電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）隨著汽車智能化發(fā)展，現(xiàn)在的智能化汽車會搭載各種各樣的傳感器，比如，包括十幾個攝像頭、幾個毫米波雷達、很多超聲波雷達，以及激光雷達和GPS等，這就需要一個中央處理器來處理這些傳感器采集的信號，相當于智能汽車的大腦。

這是與過去車完全不一樣，以前都是一個個分散的ECU，他們的處理能力不需要那么強。現(xiàn)在智能汽車的發(fā)展需要高性能大算力，承擔硬件體系的核心中樞的作用，同時還需要承擔全新電子電器架構(gòu)本身改變帶來新的需求和計算能力，以及支撐軟件體系的能力。

智能汽車大腦實際上是一個非常高性能的芯片，汽車里的芯片以前比較先進的一般是28nm，大多是40nm，現(xiàn)在智能駕駛芯片復雜度越來越高，制程就從28nm，演變到16nm，而且正在向7nm演進，因為需要非常強大的計算能力，這樣才能支撐起作為新電子電器架構(gòu)中樞神經(jīng)的能力。

人工智能領域在2021年有一個突破，即深度神經(jīng)網(wǎng)絡，可以反應人工智能芯片的計算能力，在智能汽車領域，低級別的L1/L2，需要神經(jīng)網(wǎng)絡計算能力是10TOPS；到L3\L4\L5，算力需求將呈指數(shù)級的增長，L4需要500TOPS到1000TOPS，L5需要幾千TOPS。

除了神經(jīng)網(wǎng)絡計算之外，這顆智能駕駛芯片里對CPU的計算能力也有很強的需求，比如L5級別，CPU的計算能力可能到500K DMIPS；還有圖像處理能力，過去自動駕駛用到的圖像傳感器是100萬或200萬像素，現(xiàn)在很多智能駕駛車需要800萬像素或者更高，我有些公司已經(jīng)用1500萬像素，這就對芯片的要求更高。

隨著智能汽車的發(fā)展，越來越多企業(yè)加強智能駕駛芯片的研究，包括國外的特斯拉、英偉達，國內(nèi)的地平線、黑芝麻智能、寒武紀行歌、芯擎科技等，各家都走自己不同的特色和定位。

日前黑芝麻智能創(chuàng)始人兼CEO單記章談到，黑芝麻智能的智能駕駛的產(chǎn)品除了用在車上，也部署在路端，公司的FAD Edge 路測感知計算平臺已經(jīng)在不少城市安裝測試。

黑芝麻智能的團隊來自芯片和汽車領域，是一個融合性的團隊，既懂車又懂芯，比如公司CEO單記章此前在芯片領域耕耘20年，其合伙人有20多年汽車領域的工作經(jīng)驗。

目前公司已經(jīng)推出多款智能駕駛計算芯片產(chǎn)品，華山一號A500、華山二號A1000\A1000L,其中華山二號（A1000）芯片具備40-70TOPS的強大算力，小于8W的功耗及優(yōu)越的算力利用率，工藝制程16nm，符合AEC Q-100、單芯片ASIL B、系統(tǒng)ASIL D汽車功能安全要求，是國內(nèi)唯一基于自研車規(guī)級核心IP開發(fā)的自動駕駛計算芯片。

另外，據(jù)單記章介紹，目前公司正在設計華山三號A2000，這顆芯片將是國內(nèi)首個超過250T大算力自動駕駛芯片，采用7nm工藝。

智能駕駛芯片作為智能汽車大腦，對于智能駕駛汽車來說至關重要，未來隨著自動駕駛逐步發(fā)展，對智能駕駛芯片的要求也越高，未來還需要持續(xù)探索。