来源：传感器技术
摘要：目前自动驾驶已经发展的很快，除了特斯拉和奥迪以外，很多豪车都引进了自动驾驶技术。
下面来盘点一下自动驾驶产业链：
首先看一下自动驾驶的等级标准：
1、英特尔：Mobileye+Altera+Movidius
英特尔在自动驾驶领域主要是通过并购来完成布局：年6月.5亿美元收购FPGA巨头Altera；年9月收购计算机视觉处理芯片公司Movidius；年3月亿美元收购以色列自动驾驶汽车技术公司Mobileye。
通过上述收购，英特尔在自动驾驶处理器上的布局已较完善，包括Mobileye的EyeQ系列芯片(ASIC)、Altera的FPGA芯片、Movidius的视觉处理单元VPU，以及英特尔的CPU处理器，可以形成自动驾驶的整体硬件解决方案。
EyeQ1：Mobileye的EyeQ系列芯片最初是和意法半导体公司共同开发，第一代芯片EyeQ1从年开始研发，年上市；
EyeQ2：EyeQ2则于年上市。最初的两代产品仅提供L1辅助驾驶功能，EyeQ1的算力约0.Tops，EyeQ2则约0.Tops，功耗均为2.5w。
EyeQ3：年量产的EyeQ3基于其自主ASIC架构自行开发，使用了4颗MIPS核心处理器、4颗VMP芯片，每秒浮点运算为0.万亿次，功耗为2.5w，可以支持L2高级辅助驾驶计算需求。
EyeQ4：第四代EyeQ4芯片在年发布，年量产上市，采用28nm工艺。EyeQ4使用了5颗核心处理器(4颗MIPSi-class核心和1颗MIPSm-class核心)、6颗VMP芯片、2颗MPC核心和2颗PMA核心，可以同时处理8部摄像头产生的图像数据，每秒浮点运算可达2.5万亿次，功耗为3w，最高可实现L3级半自动驾驶功能。
EyeQ5：Mobileye的下一代EyeQ5计划于年出工程样品，年实现量产，将采用7nmFinFET工艺。该产品对标Nvidia的DriveXavier芯片，定位于L4/L5全面自动驾驶计算需求。单颗芯片的浮点运算能力为12Tops，TDP是5W。EyeQ5系统采用了双路CPU，使用了8颗核心处理器、18核视觉处理器，浮点运算能力为24Tops，TDP是10W。
据说，Mobileye的芯片价格也超过1千美金。
2、英伟达：DrivePX系列芯片
DrivePX：Nvidia自动驾驶芯片始于年初推出的DrivePX系列。在年1月CES上英伟达发布了第一代DrivePX。DrivePX搭载TegraX1处理器和10GB内存，能够同时处理12个万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像，单浮点计算能力为2Tops，深度学习计算能力为2.3Tops，可支持L2高级辅助驾驶计算需求。
DrivePX2：年1月的CES上英伟达又发布了新一代产品DrivePX2。DrivePX2基于16nmFinFET工艺制造，TDP达W，采用水冷散热设计，支持12路摄像头输入、激光定位、雷达和超声波传感器。其中，CPU部分由两颗NVIDIATegra2处理器构成，每颗CPU包含8个A57核心和4个Denver核心；GPU部分采用两颗基于NVIDIAPascal架构设计的GPU。单精度计算能力达到8TFlops，深度学习计算能力达到每秒24万亿次，在单精度运算速度上是DrivePX的4倍,深度学习速度是DrivePX的10倍，可以满足L3自动驾驶的运算要求。
DriveXavier：DriveXavier是英伟达最新一代自动驾驶处理器，最早在年欧洲GTC大会上提出，年1月的CES上正式发布。同时发布的还有全球首款针对无人驾驶出租车打造的车载计算机DrivePXPegasus。在配置方面，Xavier基于一个特别定制的8核CPU、一个全新的核VoltaGPU、一个全新深度学习加速器、全新计算机视觉加速器、以及全新8KHDR视频处理器而打造。每秒可运行30万亿次计算，功耗仅为30w，能效比上一代架构高出15倍，可以满足L3/L4自动驾驶的计算需求。该产品预计年一季度向提供样品。
DrivePXPegasus：DrivePXPegasus是针对L5级全自动驾驶出租车的AI处理器，搭载了两个XavierSoC处理器。SoC上集成的CPU也从8核变成了16核，同时增加了2块独立GPU。计算速度达到Tops，相当于PXXavier的10倍，算力能够支持L5完全自动驾驶系统，但其功耗也达到了w。预计首批样品将于年年中交付客户。
据说，英伟达DrivePX2的价格超过1万美金。
3、高通恩智浦NXP
作为移动通信领域的绝对龙头，高通一直希望通过自己的移动处理器芯片(改成车规级)切入汽车电子领域。在年初CES上，高通就发布了整合LTE数据机和机器智能的Snapdragon车用系列产品。这个系列产品包含了高通的Zeroth机器智能平台，旨在协助汽车制造商使用神经网络为ADAS和车载资讯娱乐系统创建基于深度学习的解决方案。但目前车厂设计订单还限于资讯娱乐功能；国内ADAS厂商纵目科技在年CES上推出了首个基于A平台并运用深度学习的ADAS产品原型，12月正式发布。据悉，目前这款产品已经进入量产前的验证阶段，预计将于年量产。
作为汽车电子龙头厂商，恩智浦在自动驾驶方向的积累相比高通则深厚很多。年5月恩智浦发布了BlueBox平台，该平台集成S32V汽车视觉和传感器融合处理器、SA嵌入式计算处理器和S32R27雷达微控制器，能够为汽车制造商提供L4级自动驾驶计算解决方案。
其中，S32V是NXP的S32V系列产品中年推出的ADAS处理芯片，在BlueBox平台上负责视觉数据处理、多传感器融合数据处理以及机器学习。这款芯片拥有CPU(4颗ARMCortexA53和1颗M4)、3DGPU(GC)和视觉加速单元(2颗APEX-2visionaccelerator)，能同时支持4路摄像头，GPU能实时3D建模，计算能力为50GFLOPs。同时，S32V芯片预留了支持毫米波雷达、激光雷达、超声波的接口，可实现多传感器数据融合，最高可支持ISOASIL-C标准。
恩智浦还有一款专门的雷达信息处理芯片MPCXK。这是一款面向ADAS应用的Qorivva32位MCU，基于Power架构，能够支持自适应巡航控制、智能大灯控制、车道偏离警告和盲点探测等应用。
4、瑞萨Renesas
与恩智浦类似，瑞萨在年4月也发布了一个ADAS及自动驾驶平台RenesasAutonomy，主打开放策略，目的在于吸引更多一级供应商以扩大生态系统。同时发布的还有R-CarV3MSoC，该芯片配有2颗ARMCortexA53、双CortexR7锁步内核和1个集成ISP，可满足符合ASIL-C级别功能安全的硬件要求，能够在智能摄像头、全景环视系统和雷达等多项ADAS应用中进行扩展。据介绍，R-CarV3MSoC的样品于年12月开始供货，计划于年6月开始量产。
从瑞萨的芯片系列来看，R-Car系列是其在自动驾驶方向的主要产品线：
第一代产品(R-CarH1/M1A/E1)在-12年期间推出，可支持初级的巡航功能；
第二代产品(R-CarH2/M2/E2)相比第一代性能基本翻倍，可支持°环视等ADAS功能；
第三代产品(R-CarH3/M3)在年以后陆续推出，符合ASIL-B级安全要求；同时期推出的还有R-CarV3M、R-CarV2H等ASSP处理器，这类产品基本可支持L2等级的自动驾驶应用需求。
除了R-Car系列产品外，跟恩智浦一样，瑞萨也有针对雷达传感器的专业处理器芯片如RH/V1R-M系列，该产品采用40nm内嵌eFlash技术，优化的DSP能快速的进行FFT的处理。
5、德州仪器TI
TI在ADAS处理芯片上的产品线主要是TDAx系列，目前有TDA2x、TDA3x、TDA2Eco等三款芯片。
TDA2x：TDA2x于年10月发布，主要面向中到中高级市场，配置了2颗ARMCortex-A15内核与4颗Cortex-M4内核、2颗TI定浮点C66xDSP内核、4颗EVE视觉加速器核心，以及双核3DGPU。TDA2x主要是前置摄像头信息处理，包括车道报警、防撞检测、自适应巡航以及自动泊车系统等，也可以出来多传感器融合数据。
TDA3x：TDA3x于年10月发布，主要面向中到中低级市场。其缩减了包括双核A15及SGXGPU，保留C66xDSP及EVE视觉加速器核心。从功能上看，TDA3x主要应用在后置摄像头、2D或2.5D环视等。
TDA2Eco：TDA2Eco是年发布的另一款面向中低级市场的ADAS处理器，相比于TDA2x，TDA2Eco去掉了EVE加速器，保留了一颗Cortex-A15、4颗Cortex-M4、DSP、GPU等内核。TDA2Eco支持高清3D全景环视，由于TDA3x主要应用于2D或2.5D环视，所以TDA2Eco填补了中低级市场对于高清3D全景环视应用的需求。
6、ADI
相对于以上几家芯片公司，ADI在ADAS芯片上的策略主打性价比。针对高、中、低档汽车，ADI针对性的推出一项或几项ADAS技术进行实现，降低成本。
在视觉ADAS上ADI的Blackfin系列处理器被广泛的采用，其中低端系统基于BF，实现LDW功能；中端系统基于BF53x/BF54x/BF，实现LDW/HBLB/TSR等功能；高端系统基于BF60x，采用了流水线视觉处理器(PVP)，实现了LDW/HBLB/TSR/FCW/PD等功能。集成的视觉预处理器能够显著减轻处理器的负担，从而降低对处理器的性能要求。
7、英飞凌Infineon
英飞凌在年针对ADAS市场推出过芯片组Real33D，可实现司机疲劳检测等功能。而在奥迪新A8使用的zFAS自动驾驶计算单元中，也使用了英飞凌提供的Aurix芯片，A8最关键的TrafficJamPilot，是由这块芯片最终实现的。
8、东芝(Toshiba)
年7月东芝宣布与日本电装共同推出基于视频的主动安全系统。该系统配备了东芝最新的Visconti4自动驾驶专用芯片，Visconti4内置8个多媒体处理核，能够同时执行8种应用，专门为自动驾驶视频应用做了优化，识别速度从毫秒缩短到50毫秒，只用Visconti4就可以构建出车道偏离警告、前后方防撞警告、前后方行人防撞警告、交通标识与信号识别等功能。电装在年就开始将Visconti2应用在辅助驾驶上，除了核数翻倍，Visconti4在行人识别算法上也比前一代改善很多，采用增强型CoHOG识别算法的Visconti4，极大提升了在阴暗场景下对行人和骑自行车者的识别能力。
9、Xilinx（赛灵思）
在汽车ADAS上，Xilinx最被广泛应用的产品是Zynq?-AllProgrammableSoC。该系统（SoC）平台可帮助系统厂商加快在环绕视觉、3D环绕视觉、后视摄像头、动态校准、行人检测、后视车道偏离警告和盲区检测等ADAS应用的开发时间。Zynq采用单一芯片即可完成ADAS解决方案的开发。
Xilinx（赛灵思）也与西门子业务部Mentor合作，推出了DRS自动驾驶平台。
10、意法半导体（ST）
意法半导体在年还推出了业界首款集成专用全隔离硬件安全模块（HSM）的车载微处理器Telemaco3P。发展车联网的一大障碍即信息安全，对于汽车这样高速移动的庞然大物，如果被黑客入侵或干扰通信，后果可能是灾难性的。
所以无论是移动影音娱乐、基于地理信息的救援服务，还是最近火爆的软件空中更新（OTA），这些功能普及的基础在于汽车能否及时有效安全地传递信息。HSM对接收到的外部信息进行检查与安全认证，未经安全认证的信息与外部设备均不能与被保护模块通信，Telemaco3P对外发出的信息也经HSM加密，采用专用硬件模块来对进行安全管理，将极大提升车载通信安全。
另外，ST与Mobileye合作开发的机器视觉芯片EyeQ5装备了8枚多线程CPU内核，搭载18枚Mobileye的下一代视觉处理器。
11、地平线机器人（HorizonRobotics）
地平线的自动驾驶AI芯片“征程”在去年12月20日正式发布。在参数上，征程能够以1.5W的功耗，实现1Tflops的算力，每秒处理30帧4K视频，对图像中超过个物体进行识别，能够实现FCW/LDW/JACC等高级别辅助驾驶功能，满足L2的计算需求。对比英伟达的DrivePX2，其采用16nmFinFET工艺，单精度计算能力为8TFlops，深度学习计算能力为24TFlops，官方TDP是w；从性能功耗比来看，征程还是有明显优势的。同时，由于ASIC不是GPU类的通用计算，内部直接封装了算法，数据交换只是底层I/O，因此其计算的时延也会比GPU更低。不过地平线采用ASIC的路线也是牺牲了芯片的可编程性以获得更高的性能，是否能获得足够订单量来降低芯片成本值得