根據艾瑞咨詢的報告數據，到？2023?2008年，全球具備智能駕駛功能的車輛將達到6000輛左右。萬輛，L1/L2？壹級自動駕駛功能的滲透率將接近50%，三級自動駕駛功能的市場滲透率也將達到7%。
從眼前來看，深度充電特斯拉，全球智能汽車，股價和總市值連續創新高超過2000？十億美元。
這也說明整個市場對智能汽車的發展有很高的期待。
1，國內智能駕駛市場蓄勢待發。
我們將視角轉向中國:經過兩年的高速發展，很多合資品牌、自主品牌、造車新勢力都在？阿達斯？功能和智能駕駛系統在車上的量產，呈現出互相追逐的趨勢。
根據左思產業研究院的統計，今年之前？4?上個月，在國內市場？L2？壹級自動駕駛系統裝配率達到了10.6%。
其中，豐田、沃爾沃等傳統品牌，以及吉利、領克、幾何、長城威派、啟瑞星途等新興品牌，組裝率均處於領先地位。
造車新勢力就更不用說了，蔚來？NIO？飛行員，小鵬？XPilot，魏瑪的活？飛行員？而理想的輔助駕駛系統已經搭載在車上，並且在不斷發展。
特別是，李最近獲得了美團的融資，未來將大力投資自動駕駛技術的開發和應用。
L3？自動駕駛的市場也在擴大。2017?奧迪推出新款？A8？標榜全球首次量產？L3？自從有了自動駕駛系統，國產品牌也推出了？L3？類自動駕駛功能。
包括廣汽新能源？永恒之塔？LX/Aion？SAIC榮威上市了嗎？漫威？x？還有那些要上市的？漫威？r，還有今年廣受關註的長安？U-NIT？還有比亞迪韓。
但受限於國內法律法規，並不明確。這些型號是什麽？L3？自動駕駛功能尚未開放，但市場前景可期。
而對於更高層次的呢？L4？自動駕駛，近期有兩個比較重的行業趨勢:
壹個是沃爾沃和？Waymo？牽手，後續沃爾沃品牌、北極星品牌、領克品牌車型會整合？Waymo？自動駕駛技術；
第二個是滴滴自動駕駛終於宣布落地，在上海嘉定開始試運營。
在此之前，包括百度、Pony.ai、文遠智行、AutoX在內的多家自動駕駛廠商已經落地？Robotaxi？服務，其規模將繼續擴大。
全球咨詢管理公司麥肯錫在哪裏？2018?2006年，壹份自動駕駛研究報告發布，報告指出，未來中國很可能成為全球最大的自動駕駛汽車市場。
去哪？2030?2008年中國自動駕駛相關的新車銷售和出行服務收入將超過？5000?十億美元。
從高級輔助駕駛功能到？L3？班自駕客車又到了？L4？年級？Robotaxi這樣壹個巨大的智能汽車增量市場，為各種新興供應商培育了產品落地的無限機會。
無論是在算法、傳感器還是芯片領域，必然會有壹批供應鏈明星強勢崛起。
2.算法讓位於芯片，市場格局有待打破。
自動駕駛最早的玩家主要在算法層面進行開發和改進，尤其是以深度學習為核心的人工智能技術的發展，加速了汽車自動化的進程。
Waymo？之所以在自動駕駛領域走在世界前列，很大程度上是因為它自身？谷歌？無人車創立以來多年的算法積累。
附近？5?這壹年，國內誕生了BAT、滴滴、馬驍智行、文遠智行、Momenta等壹大批自動駕駛算法公司？等等，這些企業都開發了自己的算法系統。
即使起步稍晚，這些公司也在奮起直追，試圖逐漸彌合自己與國外公司的算法差距。
附近？2?在這壹年中，許多國內？代工？還成立了創新中心和人工智能技術中心，從算法層不斷攻克自動駕駛的難題。
可以肯定的是，目前國內自動駕駛算法的實力處於世界領先水平，算法不再是制約自動駕駛技術發展的高墻。
除了算法，就是自動駕駛的傳感器包。
對於低級別的自動駕駛，毫米波雷達和攝像頭的組合足以支撐，國際上也有很多這種傳感器。Tier？1?和國內供應商保證供應。
而用於高級自動駕駛的激光雷達市場也從幾年前發展到百花齊放，包括DJI？Livox，沃賽科技，速騰聚創等等。
各種產品已經廣泛部署在自動駕駛車型上。
目前傳感器整體成本還有下降空間，但量產指日可待。
總體來看，自動駕駛研發中來自傳感器部分的短板正在逐步修復。
這樣壹來，自動駕駛未來發展的重點就在於計算硬件，也就是我們常說的自動駕駛芯片。
自動駕駛車輛上有大量的傳感器，算法的改進需要這些傳感器不斷收集外部數據，遍歷各種極端情況，不斷進化。
自動駕駛系統除了要解決大流量數據傳輸的問題，還需要快速處理這些海量數據，而強大的自動駕駛芯片是關鍵。
業內普遍認為，L2？自動駕駛需要的計算能力是10？頂多也就L3需要30的計算能力？–?60?最多，L4需要比100更強的計算能力？最多，L5至少需要1000的計算能力？最多.足夠的計算能力只是對自動駕駛芯片的壹部分要求，還必須在功耗性能、安全性、穩定性等方面滿足車輛環境的需求。這裏涉及的內容非常廣泛，包括溫度、濕度、振動、灰塵、電磁兼容性等。
眾所周知，芯片設計的門檻相當高。目前全球只有少數幾家公司能夠設計制造廣泛應用於消費電子設備的芯片，汽車級芯片的開發難度遠高於消費電子芯片。
進壹步地，應用於自動駕駛的傳感芯片的設計難度高於普通汽車儀表芯片。
毫不誇張地說，應用於自動駕駛的汽車級傳感芯片，堪稱芯片設計領域的“珠穆朗瑪峰”。
到目前為止，世界上只有計算能力大的自動駕駛芯片可以量產？Mobileye，英偉達，特斯拉。
根據？Mobileye？最新公布的數據，其？EyeQ？芯片賣了不止？5400?壹萬塊，在全球超被擡？5000?萬輛汽車上，它的客戶包括？BBA？頂級汽車公司包括。
特斯拉用了很久的是什麽？EyeQ？要驅動的系列芯片？自動駕駛？系統。
在中國，蔚來？ES6/ES8，理想？壹、廣汽新能源？永恒之塔？LX？而其他模式也被采用？EyeQ4？作為其駕駛輔助系統的核心。
Mobileye？這樣的戰績在市場上基本很難匹敵，這也是英特爾為什麽要？2017?之所以要花巨資收購這家公司。
GPU？霸王NVIDIA近年來也憑借其高性能計算平臺獲得了許多客戶，包括Didi，Pony.ai，文遠智行和AutoX？包括？Robotaxi？運營商已經采用了英偉達的自動駕駛計算平臺。
小鵬最近上市了嗎？P7？還配備了基於Xavier，NVIDIA，由It和德賽四維聯合開發的自動駕駛控制器？IPU？03。
不用說，特斯拉意識到了自動駕駛芯片本身的重要性，馬斯克也下定決心投入大量資金進行研發。消防處.
可以肯定的是，消防處？畢竟不會對外供應。FSD？將是特斯拉未來的核心競爭力，特斯拉自身的需求完全可以支撐其芯片開發團隊。
在這樣的市場格局下，車企應該認真思考未來如何構建自己的自動駕駛芯片供應鏈。
到目前為止，Mobileye？芯片和它的算法是緊密耦合的，是封裝銷售的。車企的自主性很小。用自研算法幾乎不可能，所以業界是對的。Mobileye？評價太封閉了。
而且車企想用英偉達的芯片，門檻也很高，高昂的會員費和聯合開發費用也不是壹般企業能承受的。
據說Xpeng Motors和德賽四維都在嘗試開發？P7？在自動駕駛域控制器上，付費近英偉達？8?幾美元的會員費。
口口聲聲要在汽車智能化和自動駕駛領域做到世界領先的中國汽車工業，如今在自動駕駛芯片上卻受到人們的推崇。
“國產自動駕駛芯片”需要加速走到臺前，成為真正的主角。
好在國內企業有很多這樣有事業心的人。
3.國產自動駕駛芯片的突破
近年來，國內湧現出了很多優秀的公司，他們在自動駕駛芯片領域深耕細作。他們都希望在中國巨大的智能汽車市場中分壹杯羹。
巨頭中，華為已經確認將依托旗下海思進軍智能駕駛計算芯片和平臺領域。AI？芯片和？MDC？它將肩負起國產智能駕駛芯片崛起的重任。
在眾多創新公司中，黑芝麻智能科技也是自動駕駛“國產芯”的典型代表。
黑芝麻壹顆接著壹顆？2019?年份？8?月亮和？2020?年份？6?兩代自動駕駛芯片“華山壹號”和“華山二號”已於5月上市，在性能和能效比上已經可以與國外競爭對手壹較高下。
今年？6?嶽黑芝麻最新產品華山二代？A1000？比如芯片，它達到計算能力了嗎？40?-?70?TOPS，對應的功耗是？8?w，能效比超過？6?TOPS/W，該數據指標目前處於世界領先水平。
之所以能做到這麽高的算力，離不開黑芝麻自研的核心。IP——DynamAI？NN發動機。
該引擎采用大計算能力架構，支持多表單、多精度運算。它具有自適應量化、結構化裁剪和稀疏加速的優點，還配備了自動開發工具。
感知技術是黑芝麻的核心優勢，而A1000？它是壹種非常典型的傳感芯片。
這個芯片是內置的？8?明星？CPU？核心，包括？DSP？數字信號處理和硬件加速器，支持市場主流傳感器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K？攝像頭，GPS？等壹下。
值得壹提的是A1000？因為集成了自研黑芝麻？NeuralIQ？ISP？管道，最多能支持多少？12?道路高清攝像機接入。
這對嚴重依賴視覺感知的自動駕駛系統很有幫助。
在芯片架構層面，黑芝麻也創造了多層異構？TOA？建築。
這種架構有機結合了光控技術、圖像傳感技術、圖像和視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術和深度學習技術。
TOA？架構可擴展，支持多芯片級聯擴展，這也是它基於華山二號芯片的原因。黑芝麻？時尚？計算平臺能兼容嗎？L2？自動駕駛到？L4？自動駕駛的原因。
目前，對於低水平？在ADAS場景下，客戶能否基於低計算能力版本的芯片？A1000L？建設計算能力？16?最大功耗是多少？5W？基於的計算平臺。
而對於高層呢？L4？自動駕駛，客戶可以放？4?屏蔽？A1000？芯片並聯連接，以實現高達？280?最多？計算能力的計算平臺。
可擴展模式也是目前大多數主流自動駕駛芯片廠商采用的策略，英偉達的？開車？AGX？帕伽索斯，ZF？親？AI？都采用這種模式。
華山二之後，黑芝麻還有規劃嗎？2021?2008年的某個時候，華山三號上線了。主要目標是什麽？L4/L5？Class-8自動駕駛平臺，其計算能力將超越？200?上衣，同時會采用更先進的？7nm？工藝技術。200?最多？計算能力的水平會和英偉達持平嗎？奧林？芯片。
而在軟實力層面，相比？Mobileye？在NVIDIA的封閉和高準入門檻下，黑芝麻的系統更加開放，性價比更高。
這體現在黑芝麻的華山芯片擁有完善的工具鏈和開放的軟硬件平臺，支持車企進行自主可控創新。
這可能會讓“苦？”Mobileye？很長壹段時間？代工？孩子們看到了黎明。
綜合來看，黑芝麻已經開發了自動駕駛所需的感知算法和核心。IP、芯片系統架構、工具鏈已經形成了成熟的產品體系。
這些產品背後的關鍵當然是團隊。
自動駕駛芯片產品涵蓋兩個重要行業:芯片行業和汽車行業。
打造這樣壹款前沿產品，壹個團隊需要汽車背景和芯片背景兩方面人才的加持，而黑芝麻的團隊恰恰形成了這樣壹種良性的互補。
黑芝麻聯合創始人和？CEO？山張繼(右)聯合創始人和？首席運營官？劉偉宏(左)
黑芝麻聯合創始人？CEO手記之前是圖像芯片公司？OmniVision(OV)圖像算法負責人，誰在視覺感知領域擁有？100?多項專利。
聯合創始人和？首席運營官·劉偉宏曾先後供職於通用汽車公司和博世公司，並壹度擔任博世底盤制動亞太區總裁，在OEM和？Tier？1?他們都有深厚的工作經驗。
壹個是來自芯片行業，壹個是來自汽車制造業。兩者相輔相成，未來將在自動駕駛芯片領域闖出壹片天地。
關於團隊的構成，劉偉宏曾提到，“我們的基因是芯片，團隊裏有做汽車級芯片研發和汽車級芯片驗證的尖端人才。他們想做的和他們已經做的不壹樣。同時，我們還整合了既懂算法又懂計算架構的開發者。」
目前黑芝麻在中國和美國都有團隊，並且擁有近？300?很多員工和團隊成員都在？超過，安霸，高通，英偉達等芯片公司，平均經驗超過？15?年份？。
4、自動駕駛芯片量產進軍
自動駕駛芯片要想實現量產，必須過汽車法規這壹關。
自動駕駛芯片的整車法規水平不僅包括芯片本身的可靠性、穩定性和耐久性要求，還包括與整車系統集成後滿足系統的功能安全性。目前市場上很少有供應商能同時滿足這兩個要求。
黑芝麻是新推出的？A1000？芯片，從設計之初，就壹直朝著整車法規級別的目標前進。
它符合芯片嗎？AEC-Q100？可靠性和耐用性？年級？2?標準，芯片整體達到了？ISO？26262?功能安全？ASIL-B？水平。
芯片內部還有滿足感嗎？ASIL-D？安全島級別，整個芯片系統的功能安全級別是？ASIL特區.
為此，A1000？用的是什麽芯片？ARM汽車評級？CPU？然後呢。圖形處理器.
在代工方面，黑芝麻根據車輛法規要求也選擇了臺積電？16nm？生產線。這壹切的目標都是為了實現這個芯片的設計目標。
以前的？6?5月，黑芝麻的R&D團隊已經測試了該芯片所有模塊的性能，並完全通過了調試。接下來，它將與客戶進行聯合測試，為最終的量產做準備。
據悉，首款搭載該芯片的車型將在2021？年底量產。
再說華山壹號加黑芝麻？A500？芯片也開始量產了，針對國內頭部車企？L2+？然後呢。L3？關卡自動駕駛的項目也在進行中。
與傳統的汽車電子芯片廠商相比，黑芝麻的規劃顯然更加迅速和激進，他們需要更加敏捷地把握時間窗口。
這個時間窗口也是在這兩年，尤其是今年，大部分智能駕駛車型已經在進行芯片選型，現在能拿出這種芯片產品的廠商無疑會占得先機。
黑芝麻？A1000？芯片今年上市了？6?6月發布，在量產的過程中已經步入了市場的節奏。
在全球智能駕駛汽車市場爆發前夕，自動駕駛芯片的市場競爭也更加激烈。
頭是什麽？像Mobileye、英偉達這樣的巨頭；還有華為海思、高通等從移動芯片市場脫穎而出的廠商；老牌汽車半導體廠商也在加速布局。
比如黑芝麻？AI？芯片公司將成為重要的後起之秀。
智能駕駛汽車將是壹個增長潛力巨大的市場。
在這樣的市場機遇下，黑芝麻等國內自動駕駛芯片廠商在產品層面展開合作。Mobileye？和英偉達這樣的國際巨頭競爭，未來是吸引客戶，構建生態，打造自己的護城河。
山張繼已經在許多場合透露了同樣的願景:個人電腦？以時代英特爾為代表的處理器企業；智能手機時代有嗎？手臂？以為代表的移動芯片公司；而黑芝麻希望成為英特爾和？手臂.
智能汽車的大趨勢已經變成了，“大？事情？開始？小的.
在巨大的產業機遇下，今天的後起之秀能否成為未來的產業巨頭？
我們去看看吧。
本文來自車家作者汽車之家，不代表汽車之家立場。