引言

在電子電氣架構(gòu)從分布式向域集中式演進的過程中，行泊一體域控方案應運而生。據(jù)不完全統(tǒng)計，到現(xiàn)在為止，國內(nèi)至少已經(jīng)有十幾家廠商發(fā)布了行泊一體域控的解決方案。

整體來講，行泊一體技術(shù)方案可以劃分為中低算力（輕量級）行泊一體域控方案和大算力行泊一體域控方案。關(guān)于兩者的區(qū)別，感興趣的讀者可以查閱筆者之前的文章：《關(guān)于智能駕駛域控制器的一些觀察》和 《行泊一體 - 打通智能駕駛的“任督二脈”》——分別從市場維度和技術(shù)維度展開了詳細說明，此處便不再具體展開。

無論是輕量級行泊一體域控，還是大算力行泊一體域控，都會有單SoC芯片配置和多SoC芯片配置之分。在當前階段，多SoC芯片配置是一種比較常見的行泊一體硬件架構(gòu)方案。

目前市場上推出的多SoC芯片行泊一體方案案例有：

1）中低算力級別：3*J3, J3+TDA4以及雙TDA4等

2）大算力級別：雙Orin-X，4Orin-X 以及 2*SA8540P+SA9000P等

基于當前芯片技術(shù)的發(fā)展和不同等級自動駕駛對域控方案的性能需求，不少業(yè)內(nèi)人士一致認為，中短期內(nèi)，大算力行泊一體域控依然會繼續(xù)沿用多SoC芯片方案；輕量級行泊一體域控將逐漸開始采用單SoC芯片方案。

輕量級行泊一體域控方案的功能需求和系統(tǒng)應用 —— 用于實現(xiàn)什么樣的功能、需要什么樣的傳感器配置、采用什么樣的算法模型等，已經(jīng)比較確定；另外，芯片廠商也在不斷地推出可以支持單SoC芯片行泊一體域控方案的芯片，比如 黑芝麻的A1000L和A1000 、行歌的SD5223等。因此，單SoC芯片行泊一體方案將會率先在輕量級域控領域規(guī)模化量產(chǎn)落地。

1.業(yè)內(nèi)關(guān)于單SoC芯片行泊一體方案的一些質(zhì)疑

1.1 目前，為什么大算力行泊一體域控很少采用單SoC芯片方案？

大算力行泊一體域控，比較常見的是采用英偉達的Orin芯片，比如國內(nèi)的蔚小理、上汽智己、上汽非凡汽車、威馬等品牌。他們有的是采用雙Orin方案，也有采用4片Orin方案, 但是很少有采用單Orin方案，這是為什么呢？

經(jīng)過調(diào)研分析，主要原因有以下幾個方面：

其一，采用Orin方案的車型，目前基本都屬于前期拼配置的階段，對成本尚不太敏感。各車廠希望能夠在功能和算力上進行比拼，雖然采用多SoC芯片方案成本高，但廣告宣傳效果也會更好。

其二，現(xiàn)階段，算法廠商或者車廠自研的大算力域控相關(guān)的算法還不夠成熟，仍需要進一步優(yōu)化。因此，車廠在前期需要做好算力預埋，防止后期對算法模型進行優(yōu)化時出現(xiàn)算力不夠用的尷尬局面。

其三，與大算力行泊一體域控的市場定位有關(guān) ——大算力域控用于支持更高階的智能駕駛功能，對功能安全等級的要求較高，并且還需要做系統(tǒng)冗余的方案設計。然而，單SoC方案目前尚不能很好地滿足大算力域控的這些要求，因此，在短期內(nèi)，大算力域控還無法使用單SoC芯片方案來實現(xiàn)。

1.2 對于單SoC芯片輕量級行泊一體方案，芯片廠商如何兼顧SoC芯片性能和成本上的平衡？

對于芯片廠商而言，首先，他們需要把芯片性能定義好，以保證后續(xù)功能應用的拓展和升級。其次，他們也需要兼顧到芯片的成本。

尤其是輕量級行泊一體域控方案，主機廠為了能夠盡快地讓其量產(chǎn)上車，一般采用軟硬一體的打包解決方案，所以主機廠會重點關(guān)注兩點：一是，它能不能盡快量產(chǎn)；二是，它有沒有較高的性價比。

在之前的分布式ECU架構(gòu)方案下，行車和泊車功能分別用獨立的控制器來實現(xiàn)：1個前向多功能攝像頭模塊（內(nèi)部包含行車控制器）+ 1個泊車控制器。現(xiàn)在單個SoC芯片要把兩者融合在一起，如何去平衡芯片的性能和成本，是一件很有挑戰(zhàn)性的事情。

那么，芯片公司又會如何應對這樣的挑戰(zhàn)呢？黑芝麻智能高級產(chǎn)品經(jīng)理額日特介紹道：“我們在芯片設計之初，就把整個芯片的配置設計得比較完整和均衡，確保芯片在能夠承擔更多功能的同時，對各項應用也能提供足夠的算力支持。同時，我們還考慮芯片設計的連續(xù)性問題，比如A1000L和A1000采用pin2pin的平臺化方案設計，算力可以靈活配置，有利于降低客戶域控平臺的拓展升級成本。我們的產(chǎn)品通過不停地迭代，能夠很好地做到成本和性能上的均衡。”

1.3 關(guān)于單SoC芯片行泊一體方案，目前去掉外掛MCU合適么？

現(xiàn)在的主控SoC芯片內(nèi)部一般都內(nèi)置有MCU模塊，因此，一些Tier1在做單SoC芯片行泊一體方案開發(fā)的時候，也在考慮用SoC芯片內(nèi)部的MCU去替代外掛的MCU。

不過，現(xiàn)在大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士認為，目前尚不具備完全替代外掛MCU的條件，主要原因如下：

1）與傳統(tǒng)成熟工藝的外掛MCU相比，內(nèi)置MCU的內(nèi)存有限，影響規(guī)劃控制算法模型及MCU系統(tǒng)軟件部署。

2）內(nèi)置MCU在功能安全、實時性和可靠性方面與外掛MCU相比仍存在一定的差距。

3）把一些系統(tǒng)軟件和功能軟件從已成熟開發(fā)完成的外掛MCU移植到內(nèi)置MCU上可能會產(chǎn)生軟件漏洞或軟件缺陷上的一些風險。

因此，短期來看，單SoC芯片的行泊一體方案，依然需要配合一個外掛MCU來實現(xiàn)行泊一體功能。

黑芝麻智能系統(tǒng)架構(gòu)高級經(jīng)理仲鳴告訴九章智駕：“黑芝麻的 SoC 芯片內(nèi)置多顆MCU核心，用戶可以靈活使用其處理高實時任務，同時它們也可以用來承擔信息安全和功能安全兩個重要任務 —— 滿足HSM 信息安全要求以及診斷和監(jiān)控等一些功能安全方面的功能，這些功能可以很好地在有限的存儲空間內(nèi)實現(xiàn)。

“但是，從整個業(yè)內(nèi)的芯片產(chǎn)品以及軟件算法的發(fā)展來看，在現(xiàn)階段，把整套AUTOSAR及規(guī)控相關(guān)的應用程序全部從外掛MCU移植到SoC內(nèi)部的MCU仍存在一定的挑戰(zhàn)。

1）內(nèi)置MCU存儲空間有限， 采用高階制程的處理器現(xiàn)在還無法支持內(nèi)部的 Flash 存儲集成，必須外掛一個Flash 存儲器。相比之下，外掛MCU多采用傳統(tǒng)成熟的制程，內(nèi)存空間也大，數(shù)據(jù)/軟件代碼都可以存放在芯片內(nèi)的 Flash存儲器 ，因此外掛MCU可以運行稍大一些的算法模型，并且運算速度較快。

2）內(nèi)置MCU在低功耗方面處于劣勢，考慮到大型處理器結(jié)構(gòu)復雜，在休眠的時候，作為子系統(tǒng)的內(nèi)置MCU模塊很難做到像外掛MCU一樣極低的休眠功耗和豐富的喚醒功能。”

1.4 如何做好單SoC芯片行泊一體方案在功能安全和信息安全上的有效隔離？

在芯片設計之初，硬隔離設計是過安全認證的一個非常重要的環(huán)節(jié)。芯片內(nèi)部不同模塊之間數(shù)據(jù)的相互訪問控制，可以避免數(shù)據(jù)的誤操作和數(shù)據(jù)的泄露，對信息安全和功能安全都有至關(guān)重要的作用。同時，它還可以起到對外設的保護作用。外設的保護主要是功能安全方面的防護 —— 當傳輸一些重要的功能安全數(shù)據(jù)的時候，不會被其它的核心模塊所干擾，進而避免功能安全相關(guān)的數(shù)據(jù)（比如剎車、油門等執(zhí)行控制信號）出錯。

如果是多個SoC芯片級聯(lián)的方案，系統(tǒng)會更復雜，所要考慮的因素會更多，不僅要考慮單個芯片內(nèi)部的隔離，還要考慮芯片與芯片之間的隔離，因此整個系統(tǒng)的隔離設計會更加復雜。

對于單SoC芯片行泊一體方案，主流的SoC芯片上面都會內(nèi)置有功能安全島 - Safety MCU ，相當于是一個“監(jiān)督者”的角色 —— 不斷地去監(jiān)控SoC內(nèi)部其它重要模塊的工作情況。因為錯誤的來源是單向的，所以，當某個硬件模塊出現(xiàn)問題，該模塊可以直接通過內(nèi)部的硬件機制匯報給功能安全島。單SoC芯片方案使得系統(tǒng)的集成度更高，不僅降低了系統(tǒng)隔離設計的難度，也提升了系統(tǒng)的可靠性。

“現(xiàn)在大家的SoC芯片基本都是異構(gòu)多核，可能有CPU+NPU+MCU+DSP+ISP等多種核。但是，這些核的能力有多強，能做哪些事情，因芯片廠家而異。

“比如，有的SoC芯片內(nèi)部只有1個或2個DSP，DSP可能全部被分配去做傳統(tǒng)的CV圖像處理，而黑芝麻的芯片內(nèi)部有4個大型DSP，這些DSP除了做大量圖像及激光算法處理之外，還承擔實時管理神經(jīng)網(wǎng)絡加速器的工作。這樣便無需占用CPU ARM核參與網(wǎng)絡執(zhí)行，大幅度釋放CPU資源；并且，SoC芯片內(nèi)置有MCU核 —— 實現(xiàn)內(nèi)部其它計算核之間的通信監(jiān)控以及報錯的功能。

“總之，SoC芯片內(nèi)部的核越多越全面，結(jié)合硬件隔離技術(shù)的應用，能夠做到支持不同功能、不同類別的應用空間也越大，確保各核之間互不影響、高可靠運行。”額日特講道。

2. 什么樣的單SoC芯片才可以支持行泊一體功能？

在輕量級域智駕域控方案中，需要多大的算力才能滿足應用需求呢？

仲鳴表示，在輕量級行泊一體域控方案中， 一般情況下，1顆800萬像素前向攝像頭大概會用到8TOPS左右的AI算力。4顆200萬像素環(huán)視攝像頭通常需要用到 4TOPS的AI算力。對于上述的AI算力需求來講，A1000L（16TOPS）的AI算力是非常精準的設計。

另外，行車和泊車場景需要不同類型的核去完成相應的任務。例如，泊車場景下，3D環(huán)視全景的渲染和圖像拼接都必須使用GPU來完成；行車場景下，攝像頭和毫米波雷達的數(shù)據(jù)融合以及地圖定位需有足夠算力的CPU以及DSP去完成。

基于GPU的3D渲染效果示意圖（圖片來源于網(wǎng)絡）

在接口層面，芯片廠商不僅需要預留足夠的傳感器接口，同時還要考慮到這些傳感器接入后，數(shù)據(jù)的處理對各類存儲器和帶寬的需求。最后，還要預留PCIE、USB等用于擴充算力和存儲的一些接口，確保整個域控方案具有一定的可擴展性。

總之，能同時支持行車和泊車的單SoC芯片應滿足如下幾項條件 ——

2.1 有充足的CPU算力和AI算力支持

據(jù)安霸軟件研發(fā)高級總監(jiān)孫魯毅透露，如果用單SoC芯片去做入門級行泊一體方案，CPU的算力大概只需要20KDMIPS左右，如果有硬件加速，CPU算力需求可相應降低；而AI等效算力只需要十幾個TOPS。

若支持高階版單SoC行泊一體方案，CPU算力至少需要150KDMIPS，AI算力至少100TOPS。因為，高階版的行泊一體方案需要接入更多路、更高分辨率的攝像頭，甚至還需增加4D毫米波雷達、激光雷達等傳感設備，并且運行的神經(jīng)網(wǎng)絡模型也要更大更復雜，因此CPU算力和AI算力需求都會呈7~10倍的增長。

另外，行泊一體方案對算力的需求，與采用前融合處理還是后融合處理也存在較大關(guān)系。

后融合是指各傳感器獨立輸出各自的感知結(jié)果，并在決策層進行融合；而前融合是指把各傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過時間和空間同步后，直接對原始數(shù)據(jù)進行融合。

前融合相比于后融合，能夠讓數(shù)據(jù)更早地做融合，數(shù)據(jù)損失比較少，融合結(jié)果的質(zhì)量也會有較大程度的提升。但是，前融合是對輸入進來的不同模態(tài)的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過空間對齊后直接進行融合，不僅數(shù)據(jù)對齊過程中處理量大，并且還需要通過大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡運算識別出障礙物大小、位置等信息，因此前融合對SoC芯片的CPU算力和AI算力都提出了極大的要求。

2.2 采用異構(gòu)多核的架構(gòu)設計

通常來看，能支持行泊一體功能的單SoC芯片主要包括以下幾種處理單元：

1）通用邏輯運算單元：通常是基于CPU來實現(xiàn)，主要負責一些邏輯運算任務，用于管理軟硬件資源，完成任務調(diào)度，實現(xiàn)系統(tǒng)層面的功能邏輯、診斷邏輯以及影子模式數(shù)據(jù)挖掘功能等。一些典型的應用包括：基于優(yōu)化的決策規(guī)劃算法、車輛控制算法等。

2）AI加速單元：通常是基于GPU或NPU等處理器來實現(xiàn)，承擔大規(guī)模浮點數(shù)并行計算需求，會涉及到大量的典型神經(jīng)網(wǎng)絡的運算，主要用于攝像頭、激光雷達等傳感器數(shù)據(jù)的融合、特征提取、分類等。一些典型的應用包括：物體檢測、車道線檢測、紅綠燈識別等。英偉達是采用GPU來實現(xiàn)，而其它主流的芯片廠商采用ASIC去實現(xiàn)，比如黑芝麻的DynamAI NN引擎， 安霸的NVP等。

3）圖像/視頻處理單元：通常是基于DSP、ISP、GPU等處理器來實現(xiàn)。

ISP作為視覺處理芯片，其主要功能是對攝像頭輸出的圖像信號做調(diào)校,包括 AE（自動曝光）、AF（自動對焦）、AWB（自動白平衡）、圖像去噪等；

攝像頭ISP工作流程（圖片來源于網(wǎng)絡）

DSP是一種具有特殊結(jié)構(gòu)的微處理器，相比于通用CPU，它更適用于計算密集度高的處理工作。一些典型的應用包括：傳統(tǒng)的CV圖像處理、一些自定義算子的加速處理等；

GPU具有較強的浮點運算能力，主要用于泊車場景中的圖像拼接和渲染等工作。

4）內(nèi)置MCU：用于實現(xiàn)功能安全和信息安全相關(guān)的一些基本任務，例如SoC內(nèi)部各計算模塊的狀態(tài)監(jiān)控和通信監(jiān)控，以及在各模塊出現(xiàn)問題后能夠及時報錯等。

2.3 支持足夠多的傳感器接入

用于支持行泊一體方案的單SoC芯片需要預留足夠多的傳感器接口 ——支持多路攝像頭接入、多路以太網(wǎng)設備接入（4D毫米波雷達的主要接口是百兆以太網(wǎng)，激光雷達的主要接口是千兆以太網(wǎng)）、多路 CAN 接口設備接入（3D毫米波雷達）等。另外，能夠支持多少類型或多少路的傳感器接入，除了需要具備相應的接口和足夠的算力支持外，對SoC內(nèi)部的其它相關(guān)模塊也有一定的要求。

例如，攝像頭主要考驗的是內(nèi)存帶寬和ISP的處理能力，4D毫米波雷達主要考驗的是CPU的算力，激光雷達對CPU算力、AI算力以及內(nèi)存帶寬的要求都很高。

攝像頭：攝像頭應用的數(shù)量越來越多，分辨率也越來越高，對ISP的處理能力要求也越來越高。同時，多路高清攝像頭數(shù)據(jù)的輸入也需要較高的內(nèi)存帶寬來保證圖像數(shù)據(jù)的傳輸和處理效率。

孫魯毅講到，之前攝像頭內(nèi)部一般集成有獨立的ISP模塊，現(xiàn)在ISP被集成到域控制器的主控SoC芯片上。如果ISP能夠通過內(nèi)置的SRAM對來自多路攝像頭的圖像輸入進行計算，計算完之后再輸出到內(nèi)存，便可以有效降低多路攝像頭輸入對內(nèi)存帶寬的占用。

4D毫米波雷達：標準的4D毫米波雷達輸出結(jié)果是點云，各種點云的處理算法，比如聚類、特征降噪、感知、融合等，需要在SoC芯片內(nèi)部進行執(zhí)行，這些算法對于CPU的要求比較高。

激光雷達：激光雷達一般需要通過百兆網(wǎng)甚至千兆網(wǎng)接入。一般情況，它直接給SoC芯片輸入原始數(shù)據(jù)，并在SoC芯片上進行原始數(shù)據(jù)的處理，需要跑一些復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，所以，它對SoC芯片內(nèi)部的CPU算力、AI算力以及內(nèi)存帶寬都有比較高的要求。

3.“真正融合”的行泊一體方案

由于市面上很少有一款合適的SoC芯片能夠以單芯片來支持行泊一體方案，因此主機廠也只能被動接受雙芯片甚至三芯片方案。然而，業(yè)內(nèi)人士普遍認為，單SoC芯片方案才是“真正融合“的行泊一體方案。額日特說：“黑芝麻智能的A1000L和A1000芯片，無論性能，還是成本，都可以適配行泊一體方案的需求，可以作為目前市面上雙芯片或三芯片行泊一體的替代方案 ——其單芯片算力及架構(gòu)足以分別支持入門級（5V5R ）和高階（10V5R）行泊一體感知解決方案。”

那么，相比于多SoC芯片方案，基于黑芝麻智能A1000L或A1000的單SoC芯片行泊一體方案具有哪些優(yōu)勢呢？

A1000L系統(tǒng)框圖

3.1 高能效

黑芝麻自研了兩個車規(guī)級核心IP：深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NPU - DynamAI NN引擎和圖像信號處理器ISP - NeuralIQ ISP。為什么說這兩個自研的IP可以給整個單SoC芯片（A1000L/A1000）行泊一體域控方案帶來較高的能效呢？

額日特向九章智駕解釋道：“自動駕駛的算法模型有大有小，如果只有一種類型的加速器，讓小模型跑到大的加速器上或者大模型跑到小加速器上，運算效率都會低很多。

“考慮到這個因素，我們的NPU采用多維異構(gòu)的架構(gòu)，包括三維的矩陣（MAC - 做乘加器）、兩維的矩陣以及一維的非線性的激活函數(shù)加速器等。另外，在NPU內(nèi)部還有一個內(nèi)置的DSP去做調(diào)度。

“所以，整體上NPU的算力利用率很高，最高可以達到80%。

“同時，我們的ISP采用高效的inline模式，攝像頭數(shù)據(jù)從采集到ISP處理，全部在線完成無需進出DDR。因此，數(shù)據(jù)處理完成后能夠及時地傳送到NPU去處理，并通過適配不同的加速器來保證整體的流暢性和識別效率。因為自研核心IP的兩個模塊具有很高的配合度，所以一整套系統(tǒng)運作下來，鏈路更通暢，整體的效能也更優(yōu)。”

3.2 芯片內(nèi)部資源高度共享

1）存儲資源完全共享

相比于多芯片方案，單SoC芯片方案的存儲區(qū)域共享，所有的計算模塊，不管是 CPU、NPU、GPU還是DSP ，他們之間不再需要去做片間的數(shù)據(jù)拷貝，這會大大提高傳感器數(shù)據(jù)的處理效率。

2）計算資源完全共享

在單SoC行泊一體技術(shù)方案中，SoC芯片內(nèi)部的CPU、NPU以及DSP等計算資源可以完全共享，通過系統(tǒng)調(diào)度，內(nèi)部計算資源得到充分的利用，同時，相應的工作任務也能夠高效完成。

仲鳴舉例說：“一般而言，行泊一體技術(shù)方案至少需要>20KDMIPS的CPU算力，如果是多SoC芯片方案，算力資源可能要被拆成多份跨SoC運行，相同任務的執(zhí)行時間可能就要加倍。因為當芯片的計算資源被拆成多份后，很難有集中計算的能力，并且中間還會有一些數(shù)據(jù)同步或者匯總的操作，會影響整個系統(tǒng)的性能。

“如果是單SoC方案，8個CPU核心放在一個SoC內(nèi)，可以同時工作去執(zhí)行一項任務，任務很快就被完成。”

3.3 傳感器數(shù)據(jù)深度復用

在單SoC芯片方案中，所有的傳感器數(shù)據(jù)都會被傳輸?shù)酵粋€SoC芯片內(nèi)，并在存儲器內(nèi)共享。那么，數(shù)據(jù)的傳輸速率更快、時延更低，系統(tǒng)的響應時間也會更短，有利于不同類型攝像頭（行車攝像頭和泊車攝像頭）的數(shù)據(jù)在對系統(tǒng)響應要求非常高的場景下進行復用。比如，泊車場景需要復用行車攝像頭的數(shù)據(jù)實現(xiàn)前方或側(cè)向物體的避障；行車場景需要復用泊車攝像頭的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)車輛的橫向控制。

另外，在一個SoC芯片上，系統(tǒng)通過軟件能夠統(tǒng)一去訪問和調(diào)度芯片內(nèi)部的資源，及時從各傳感器接口獲取到傳感器的原始數(shù)據(jù)進行融合，并快速地得出結(jié)果。因此，單SoC芯片方案更有利于做傳感器數(shù)據(jù)的前融合。

額日特解釋道：“前融合會涉及到時間同步的問題 ：原始數(shù)據(jù)的時間戳是什么樣的 - 攝像頭的時間戳、毫米波雷達的時間戳、激光雷達的時間戳。

“例如，一輛車配置有攝像頭、毫米波雷達和激光雷達等多個傳感器，這些傳感器數(shù)據(jù)在做前融合時，會涉及到一個時間當量 —— 需要考慮這些傳感器的數(shù)據(jù)分別在什么時間點傳輸進來，如果數(shù)據(jù)傳輸進來的時間點不一致，就不能做融合處理。

“如果是多SoC芯片方案，這些傳感器數(shù)據(jù)可能分別輸入給不同的SoC芯片，需要考慮片間通訊的時延等問題，時間同步設計比較復雜；而在單SoC芯片方案中，所有傳感器數(shù)據(jù)都直接發(fā)送到同一個芯片上，時間同步設計相對就要簡單很多。”

3.4 有助于降低隱性成本

1）降低整個系統(tǒng)的物料成本

兩個差不多算力量級的行泊一體域控方案，一種采用單SoC芯片，一種采用多顆SoC芯片拼湊到一塊的形式，從系統(tǒng)整體成本上來看，單SoC芯片行泊一體方案系統(tǒng)成本會更低。

仲鳴認為，多SoC芯片方案中不應只考慮單一SoC芯片的價格，若算總賬，系統(tǒng)整體的成本還是非常高。因為每顆 SoC芯片都需要去適配自己的DDR存儲器和電源模塊等配套的基礎設施。從典型的嵌入式系統(tǒng)來看，SoC本身的成本可能只占總成本的一半不到，另外一半的成本來自這些配套的基礎設施，像eMMC 、NOR Flash 這些存儲器，單SoC芯片只需要一份，多SoC芯片可能就需要配備多份存儲設備資源。同樣，每顆SoC芯片基本上都需要一個獨立的 PMIC（電源管理模塊）。這些配套的部件都是整個系統(tǒng)里不可忽略的成本。

2）降低平臺拓展升級成本

A1000L和A1000是平臺化的產(chǎn)品 - 兩款芯片 pin2pin設計，軟硬件架構(gòu)上完全兼容，有利于Tier1幫助車企打造平臺化方案，降低整個平臺的開發(fā)成本。

“車廠內(nèi)部一般都開發(fā)有不同定位的車型平臺，比如低端平臺會選一個小算力芯片，中高端平臺選一個中等算力或大算力芯片；如果中高端平臺的車型銷量不高，并且平臺本身的溢價也不高，那么，車廠為中高端平臺重新去開發(fā)一個平臺的成本就很難被均攤下來。

“如果采用黑芝麻的芯片，可以低端平臺用A1000L，中高端平臺用A1000。因為兩者采用相同的軟硬件架構(gòu)設計，在做平臺拓展升級時，可能只需要稍微改動一下外設接口，但整個板子的基本架構(gòu)不用動，再加上系統(tǒng)軟件大規(guī)模的重用，這會帶來隱形成本的大幅度降低。”額日特介紹說。

3）減輕芯片廠商的備貨壓力

在當前缺芯的大環(huán)境下，芯片使用數(shù)量的減少，可以減輕芯片廠商在庫存和供應鏈管理方面的壓力。

額日特表示，單SoC芯片方案不但對主控SoC芯片本身的供應鏈管理非常友好，并對其配套的電源芯片和存儲芯片的管理也非常友好。A1000L和A1000采用pin2pin 的平臺化設計，有很多通用的物料。在極端情況下，假如A1000L整個板子上面有一些用料，現(xiàn)在買不到，就可以暫時把A1000的料轉(zhuǎn)用到A1000L上，以解燃眉之急。

4.芯片廠商如何助力主機廠更快地實現(xiàn)行泊一體方案的量產(chǎn)落地

4.1 充分了解主機廠的需求

軟件定義汽車已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的共識，外加“缺芯”的持續(xù)影響，芯片公司在整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的地位發(fā)生了顯著變化 - 他們現(xiàn)在開始走向“前臺”去直面主機廠，既可以幫助Tier1拿項目，也可以和主機廠直接展開密切合作。

輕量級行泊一體域控，主機廠一般不會考慮自研，大多會選擇外包給Tier1，因此，芯片廠商需要通過與Tier1以及算法公司密切合作來間接地幫助主機廠實現(xiàn)行泊一體方案的快速落地。

大算力行泊一體域控，主機廠比較重視，一般會選擇自研，因為它是體現(xiàn)主機廠差異化和品牌力的重要部分。芯片公司作為參與方需要直接與主機廠展開密切合作 —— 在提供芯片的同時，還需要為主機廠提供相關(guān)配套工具鏈，進而推動項目更快實現(xiàn)量產(chǎn)落地。

因此，芯片廠商首先要了解主機廠到底想要什么樣的行泊一體方案，其次是要了解主機廠希望采用什么樣的合作模式。只有如此，芯片廠商才能更好地對癥下藥。

孫魯毅說：“我們逐漸體會到，需要跟主機廠進行更好、更深的溝通。只有這樣，芯片廠商才能更好地理解主機廠需要什么樣的行泊一體方案 ——是一個入門級，還是一個中等級別，亦或者是一個高性能級別；打算配置什么樣的傳感器（多少個攝像頭、多少個激光雷達）；有什么樣的成本控制目標；SOP的時間如何安排等等。只有充分了解主機廠的需求，才能更快、更順利地展開合作。”

4.2 自研AI工具鏈和軟件算法

1）自研AI工具鏈

開發(fā)者要移植軟件/算法到芯片上，最關(guān)鍵的部分就是工具鏈 — 神經(jīng)網(wǎng)絡的工具鏈是否好用、軟件交叉編譯的工具鏈是否好用？如果工具鏈好用，開發(fā)者就比較容易上手，就能夠縮短開發(fā)時間。

黑芝麻智能提供一整套深度學習工具鏈，可以將用戶在服務器以及其它平臺上開發(fā)的算法模型，轉(zhuǎn)換成在黑芝麻芯片上可以運行的程序。額日特介紹說“由于每一家用的模型可能都不太一樣，我們已經(jīng)可以提供市面上所有主流模型的轉(zhuǎn)換工具，包括精度的調(diào)整、模型的裁剪等等。另外，我們還有一些仿真軟件，使得客戶在電腦上仿真就可以達到跟在板子上跑一樣的效果，這會大大減少客戶的一些重復性工作。”

2）自研軟件和算法

芯片廠商可以配合自家芯片自研中間件和感知算法，縮短客戶開發(fā)上層應用的時間，幫助合作伙伴更快、更高效地完成項目的量產(chǎn)落地。

黑芝麻智能自研了瀚海中間件，它是基于華山系列計算芯片推出的一款智能駕駛平臺SDK開發(fā)包，可屏蔽基礎硬件、操作系統(tǒng)和通訊協(xié)議的異構(gòu)性，從而更好地鏈接上層應用和操作系統(tǒng)。

同時，黑芝麻智能自主研發(fā)了多種感知算法，并通過不同維度的數(shù)據(jù)，以無監(jiān)督或者半監(jiān)督的方式來提升算法的魯棒性。

“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法（CNN）也是最近幾年剛興起，很多車廠和Tier1并不具備感知算法的開發(fā)能力，并且，算法人才和能力的培養(yǎng)也不是短時間內(nèi)能做到的事情。因此，我們需要配合客戶去完成感知算法的開發(fā) —— 客戶會提出一些具體的需求，由我們?nèi)プ鼍唧w的實施，包括前向避障、車道線識別等。另外，我們的算法與芯片不存在綁定關(guān)系，主機廠可以同時選擇我們的芯片和算法，也可以直接移植他們的自己的算法到我們的開發(fā)板。”額日特說。

結(jié)語

2025年是個關(guān)鍵的時間節(jié)點，是車企培養(yǎng)供應鏈體系的重要時機。黑芝麻智能CMO楊欣宇曾對外表示，“2025年之前如果芯片能上車，進入車廠的供應鏈體系，未來的機會很多。如果2025年還上不了車，這個芯片廠商的機會就非常小了。”對車企來講，培養(yǎng)一個成熟的供應商，特別是大算力芯片供應商，需要投入大量的人力、物力，如果沒有特殊原因，車企根本沒有更換的動力。

行泊一體方案的加速落地，也從側(cè)面反映了SoC芯片的市場需求在不斷地變大，并且市場逐漸變得成熟，價格也會更加透明，合作方之間的合作也越來越密切，最終將形成一個相對穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

只要芯片廠商的產(chǎn)品具有足夠的競爭力 —— 產(chǎn)品的可靠性和魯棒性好、主要技術(shù)指標上有競爭力、相關(guān)的工具鏈要好用、供貨要有保證等，就一定能夠站穩(wěn)腳跟，并脫穎而出。

審核編輯 ：李倩