近日，全球最大的FPGA廠商賽靈思宣布收購深鑒科技的消息，引發(fā)人工智能芯片行業(yè)熱議，這也是首起中國AI芯片公司被收購的案例。值得注意的是，收購深鑒科技的賽靈思在2018年下半年重點發(fā)展方面是汽車自動駕駛。

“缺芯”曾經是中國通信產業(yè)普遍面臨的難題，PC時代的主導者是英特爾和微軟，手機時代的主動者是高通和ARM，但在人工智能時代，自動駕駛的賽道人人爭先，無論車廠還是科技巨頭都在規(guī)劃自己的路線或是打造AI芯片。業(yè)界希望用AI芯片在通用芯片無法滿足深度學習的計算量時，降低功耗與成本。

中國工程院院士、計算機專家倪光南在接受《IT時報》記者采訪時表示，“過去汽車電子領域被外國跨國公司所壟斷，它們的芯片有強大的生態(tài)支持，使中國芯片難以進入這一市場。如今，中國的企業(yè)要發(fā)展自動駕駛芯片，要重視相應的生態(tài)支持，不重硬輕軟，才可能讓我們的芯片在汽車行業(yè)占據一席之地。”

自動駕駛芯片上雖有巨頭，卻沒有呈現一邊倒的格局，切磋才剛剛開始，而拿下自動駕駛應用，對其他應用便是降維打擊。

執(zhí)牛耳者，英偉達與英特爾

自動駕駛汽車，又稱無人駕駛汽車，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。為了更好地區(qū)分不同層級的自動駕駛技術，國際汽車工程師學會將自動駕駛從0至5劃分為6個等級。目前，已經有不少高端品牌汽車可以實現Level 2(第二等級）部分自動化，但若想實現高度自動化甚至是全自動化，離不開自動駕駛芯片。

因為GPU（圖形處理器）占據著市場深度學習硬件的主流，英偉達將其最先進的處理器首先面向自動駕駛，分得一波市場紅利。2017年至今，英偉達先后推出了Drive PX 2、NVIDIA DRIVE、Jetson TX2、Xavier等產品，特斯拉采用的便是Drive PX 2自動駕駛芯片，這也是英偉達首款專為自動駕駛汽車設計的AI超級計算機，運算能力相當于150臺MacBook Pro。此外，AI平臺NVIDIA DRIVE則可讓汽車制造商、卡車制造商、一級供應商和初創(chuàng)企業(yè)快速打造自己的自動駕駛。

“從技術角度而言，英偉達的芯片更像通用處理器，它不僅可用于汽車，還可用于服務器及云端的訓練，強調可應用于更廣泛的機器人領域。”一位從業(yè)人士告訴《IT時報》記者，英偉達芯片“放之四海皆可”的優(yōu)勢，同時也意味著它兼具通用芯片的弊病，但毋庸置疑的是英偉達自身有很快的迭代速度，GPU功耗方面也得到了極大改善，后期發(fā)布的NVIDIA DRIVE已經超過Drive PX 2。

英偉達相關人士向《IT時報》記者透露，英偉達在今年CES大會上推出的Xavier自主機器處理器已經啟動，它可提供更高的處理能力，運行功率更低，每秒可運行30萬億次計算，功耗卻僅為30瓦，能效比上一代架構高出15倍，首批樣品會在本季度開始交付客戶。

在自動駕駛芯片領域，另一家值得關注的公司是英特爾，因為以173億美元收購以色列公司Mobileye，英特爾在自動駕駛領域占據了絕對優(yōu)勢。“英特爾在自動駕駛芯片層面主要在傳感方面，做視覺信息采集和分析等工作。目前，Mobileye第四代EyeQ芯片已在2017年底實現量產。” 英特爾相關人士告訴《IT時報》記者。全球首款裝載Mobileye EyeQ4自動駕駛芯片的量產車型來自蔚來汽車，蔚來ES8電動SUV的計算能力是奧迪A8所搭載芯片的8倍，而今年將上路的數百萬輛汽車都會配備前視攝像頭以及Mobileye第四代EyeQ芯片。“Mobileye的處理器能力稍弱，還沒有達到高等級自動駕駛的要求，它也正往這方面努力，因此目前Mobileye的市場占有率還是在L2級的ADAS（高級駕駛輔助系統）市場。”一位不愿具名的業(yè)內人士告訴《IT時報》記者。

創(chuàng)業(yè)者押注自動駕駛處理芯片

“誰贏得自動駕駛處理器，誰就贏得人工智能時代。”地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱說。和深鑒科技一樣，地平線是國內人工智能芯片行業(yè)的明星企業(yè)。在余凱看來，整個自動駕駛產業(yè)鏈集中度最高的就是處理器芯片，在傳統領域，無論是攝像頭還是激光雷達都有幾十家以上供應商，但處理器芯片領域，真正得到認可的只有英偉達和英特爾，自動駕駛處理器芯片將成為自動駕駛產業(yè)的主戰(zhàn)場。

“國家需要硬實力的突破，如果因為自動駕駛芯片市場有了英特爾和英偉達，我們就不再搞研發(fā)，這意味著未來我們要仰人鼻息。” 地平線自動駕駛市場拓展和戰(zhàn)略規(guī)劃副總裁李星宇告訴《IT時報》記者，這幾年，他從不同客戶處得到一個共同信息，巨頭芯片廠商對客戶的支持不夠好，尤其中國客戶很難在巨頭芯片廠商面前排上優(yōu)先級，以至這些芯片業(yè)很難根據中國市場進行優(yōu)化。“面向中國場景定制中國的處理器，這是我們看到的巨大機會。”李星宇說。

2016年成立后，地平線開始自主研發(fā)人工智能芯片和算法軟件，已經面向智能駕駛領域推出征程1.0人工智能芯片，可用于高性能L2級別ADAS，基于征程2.0架構的地平線Matrix自動駕駛計算平臺可以為L4級別的自動駕駛提供高性能的感知系統，并已經向自動駕駛廠商大規(guī)模供貨。

押注處理器芯片意味著大額資金投入，地平線已經很難具象地說在研發(fā)上投入多少資金，但從英偉達在研發(fā)自動駕駛芯片投入的資金規(guī)模上可相互印證。“英偉達的Xavier有超過90億個晶體管，也是迄今為止打造的最復雜的系統級芯片，研發(fā)投入達到20億美元。”英偉達相關人士告訴《IT時報》記者，Xavier是2000多名工程師4年的努力。

擁有核心技術意味著掌握定價權

“自動駕駛要求汽車本身對環(huán)境有非常精準可靠的感知，這是基于深度學習對目標物的識別、對環(huán)境的感知、建模和定位，要達到這樣的準確性，用通用芯片的效能并不高，它需要非常強的GPU，大功耗會帶來一系列問題，比如成本和散熱。裝AI芯片，意味著以1%的功耗實現相同的性能，而成本只有原來的十分之一。” 李星宇告訴《IT時報》記者，雖然公司在芯片研發(fā)上投入巨大，但從長遠來看，掌握了核心技術就能掌握定價權。現在，地平線是中國唯一一個在全球四大汽車市場（美國、德國、日本和中國）同頂級汽車Tierls（一級供應商）、OEMs（主機廠）建立合作關系的智能創(chuàng)業(yè)公司。

按照業(yè)界的預測，自動駕駛要到2025年才產生規(guī)?；绊?。來自美國交通部的數據顯示，到2025年，智能駕駛的軟硬件銷售（不含整車）將達到262億美元，但其社會效益將放大到1萬億美元，這其中包括了緩解交通擁堵、節(jié)省燃料、減少事故以及提高生產效率。“可以說，每1美元的自動駕駛處理器銷售，將帶來40美元的社會效益！這就是基礎技術的作用，有極強的產業(yè)放大效應。”余凱說。

巨大的人口規(guī)模和市場帶來的海量訓練數據是中國在發(fā)展人工智能上的一大顯著優(yōu)勢，CB Insights調研報告現實，2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司融資總額全球第一。AI公司在致力于研發(fā)AI芯片，寒武紀、地平線憑借過硬的技術實力跑在行業(yè)的前列，多數創(chuàng)業(yè)公司的AI芯片還未量產，甚至不到流片階段。

“我們在研發(fā)神經網絡視覺芯片，離流片還有半年的時間。”深蘭科技創(chuàng)始人兼CEO陳海波告訴《IT時報》記者，深蘭科技正致力于讓自動駕駛L3級更穩(wěn)定，并嘗試攻克L4級，雖然有些企業(yè)宣布自己的無人車已經到L4級，但這樣的成功是建立在實驗路線上的，換一條路未必可以。

國內另外兩家創(chuàng)業(yè)公司，景馳科技正使用英偉達GPU和英偉達 DRIVE PX 2來開發(fā)自動駕駛汽車，而圖森未來則使用英偉達 GPU、英偉達 DRIVE PX 2、Jetson TX2、CUDA、TensorRT和cuDNN 來開發(fā)自動駕駛解決方案，這兩家公司也陸續(xù)獲得英偉達的投資。對地平線來說，研發(fā)自動駕駛芯片本身就是Hard模式，現在地平線先著眼解決“識別”的問題，讓汽車可以正確識別車輛、樹木、車道線、紅綠燈、260種交通指令牌等不同類型物體，再綜合雷達、毫米波等傳感器的數據，對汽車進行自動駕駛控制。按照余凱的設想，他希望在到2025年能有3000萬輛搭載“中國芯”的無人駕駛汽車。

真正實現還有很長一段路

按照國際汽車工程師學會的等級劃分，L5才是真正的無人駕駛，無需人的介入即可應付各種狀況。目前，奧迪A8的Audi AI屬于L3級別的自動駕駛，轉向、加減速控制、對環(huán)境的觀察由系統完成，對于激烈駕駛的應付仍需駕駛員完成；特斯拉的增強版Autopilot嚴格來說屬于L2.5，還未達到L3級別；百度的阿波龍雖是L4 級量產自動駕駛巴士，但離商業(yè)化還有段距離，即使商業(yè)化落地，也只會在一些特定路線使用。

“真正實現無人駕駛仍需10至15年。” 李星宇說。李星宇的預測是樂觀的，谷歌無人駕駛項目技術負責人厄姆森在接受媒體采訪時，認為自動駕駛真正出現可能比預測的時間要晚得多，最長可能需要30年。

事實證明，汽車面臨的工作環(huán)境要復雜惡劣的多，汽車級芯片要追求的是零缺陷目標。手機芯片的缺陷率要求一般是幾千個PPM（百萬分之一）甚至更高，而汽車級芯片的要求是低于10PPM。手機的工作溫度一般是0℃-70℃即可，而汽車級芯片要擴展到-40℃-125℃。另外，手機的工作壽命一般要求在3年，而汽車級芯片需要可靠地工作10年以上，并滿足對于振動、沖擊的測試要求。

今年3月，優(yōu)步發(fā)生全球首例無人駕駛汽車撞死行人事件，無人駕駛汽車的安全問題引發(fā)熱議。對此，英偉達回應《IT時報》記者，關于Xavier系統級芯片 (SoC)，他們邀請了全球頂尖的汽車安全和可靠性公司 TV SD進行安全評估，當時負責Xavier的首席評估員說Xavier是他們評估過的最復雜的處理器之一，經過技術評估，表明Xavier達到了汽車行業(yè)的功能安全標準 ISO 26262，這也證實了Xavier系統級芯片架構適用于自動駕駛汽車的應用程序。

“自動駕駛芯片設計之初就要把安全納入其中，包括硬件和軟件堆棧方方面面都要采用安全技術，為了確保Xavier達到我們設計的預期，公司數千名工程師編寫了數百萬行代碼。”英偉達相關人士向《IT時報》記者介紹。

中國市場：適者生存

值得注意的是，除了傳統芯片廠商，谷歌、特斯拉、百度、博世等似乎與芯片不沾邊的企業(yè)也在做人工智能芯片，而中國企業(yè)要如何占得一席之地？

倪光南在接受《IT時報》記者采訪時表示，新一代信息技術包括AI、自動駕駛等對芯片提出了新的需求，因此原先不做芯片的企業(yè)也開始做芯片，中國的部分企業(yè)有算法和應用方面的優(yōu)勢，完全有可能做出性價比很好的芯片。當然，它們主要是在芯片設計方面投入，一般不會輕易進入芯片的生產制造領域。中國芯片產業(yè)的短板不在設計方面，而在制造工藝、裝備、材料、設計工具等等方面，國內AI、自動駕駛這類芯片在設計方面可以與國外巨頭競爭。不過，AI這類芯片架構依托的是算法，而在算法方面，我國業(yè)界基本上還是跟隨者，缺乏原始創(chuàng)新，想在AI這類芯片方面超越外國，應當努力在算法方面進行創(chuàng)新，爭取有所突破。

“目前國內AI芯片很熱，中國市場巨大，這是一個有利條件。不過，經驗表明，每個細分領域的芯片經過市場競爭后，最終能夠生存下來的往往只有少數，所以無論是AI芯片的投資者還是從業(yè)者，都要有這種思想準備，多做市場調研，減少低水平重復。”倪光南最后說道。

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