam，算力高达1016TOPS。

在感知层面， 蔚来打造Aquila超感系统 ，NAD在NIO Pilot基础上拿掉一个前视摄像头，但新增两个瞭望塔式侧前视、两个侧后视和一个后视，并且摄像头由180万像素升级为800万高清摄像头，构建360度全视角高清感知能力，同时新增一个激光雷达，作为视觉感知的冗余，整体称得上豪华。

同时值得注意的是， 蔚来在NAD中还额外增加了C-V2X感知模块 ，是国内第一个在新车搭载V2X的车企，V2X即车联网，用以实现人、车、路和云平台之间的连接与通讯，表明蔚来在发力单车智能同时，已经开始布局车路协同。

可以看到， 蔚来实现自动驾驶进化的一贯思路就是“硬件先行” ，无论是NT1.0，还是NT2.0，都配备了高冗余的硬件系统，基于高规格硬件系统，通过正向独立开发不断更新软件能力。

不过，高级别硬件能力固然可以更好地保障自动驾驶系统游刃有余地处理各类复杂任务，然而单靠硬件堆栈难以从根本上真正提升自动驾驶的能力， 再好的“装备”如果不是给到一个“技能”足够强大的角色，可能也难以“打赢 游戏 ” 。

NAD相比NIO Pilot不仅需要完成从高速到泊车、城市的全场景跨越，还需要完成从仅前视感知到360度环绕+激光雷达融合感知的跨越，且由于前期一直采用Mobileye封闭芯片，底层的数据积累不够充分，这些对于蔚来都是需要面对的挑战。

如何提升算力和数据的利用效率， 强化自动驾驶的“软实力” ，是蔚来需要加足马力提升的，好在蔚来具有厚实的研发基础，近日原小鹏自动驾驶产品总监黄鑫的加入，或许可以一窥蔚来要做出改变的决心。

03 理想

后起之秀先发制人，自研发力主动安全

相比小鹏和蔚来，理想的自动驾驶之路看起来是起步更晚的，李想曾自嘲说道是由于自己创业初期融资能力差导致没有充足的资金开展智能驾驶技术研究，这个局面在2020年理想 汽车 IPO之后才发生根本性转折。

但或许，理想的自动驾驶之路早就开始了。

2019年4月理想落地首款量产车理想One，同样是搭载拥有成熟ADAS方案的Mobileye EyeQ4芯片，配备1个前视摄像头、4个环视摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达，具有车速、车道控制等L2级以下自动驾驶功能，整体比较基础。

但理想有一个特点， 从一开始就标配辅助驾驶功能 ，是因为理想希望通过用户使用持续收集驾驶场景的数据，理想拥有乙级地图测绘资质，是造车新势力中第一家拥有合法收集数据资格的企业。

也就是说， 理想ONE一直在使用“影子模式”获取数据 。

数据对自动驾驶至关重要，自动驾驶底层是一种基于机器学习算法的技术，数据是算法建模与软件落地的基础，大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。

可以说理想从采集数据开始就已经启动了自动驾驶之路，因此我对理想自动驾驶的定位是“后起之秀，先发制人”。

在拥有充分的数据和研发资金后，理想便抛弃了相对封闭的Mobileye芯片， 转向与支持车企自主开发感知、控制算法的地平线J3合作 ，开启自研之路。

2021款理想ONE便是落地的车型，相比2020款，升级了前视摄像头的性能参数，新增4个毫米波雷达，并首次融入高精地图。

自研方向除了必备的NOA导航辅助驾驶之外，理想还 选定了AEB作为自研的重点功能 ，AEB全称Autonomous Emergency Braking，即自动紧急制动系统， 是一种 汽车 “主动安全”技术 。

在传统 汽车 领域，AEB已经是一个较为成熟的功能，主要依靠雷达进行障碍物识别，通过测量距离碰撞发生的时间来判断是否选择自动制动，由于 汽车 在行驶过程中突然刹车也是有危险的，因此AEB要求性能非常稳定，既不能不刹车，也不能乱刹车。

那为什么理想要选择这样一个在自动驾驶系统里并不起眼且开发难度极高的功能作为自研突破点呢？

不考虑商业竞争的因素，或许源于李想对产品力的极致追求，安全性是衡量自动驾驶能力一个很重要的性能指标，AEB虽不起眼，但却是ADAS里 唯一一个在行车场景下随时待命的功能 ，对于自动驾驶的安全性能有非常重要的意义。

传统的AEB方案由于仅依靠毫米波雷达做探测，缺乏对物体的识别，容易出现误报的情况， 理想在自研过程中将视觉能力融合进来，采用“视觉+毫米波雷达”融合感知的AEB方案， 并利用积累的巨量真实驾驶数据进行算法训练，实现AEB功能的快速迭代和落地。

理想是全球第二个落地视觉融合方案AEB的车企，第一个是特斯拉。

2021年12月，理想正式交付自研完整版的AEB和覆盖高速场景的NOA功能，也 标志着理想在自动驾驶方向与小鹏和蔚来正式站在同一个赛道 。

进化之路仍在继续，2022年3月，理想发布新一款车型理想L9，硬件能力全面升级，感知层面采用高性能摄像头作为主要感知来源，配备6颗800万像素和5颗200万像素摄像头，实现360度全方位感知，同时配备激光雷达作为感知冗余，计算平台也同样采用算力更强大的英伟达Orin方案，搭载两颗OrinX芯片，总算力达到508Tops。

同时 理想推出自动驾驶系统AD Max ，采用全栈自研的感知、决策、规划和控制软件，基于这一代系统，理想将逐步覆盖高速、泊车、城区的全场景导航自动驾驶能力。

理想作为后来者，以主动安全为主要发力点切入自动驾驶初见成效 ，不过AEB毕竟是个低频功能，而且用户其实并不希望有需要用到AEB的场景，自动驾驶要想真正给用户体验带来“质”的变化，在行车域和泊车域的功能是重头戏，理想需要加速这些方面的能力落地。

面对实力强劲的竞争对手，理想仍然道阻且长。

04 有什么共性？

三家新势力在各自制定的路线上实现自动驾驶的快速进化，虽然路线有所差异，但大的方向还是存在一些共性：

数据驱动的底层思想

数据对自动驾驶的重要性不言而喻， 算法为数据服务，算力为算法服务 ，数据是自动驾驶能力的“源泉”。

小鹏 汽车 董事长何小鹏说：“我们致力于全栈自研，坚持数据驱动并不断创新，这是小鹏 汽车 业务的基石。”

理想 汽车 CTO王凯说：“车企想做到头部，一定要做数据驱动的 科技 企业。”

蔚来联合创始人秦力洪说：“原生数字化企业不是个时髦，是个必须。”

从这些变态可以看出三家企业均 将“数据驱动”作为打造自动驾驶和智能 汽车 的一个基本底层思想 。

数据驱动的关键是要构建数据闭环，包括数据采集、数据标注、数据训练、数据仿真等模块在内，共同形成由数据驱动开发和功能迭代的闭环系统，小鹏、蔚来和理想均在此发力。

未来自动驾驶的产品竞争，高效的数据闭环将成为有力的武器。

冗余配置的工程思维

人体作为一个复杂系统，冗余配置是很常见的一种形态，例如双肺和双肾，其中一个坏掉后不影响人体的正常运转。

冗余配置，是指重复配置系统的某些部件，当系统发生故障时，冗余部件介入并承担故障部件的工作，由此减少系统的故障时间。

对于自动驾驶的工程落地，蔚小理也运用了冗余配置的工程思维，在相关链路中的感知、计算、执行系统等环节都做了充分的冗余配置。

感知层面，小鹏、蔚来和理想均同时搭载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多类型传感器，并将同时配备激光雷达，不同传感器的能力各有优势且有重叠部分，构造出“具有冗余感知能力”的自动驾驶感知系统。

算力层面，蔚来配备四颗芯片，一颗作为冗余备份，小鹏和理想配备双芯片互为冗余，三家的自动驾驶算力均达到500Tops以上，蔚来更是达到1000Tops+，强大的算力应用于目前的自动驾驶能力有充分的冗余空间。

执行层面，针对转向控制系统、驻车制动系统、动力输出系统蔚小理也都做了相应的冗余设计，确保自动驾驶控制信号正常执行。

安全是自动驾驶第一要义，冗余为安全护航。

应用场景层面的渐进式

实现全无人驾驶的路线有渐进式和跨越式两种，一般意义上的渐进式是指自动驾驶能力上从L1-L5逐步实现。

还有一种视角是在应用场景层面的渐进，也就是说，先在部分场景落地相对高阶的自动驾驶，然后不断扩大应用场景，最终实现全场景的高阶自动驾驶。

小鹏优先在泊车场景落地L3级的记忆泊车，随后在高速和城市快速路场景落地L3级点到点导航辅助驾驶，主城区场景点到点导航辅助驾驶正在测试中，预计今年中旬会正式落地。

蔚来和理想目前已落地高速场景导航自动驾驶，并且都宣布会在最新一代自动驾驶系统中逐步落地全场景导航辅助驾驶功能。

从泊车、高速、城市快速路、主城区，到更广泛的场景实现多域融通， 自动驾驶将逐步渗透，量变终会引发质变 。

软硬件全栈自研的趋势

从Mobileye到英伟达，车企选择合作的芯片由封闭走向开放，核心原因是车企希望在数据和算法层面掌握更多自主权，随着硬件能力逐渐趋同，智能化的竞争最终是软件及软硬耦合能力的竞争， 车企掌握数据和算法的自主权，更有利于实现快速迭代，打造差异化功能体验和产品服务 。

目前蔚来、小鹏和理想均已先后启动软件和算法的全栈自研之路，同时对于自动驾驶核心硬件的自研也正摩拳擦掌。

早在2020年，蔚来便传出要自主研发自动驾驶计算芯片的消息，后来因为遭遇财务危机，芯片自研的计划暂时被搁置，2021年据36氪报道，小鹏 汽车 也已开始涉足核心芯片的自研，而理想因为近期才宣布软件自研，硬件自研还需时日，理想对外的说法中也没有否认过要自研芯片的可能性。

要最大限度发挥自研技术的价值， 软硬件一体化自研或许是必由之路 ，国外的特斯拉便是这方面的先驱。

05 写在最后

自动驾驶的赛道日渐拥挤，越来越多的玩家意识到自动驾驶 的重要性，蔚小理由于介入更早，在认知、技术、数据、经验等多个维度都已具备一定的领先优势和技术壁垒。

从全球来看，造车新势力的自动驾驶能力，国外特斯拉一枝独秀，处于霸主地位，国内以蔚小理处于第一梯队，能力各具千秋，逐步形成阶段性的“一超多强”竞争格局。

然而，自动驾驶的竞争并不会停止，在蔚小理相互之间持续竞争之外，随着后续苹果、小米、集度等新玩家的加入，以及传统车企对自动驾驶能力的追赶，竞争会愈演愈烈。

竞争会加速进化，在以蔚小理为代表的造车新势力的推进下，期待 全自动驾驶时代可以提前到来。

来源于公众号：禾隐记（hejunnote)

⑵ 博世芯片用于哪些名车品牌

1、英伟达目前推出了英伟达Xavier、Orin、Altan三款自动驾驶芯片，其中Xavier芯片算力30tops，支持L2-L3，已经量产，小鹏P7、小鹏P5、智己L7等均搭载了这颗自动驾驶芯片;Orin芯片单颗算力200tops，可以使用多颗芯片进行组合，达到500-1000tops，支持L3-L4，2022年量产，蔚来ET7、理想X01、智己L7、R ES33等确定会搭载。Altan芯片单颗算力达到1000tops，支持L4-L5，2025年量产，预计将会迎来很多客户。

2、博世

博世是世界最大的辅助驾驶芯片供应商，几乎目前所有的车企都在采用，博世方案主要支持L2级别的辅助，纯电平台代表有几何A、几何C、威马EX5、极狐αT、哪吒U、爱驰U等。

3、高通

高通车机芯片发布较早，自动驾驶芯片发布较晚，不过高通最新的Snapdragon Ride 平台，支持L1-L5自动驾驶，L3以下的辅助驾驶提供30tops的算力，L4-L5的自动驾驶提供700tops的算力，2022年量产，长城摩卡将搭载高通Snapdragon Ride的自动驾驶芯片。

4、地平线

地平线作为国产首家量产的车规级芯片，已经发布多款芯片，其中征程3，算力为2.5tops，支持L2的辅助驾驶，纯电车代表有奇瑞大蚂蚁，岚图Free等。刚刚在上市征程5/5P，算力已经高达96/128tops，支持L3以上的自动驾驶，预计会有更多的车企选择地平线。

5、华为

华为MDC自动驾驶平台，是目前国内算力最大的自动驾驶方案，最新的是上海车展发布的MDC810，总算力达到400tops，而且还有组合方案可以达到800tops。目前已知有极狐阿尔法S华为Hi版、长安、广汽这三家会搭载，还有一些未公布的品牌后续也会搭载，从目前实际表现看，华为的自动驾驶方案已经能达到L4级别，比较复杂的城市道路也能实现自动驾驶，非常值得期待。

6、特斯拉

特斯拉是全球第一家自研自动驾驶芯片的车企，目前HW3.0总算力144 tops，支持L3-L4级别的自动驾驶，不过目前只有北美的FSD beta能达到L4的自动驾驶能力，中国区只能打到L2-L3的水平。即将发布的HW4.0算力将比HW3.0提升3倍，预计能达到接近500tops的算力。特斯拉的芯片只有自家车型使用，没有外供。

7、零跑

零跑是中国第一家自研自动驾驶芯片的车企，首颗芯片叫凌芯01，算力4.2tops，目前零跑C11搭载了2颗凌芯01，互为冗余，总算力8.4tops。作为自研自动驾驶芯片的车企，虽然首颗芯片算力不是很大，但是支持接近L3的水平，非常值得期待。

⑶ 英伟达公布车圈最新动向：加大与比亚迪合作、助力联想入局

NVIDIA：汽车赛道迎来“新”朋友。

“我们正处在AI的‘iPhone’时刻”。

北京时间3月22日，GTC 2022大会期间，NVIDIA创始人黄仁勋的演讲如约而至。

不同于去年自动驾驶业务“炸场”，今年或许是因为ChatGPT太火了，黄仁勋花了大量篇幅介绍了ChatGPT，以及其背后的AI技术和A100、H100芯片等等。关于汽车领域，只是在谈到Omniverse时有所提及。

不过，在发布会前的预沟通环节，NVIDIA方面已经提前介绍了汽车领域的一些情况。结合此次演讲，我们大致梳理出NVIDIA在智能汽车赛道上的最新进展。

01

宝马使用Omniverse规划全球工厂

近年来，黄仁勋几乎每次演讲必会花大量篇幅介绍Omniverse，此次也不例外。

Omniverse是NVIDIA提出的虚拟世界仿真引擎，根据此前介绍，Omniverse的世界在物理上是精确的，遵循物理学定律，可以在宏大的尺度上运行，可复制，能将设计师与观众， AI与机器人联系到一起。

Δ NVIDIA THOR芯片

NVIDIA此前介绍称，Thor是行业首个中央计算单元，支持“舱驾一体”。即，Thor可被配置为多种模式，可以将其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自动驾驶工作流；也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐，一部分用于辅助驾驶。

按照原计划，THOR于2023年向开发者提供样品，并在2025年大规模量产上车，这与联想新一代自动驾驶域控制器量产落地时间吻合。

实际上，联想迈入汽车赛道并不算突然。

早在去年中旬，联想即发布招聘各类智能汽车相关人才的公告，包括自动驾驶工程总监、车载信息娱乐系统负责人、高级硬/软件经理等诸多智能汽车的关键核心人才，这曾引发联想“造车”的猜想热潮。

尽管联想集团董事长兼CEO杨元庆针对此回应称：“联想还没有造车计划，招聘人员是为了做前瞻性研究。”

但很快联想便自行“打脸”，去年底发布了车计算中长期战略规划与发展愿景表示，将依托算力、技术、供应链及人才优势，重点布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域，推动汽车行业的智能化发展。

Δ 联想展示车计算技术

结合此次与NVIDIA合作消息，联想在汽车领域布局时间表也更加清晰：即2023年左右推出算力32TOPS行泊一体方案；2025年开始向更高算力的中央计算平台。

而NVIDIA方面，从此次大会期间合作情况也可以看出，目前英伟达在汽车圈客户大致还是分为三类：传统车企、造车新势力和自动驾驶公司。其中车企的比重越来越大。

作为早期定位服务L3及以上的智能驾驶的芯片公司，NVIDIA方面在此次大会期间也坦言，完全无人驾驶实现难度非常大，真正面向消费者推出时间远长于预期，因此公司当下将专注于L2及L3级自动驾驶技术。它认为，L2+将是最大的市场，特别是针对主机厂合作伙伴方面。

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⑷ 21tops算力相当于什么显卡

21tops算力相当于英伟达的JetsonXavierNX显卡。JetsonXavierNX的大小仅相当于一张信用卡，可以为AI工作负载提供21TOPS的算力，而功耗最高仅为15瓦。

⑸ 特斯拉芯片算力排行

第一的是英伟达:全球图形处理芯片的王者，在汽车自动驾驶芯片同样是王者。目前已经量产的英伟达Xavier，单芯片算力30tops，首先搭载于小鹏P7身上。能实现L2-L3的自动驾驶。2021年即将量产的英伟达Orin是Xavier的升级版，采用台积电7nm制程，性能提升接近7倍，单芯片算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。更牛逼的是它可以使用两颗Orin Soc和两颗安培GPU组合形成的DRIVE Pegasus Robotaxi自动驾驶平台，性能可以达到2000TOPS，能实现L4-L5级别的自动驾驶。目前已经确认理想和小鹏下一代车型将采用英伟达Orin芯片。

②Mobileye:属于英特尔旗下的芯片公司，目前量产的EyeQ4芯片，算力2.5tops，能实现L2级别的移动辅助驾驶，目前蔚来ES6和欧拉好猫等车型在用。2021年即将量产的是EyeQ5芯片，性能提升10倍，算力达到25tops，能实现L3级别的自动辅助驾驶，领克zero将采用EyeQ5H，采用的双芯片组合，算力达到50tops，值得期待。

③高通:作为移动芯片领域绝对王者，高通也是非常重视汽车芯片，不仅杀入了车机芯片，推出了骁龙820A吸引了诸如理想One，小鹏P7等造车新势力的青睐。更是在自动驾驶芯片领域一步到位推出了高通的Snapdragon Ride自动驾驶平台。王者的实力就是不一般，一经推出，就站在了制高点。高通Snapdragon Ride平台支持L1-L5级别的自动驾驶，芯片总算力高达700tops，功耗仅为130W，比特斯拉的FSD芯片功耗还低。采用高通自动驾驶芯片的汽车最早要2023年才会推出市场，敬请期待吧。

④华为:华为早在2018年10月就发布了升腾310，12nm制程，也是一颗自动驾驶AI芯片，其单芯片算力16tops，华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600，算力352tops，是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片，支持L3-L4级别的自动驾驶。北汽全新高端品牌ARCFOX在2021年推出的新车HBT将搭载华为MDC600芯片，非常值得期待。

⑤地平线:国内人工智能芯片的佼佼者，目前已经量产的征程2，芯片制程28nm，单芯片算力4tops，超越了EyeQ4芯片，目前搭载于长安Uni-T和奇瑞大蚂蚁。2020年9月26日，发布了征程3，单芯片算力5tops，芯片制程16nm。2021年地平线将直接跳过征程4，发布征程5，性能提升近20倍，单芯片算力达到96tops，组合芯片可以达到192-384tops，性能全面超越特斯拉HW3.0，非常值得期待。

⑥黑芝麻:国内自动驾驶芯片的后起之秀，2020年6月发布的华山二号A1000芯片，芯片制程16nm，单芯片算力40-70tops，超越了英伟达Xavier，功耗仅为8w，能效比全球领先。其组合的多芯片FAD方案算力最高达280tops，全面超越特拉斯HW3.0。黑芝麻华山二号芯片有望搭载到明年蔚来中大型轿车ET7上面，敬请期待。

⑦零跑:零跑属于国内造车新势力的第二梯队成员，目前已经推出零跑S01和零跑T03两款车型。今年广州车展发布了旗下首款中型SUV零跑C11搭载了零跑自主研发的自动驾驶芯片凌芯01，成为除了特斯拉外，全球唯二自主研发自动驾驶芯片的汽车厂商（蔚来今年也宣布芯片自研，预计蔚来自研芯片要2023年才会推出）。凌芯01采用28nm制程，功耗4w，单芯片算力4.2tops，领先EyeQ4。零跑C11采用的是双芯片方案，算力8.4tops，支持L2-L3价格的自动辅助驾驶。

⑹ 智己L7限量发售，这款汽车有哪些亮点

最近有一条消息引起了网友们的关注，那就是智己L7开始发售，那么这款汽车都有哪些亮点呢？今天我们来一起聊一下。

最近智己汽车官方公布了旗下首款智能纯电动轿车的很多信息，新车将会有三种颜色可以选择，并且新车将会在上海车展上开始预定。

⑺ 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
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。

⑻ 单颗算力200TOPS、7nm、车规级！寒武纪切入自动驾驶芯片

在刚刚结束的2021世界人工智能大会上，寒武纪创始人兼CEO陈天石透露正在设计一款算力超200TOPS智能驾驶芯片，该芯片继承寒武纪一体化、统一、成熟的软件工具链，采用7nm制程，拥有独立安全岛，符合车规级标准，其定位为“高等级自动驾驶芯片”。

寒武纪是目前国际上少数几家全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。公司掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片高性能数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。

目前，寒武纪已与智能产业的众多上下游企业建立了良好的合作关系，在未来，寒武纪将继续秉承开放共赢的姿态，与全球诸多合作伙伴一起共建智能新生态，用人工智能芯片技术的突破与创新，驱动人工智能计算力引擎。寒武纪凭借领先的核心技术，较早实现了多项技术的产品化，例如推出全球首款商用终端智能处理器IP产品寒武纪1A、中国首款高峰值云端智能芯片思元100等。

在2020年，寒武纪推出了思元290训练芯片和玄思1000智能加速器，补足人工智能训练产品线，标志着寒武纪已初步建立“云边端一体、软硬件协同、训练推理融合”的新生态。不久前，寒武纪在与投资者互动时表示，寒武纪目前尚未涉足车载智能芯片领域，向行歌 科技 增资并引入投资者综合考量了寒武纪中长期发展的战略需求。而陈天石此次透露的算力超200TOPS智能驾驶芯片或许就是寒武纪正式切入自动驾驶的开始。

200TOPS什么概念？

说起自动驾驶，大家首先想到的就是特拉斯，因为它是自动驾驶的头号选手。自动驾驶最核心的硬件就是自动驾驶的芯片，它是自动驾驶的心脏，自动驾驶芯片的特点就是高算力，它的单位是tops，1tops就等于每秒运行1万亿次。随着自动驾驶级别越来越高，自动驾驶的芯片的算力也越来越强！目前在售车型里，特拉斯的自动驾驶芯片算力最强，特斯拉HW3.0，单芯片算力72tops，目前特拉斯旗下所有车型均采用双芯片方案，算力高达144tops。

自动驾驶芯片算力盘点

随着各大厂商的越来越重视自动驾驶的研发，自动驾驶的芯片已经不再是特拉斯一家独大了，自动驾驶芯片也呈现百花齐放的景象。

英伟达

全球图形处理芯片的王者，在 汽车 自动驾驶芯片同样是王者。目前已经量产的英伟达Xavier，单芯片算力30tops，首先搭载于小鹏P7身上。能实现L2-L3的自动驾驶。2021量产的英伟达Orin是Xavier的升级版，采用台积电7nm制程，性能提升接近7倍，单芯片算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。

今年4月份，英伟达正式发布了最新一款智能 汽车 和自动驾驶 汽车 芯片组——DRIVE Atlan，单颗芯片的算力达到了1000TOPS，将应用于L4及L5级别自动驾驶。

不过该芯片最快将于2023年开始向 汽车 制造商和开发者提供样品，2025左右上市的车型才可能搭载。

Mobileye

属于英特尔旗下的芯片公司，目前量产的EyeQ4芯片，算力2.5tops，能实现L2级别的移动辅助驾驶，目前蔚来ES6和欧拉好猫等车型在用。2021年即将量产的是EyeQ5芯片，性能提升10倍，算力达到25tops，能实现L3级别的自动辅助驾驶，领克zero将采用EyeQ5H，采用的双芯片组合，算力达到50tops，值得期待。高通

在自动驾驶芯片领域，高通推出了Snapdragon Ride自动驾驶平台。支持L1-L5级别的自动驾驶，芯片总算力高达700tops，功耗仅为130W，比特斯拉的FSD芯片功耗还低。采用高通自动驾驶芯片的 汽车 最早要2023年才会推出市场，敬请期待吧。

华为

华为早在2018年10月就发布了升腾310，12nm制程，也是一颗自动驾驶AI芯片，其单芯片算力16tops，华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600，算力352tops，是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片，支持L3-L4级别的自动驾驶。

地平线

国内人工智能芯片的佼佼者，今年5月，地平线第三代车规级产品，面向 L4 高等级自动驾驶的大算力征程 5 系列芯片一次性流片成功。作为业界第一款集成自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央计算芯片，征程 5 系列单颗芯片 AI 算力最高可达 128 TOPS。此外，基于征程 5 系列芯片，地平线将推出 AI 算力高达 200 1000TOPS 的系列智能驾驶中央计算机，兼备业界最高 FPS（frame per second） 性能与最低功耗。

此外还有黑芝麻、零跑等国内厂商也都推出了自己的高算力自动驾驶芯片，这里就不一一介绍了。

⑼ 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。

⑽ 自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉

文/田忠朝

在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。

可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。

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。