用于自動(dòng)駕駛的邊緣推斷芯片：一片藍(lán)海，新競爭者有望突圍

除了智能手機(jī)， 安防外， 自動(dòng)駕駛汽車也是人工智能的落地場景之一。 車用半導(dǎo)體強(qiáng)大需求已經(jīng)使供給端產(chǎn)能開始吃緊，而用于自動(dòng)駕駛的推斷芯片需求，同樣有望在未來 5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)高速增長。我們預(yù)計(jì)，其市場規(guī)模將從 2017 年的 8．5 億美元，增長至 2022 年的 52 億美元，CAGR～44％。若想使車輛實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)駕駛，要經(jīng)歷在感知－建模－決策三個(gè)階段，每個(gè)階段都離不開終端推斷芯片的計(jì)算。

應(yīng)用場景1：自動(dòng)駕駛芯片助力環(huán)境感知

在車輛感知周圍環(huán)境的過程中，融合各路傳感器的數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析是一項(xiàng)艱巨的工作，推斷芯片在其中起到了關(guān)鍵性作用。 我們首先要對(duì)各路獲得的“圖像”數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，在此基礎(chǔ)之上，以包圍盒的（bounding box） 形式辨別出圖像中的目標(biāo)具體在什么位置。

但這并不能滿足需求：車輛必須要辨別目標(biāo)到底是其他車輛，是標(biāo)志物，是信號(hào)燈，還是人等等，因?yàn)椴煌�目�?biāo)的行為方式各異，其位置、狀態(tài)變化，會(huì)影響到車輛最終的決策，因而我們要對(duì)圖像進(jìn)行語義分割（segmantation，自動(dòng)駕駛的核心算法技術(shù)）。語義分割的快慢和推斷芯片計(jì)算能力直接相關(guān)，時(shí)延大的芯片很顯然存在安全隱患，不符合自動(dòng)駕駛的要求。

自動(dòng)駕駛推斷芯片＋算法實(shí)現(xiàn)視頻的像素級(jí)語義分割

應(yīng)用場景2：自動(dòng)駕駛芯片助力避障規(guī)劃

避障規(guī)劃是車輛主要探測(cè)障礙物， 并對(duì)障礙物的移動(dòng)軌跡跟蹤（Moving object detection and tracking，即 MODAT）做出下一步可能位臵的推算，最終繪制出一幅含有現(xiàn)存、及潛在風(fēng)險(xiǎn)障礙物地圖的行為。出于安全的要求，這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)提示的時(shí)延應(yīng)該被控制在 50ms級(jí)。

隨著車速越來越快，無人車可行駛的路況越來越復(fù)雜，該數(shù)值在未來需要進(jìn)一步縮短，對(duì)算法效率及推斷芯片的算力都是極大的挑戰(zhàn)。 例如，在復(fù)雜的城區(qū)路況下，所需算力可能超過 30TOPS。未來 V2X 地圖的加入，將基本上確保了無人車的主動(dòng)安全性，但同樣對(duì)推斷芯片的性能提出了更高的要求。

自動(dòng)駕駛推斷芯片＋算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛避障規(guī)劃

從以上應(yīng)用場景不難看出， 自動(dòng)駕駛對(duì)芯片算力提出了很高的要求， 而受限于時(shí)延及可靠性，有關(guān)自動(dòng)駕駛的計(jì)算不能在云端進(jìn)行，因此邊緣推斷芯片升級(jí)勢(shì)在必行。根據(jù)豐田公司的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn) L5 級(jí)完全自動(dòng)駕駛，至少需要 12TOPS 的推斷算力，按現(xiàn)行先進(jìn)的 Nvidia PX2 自動(dòng)駕駛平臺(tái)測(cè)算，差不多需要 15 塊 PX2 車載計(jì)算機(jī)，才能滿足完全自動(dòng)駕駛的需求。

自動(dòng)駕駛算力需求加速芯片升級(jí)

傳統(tǒng)車載半導(dǎo)體廠商積極布局自動(dòng)駕駛。 近些年來，各傳統(tǒng)車載半導(dǎo)體供應(yīng)商紛紛涉獵自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)，推出了各自的自動(dòng)駕駛，或輔助駕駛平臺(tái)，如 TI 推出了面向于 L1／2 級(jí)的平價(jià)產(chǎn)品，而 Renesas 和 NXP 步入中高端市場。 V3M 與 Bluebox 分別是兩家的代表性產(chǎn)品，均滿足客戶 L3 級(jí)自動(dòng)駕駛需求。目前 NXP 的 Bluebox 2．0 也在測(cè)試中。

老牌廠商中Mobileye（被 Intel 收購） 在自動(dòng)駕駛邊緣推斷芯片上表現(xiàn)最為搶眼，其 EyeQ3 芯片已經(jīng)被集成于新一代量產(chǎn) Audi A8 中的 zFAS 平臺(tái)上，而 A8 也因此成為第一款支持 L3 級(jí)自動(dòng)駕駛的車型。

下一代產(chǎn)品中， Mobileye 和新秀 Nvidia 有望實(shí)現(xiàn)領(lǐng)先。 Mobileye 更注重算法端， 強(qiáng)調(diào)軟硬件結(jié)合帶來的效率提升，其開發(fā)的最新 EyeQ5 芯片在 10W 的功耗下就能達(dá)到 24TOPS的算力。 英偉達(dá)作為傳統(tǒng)硬件廠商，借助于 GPU 圖形處理的優(yōu)勢(shì)，也在自動(dòng)駕駛市場取得了相應(yīng)的領(lǐng)先地位，其芯片更注重絕對(duì)算力表現(xiàn)。將于今年三季度流片， 2019 年三季度量產(chǎn)的“算力怪獸” Pegasus 平臺(tái)，搭載了兩塊 Nvidia 下一代的 GPU，將實(shí)現(xiàn) 320TOPS的超強(qiáng)計(jì)算能力，完全覆蓋 L5 級(jí)別應(yīng)用的需求。

自動(dòng)駕駛平臺(tái)對(duì)比

對(duì)比其他終端應(yīng)用場景，自動(dòng)駕駛不僅計(jì)算復(fù)雜程度最高，車規(guī)級(jí)要求也為芯片設(shè)立了更高的準(zhǔn)入門檻， 其硬件升級(jí)落地相對(duì)緩慢。 目前各廠商下一代的自動(dòng)駕駛平臺(tái)最早計(jì)劃于 2019 年量產(chǎn)，現(xiàn)今上市平臺(tái)中，芯片大多只支持 L2／3 級(jí)。之前 Uber 的無人車事故，也對(duì)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展造成了拖累。

下一代自動(dòng)駕駛 AI 芯片流片及投產(chǎn)時(shí)間預(yù)估

自動(dòng)駕駛芯片市場仍處于初期起步階段。 雖然 NXP 等傳統(tǒng)半導(dǎo)體廠商深耕于汽車電子多年，獲得了一定的客戶粘性，但在自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)上，整個(gè)市場還未形成非常明顯的競爭格局。客戶也在不斷測(cè)試芯片廠商的產(chǎn)品，來實(shí)現(xiàn)最優(yōu)選擇。根據(jù)各公司披露的數(shù)據(jù)，目前各大芯片廠商與整車廠（OEM）及 Tier 1 廠商都開展了緊密的合作，但客戶數(shù)量不相上下。

從客戶的偏好來看，傳統(tǒng)大廠愿意自行搭建平臺(tái)， 再采購所需芯片，而新車廠偏向于直接購買自動(dòng)駕駛平臺(tái)。 介于實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛非常復(fù)雜，目前還在起步階段，我們認(rèn)為初創(chuàng)公司在整個(gè)行業(yè)的發(fā)展中是有機(jī)會(huì)的，并看好技術(shù)領(lǐng)先，能與車廠達(dá)成密切合作的初創(chuàng)公司。

各芯片廠商合作方比較

主要中國 AI 芯片公司介紹

中國大陸目前有超 20 家企業(yè)投入 AI 芯片的研發(fā)中來。 除了像華為海思、紫光展銳這種深耕于芯片設(shè)計(jì)多年的企業(yè)之外，也有不少初創(chuàng)公司表現(xiàn)搶眼，如寒武紀(jì)、比特大陸等。此外，臺(tái)灣地區(qū)的 GUC（創(chuàng)意電子）是一家 IC 后端設(shè)計(jì)公司，憑借 20 年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，和投資方晶圓制造巨頭臺(tái)積電的鼎力支持，在 AI 芯片高速發(fā)展的大環(huán)境下也有望受益。

中國大陸主要 AI 芯片設(shè)計(jì)公司至少有 20 家

以下企業(yè)值得關(guān)注：

海思半導(dǎo)體（Hisilicon）

海思半導(dǎo)體成立于 2004 年 10 月，是華為集團(tuán)的全資子公司。海思的芯片產(chǎn)品覆蓋無線網(wǎng)絡(luò)、固網(wǎng)及數(shù)字媒體等多個(gè)領(lǐng)域，其 AI 芯片為 Kirin 970 手機(jī) SoC 及安防芯片 Hi3559A V100。 Kirin 970 集成 NPU 神經(jīng)處理單元，是全球第一款手機(jī) AI 芯片， 它在處理靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方面有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。而 Hi3559A V100 是一款性能領(lǐng)先的支持 8k 視頻的 AI芯片。

清華紫光展銳 （Tsinghua UNISOC）

清華紫光集團(tuán)于 2013 年、 2014 年先后完成對(duì)展訊及銳迪科微電子的收購， 2016 年再將二者合并，成立紫光展銳。紫光展銳是全球第三大手機(jī)基帶芯片設(shè)計(jì)公司，是中國領(lǐng)先的 5G 通信芯片企業(yè)。 Gartner 的數(shù)據(jù)顯示，紫光展銳手機(jī)基帶芯片 2017 年出貨量的全球占比為 11％。除此之外，展銳還擁有手機(jī) AI 芯片業(yè)務(wù)，推出了采用 8 核 ARM A55 處理器的人工智能 SoC 芯片 SC9863，支持基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別技術(shù)， AI 處理能力比上一代提升 6 倍。

GUC（臺(tái)灣創(chuàng)意電子， 3443 TT）

公司介紹： GUC 是彈性客制化 IC 領(lǐng)導(dǎo)廠商（The Flexible ASIC LeaderTM），主要從事 IC 后端設(shè)計(jì)。后端設(shè)計(jì)工作以布局布線為起點(diǎn)，以生成可以送交晶圓廠進(jìn)行流片的 GDS2 文件為終點(diǎn)，需要很多的經(jīng)驗(yàn)，是芯片實(shí)現(xiàn)流片的重要一環(huán)。初創(chuàng)公司同時(shí)完成前后端設(shè)計(jì)難度較大。在 AI 芯片設(shè)計(jì)發(fā)展的大環(huán)境下，加上大股東臺(tái)積電的支持， GUC 有望獲得大的后端訂單。 公司已在臺(tái)灣證券交易所掛牌上市，股票代號(hào)為 3443。

以下為初創(chuàng)公司：

寒武紀(jì)科技（Cambricon Technologies）

寒武紀(jì)創(chuàng)立于 2016 年 3 月，是中科院孵化的高科技企業(yè)，主要投資人為國投創(chuàng)業(yè)和阿里巴巴等。公司產(chǎn)品分為終端 AI 芯片及云端 AI 芯片。終端 AI 芯片采用 IP 授權(quán)模式，其產(chǎn)品 Cambricon－1A 是全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)商用的深度學(xué)習(xí)處理器 IP。去年年底公司新發(fā)布了第三代機(jī)器學(xué)習(xí)專用 IP Cambricon－1M，采用 7nm 工藝，性能差不多高出 1A 達(dá) 10 倍。云端產(chǎn)品上，寒武紀(jì)開發(fā)了 MLU 100 AI 芯片，支持訓(xùn)練和推斷，單位功耗算力表現(xiàn)突出。

比特大陸（Bitmain）

比特大陸成立于 2013 年 10 月， 是全球第一大比特幣礦機(jī)公司，目前占領(lǐng)了全球比特幣礦機(jī) 60％以上的市場。由于 AI 行業(yè)發(fā)展迅速及公司發(fā)展需要，公司將業(yè)務(wù)拓展至 AI 領(lǐng)域，并于與 2017 年推出云端 AI 芯片 BM1680，支持訓(xùn)練和推斷。目前公司已推出第二代產(chǎn)品BM1682，相較上一代性能提升 5 倍以上。

地平線機(jī)器人（Horizon Robotics）

成立于 2015 年 7 月，地平線是一家注重軟硬件結(jié)合的 AI 初創(chuàng)公司，由 Intel、嘉實(shí)資本、高瓴資本領(lǐng)投。公司主攻安防和自動(dòng)駕駛兩個(gè)應(yīng)用場景，產(chǎn)品為征程 1．0 芯片（支持 L2自動(dòng)駕駛）和旭日 1．0（用于安防智能攝像頭），具有高性能（實(shí)時(shí)處理 1080P＠30 幀，并對(duì)每幀中的 200 個(gè)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別）、低功耗（典型功耗在 1．5W）、和低延遲的優(yōu)勢(shì)（延遲小于 30 毫秒）。公司二代自動(dòng)駕駛芯片將于 1Q19 流片，實(shí)現(xiàn)語義建模。

云天勵(lì)飛（Intellifusion）

公司創(chuàng)立于 2014 年 8 月，由山水從容傳媒、松禾資本領(lǐng)投，主攻安防 AI 芯片。其自研IPU 芯片是低功耗的深度學(xué)習(xí)專用處理器，內(nèi)含專用圖像處理加速引擎，通過級(jí)聯(lián)擴(kuò)展最多可處理 64 路視頻。能耗比突出，超過 2Tops／Watt。

異構(gòu)智能（NovuMind）

異構(gòu)智能創(chuàng)立于 2015 年 8 月，由洪泰基金、寬帶資本、真格基金和英諾天使投資。 2018年公司展示了其首款云端 AI 芯片 NovuTensor，基于 FPGA 實(shí)現(xiàn)，性能已達(dá)到目前最先進(jìn)的桌面服務(wù)器 GPU 的一半以上，而耗電量僅有 1／20。公司即將推出的第二款 ASIC 芯片，能耗不超 5W， 計(jì)算性能達(dá) 15 TOPs，將被用于安防和自動(dòng)駕駛應(yīng)用中。

龍加智（Dinoplus）

創(chuàng)立于 2017 年 7 月龍加智是專注于云端芯片的 AI 初創(chuàng)公司，由摯信資本和翊翎資本領(lǐng)投。其產(chǎn)品 Dino－TPU 在 75W 功耗下，計(jì)算能力超過除最新款 Nvidia Volta 之外的所有 GPU，時(shí)延僅為 Volta V100 的 1／10。同時(shí)， Dino－TPU 提供市場上獨(dú)一無二的冗余備份和數(shù)據(jù)安全保障。 公司計(jì)劃于 2018 年底完成第一款芯片的流片。