作为辅助驾驶的天花板,城市NOA的黎明已至。
6月21日,工业和信息化部对外披露,将启动智能网联汽车准入和上路通行试点,组织开展城市级“车路云一体化”示范应用,支持有条件的自动驾驶(L3级),及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。
据统计,在乘用车自动驾驶应用方面,城市地区驾驶占据了大部分的行驶场景,驾驶里程占比高达90%;不过,城市道路的复杂多变,尤其是行人、电瓶车甚至是动物等各种交通元素的参与,亦衍生出诸多Conner Case难题待解。
因此,在智能驾驶方面,城区NOA能力被认为是未来车企的竞争焦点之一。
另一方面,有关“特斯拉FSD即将入华,上海将作为第一个试点城市开放”的消息虽被辟谣,但结合此前上海经信委称上海将进一步深化与特斯拉的合作、马斯克访华等种种迹象,有业内人士表示特斯拉FSD入华并非空穴来风,或将催化中国智能驾驶城区之战。
事实上,从2022年开始,小鹏、极狐等少数车企就已经在城区NOA发力。而迈入2023年,以理想、小鹏、蔚来为代表的车企,均对外宣布年内有城市辅助驾驶落地规划,这也意味着城市NOA的竞争愈演愈烈。
不过,与车企们狂热进击城市NOA不同,当降本增效的压力下放,回归商业理性,芯片厂商和智驾Tier 1们更聚焦产品的性价比和市场竞争力。
诚然,无论是过去比拼智驾算力预埋,还是近期的轻地图趋势,都意味着整个智能汽车市场存在多重变数。
总体来看,以辅助驾驶为代表的智能驾驶赛道发展,已经由技术驱动转向用户驱动,从功能导向走向体验导向。
比如,以智驾芯片细分赛道为例,针对L0-L2+主力市场,如何在存量市场和增量市场找准差异化定位,决定着各玩家们的竞争力与否。而在支持城市NOA的L2++细分市场,如何避免“起大早赶晚集”,也是智驾芯片企业们必须思考的命题。
事实上,随着基础的L0-L2市场日益成熟,与之相关的各细分市场规模已经加速放量。
以ADAS智能前视一体机为例,高工智能汽车研究院监测数据显示,2022年中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载智能前视一体机820.79万台,同比增长24.67%。
“针对前视一体机这类装配量大的市场,其芯片降本诉求非常强烈,在满足性能及功耗的前提下,通过极致的成本优化,满足车厂对降本增效的需求,是新玩家们的机会所在。”爱芯元智汽车事业部总裁龚惠民表示。
不难发现,ADAS前视一体机作为中低端车型提升销量的卖点,其车型价位区间决定了主机厂对该主控芯片的衡量标准,即整体性能和成本是上车的决定性因素。
此外,借助行泊一体市场的火爆势头,本土芯片厂商凭借灵活的功能配置、本土化支持、高性价比等优势,正逐步夺取TI等国际芯片厂商占据的市场份额。随着域集中式架构的深入变革,行泊一体待释放的巨大存量空间,亦是芯片厂商们的红利机会。
据高工智能汽车研究院数据统计,2022年,中国市场乘用车(不含进出口)同时前装标配搭载行车ADAS(L1、L2)和泊车功能的上险量为260.02万辆,其中,具备行泊一体能力(域控制器,可能另外配置了独立的泊车控制器)的占比仅10%左右。
其中,提供基础L2级行车+泊车需求的轻量级行泊一体方案,借助单颗小算力芯片+MCU,通过“分时复用”等方式极致压缩芯片数量和成本,在感知配置提升后支持入门级高速NOA,正在全面攻占15万级车型市场。
例如,魔视智能最新一代集成式行泊一体域控制器Magic Pilot®,在单颗8TOPS算力的SOC芯片上即可实现行泊一体,是一款拥有极高性价比、拓展性强、高感知带宽、高安全性的智能驾驶行泊一体平台。
据悉,Magic Pilot®能够覆盖所有市面主流的高速L2+行车功能以及全自动融合泊车,记忆泊车功能,适应丰富、多元、复杂的道路及泊车场景。通过接入布置在车身的6路摄像头,5路毫米波雷达以及12路超声波雷达传感器的数据,采用魔视智能独创的前融合框架进行传感器数据的前融合,充分利用各传感器特性,互为补充,互为冗余,提升场景覆盖度的同时增加了系统的安全性。
而知行科技的高性价比行泊一体域控制器方案——iDC Mid域控制器,采用单TDA4 VM芯片方案,基于硬件、基础软件、中间件、算法全栈自研,以及自研的基于环视的视觉感知及超声波融合算法,可实现高速NoA、HPA、RPA、APA、SV3D等功能,具备OTA持续迭代能力,已于2023年1月量产向头部车企供货。
可见,相比2022年各玩家基本用J3、TDA4做多种组合,推出多SOC方案来做行泊一体,支持高速NOA;2023年,用5-8TOPS算力做单芯片行泊一体方案成为主流趋势,这也更考验单颗中小算力芯片的成本和整体性能。
比如,地平线的征程3是业内首款支持L2+高阶智能驾驶,并率先实现规模化量产的国产车规智能芯片。基于自研的BPU伯努利2.0架构,征程3不仅支持基于深度学习的图像检测、分类、像素级分割等功能,也支持对H.264和H.265视频格式的高效编码,可实现高级别辅助驾驶、高速领航辅助驾驶、自动泊车辅助,支持行泊一体领先域控方案。
此外,依托混合精度NPU和爱芯智眸®AI-ISP两大核心技术,成立于2019年的爱芯元智已经完成M55、M76系列芯片的研发,产品分别应用于CMS、ADAS一体机、单SOC行泊一体并行全时域控等领域,可满足厂商多样化需求。
在龚惠民看来,针对L2、L2+应用市场,智驾芯片存在非常多的技术创新点,例如芯片的成本、功耗、功能完整度等等,包括适配持续演进的AI算法、支持Transformer和BEV;回归商业本质,在精准把握车企客户需求的前提下,成熟度高、可靠性强、差异化明显的芯片仍然具备市场竞争优势。
据悉,爱芯元智NPU工具链成熟稳定,具有高效易用优势,可帮助客户大幅降低量产时间成本。另外,其首创并实现商业化量产的爱芯智眸®AI-ISP,不仅能对传感器特性做精细化建模、对影像处理策略进行极致优化设计,还可以充分利用AI算法的数据驱动特性,来获取更高维度的效果“助推”,全面提升智能驾驶疑难场景下的表现力。
立足高性价比,超星未来也拿出了硬核产品。2022年,超星未来正式发布智能驾驶计算芯片「惊蛰R1」、高能效AI处理架构「平湖」、全流程开发工具链「鲁班」,并配套推出了智能计算开发套件和智能驾驶参考方案。
其中,「惊蛰R1」搭载4核高能效AI处理架构「平湖」和8核CPU处理器,可提供高达16TOPS@INT8的AI算力和[email protected]的通用算力,支持前视一体机、行泊一体、V2X路侧感知等场景。
据超星未来介绍,「惊蛰R1」定位于L2+级别智能驾驶应用,可在实现同级别智能驾驶方案的前提下降低30%-50%的总体成本。
可见,对后来者而言,差异化的性能体验、极致的成本优化等,都可能成为其抢夺L0-L2+存量市场份额的杀手锏。
面向城市NOA增量市场,抢占先机赶早不赶晚。
不久前,理想汽车发布了其城市NOA的相关技术细节:一是使用NPN(神经先验网络)特征和TIN网络增强BEV大模型,做到不依赖高精地图,识别万物;二是使用模仿学习让规控算法做出更加拟人的决策;三是全自动、全闭环的训练平台支撑大模型持续进化。
而通过BEV和Transformer,获取全新的“上帝视角”数据,并在此基础上融合时间戳,形成4D空间,以实现对目标物的测速、运动轨迹预测等,成为了城市NOA入局者们的共识。
不过,BEV感知能力的实现,对芯片算力提出了较高要求。除了特斯拉采用自研FSD芯片外,国内跟进落地城市NOA的车企,更倾向于采用英伟达Orin X落地BEV方案,且以双Orin X为主,算力高达508TOPS。
诚然,英伟达、高通等国际芯片企业,拥有完整的开发工具链和良好的上下游生态,其技术迭代速度非常快,且芯片在设计方面偏通用型,应用领域更广。而利用更聚焦于自动驾驶领域的特异性算法,以及本土化服务优势,国内芯片厂商有望通过差异化优势实现赶超。
此外,从商业化角度来看,找到基于BEV的城市NOA规模化的成本边界,踏准其大规模落地的时间节点,也是本土芯片厂商稳步落子的关键。
例如,征程5搭载地平线最新一代BPU贝叶斯深度学习加速引擎,单颗芯片算力高达128 TOPS,单芯片支持16路摄像头感知计算,同时开放支持包括毫米波雷达、激光雷达等多传感器感知、融合、预测与规划控制需求。
基于征程5芯片打造的行泊一体域控平台,能够支持实现业内领先的全场景智能驾驶功能,同时支持上层应用的差异化开发和软件OTA升级,助力车企打造更领先、更具差异化的人机共驾产品。
据悉,基于地平线征程5芯片,比亚迪自研的BEV融合感知方案将于年内量产;在2023年上海车展期间,哪吒汽车与地平线签署了合作协议,双方将基于征程5芯片,围绕BEV等领先的算法技术深化合作,打造高阶NOA智能辅助驾驶系统,该系统将应用于多款车型,首款合作车型将于2024年量产落地。
诚然,伴随着智能驾驶的进阶布局,以城市NOA为代表的L2++细分增量市场,国内已有芯片企业抢先一步,凭借过硬的芯片真实性能,积极帮助主机厂以及Tier 1开发软件算法。
根据电子电气架构的发展,在跨域融合甚至中央计算新趋势的推动下,舱驾融合芯片、中央计算芯片等需求,也燃起了本土“乐观派”芯片厂商的热忱。
今年4月,黑芝麻智能发布了武当系列首款产品——武当C1200,该款芯片采用了7nm制程技术,单颗芯片可以满足包括电子后视镜系统、行泊一体、信息娱乐系统、舱内感知系统等跨域计算场景,实现舱行泊的融合。
5月10日,后摩智能发布了首款存算一体智驾芯片鸿途™H30,以12nm制程实现最高物理算力 256TOPS,典型功耗 35W,具有高计算效率、低计算延时、低工艺依赖等特点。
据悉,鸿途™H30 于2023年6月份开始给 Alpha 客户送测。同时,后摩智能的第二代产品鸿途™H50 已经在全力研发中,将于2024年推出,支持客户2025年的量产车型。面向接下来的落地进程,后摩智能将针对不同车型和对成本的考量,推出更丰富的产品系列,以满足不同类型客户的不同需求。
有业内人士表示,无论是利用单芯片打造舱驾一体方案,还是依托大算力芯片实现中央域计算架构,在成本、性能、商业化等方面还面临较大挑战。而特斯拉基于AMD(座舱)和自研FSD(智驾)的芯片组合,实现中央计算架构,为业界提供了规模化范本。
毕竟,舱驾一体推动座舱域和智驾域高度集成化,单芯片舱驾一体方案需要考虑不同主机厂对智能驾驶和座舱体验的不同要求,即平衡整车的灵活度与集成度,以及适配座舱与智驾的不同安全等级要求。
根据高工智能汽车研究院预测,2024年将是跨域(区域+中央计算)元年,率先打通规模化落地的芯片企业有机会抢跑。
不过,汽车智能化滚滚向前,无论是秉持领先市场半步的理性态度,还是跟随乐观派的脚步激进布局智能驾驶和电子电气架构终局,最终市场表现才是芯片玩家们最直观的成绩单。