自动驾驶芯片：高性能与高成本的挑战与趋势

"本文是关于自动驾驶的系列报告之一，主要探讨了自动驾驶的高进入门槛、现状及发展趋势，涉及芯片、传感器和解决方案等多个方面。" 在自动驾驶领域，进入门槛高主要体现在对高性能处理芯片的需求上。高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶、车联网(V2V/V2X)和车载娱乐服务系统等都依赖于高效能的处理芯片。例如，自动驾驶车辆可能配备多台激光雷达、毫米波雷达、摄像头和红外探测器等传感器，这些设备在车辆运行时会产生海量的数据，如点云和视频，要求芯片能够实时处理并做出决策。因此，自动驾驶芯片需具备强大的处理能力和算法应用能力。 芯片的性能要求不仅限于计算速度，还包括能耗效率和成本。性能每瓦的耗电量、每单位性能的成本，以及建立生态系统（如用户群体、易用性）都是衡量自动驾驶芯片的重要指标。目前市场由Intel（Mobileye）和Nvidia两大巨头主导，但也有如地平线机器人、寒武纪等创业公司在特定应用场景取得进展。 在当前阶段，自动驾驶技术通常采用GPU+FPGA的平台化方案，配合标准化芯片，这主要是因为芯片成本高昂且集成度不高。这种开源解决方案允许系统供应商灵活配置主模块和选装模块，给整车厂提供了更大的选择空间。文中列举了几款代表性自动驾驶芯片，如Nvidia的Drive PX2、地平线机器人的征程、Mobileye的EyeQ4和EyeQ5，这些产品在浮点运算能力、功耗、视频处理能力和工艺等方面有所不同，适用于不同级别的自动驾驶。 未来趋势表明，随着处理器设计技术的进步和对算法协同进化的需要，专为自动驾驶设计的定制化、高集成度芯片将更加普及。这将带来更好的性能和更低的成本，推动自动驾驶技术的进一步发展。同时，报告指出，目前的商业模型正在形成，关键在于降低成本、优化解决方案和积累数据。在系统解决方案、处理芯片和传感器方面，各有不同的技术和商业模式。整车厂和互联网企业在自动驾驶领域的合作将是大势所趋，而定制化高集成度芯片将成为未来的主流。 在上市公司中，索菱股份因其在车载信息终端的稳定收入和自动驾驶领域的布局受到看好，有望受益于这一行业的增长。