汽车智能驾驶芯片行业专题报告:充分重视OEM自研智驾芯片的长期意义.pdf
- 上传者:浪潮
- 时间:2024/04/23
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汽车智能驾驶芯片行业专题报告:充分重视OEM自研智驾芯片的长期意义。当我们在谈自研智驾芯片时,我们究竟在谈什么?【设计芯片IP核+开发适配底软/工具链】
芯片按类可分为计算、存储、信号转换以及片上集成SoC四大类,AI芯片是指在SoC基础上针对 人工智能算法做特殊加速处理的芯片。智驾领域AI芯片主要用于云端/边缘端两种场景:1)用于 智驾边缘端应用的AI芯片一般涵盖AI计算单元NPU、CPU\GPU\ISP\IO接口等必要组成部分,更 强调各IP核之间的综合协调能力;2)用于云端训练应用的AI芯片则更加强调NPU\GPU的计算能 力,对于功耗、各部分间协调等要求较低。
OEM及三方供应商自研智驾芯片多指:自身设计SoC系统中NPU/ISP等核心IP核,外采EDA软件 形成逻辑电路,并由其他厂商完成制造以及封装环节;同时为更好调用芯片算子算力,玩家需适 配性开发底软(计算架构)以及SDK工具链,便于编辑落地上层应用。
为进一步强化智驾“数据闭环”对于软硬件迭代效率的意义,少部分玩家或将自研云端超算芯片。
OEM自研设计AI智驾芯片必要性以及可行性如何?【边缘端芯片必要性及可行性强】
必要性:自研边缘端芯片有足够性价比,云端芯片短期必要性较低。智能驾驶产品力的竞争短期 看产品体验,中期看迭代效率,长期看降本能力;边缘端芯片自研有效影响中期软件算法相对成 熟后的迭代效率(软件能否充分发挥芯片算力),并直接决定长期智驾全系统降本能力,因此强 势OEM当前投资芯片自研在未来3~5年内有足够超额回报,有望形成正循环。云端芯片短期性能 要求单一,仅针对AI算力,中长期影响软硬件提升速率,但前期投入较大,当前性价比较低。
可行性:OEM玩家自研边缘段智驾芯片可行性较强。参照地平线、黑芝麻智能发展历程,从团 队规模、资金投入以及研发耗时三重角度分析,千人研发规模;30~50亿研发投入;2~3年耗时 可支持智驾芯片全自研以及配套解决方案落地;特斯拉2016年启动智驾芯片项目,2019年正式 搭载上车,国内强势OEM自研芯片以及配套底软具备相当可行性。
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