智能驾驶计算平台应用技术 课件 课件 1-3调研分析智能驾驶计算平台产业

《智能驾驶计算平台应用技术》

任务三

调研分析智能驾驶计算平台产业能力模块一对智能驾驶及智能驾驶计算平台的基本认知 《智能驾驶计算平台应用技术》情景导入Situationintroduction某自动驾驶公司计划研发一款智能驾驶汽车，现对市面上的智能驾驶计算平台进行挑选，你作为一名车载计算平台开发工程师，主管要求你对市面上的智能驾驶计算平台产品进行分析，并产出分析报告。知识目标1.了解智能驾驶计算平台的行业发展背景以及发展现状。

2.了解智能驾驶计算平台的行业发展趋势。1.了解智能驾驶计算平台国内外主流厂商的类型、实力和产品。技能目标1.培养积极探索的职业精神。素养目标Learningobjective学习目标行业发展背景01.行业发展现状02.国内外主流计算平台厂商认知03.行业发展趋势04.《智能驾驶计算平台应用技术》平台化和标准化是构建智能驾驶产业链的出发点，有利于技术突破和保证高质量高可靠性。平台化可以衍生多款车型，共用同一个平台可以提高研发效率，降低成本，促进产业链的精细化分工与密切配合。标准化可以促进产业链的精细化分工，提升产业链研发与制造效率，降低替换成本。智能驾驶产业涉及计算平台、传感器、执行器，应用算法等，标准化是智能驾驶产业能够健康快速发展的内在要求。01行业发展背景（一）汽车产业方向趋向平台化和标准化①技术必要性：智能驾驶业务场景多，技术难度高，产业链长且分工复杂。急需形成合力推动产业发展；智能驾驶计算平台作为关键技术，应运而生；它作为汽车大脑，技术复杂度高，需高度集成和标准化。②产业需求：自动驾驶芯片作为智能驾驶汽车生态发展的核心，随着汽车智能化的迅速发展、自动驾驶级别的提升以及功能应用的丰富，汽车对芯片算力的需求也越来越大。图为来源于wind数据的2020年到2040年全球自动驾驶渗透率及预测。01行业发展背景（二）智能驾驶计算平台是产业发展的关键随着自动驾驶车辆销量连年增高，行业发展进入快车道，自动驾驶功能的搭载对象从高端车扩展到中低端车型。汽车每一个配置以及多个配置涉及的网关中，都会内置车载芯片，分别控制着不同的功能，因此数量需求巨大。02行业发展现状（一）需求量大具体到市场体量，如图所示，据wind数据统计，2021年全球自动驾驶芯片市场规模约23亿美元，其中中国市场约8亿美元，预计2021-2025年全球及中国市场年复合增速将超过30%。02行业发展现状（一）需求量大数据显示，L3级自动驾驶对算力需求为20-30TOPS，L4级需要200TOPS以上，L5级则超过2000TOPS。预计到2025年前后自动驾驶汽车将开始一轮爆发式增长，国内外包括特斯拉、英伟达、高通及华为等厂商都在积极布局更大算力的自动驾驶芯片的研发和应用，抢占市场发展先机。02行业发展现状（二）算力要求高尽管半导体投融资市场在2022年初遭遇寒冬，热门赛道的优秀公司估值下降了约30%，但自动驾驶芯片等车规级芯片项目仍受到追捧。国内头部企业和创新型企业如地平线、黑芝麻和奕行智能等都获得了巨额融资。行业整体处于快速发展阶段，预计未来5年将是高速发展的黄金期。02行业发展现状表2022年初以来国内自动驾驶芯片市场融资情况时间企业融资额轮次投资机构2022.2奕行智能近2亿元天使轮和利资本、临芯投资联合领投2022.6地平线-战略融资中国一汽2021.9黑芝麻智能合计5亿美元C轮小米长江产业基金领投2022.8C+轮武岳峰科创领投（二）算力要求高目前智能驾驶计算平台厂商分为四类：03国内外主流计算平台厂商认知（一）厂商类型随着L2+高级别自动驾驶逐渐落地，传统单一功能汽车芯片已无法满足要求，具备较强AI计算优势的消费电子芯片厂商快速切入，凭借“自上而下”的策略实现弯道超车。总体来看，芯片目前处于技术快速迭代期，算力不断提升，厂商紧密竞争中。03国内外主流计算平台厂商认知（二）厂商实力03国内外主流计算平台厂商认知（三）主流厂商产品表

国内外自动驾驶计算平台厂商产品信息列举技术路线厂家计算平台名称代表芯片芯片算力（TOPS）算法支持推出时间产品图片整套解决方案英特尔（Mobileye）EyeQEyeQUltra176封闭算法2022平台化硬件英伟达NVIDIADriveAGXOrinNVIDIADRIVEOrin254提供工具链和软件算法参考模型，客户自定义算法2019高通SnapgradgonRideplatform高通SA8295P302023华为MDC系列昇腾系列芯片≧1282020地平线Matrix5征程5最高1282022黑芝麻黑芝麻FAD华山二号A1000582020全栈自研特斯拉TeslaFSD自研SoC72自研2021传统EE转型德州仪器texasinstrumentsTDA4VMTDA4VM8提供硬件平台，提供算法相关支持202004行业发展趋势（一）技术要求越来越高芯片研发开放性是指芯片底层代码的开放程度，开放性越高供应商主导权越低，整车厂功能开发的自由度则越高。功能差异化是未来整车厂形成竞争优势的关键之一。现阶段整车厂技术仍在积累过程当中，主要采用部分开放的解决方案。未来整车厂功能拓展需求持续提高，技术得到积累，对于完全开放的需求将显著提高。04行业发展趋势（二）芯片开放度将逐步提高整车厂未来发展的关键在于掌握车载计算平台核心环节，从而进行自主功能与应用的研发与迭代，打造核心竞争力。该发展趋势之下，整车厂将对软件持续加强布局，硬件开放性也将受需求推动而提高。有能力的厂商将逐步实现全栈能力，其他厂商应重点掌握应用软件技术。 04行业发展趋势（三）整车企业逐步形成自研CPU+ASIC方案逐渐成为未来主流选择，汽车芯片结构形式也由MCU进化至SoC。目前市面上主流的自动驾驶芯片SoC架构方案分为三种：CPU+GPU+ASIC，CPU+ASIC及CPU+FPGA。从发展趋势来看，定制批量生产的低功耗、低成本的专用自动驾驶AI芯片（ASIC）将逐渐取代高功耗的GPU，CPU+ASIC方案将是未来主流架构。04行业发展趋势（四）自动驾驶SoC芯片正向“CPU+XPU”的异构式架构发展架构方案代表厂商具体实现未来发展方向CPU+GPU+ASIC英伟达、特斯拉、高通英伟达Xavier：CPU+GPU+DLA+PVA，特斯拉FSD：CPU+GPU+2*NPU在自动驾驶算法尚未成熟之前仍是主流架构CPU+ASICMobileye、华为、地平线MobileyeEyeQ5:CPU+CVP+DLA+MA，地平线：自研ASIC芯片－--BPU自动驾驶算法成熟后，定制批量生产的低功