ADAS和自动驾驶领域竞争加剧

Mobileye认为，只有当先进技术进入市场造福人类之时，才是技术真正发挥价值之时。

近年来，Mobileye通过多领域、全方位的合作，推动自动驾驶及辅助驾驶发展进程。与此同时，随着汽车制造商和技术巨头们争抢着将无人驾驶汽车引入大众市场，数百亿美元的资金正涌入自动驾驶技术领域。

随着这一领域竞争者的增多，市场争夺也更加激烈。

传统半导体厂商

Mobileye和恩智浦等传统的车用半导体厂商有交集，但是相对基础的微控制器等，英特尔就不涉及。

在自动驾驶摄像头领域，投入的芯片公司至少就有十家以上，像是恩智浦、德州仪器、瑞萨电子与Infineon（英飞凌）等。Mobileye的优势关键就在于它进入该领域的时间较早；其次，该公司特別针电脑视觉计算提出优化的运算架构，这种做法类似于“加速器件”的概念，对于摄像镜头的运算更能有效能与效率的提升，同时也能维持相当低的能耗表现。

随着这一领域竞争者的增多，市场争夺也更加激烈。

英伟达

英特尔和一直以来的对手英伟达在自动驾驶平台上尚未有胜负，但两者的切入方向不太一样。英伟达主要针对Level 3以上的自动驾驶，而英特尔从Level 1到Level 5都有布局。

英伟达近年来在自动驾驶业务上动作频频，先是推出可供自驾技术运算的全球运算速度第22快超级计算机DGX SuperPOD，再宣布深化与沃尔沃集团合作开发自驾系统，可看出英伟达正积极建构自有自驾解决方案一站式购足生态系，并逐渐与英特尔旗下Mobileye形成全球开放性自驾处理器两强相争格局，与特斯拉封闭式自驾硬件发展互别苗头。

至今已有多家汽车制造商和英伟达合作，采用英伟达的Drive自驾平台，除了沃尔沃集团，日本丰田汽车（Toyota）、德国奥迪（Audi）、奔驰母公司戴姆勒（Daimler）也都是英伟达自驾平台合作车厂；博世（Bosch）、Continental以及ZF等汽车零组件供应大厂，同样与英伟达有合作关系；百度阿波罗（Apollo）自驾生态系同样是英伟达合作伙伴。Uber自驾系统也有采用英伟达自驾硬件，只不过英伟达一直强调Uber未采用其Drive平台。

如今英伟达再推出DGX SuperPOD自驾用超级计算机，提供给自驾开发客户更完整的一站购足产品组合：此前英伟达推出Drive IX，主要支持人工智能（AI）车载信息娱乐系统；Drive Pegasus平台提供车载全自驾功能运算所需；Drive Constellation可提供广泛的自驾系统模拟，提高自驾系统安全性和效率。DGX SuperPOD可提供自驾技术开发商进行更真实的神经网络训练挑战。

DGX SuperPOD内建96个英伟达 DGX－2H超级计算机，合计配置1536个英伟达 V100 GPU，并和英伟达 NVSwitch以及Mellanox网络结构互联，因而可提供运算能力达9．4万亿次每秒浮点运算次数（petaflop），有助汽车制造商、新创企业和研究人员训练其自驾应用的神经网络。英伟达于今年3月以69亿美元买下Mellanox。

即使汽车业务目前仍只占英伟达整体营收个位数比重，但英伟达正在建构的自驾一站式购足产品组合战略，势必有助英伟达先行站稳因应未来自驾车变迁的产业发展脚步。

特斯拉

特斯拉已发表自制全自驾计算机Hardware 3（HW3），内建两颗自研处理器，搭载两颗SoC的原因是要建立冗余性，以及提供对行车结果判断的交互参照，并非用来提升整体HW3效能。在两颗Tesla自制SoC下方，各配置两颗快闪存储器用来储存作业系统。

HW3两颗SoC左右两侧各配置有两颗LPDDR4存储器芯片，合计共配置8颗，在两颗SoC内部，Tesla配置有GPU、两个神经网络处理器单元（NPU）、CPU、影像讯号处理器等处理器单元，以及DRAM控制器。

Tesla下一代Hardware 4（HW4）自驾计算机，预期肯定会进一步提升行车安全性。外界预估，HW4的新一代SoC内建CPU可能采用Cortex－A75架构核心处理器，进一步提高SoC功耗表现及减少内部空间消耗，为配置其他重要零组件腾出更多空间。HW4存储器芯片可能也会升级至LPDDR5，有助显著加快速度及减少功耗消耗。HW4也可能进一步采用更优化的NPU，并配置更高容量SRAM支援；影像讯号处理器也可能升级。

Waymo

Waymo自驾系统采用英特尔Xeon中央处理器（CPU）和FPGA作为其自驾系统运算处理器，反而没有采用Mobileye产品线，全仰赖自研自驾软件和地图。

至今Waymo自驾技术发展投入超过10年，Waymo首辆自驾车投入公共道路测试也有近4年时间，与Mobileye依赖摄像头不同，Waymo大量使用激光雷达。Waymo自2011年以来便自主开发激光雷达（LiDAR）传感器，发展至今甚至已达可商用外售阶段。

Waymo重视激光雷达技术的采用，如Waymo自驾车上部署有3种不同激光雷达雷射扫视系统，其一可扫视行车前方范围达3个足球场的环境、其二可扫视中等距离周遭、其三则负责短距离但更广的扫视范围。借由这些传感器，提供更高程度的运算实力。

Waymo也重视运用机器学习的能力提升自有自驾技术水平，Waymo研发负责人Drago Anguelov认为机器学习是相当基础设备密集的技术。Waymo主要运用机器学习技术和所有Google的能力，教育汽车如何自行判别行车道路环境。

对于公司未来的计划，地平线上海芯片研发中心总经理吴征博士表示，在未来6－12个月将至少推出两款车规级芯片。征程三代是专为自动驾驶和域控制器打造的新一代视觉感知SoC，搭载地平线高性能计算架构BPU3．0，符合AEC－Q100和ISO 26262车规级标准的新一代AI处理器。

地平线

去年，嵌入式人工智能公司的地平线（Horizon Robotics）发布了新一代自动驾驶处理器征程2．0架构，以及基于征程2．0处理器架构的高级别自动驾驶计算平台Matrix1．0，是面向L3／L4的自动驾驶解决方案。

地平线征程系列芯片使用自研 BPU（Brain Processing Unit），可实现对车辆、行人和道路环境等多类目标的实时感知，目前已登陆美国助力国际顶尖Robotaxi车队。

今天，在世界人工智能大会的现场，地平线重磅正式量产国内首颗车规级AI芯片——征程二代。据介绍，这颗搭载了地平线自研高性能计算架构BPU2．0（Brain Processing Unit）的芯片采用台积电28nm工艺制造，可提供超过4 TOPS的等效算力，而典型功耗仅为2瓦；因为秉承了地平线一贯以来打造极致AI能效的理念，新量产的征程二代芯片具备极高的算力利用率和有效性，每TOPS AI能力输出可达同等算力GPU的10倍以上；又因为只用了32位的DDR内存，所以能有效地降低系统成本。

相比于征程一代，征程二代芯片算力提升4倍，能更高效、灵活的实现多类AI任务，并具备对多类目标进行实时检测和精准识别的处理能力，支持64类像素级语义分割。此外，征程二代可提供基于Linux的训练框架和开发环境，为客户定制提供可能性。

此外，征程二代作为一款面向汽车应用的芯片，从设计之初就严格按照汽车电子可靠性标准AEC－Q100的要求进行开发，正是这样才成就了国内首颗车规级AI芯片。因为车规级芯片需要满足“高安全性、高可靠性、高稳定性”的技术标准要求，并需要经过严苛的研发、制造、封装、测试和认证流程，产品开发周期长，难度大。

在发布会上，地平线还详细介绍了他们基于征程二代车规级芯片推出的、面向ADAS市场的征程二代视觉感知方案，同时发布了将于明年正式上市的性能更强大、可覆盖不同等级自动驾驶需求的全新Matrix自动驾驶计算平台。

据介绍，主打ADAS市场的地平线征程二代视觉感知解决方案，可在低于100毫秒的延迟下实现多达24大类的物体检测以及上百种的物体识别，每帧高达60个目标及其特征的准确感知与输出，车辆及行人测距测速误差均优于国际同等主流方案。不仅如此，针对国内市场的特点，该解决方案还专门针对中国道路和场景进行了优化，如特殊车道线、红绿灯倒计时检测、车辆突然斜向插入等。

征程 2．0 架构加速的计算平台——Matrix? 自动驾驶计算平台，结合深度学习感知技术，具备强大的感知计算能力，能够为 L3 和 L4 级别自动驾驶提供高性能的感知系统。

相比上一代Matrix，地平线此次发布的全新自动驾驶计算平台在算力提升高达16倍的同时，功耗仅为原来的2／3，同时可支持高达800万像素的视频输入，行人检测距离高达100米，并满足多个国家、不同场景下自动驾驶运营车队以及无人低速小车的感知计算需求。

寒武纪

寒武纪涉及的自动驾驶产品主要有两个：寒武纪1M处理器和寒武纪MLU100智能处理卡。其中，寒武纪1M基于寒武纪第三代高性能IP，具备更高性能、更低功耗与卓越完备性，在7nm工艺下能实现5TOPS／W能效比，支持个性化深度学习，适用于多路视频实时处理，包括自动驾驶等领域。

而寒武纪MLU100则是基于寒武纪的MLUv01架构，主要可以用于自动驾驶的开发验证领域，可提供较高性能、低功耗的算力支持。据悉海高汽车的智能驾驶运算域控制单元搭载的就是寒武纪的MLU100芯片。

MINIEYE

挑战巨头是获取成就的“捷径”之一。同样赶上自动驾驶大潮，创业于ADAS领域的中国团队MINIEYE是Mobileye的挑战者之一。

这家成立于2013年的团队，同样是一家基于单目摄像头提供ADAS主动安全技术的公司，前身为新加坡政府支持的高级驾驶辅助系统（ADAS）研发项目。目前，MINIEYE独立研发的ADAS产品，功能包含前方车距监测（HMW）、前向碰撞预警（FCW）、车道偏离预警（LDW）、虚拟保险杠（Virtual Bumper）、前车启动提醒（Stop ＆ Go）五项功能。

从名字到技术聚焦，MINIEYE显然都在对标Mobileye。

MINIEYE产品包括：

智能安全视频监控终端——东方红

东方红是一款集ADAS、DMS，多媒体无线传输、汽车行驶记录仪、高清监控和视频、WIFI通讯、北斗／GPS双模高精度定位于一体的多功能车载视频智能终端。

智能安全驾驶监控终端——长征3、长征5

长征3是一款专为商用车设计，具有高性价比的驾驶安全预警产品，具有ADAS、DMS、BSD等功能，支持4G传输、行车记录、高清录像存储、北斗／GPS双模高精度定位。

长征5是一款为出租车、网约车等乘用营运车辆打造的车载智能监控产品，具有ADAS、DMS、BSD等功能，支持4G传输、行车记录仪、高清录像存储、北斗／GPS双模高精度定位。

安全驾驶监控云平台——佑驾

佑驾安全驾驶监控云平台是基于驾驶安全报警数据、视频实时传输以及车辆位置信息的数据服务平台。

平台面向普货行业、两客一危行业、公共交通系统、出租车网约车行业以及UBI车险行业等，集主动安全、视频监控、位置监控、数据分析及运营管理等多功能于一体。

MINIEYE公司创始人刘国清表示，虽然目前MINIEYE的产品还没有达到100％对标以色列的Mobileye，但已处于同一水平线。

作为ADAS技术厂商，MINIEYE想要分食未来自动驾驶的大蛋糕，必须与主机厂进行紧密合作，从前装领域与车身的各项协议打通，实现真正的数据流动和智能化。据了解，MINIEYE已经与美国通用签订技术开发合同，与小鹏汽车开发视觉感知模块的合作。

MINIEYE公司的目标就是在 ADAS 技术供应商市场赢取一席之地，不管在接下来的竞争中取得怎样的成绩，至少勇气可嘉。

Mobileye的动作

为了赢得市场份额，Mobileye计划开放架构，已经宣布开放EyeQ5平台，就是说客户可以在下一个芯片中添加自己的代码。目前Mobileye的EyeQ芯片系列是一个封闭系统，所以客户购买的芯片和软件是单独封装。

允许汽车制造商编写自己的代码，随之可以在Mobileye现有技术上添加激光雷达处理或驱动软件等项目。

通过这种定制化芯片，Mobileye正尝试向不断增长的主要汽车客户，揭开技术的神秘面纱。这些客户正在这场自动驾驶竞赛中努力地寻找各种方法，推出各自的自动驾驶汽车。

结语

自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。

自动驾驶技术在人工智能和汽车行业的飞速发展下逐渐成为业界焦点。各大互联网科技巨头、大型传统车企、技术型创业公司各自依托其资金、科技、渠道资源等优势，纷纷抓住产业升级机会，切入自动驾驶领域。

在智能驾驶的概念热炒和资本热钱导致的红利期过了之后，或许我们将见证到整个行业的激烈洗牌，谁能得到行业和市场的认同，最先实现规模商用，谁就能成为暴风雨中安然上岸的那一个。