自动驾驶芯片的两条路径，孰优孰劣？

伴随着自动驾驶的快速发展，自动驾驶车辆的轨距级芯片已经成为汽车行业和芯片行业共同关注的话题，越来越多的厂商投入到这一领域的开发中比如英伟达新推出的自动驾驶芯片Atlan，单个芯片的计算能力达到1000TOPS，本土厂商黑芝麻发布的华山二号A1000计算能力为116Tops，下一代产品A2000也在积极研发中

针对自动驾驶芯片的未来趋势，黑芝麻智能首席营销官杨雨欣认为，该领域主要有两条技术路线:一是英伟达GPU的通用架构，二是特斯拉，高通，Mobileye等的ASIC技术路线GPU是通用架构，是所有场景的统一软硬件架构这也是大部分汽车厂商在自动驾驶行业发展之初选择英伟达的重要原因之一在通用架构的基础上，车辆段开发基于处理器的软件就足够了，操作更简单

但伴随着产业的发展，越来越多的功能需要企业来实现，也要考虑芯片功耗，性能，成本等因素这时，ASIC技术路线的优势逐渐体现出来ASIC的技术路线是有限和开放的，芯片公司需要开发与驱动相关的主流网络，模型和运营商在同等性能下，芯片面积更小，成本更低，功耗更低基于这些因素，杨雨欣认为ASIC技术在未来会有更大的潜力同时，选择ASIC路线并不意味着针对不同车型开发不同的ASIC，或者进行不同的验证由于不同车型要实现的功能大致相同，且芯片面临车型和算子的有限开放，算法的快速迭代不会影响芯片对上层功能的支持

伴随着越来越多的车企投资智能汽车和自动驾驶，也有不少消息称车企开始自研驾驶芯片鉴于这种情况，杨雨欣认为，在未来，汽车制造商与芯片公司合作进行差异化定制可能是一种更好的方式汽车厂商之所以选择自研芯片，是因为在一个行业发展之初，行业的景气度还不足，终端厂商很难找到符合自己需求的芯片平台，所以只能选择自主研发芯片但是当行业成熟后，会吸引越来越多的资源向这个方向倾斜这个时候，汽车厂商选择自研芯片的必要性就小了这意味着它要和专业的芯片设计公司竞争产品定义能力，开发速度，人力资源，管理能力等同时，自研驱动芯片不同于手机芯片，单个车厂很难达到几千万的手机芯片采购量对汽车制造商来说，继续投资将是一个巨大的挑战所以和芯片设计公司合作，做差异化定制还是更好的选择即使是不同的定制，芯片内部50%的零件都是通用的芯片设计公司可以在原版本的基础上进行差异化设计，实现一些差异化的功能

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