來(lái)源：中國(guó)電子報(bào)

隨著汽車“新四化”進(jìn)程逐步深入，智能駕駛、智能座艙、智能網(wǎng)聯(lián)等豐富多樣的功能也逐漸成為消費(fèi)者駕乘體驗(yàn)的重要考量標(biāo)準(zhǔn)，這讓智能汽車的計(jì)算場(chǎng)景走向多元化和復(fù)雜化。車載芯片作為支撐多種計(jì)算場(chǎng)景的算力底座，既面臨著整車廠商對(duì)高性價(jià)比芯片的大量需求，也在電子電氣架構(gòu)向集中式演進(jìn)的過(guò)程中迎來(lái)技術(shù)創(chuàng)新和軟硬件深度結(jié)合的挑戰(zhàn)。

市場(chǎng)回歸理性，需要高性價(jià)比芯片

汽車芯片企業(yè)作為Tier2，不僅在汽車產(chǎn)業(yè)鏈中扮演著重要角色，對(duì)下游Tier1和OEM廠商需求變化的感知也更加敏感。如風(fēng)向標(biāo)一般，在目前汽車智能化進(jìn)程加速的背景下，車載算力芯片的需求正發(fā)生深刻變革。

站在下游廠商的視角，相較于過(guò)去車芯的算力競(jìng)賽，“理性”和“性價(jià)比”成為了新的關(guān)鍵詞。

在2020年前后，汽車行業(yè)剛剛涉入智能駕駛領(lǐng)域時(shí)，車企對(duì)于算力及傳感器的需求并不明確，傾向于盡可能將算力堆到最高。而隨著汽車智能化程度持續(xù)增強(qiáng)且更加細(xì)分，車企對(duì)于算力的評(píng)估也趨于理性。

同時(shí)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2022年，中國(guó)汽車市場(chǎng)占據(jù)全球銷售量的近30%，利潤(rùn)占比近30%，但本土供應(yīng)鏈上企業(yè)在其中的利潤(rùn)率占比僅5%。想解決高銷售額和低利潤(rùn)率之間的矛盾，需要在每一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)降本增效。而芯片作為汽車電子的底層基礎(chǔ)硬件，影響著汽車供應(yīng)鏈多個(gè)環(huán)節(jié)的成本。因此，車規(guī)芯片的性價(jià)比，越來(lái)越受到Tier1和整車廠的關(guān)注。

“2023年時(shí)，高性價(jià)比芯片已成為汽車市場(chǎng)的主流需求?！焙谥ヂ橹悄軇?chuàng)始人兼CEO單記章表示。為此，黑芝麻智能在自動(dòng)駕駛芯片平臺(tái)華山系列A1000的基礎(chǔ)上，于2023年4月發(fā)布國(guó)內(nèi)首款跨域計(jì)算芯片平臺(tái)武當(dāng)系列C1200，進(jìn)一步提升車載算力芯片產(chǎn)品的性價(jià)比。

跨域計(jì)算，是指用單顆芯片實(shí)現(xiàn)原本需要多顆芯片才能實(shí)現(xiàn)的功能，在提升汽車智能化水平的同時(shí)，有效降低成本和功耗。

目前，武當(dāng)系列C1200家族包括本土首顆單芯片支持NOA的芯片平臺(tái)C1236，以及行業(yè)首顆支持多域融合的芯片平臺(tái)C1296。據(jù)悉，武當(dāng)系列芯片采用7nm制程，主打多種計(jì)算類型的集成，將座艙、智駕、車身和網(wǎng)關(guān)四個(gè)域集成在一顆芯片中，搭載Arm Cortex-A78AE車規(guī)級(jí)高性能CPU核和Mali-G78AE車規(guī)級(jí)高性能GPU核以及DSP，并提供傳感器、萬(wàn)兆以太網(wǎng)等接口，從而實(shí)現(xiàn)智能汽車中人機(jī)交互、行泊一體、數(shù)據(jù)交換等功能。

“車企對(duì)車芯的考慮維度主要從算力、功耗、成本出發(fā)。我們則考慮如何用更小的成本、更小的面積讓它發(fā)揮出更好的性能?！眴斡浾卤硎?。

電子電氣架構(gòu)演進(jìn)，提出“芯”要求

隨著汽車智能化、電動(dòng)化趨勢(shì)不斷深入，車規(guī)算力芯片與汽車電子電氣架構(gòu)的關(guān)系更加密切，直接影響其先進(jìn)程度和智能化水平。

傳統(tǒng)汽車往往采用分布式的電子電氣架構(gòu)，每個(gè)ECU負(fù)責(zé)控制單一功能單元。在當(dāng)前主流的域控制器階段，座艙域控制器、自動(dòng)駕駛域控制器、車身域控制器、底盤域控制器之間通過(guò)網(wǎng)關(guān)或以太網(wǎng)進(jìn)行交流。

以消費(fèi)者普遍關(guān)注的自動(dòng)駕駛和智能座艙為例，自動(dòng)駕駛域控制器主要圍繞外部環(huán)境與多傳感器的融合，并要求具有定位、規(guī)劃以及決策能力；而智能座艙域控制器則以用戶為中心，更傾向于借助5G和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)智能化的人機(jī)交互，包括健康檢測(cè)、行為監(jiān)控和語(yǔ)音交互等。

如果自動(dòng)駕駛和智能座艙這兩種計(jì)算平臺(tái)難以兼容，工程師開發(fā)和迭代的成本便會(huì)被拔高，從而影響研發(fā)和量產(chǎn)效率。在這種趨勢(shì)下，艙駕融合、艙駕一體勢(shì)頭漸顯，各域控制器的邊界將進(jìn)一步消除，從相互獨(dú)立走向融合。而架構(gòu)從分布式走向更高集成度的過(guò)程中，需要具備高集成度和可拓展性的芯片進(jìn)行支撐，也對(duì)芯片算力、功耗和帶寬都產(chǎn)生了更高要求。

“雖然大家多年來(lái)一直關(guān)注電子電氣架構(gòu)，但是進(jìn)度比較平緩，主要的原因就是沒(méi)有（合適的）芯片。”單記章在訪談中提到。

具體來(lái)看，智車時(shí)代的計(jì)算芯片，既要具備處理多種算力類型的跨域能力，也要適應(yīng)車載計(jì)算集中化、中央化的演進(jìn)趨勢(shì)。這就需要車載芯片加速架構(gòu)創(chuàng)新，將原本來(lái)自不同域的多個(gè)功能集成于一體，滿足多應(yīng)用融合需求。

據(jù)悉，武當(dāng)系列C1296采用了硬隔離與Hypervisor相結(jié)合的跨域架構(gòu)，單顆芯片不僅可通過(guò)低成本實(shí)現(xiàn)典型“艙+駕+泊”的融合，也能滿足包括CMS（電子后視鏡）系統(tǒng)、行泊一體、整車計(jì)算、信息娛樂(lè)系統(tǒng)、智能大燈、艙內(nèi)感知系統(tǒng)等跨域計(jì)算場(chǎng)景，進(jìn)一步推動(dòng)車企EE架構(gòu)的順利演進(jìn)。

黑芝麻智能首席市場(chǎng)營(yíng)銷官楊宇欣表示，從行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，推動(dòng)電子電氣架構(gòu)演進(jìn)的先行者往往都是芯片公司，而這種架構(gòu)創(chuàng)新能夠給產(chǎn)業(yè)鏈及合作伙伴帶來(lái)更多可能性。

軟硬件協(xié)同運(yùn)作，部署一體化流程

芯片不是孤立存在的，不僅需要工具鏈來(lái)整合零部件，也需要強(qiáng)大的軟件支持。此外，汽車芯片由于使用場(chǎng)景與其他消費(fèi)電子有所差異，需要通過(guò)可靠性認(rèn)證和功能安全標(biāo)準(zhǔn)，在面向未來(lái)的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，也對(duì)信息安全保障有更高要求。

隨著國(guó)內(nèi)車型智能化配置滲透率持續(xù)提升,整車企業(yè)對(duì)于芯片供應(yīng)的關(guān)注不再局限于芯片本身，而是包含工具鏈和軟件生態(tài)的芯片生態(tài)。

結(jié)合市場(chǎng)對(duì)高性價(jià)比、高集成度、強(qiáng)生態(tài)化的需求，黑芝麻智能將發(fā)展戰(zhàn)略定位分為“三步走“計(jì)劃。第一步，聚焦自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片及解決方案，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商業(yè)化落地，形成完整技術(shù)閉環(huán)；第二步，根據(jù)汽車電子電氣架構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)，拓展產(chǎn)品線覆蓋車內(nèi)更多計(jì)算節(jié)點(diǎn)，形成多產(chǎn)品線組合；第三步，不斷擴(kuò)充產(chǎn)品線，覆蓋更多汽車的需求，為客戶提供基于芯片的多種汽車軟硬件解決方案及服務(wù)。

目前黑芝麻智能的產(chǎn)品組合中，車規(guī)級(jí)高性能自動(dòng)駕駛芯片華山系列A1000的推出代表著黑芝麻智能完成了第一步的戰(zhàn)略規(guī)劃，目前已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。而跨域計(jì)算芯片平臺(tái)武當(dāng)系列C1200則標(biāo)志著黑芝麻智能的計(jì)算領(lǐng)域正在從自動(dòng)駕駛拓寬至智能座艙、智能網(wǎng)關(guān)等。

在華山系列與武當(dāng)系列之外，黑芝麻智能也提供了“山海”人工智能開發(fā)平臺(tái)以及“瀚?！敝邱{平臺(tái)SDK開發(fā)包，進(jìn)一步強(qiáng)化軟硬件協(xié)同，構(gòu)建“芯片+開發(fā)工具鏈”的配套模式，從而降低開發(fā)門檻，實(shí)現(xiàn)降本增效。

據(jù)悉，山海人工智能工具平臺(tái)擁有50多種參考模型庫(kù)轉(zhuǎn)換用例，包括車道檢測(cè)和語(yǔ)義分析模型，能夠?qū)崿F(xiàn)QAT和訓(xùn)練后的量化與綜合優(yōu)化，保障算法模型精度，并支持動(dòng)態(tài)異構(gòu)多核任務(wù)分配，幫助開發(fā)者快速移植模型并部署落地，加速產(chǎn)品量產(chǎn)。

“回到降本增效的命題上，隨著市場(chǎng)回歸理性，此前激烈的競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)推動(dòng)自動(dòng)駕駛回歸商業(yè)的本質(zhì)，車企也需要重新衡量成本與體驗(yàn)?！焙谥ヂ橹悄苈?lián)合創(chuàng)始人兼總裁劉衛(wèi)紅說(shuō)，“僅憑一顆芯片還是不夠的，我們希望打造一個(gè)軟硬結(jié)合的家族化平臺(tái)，把芯片的性能調(diào)節(jié)到更優(yōu)，實(shí)現(xiàn)算力、功耗和成本三方面的平衡。”

審核編輯 黃宇