第一章、自動(dòng)駕駛的決策層邏輯
自動(dòng)駕駛意味著決策責(zé)任方的轉(zhuǎn)移。我國(guó)2020至2025年將會(huì)是向高級(jí)自動(dòng)駕駛跨越的關(guān)鍵5年。自動(dòng)駕駛等級(jí)提高意味著對(duì)駕駛員參與度的需求降 低，以L3級(jí)別為界，低級(jí)別自動(dòng)駕駛環(huán)境監(jiān)測(cè)主體和決策責(zé)任方仍保留于駕駛員，而L4、L5高級(jí)別自動(dòng)駕駛 的環(huán)境檢測(cè)主體和決策責(zé)任方則會(huì)轉(zhuǎn)移至系統(tǒng)，即由系統(tǒng)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)控，再將所感知到的信息進(jìn)行處理決策， 再根據(jù)決策執(zhí)行相應(yīng)的操作，如轉(zhuǎn)向、制動(dòng)等。即感知層與決策層系統(tǒng)承擔(dān)的職能會(huì)逐級(jí)遞增，系統(tǒng)構(gòu)成難度 及所需組件也需逐級(jí)增加。
決策層主要由芯片、計(jì)算平臺(tái)和軟件構(gòu)成，可視為自動(dòng)駕駛的中央大腦。在進(jìn)行決策規(guī)劃時(shí)，決策層會(huì)從感知層中獲取道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息、實(shí)時(shí)交通信息、障礙物信息和主車自身的狀 態(tài)信息等內(nèi)容。結(jié)合上述信息，決策規(guī)劃系統(tǒng)會(huì)對(duì)當(dāng)前環(huán)境作出分析，然后對(duì)執(zhí)行層下達(dá)指令，模擬大腦決策。
自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)，需要決策層在“軟件+硬件”上雙重提升，軟件在算法，硬件主要就是汽車芯片。
第二章、汽車芯片概述
汽車半導(dǎo)體概念寬廣，在汽車電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化等各領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，其按照功能分為汽車 芯片、功率器件、傳感器等。
其中芯片又稱為集成電路，集成度很高；人們常說的汽車芯片是指汽車?yán)锏挠?jì)算芯片，按集成規(guī)模可分為 MCU芯片和SoC芯片。而功率器件集成度較低，屬于分立器件，主要包括電動(dòng)車逆變器和變換器中的IGBT、 MOSFET等。傳感器則包括智能車上的雷達(dá)、攝像頭等。
汽車芯片，正從MCU芯片，進(jìn)化至SoC芯片。MCU是芯片級(jí)芯片，又稱單片機(jī)，一般只包含CPU這一個(gè)處理器單元；MCU=CPU+存儲(chǔ)+接口單元；而SoC是系 統(tǒng)級(jí)芯片，一般包含多個(gè)處理器單元；如SoC可為CPU+GPU+DSP+NPU+存儲(chǔ)+接口單元。
隨著全球汽車消費(fèi)升級(jí)，汽車電子化趨勢(shì)處于快速增長(zhǎng)，全球汽車搭載的電子控制單元ECU數(shù)量持續(xù)增加，一般 都是MCU芯片。汽車電子化需求及汽車MCU行業(yè)格局，導(dǎo)致汽車MCU芯片短中期出現(xiàn)了短缺。
汽車智能化趨勢(shì)，一是智能座艙，二是自動(dòng)駕駛，對(duì)汽車的智能架構(gòu)和算法算力，帶來(lái)了數(shù)量級(jí)的提升需要，推 動(dòng)汽車芯片快速轉(zhuǎn)向搭載算力更強(qiáng)的SoC芯片。
第三章、自動(dòng)駕駛SoC芯片：自動(dòng)駕駛競(jìng)賽的制高點(diǎn)
處理器芯片是MCU/SOC芯片的計(jì)算核心：分為CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等多種。一般MCU芯片中 只有CPU，SoC芯片則中除CPU之外還會(huì)有其他種類的處理器芯片。
CPU、GPU、DSP都屬于通用處理器芯片：①CPU是中央處理器，擅長(zhǎng)處理邏輯控制。對(duì)CPU進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整， 發(fā)展出②善于處理圖像信號(hào)的GPU和③善于處理數(shù)字信號(hào)的DSP。
ASIC是專用處理器芯片，F(xiàn)PGA是“半專用”處理器芯片。EyeQ（Mobileye）、BPU（地平線） 、NPU（寒武紀(jì)等） 等專門用來(lái)做AI算法的芯片（又稱AI芯片）則屬于專用芯片（ASIC）的范疇。FPGA是指的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，是“ 半專用”芯片，這種特殊的處理器具備硬件可編程的能力。
自動(dòng)駕駛芯片是指可實(shí)現(xiàn)高級(jí)別自動(dòng)駕駛的SoC芯片，通常具有“CPU+XPU”的多核架構(gòu)。L3+的車端中央計(jì) 算平臺(tái)需要達(dá)到500+TOPS的 算力，只具備CPU處理器的芯片不能滿足需求。自動(dòng)駕駛SoC芯片上通常需要 集成除CPU之外的一個(gè)或多個(gè)XPU來(lái)做AI運(yùn)算。用來(lái)做AI運(yùn)算的XPU可選擇GPU/FPGA/ASIC等。
GPU、FPGA、ASIC在自動(dòng)駕駛AI運(yùn)算領(lǐng)域各有所長(zhǎng)：CPU通常為SoC芯片上的控制中心，其優(yōu)點(diǎn)在于調(diào) 度、管理、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)，但CPU計(jì)算能力相對(duì)有限。而對(duì)于AI計(jì)算而言，人們通常用GPU/FPGA/ASIC來(lái)做加 強(qiáng)：1）GPU適合數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用進(jìn)行計(jì)算和處理，尤其擅長(zhǎng)處理CNN/DNN等和順序無(wú)關(guān)的圖形類機(jī)器學(xué)習(xí)算 法。2）FPGA則對(duì)于RNN/LSTM/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等有關(guān)順序類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具備明顯優(yōu)勢(shì)。3）ASIC是面向特定用 戶的算法需求設(shè)計(jì)的專用芯片，因“量身定制”而具有體積更小、重量更輕、功耗更低、性能提高、保密性增 強(qiáng)、成本降低等優(yōu)點(diǎn)。
SoC芯片供應(yīng)商提供軟硬件全棧能力或成新Tier1：傳統(tǒng)的博世、大陸等Tier1不具備基于SoC芯片的軟件能 力，我們認(rèn)為未來(lái)SoC芯片供應(yīng)商將直接提供的軟硬件結(jié)合的車載計(jì)算開發(fā)平臺(tái)，從而可跳過傳統(tǒng)Tier1直 接對(duì)接主機(jī)廠，從而成為“新Tier1”供應(yīng)商。例如英偉達(dá)直接對(duì)接小鵬，為小鵬提供硬件平臺(tái)的同時(shí)也提供 了小鵬用于做自己的自動(dòng)駕駛算法開發(fā)的工具鏈軟件及仿真環(huán)境等；類似地有地平線直接對(duì)接長(zhǎng)安。
未來(lái)的芯片廠通過直接向主機(jī)廠提供以SoC芯片為核心的車載計(jì)算硬件平臺(tái)及軟開發(fā)生態(tài)環(huán)境來(lái)繞過傳統(tǒng) Tier1、從而攫取更高的利潤(rùn)并獲得更高的行業(yè)話語(yǔ)權(quán)。例如Mobileye不再甘當(dāng)Tier2而只向Tier1供應(yīng)半成品 組件，在與吉利最新的合作方案中，Mobileye首次負(fù)責(zé)完整的解決方案堆棧，包括硬件和軟件、驅(qū)動(dòng)策略 和控制，并計(jì)劃在系統(tǒng)部署后提供持續(xù)的軟件更新服務(wù)。