从L2到L5，对算力需求越来越大，智能驾驶芯片性能至关重要！

电子发烧友网报道（文/李弯弯）随着汽车智能化发展，现在的智能化汽车会搭载各种各样的传感器，比如，包括十几个摄像头、几个毫米波雷达、很多超声波雷达，以及激光雷达和GPS等，这就需要一个中央处理器来处理这些传感器采集的信号，相当于智能汽车的大脑。

这是与过去车完全不一样，以前都是一个个分散的ECU，他们的处理能力不需要那么强。现在智能汽车的发展需要高性能大算力，承担硬件体系的核心中枢的作用，同时还需要承担全新电子电器架构本身改变带来新的需求和计算能力，以及支撑软件体系的能力。

智能汽车大脑实际上是一个非常高性能的芯片，汽车里的芯片以前比较先进的一般是28nm，大多是40nm，现在智能驾驶芯片复杂度越来越高，制程就从28nm，演变到16nm，而且正在向7nm演进，因为需要非常强大的计算能力，这样才能支撑起作为新电子电器架构中枢神经的能力。

人工智能领域在2021年有一个突破，即深度神经网络，可以反应人工智能芯片的计算能力，在智能汽车领域，低级别的L1/L2，需要神经网络计算能力是10TOPS；到L3\L4\L5，算力需求将呈指数级的增长，L4需要500TOPS到1000TOPS，L5需要几千TOPS。

除了神经网络计算之外，这颗智能驾驶芯片里对CPU的计算能力也有很强的需求，比如L5级别，CPU的计算能力可能到500K DMIPS；还有图像处理能力，过去自动驾驶用到的图像传感器是100万或200万像素，现在很多智能驾驶车需要800万像素或者更高，我有些公司已经用1500万像素，这就对芯片的要求更高。

随着智能汽车的发展，越来越多企业加强智能驾驶芯片的研究，包括国外的特斯拉、英伟达，国内的地平线、黑芝麻智能、寒武纪行歌、芯擎科技等，各家都走自己不同的特色和定位。

日前黑芝麻智能创始人兼CEO单记章谈到，黑芝麻智能的智能驾驶的产品除了用在车上，也部署在路端，公司的FAD Edge 路测感知计算平台已经在不少城市安装测试。

黑芝麻智能的团队来自芯片和汽车领域，是一个融合性的团队，既懂车又懂芯，比如公司CEO单记章此前在芯片领域耕耘20年，其合伙人有20多年汽车领域的工作经验。

目前公司已经推出多款智能驾驶计算芯片产品，华山一号A500、华山二号A1000\A1000L,其中华山二号（A1000）芯片具备40-70TOPS的强大算力，小于8W的功耗及优越的算力利用率，工艺制程16nm，符合AEC Q-100、单芯片ASIL B、系统ASIL D汽车功能安全要求，是国内唯一基于自研车规级核心IP开发的自动驾驶计算芯片。

另外，据单记章介绍，目前公司正在设计华山三号A2000，这颗芯片将是国内首个超过250T大算力自动驾驶芯片，采用7nm工艺。

智能驾驶芯片作为智能汽车大脑，对于智能驾驶汽车来说至关重要，未来随着自动驾驶逐步发展，对智能驾驶芯片的要求也越高，未来还需要持续探索。