安霸高管揭秘5nm自动驾驶芯片：500eTOPS算力从这来！

　　自动驾驶芯片领域强势杀入一位新玩家，这次是安霸。

　　就在上周，安霸在2022开年的第一周推出了基于5nm制程的AI域控制器芯片CV3系列，其AI等效算力能够达到500eTOPS，能够用于L2+至L4级自动驾驶。

　　在自动驾驶业内竞争愈加激烈的今天，安霸的这颗自动驾驶芯片实现更强算力的同时，也有着更高的能效比。同时具备高性能和高效能的产品对于自动驾驶行业来说有更重要的意义。

　　安霸CV3系列在CES亮相之后，本周在国内也举行了一场线上发布活动。发布结束后，安霸中国区总经理冯羽涛、安霸中国区市场营销副总裁郄建军接受了车东西等国内多家媒体的采访，透露了CV3系列芯片的更多细节信息和自动驾驶行业观点。

　　安霸作为半导体上市公司，多年来在CV芯片领域已经有颇有建树，此次拿出自动驾驶AI芯片产品性能更加强大，加上2020～2021年的多个量产落地成果，自动驾驶芯片市场正变得更加热闹。

　　那么，CV3系列芯片的性能究竟如何？安霸是如何做到的？车东西和安霸两位高管对话之后，找到了问题的答案。

拥有最高16核CPU 等效算力500eTOPS

　　安霸在本届CES上亮相的是CV3系列SoC的旗舰产品，其在CPU核心、神经网络引擎、通用矢量处理器等配置上都达到了安霸的最高水准。

　　CV3系列芯片采用5nm制程打造，其拥有最高16核心ARM Cortex-A78AE核心的CPU，这16个核心分为4个集群，每个集群有4个核心。

CV3架构图

　　冯羽涛介绍，之所以采用了这么多CPU核心和集群，就是为了满足不同车企的需求。他指出，CV3芯片放进4个集群，就是针对L4自动驾驶设计的，不同的集群用于不同的计算。

安霸中国区总经理冯羽涛

　　例如，可以用一个集群做安全岛，一个集群负责神经网络以及视觉感知，一个集群用于融合，还可以有冗余的考虑。这样一来，不同核心的集群用作不用的功能，针对芯片的软件开发就会相对独立，加速车企的研发量产进度。

　　据介绍，16核心CPU的算力能够达到270K DMIPS，性能表现在同类产品中很强大。

　　针对L2+～L4级自动驾驶，神经网络引擎自然是最重要的核心之一，CV3的神经网络矢量处理器（NVP）等效算力能够达到500eTOPS。

　　冯羽涛介绍，eTOPS中的e就代表equivalent（等效），CV3芯片AI算力的计数单位之所以与大多数自动驾驶芯片不同，是因为其架构更加特殊，并不等同于GPU。

　　因此，CV3芯片NVP核心的计算性能很难与其他GPU做对比。在前期测试中，安霸的工程师用CV3和传统GPU跑同样的算法，如果二者速度同样快，那么CV3的等效算力就和对比测试的GPU相同。

　　他还说道，实际上安霸在上一代产品CV2中就已经将eTOPS的概念应用其中，因此车企客户已经知晓其性能究竟能发挥到多大程度。CV3相比CV2的AI性能提升了42倍，这一提升是相当巨大的。

　　除了NVP之外，CV3中还集成了通用矢量处理器（GVP），其性能能够达到920GOPS。冯羽涛介绍，NVP主要用于神经网络计算，但GVP适用于浮点运算，并用于处理传统计算机视觉和毫米波雷达数据，二者在自动驾驶中会发挥不同的作用。

　　在CV3芯片中，还集成了GPU单元，用于处理车辆环视摄像头数据，其算力大约为100GFLOPS。

　　此外，CV3芯片中还集成了ISP、视频解码、硬件安全单元以及丰富的接口管理。

　　在效能方面，CV3芯片能够做到10eTOPS/W的能效比，相比市场中的同级别产品更高。这就意味着在同样的使用场景中，CV3可能只需要主动散热，但其他产品需要液冷、风冷等被动散热方式。

未来将推出多颗不同定位的CV3芯片

　　冯羽涛介绍，目前CV3芯片仅亮相了一颗定位顶级的芯片，这颗芯片的评估样品预计将在今年上半年提供给开发者。之后，会根据市场需求，分别推出定位中端和入门级的产品，能够满足不同车企需求。

融合4D雷达算法 重点将在中国市场

　　去年11月，安霸以3.075亿美元（约合19.6亿元人民币）的价格完成了对毫米波雷达公司傲酷（Oculii）的收购，自此傲酷也成为安霸的全资子公司。

　　在CV3芯片中，也集成了傲酷4D毫米波雷达的算法。

　　安霸中国区市场营销副总裁郄建军指出，现在市面上大多感知融合方案都是后融合，行业内已经发现后融合方式的诸多问题。因此CV3更适合前融合，也就是将摄像头感知到的像素和雷达感知的点云进行原始数据集的融合。这样一来，感知的置信度能得到提升，误检漏检概率也能下降。

安霸中国区市场营销副总裁郄建军

　　他还提到，傲酷的4D毫米波雷达依靠现有硬件，配合CV3集成的算法能实现更强的感知性能。例如一个角雷达在与摄像头数据进行前融合之后与低线数激光雷达的效果已经很接近了。

基于CV3芯片的感知画面

　　郄建军说道：“当前4D毫米波雷达是市场的热点产品，今年许多普通的毫米波雷达将升级成4D毫米波雷达，未来也将发挥更大的作用。”

　　面对自动驾驶行业更加激烈的竞争，冯羽涛和郄建军都表示，中国市场将是安霸最重要的市场之一。

　　冯羽涛说道，中国汽车行业的迭代速度相比其他市场更快，乘用车、商用车、特种车辆都有AI芯片的落地场景。面对中国市场，安霸持非常乐观的态度，同时也积极应对中国市场的挑战。

　　他说，多年以来，安霸已经积累了大量的IP，在性能、功耗、成本表现上都很优秀，并且CV2系列产品实现量产上车，已经积累了丰富的上车经验。

　　此外，相比大多数自动驾驶芯片，CV3还集成了4D毫米波雷达的算法，具备更明显的优势。

前代产品上车Rivian 视觉算法是核心竞争力

　　谈到上车经历，安霸的芯片产品已经应用于长城、东风以及东风日产的多个车型中，实现驾驶员监控DMS、行车记录仪等功能。

　　同时，利用多颗安霸CV2芯片，亚马逊投资的造车新势力企业Rivian打造了基于CV2芯片的L2级自动驾驶系统Driver+，并量产搭载于R1T纯电皮卡中。现代和安波福合资的自动驾驶公司Motional也采用基于多颗CV2芯片打造的域控制器，实现L4级自动驾驶。此外，还有造车新势力Arrival也采用了安霸的CV2芯片打造其L2级自动驾驶系统。

多家车企基于CV2打造自动驾驶系统

　　基于CV2芯片的量产上车经验，安霸的CV3自动驾驶芯片将拥有更强的竞争力。

　　冯羽涛说道，视觉算法将是CV3的核心竞争力。其原因在于，视觉信息的信息量最为密集，因为人类在驾驶之中，基本都依靠视觉完成感知，同时也要辅以听觉，但听觉感知更少。

　　在打造一个自动驾驶系统的时候，视觉就是最重要的感知系统。因此，安霸从成立开始，就专注视觉算法的开发。

　　自动驾驶行业内，特斯拉对视觉算法相当重视，甚至要做纯视觉感知，砍掉了量产车中的毫米波雷达。并且，特斯拉也将摄像头感知的原始数据发送给自动驾驶电脑和数据中心计算，以实现更精准的感知。

　　安霸也在同步进行类似的努力。冯羽涛说道，未来传感器融合将向原始数据前融合方向发展，这也将是CV3芯片的一大特性。

　　针对未来的自动驾驶算力之争，冯羽涛和郄建军都表示竞争将变得愈加激烈。

　　冯羽涛说道，算力之争就像是一场军备竞赛，从人工智能发展的角度看，难以看到算力之争的终点。在可见的将来，汽车将变成四个轮子上的数据中心，算力提升更多程度上要看材料科学的进步以及芯片制造工艺的进步。

　　郄建军认为，算力之争将变得更加激烈，汽车本身由于体积、功耗的限制，提升幅度还相对有限，并且能效比的重要性将越来越高。与此同时，自动驾驶数据中心将有更大的算力需求。

结语：自动驾驶算力之争将更加激烈

　　如今，汽车已经变成四个轮子上的数据中心。尤其在自动驾驶芯片行业中，英伟达、高通等芯片巨头入局，加上国内芯片公司的崛起，安霸这样的老牌CV芯片公司进入市场后，自动驾驶芯片行业的竞争正变得更加激烈。

　　面对自动驾驶芯片竞争，安霸正在用其视觉算法、自研IP核心等多种技术实现更高的算力和效能。同时，融合毫米波雷达算法，实现感知前融合，拥有了在硬件和算法层面的多重优势。

　　在自动驾驶算力之争更加激烈的今天，安霸CV3走的这条路线或将有更大优势。

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