要是少了這幾家公司，自動駕駛就別做了

2020 年是很多廠商計劃中的自動駕駛「元年」了，對於自動駕駛技術來說，可以分為「軟體」和「硬體」部分。

無論是豐田還是谷歌，從傳統主機廠到科技公司，他們現在解決的都是「軟體」問題。

一切軟體都是基於硬體的，自動駕駛技術也不例外。

在硬體部分，晶片主要擔任數據處理任務，整個自動駕駛系統中，雷達、攝像頭會產生大量的數據，這些數據都交給了晶片。

（晶片表示壓力很大…）

供應商是汽車行業不可或缺的關鍵一環，比如車廠要從米其林買輪胎，要從博世買火花塞等等。

那些發展自動駕駛技術的廠商也是如此，專業的人做專業的事，晶片也是來自供應商的。

那麼，到底是誰在做自動駕駛晶片的生意？

Nvidia（英偉達）

這個名字大家應該都很熟悉，沒準你電腦的顯卡就是 N 卡。

但英偉達針對自動駕駛技術也推出了相應晶片「Tegra X1 」，性能超越了 Tegra K1 和 A8X。

英偉達表示這款晶片將最先應用於智能汽車領域，然後再應用到手機和平板電腦里（目前這款晶片對於手機和平板來說，性能太過剩了）。

英偉達還有一款名為「Nvidia DRIVE PX」的平台，搭載了 Tegra X1 晶片和 10GB 的 DRAM，可以同時處理 12 部 200 萬像素攝像頭（最高 60fps）產生的數據，同時 DRIVE PX 還有深度學習功能。

官方宣稱 DRIVE PX 比一般的 ADAS 更聰明，因為它可以識別出到底是什麼車型，比如識別出是警車、計程車還是救護車（這一點對將來可以完全自動駕駛的汽車很重要）。

為了表示 Tegra X1 的性能到底如何，我們可以拿它和 Mobileye 的 EyeQ3 晶片做對比…

STMicroelectronics（意法半導體）

意法半導體的總部位於瑞士日內瓦，主要產品是專用集成電路、單片機、存儲器等。

Mobileye 所使用的「EyeQ3」晶片就是和意法半導體合作開發的，兩家公司最早在 2005 年就開始研發 ADAS 晶片。

EyeQ3 使用了四個多線程 MIPS32 內核和四個矢量微碼處理器 (VMP) 內核，在一個專門為處理視頻設計的架構內工作。

同樣，也可以處理多部攝像頭傳來的圖像信息。

除了 EyeQ3 外，意法半導體和 Mobileye 還合作研發了 EyeQ3-Lite 晶片，屬於乞丐版的 EyeQ3，可以精簡一些功能，達到降低價格的目的。

目前，Mobileye 正在研發「EyeQ4」晶片，它使用了 4 顆核心處理器、6 顆 VMP 晶片（EyeQ2 和 EyeQ3 均有搭載）、2 顆 MPC 核心和 2 顆 PMA 核心，每秒浮點運算可達 2.5 萬億次，而功耗只有 3 瓦。

通過一系列的算法，EyeQ4 可以同時處理 8 部攝像頭（最高 36fps）產生的圖像數據，符合 ISO-26262 國際標準、歐洲 NCAP 和美國 NHSTA 的法規要求。

EyeQ4 的工程樣品將在今年第四季度完成並開始測試，在 2016 年第二季度實現完全的自動駕駛，計劃在 2018 年上半年量產，最先向歐洲汽車廠商供貨。

Freescale（飛思卡爾）

飛思卡爾有一個名為「SafeAssure」的功能保障計劃，它所提供的解決方案可以簡化安全系統的研發流程，並使系統符合 ISO-26262 國際標準及國際電工委員會 IEC-61508 標準的規定。

在其官方介紹中，我們也看到了這套計劃特別考慮了「車用硬體」的要求。

其中，「S32V」處理器是 SafeAssure 計劃的重要組成部分，它採用了 4 個 ARM Cortex-A53 內核，使用了 CogniVue APEX-642 內核圖像處理技術。

支持將 S32V 所捕捉的視覺數據與其他數據流（包括雷達、LiDAR 和超聲波信息等）進行融合，實現最佳的解析度和圖像識別精度。

其實在飛思卡爾的介紹中，突出了一個重點就是「安全」。

S32V 支持全球許多頂級汽車製造商公布的安全硬體擴展規範，宣稱能夠抵禦外部攻擊和未經授權的訪問。

但事實是沒有絕對的安全，為了最大限度減少由黑客攻擊帶來的影響，工程師在汽車網絡內部增加了一個保護層。

即使黑客獲取了對汽車系統某個節點的訪問，由於保護層的存在，黑客無法獲取其他節點訪問權限。

之前飛思卡爾高管 Bob Conrad 也表示，目前市場上很多汽車視覺系統用的都是「消費級」的晶片解決方案，這些晶片的最初目的是為了玩遊戲，依靠非汽車級晶片來控制汽車並做出關鍵的駕駛決策讓人無法接受。

現在很多主機廠都規劃出了自己的自動駕駛藍圖，目前也有一些車型有了一些高級輔助駕駛功能，但很少有人知道這些炫酷功能是靠哪些公司實現的。

由於自動駕駛晶片涉及到行車安全，對發熱、壽命、網絡安全要求更高，所以比一般消費級晶片更有技術含量。

同時，還要兼顧成本問題。

在未來應該有越來越多的老牌晶片廠商發展自動駕駛晶片業務，畢竟諸多主機廠都把自動駕駛元年定在了 2020 年，面對這樣的市場，誰不心動呢？

但可以預見的是，晶片行業外的力量恐怕很難進入這個市場。

因為這一領域的行業壁壘相對較高，新的破局者很難出現。

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