每經(jīng)記者 唐如鈺每經(jīng)編輯 肖芮冬    

在汽車“新四化”（電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化）浪潮下，我國智能汽車產(chǎn)業(yè)迎來高速發(fā)展階段。其中，扮演“智慧大腦”角色的車規(guī)級計算芯片的重要性愈發(fā)凸顯。但長期以來該領(lǐng)域被英飛凌、恩智浦、Mobileye等海外巨頭主導(dǎo)。

2019年9月印發(fā)的《交通強國建設(shè)綱要》提出，要加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協(xié)同）研發(fā)，形成自主可控完整的產(chǎn)業(yè)鏈。值得注意的是，在強智能網(wǎng)聯(lián)汽車進一步被寫入國家頂層設(shè)計之時，一批本土車規(guī)級計算芯片企業(yè)開始悄悄發(fā)力、突圍，其自主研發(fā)芯片產(chǎn)品的競爭力也有望打破壟斷。

例如，成立于2016年的初創(chuàng)企業(yè)“黑芝麻智能科技”，其在今年6月發(fā)布的最新一代車載芯片對于國產(chǎn)自主IP芯片研發(fā)而言，就頗具里程碑意義。

角逐芯片研發(fā)深水區(qū)

黑芝麻智能科技（以下簡稱黑芝麻）CMO楊宇欣向記者介紹道，過去十年，本土半導(dǎo)體芯片設(shè)計企業(yè)更多聚焦于電子消費品領(lǐng)域，但隨著我國智能制造的推進、升級，未來十年工業(yè)級尤其智能汽車行領(lǐng)域的芯片，將迎來發(fā)展的黃金時期。“雖然推動力很足，但我們國家車規(guī)級芯片整體仍處于起步階段，技術(shù)掣肘、人才稀缺仍是痛點。”

事實上，車規(guī)級計算芯片屬于芯片研發(fā)領(lǐng)域的“深水區(qū)”。一方面，其對技術(shù)和設(shè)計均有著嚴(yán)苛的要求——具體而言，基于汽車功能的安全、合規(guī)、功效性能以及車輛匹配等問題，芯片設(shè)計中要綜合考慮多重復(fù)雜因素；與此同時，由于車載芯片研發(fā)投入大、交付量產(chǎn)耗時長，對企業(yè)而言無論資金成本還是時間投入都是極大的考驗。

近年來，頭部車企以及部分高科技巨頭企業(yè)相繼組隊入場，賽道上的初創(chuàng)企業(yè)玩家卻并不多見。2016年，黑芝麻創(chuàng)立后即選擇以車載芯片作為核心領(lǐng)域之一，并開始發(fā)力突圍。

楊宇欣表示，這樣的選擇是基于團隊豐富的經(jīng)驗與人工智能算力的演變。“我們的團隊有近20年的芯片研發(fā)設(shè)計經(jīng)驗，并且這幾年人工智能算法的周期和門檻都在降低——由傳統(tǒng)模式演進為以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的工程化模式，這也有助于我們初創(chuàng)企業(yè)的切入。”

今年6月，黑芝麻發(fā)布了“華山二號A1000芯片”。據(jù)了解，該型號芯片具備40-70TOPS的算力，以及小于8W功耗的算力利用率，工藝制程16nm，符合AEC Q-100、單芯片ASIL B、系統(tǒng)ASIL D汽車功能安全要求，是目前能支持L3及以上級別自動駕駛的國產(chǎn)芯片。

除了率先實現(xiàn)支持L3及以上級別自動駕駛的國產(chǎn)芯片外，“華山二號A1000芯片”也進一步降低高級別智能輔助駕駛的獲取門檻，“同時強大的算力和高精準(zhǔn)度，也讓系統(tǒng)能更快識別更多目標(biāo)”。

A1000后仍聚焦L2、L3

北京一位深耕科技領(lǐng)域的投資人就評價稱，“華山二號”實際已經(jīng)處于行業(yè)領(lǐng)先地位，其性能甚至超越了部分海外主要競爭者的最新一代產(chǎn)品。

據(jù)悉，基于“華山二號A1000芯片”，黑芝麻提供了四種智能駕駛解決方案。單顆A1000L芯片適用于ADAS輔助駕駛，單顆A1000芯片適用于L2+自動駕駛，雙A1000芯片互聯(lián)可達(dá)140TOPS算力，支持L3等級自動駕駛，四顆A1000芯片則可以支持L4甚至以上的自動駕駛需求。

雖然新一代芯片可以支持L4及以上級別自動駕駛的需求。但楊宇欣表示，目前公司仍主要聚焦于為L2、L3級別的智能駕駛提供解決方案。“幾年前，或許大家都認(rèn)為無人駕駛時代要來了。但經(jīng)過一段時間的摸索，我們都發(fā)現(xiàn)無論從技術(shù)成熟度、道路交通、政策法規(guī)等多方面來看，真正的無人駕駛到來還需要很長的周期。這兩年，我們看到車企也在回歸理性，把注意力放在L2、L3給客戶提供更好的駕駛體驗，基于客戶的需求，我們現(xiàn)階段會把精力更多放在L2~L3。”

他透露，黑芝麻接下來將圍繞智能駕駛探索新機會，例如車路協(xié)同系統(tǒng)：“智能駕駛僅僅靠車肯定是不夠的，道路也亟須變得更聰明，這方面的機會我們也會探索。”