时间回到2020年初CES展，高通首次宣布将推出一套名为Snapdragon Ride的完整自动驾驶计算平台，与英伟达、英特尔（ Mobileye）展开正面竞争。

时任高通总裁的Cristiano Amon表示，高通将首先专注于ADAS辅助驾驶系统（也是市场上规模最大的赛道），同时客户可以基于Snapdragon Ride平台开发从L2+到L4级自动驾驶，通用汽车成为全球首个官宣搭载高通方案的车企。

“高通有点晚了，但还有机会。”这是当时很多行业人士给出的评价，原因是高通有“非常有竞争力的解决方案”。而在高通公司看来，“我们很感激他们（同行）一直在说服客户，并做了很多很好的前期市场培育工作。”

那一年，来自中国的新势力——小鹏汽车首发搭载NVIDIA DRIVE ™ AGX Xavier，并亮相全新的XPILOT 3.0自动驾驶辅助系统。随后，Mobileye的EyeQ5（首款可开放第三方编程的产品）陆续也拿到宝马、极氪的量产订单。

去年初，随着Snapdragon Ride自动驾驶平台正式推出5nm工艺SoC芯片，高通第一次在智能驾驶计算平台成为全球领跑者。长城汽车、通用汽车、宝马等车企已经宣布搭载这套计算平台。

以2022年为时间点，大规模量产上车的英伟达Orin和Mobileye的EyeQ5都是基于7nm工艺，而率先在2022年上半年首发的毫末智行小魔盒3.0，将全球首发搭载高通骁龙Ride，单板算力达360Tops，4颗串联算力为1440Tops。

一、

5nm汽车级芯片的亮相，意味着对汽车行业来说是一个重要的飞跃。要知道，传统汽车芯片与消费类半导体相比，在制程工艺上要落后几代。

5nm将比7nm性能提高20%，功耗降低40%。然而，早期成本要高出三分之一，但对于需要更多功能安全设计的5nm制程来说，其潜在意义甚至更大。

“汽车应用一直要求最高水平的质量，随着ADAS和自动驾驶技术的逐步成熟，现在也需要强大而高效的计算能力，以使人工智能推理引擎能够感知道路和交通状况，帮助实时做出决策。”台积电研发与技术开发高级副总裁侯凯文博士表示。

随着半导体制造技术的进步，40nm、16nm技术已经应用于生产匹配L1、L2需求的汽车芯片。为了满足2级及以上的需求，主流的汽车芯片也在向7nm及以下挺进，这也将带来成本和性能的提高。

如今，5nm汽车级芯片，将成为芯片公司和汽车制造商争夺智能汽车下一个技术制高点的利器。尤其是行业快速进入“软件定义汽车”时代，背后的算力支撑至关重要。

背后，还有跨域计算、融合带来的新机会。

按照计划，高通在第4代骁龙汽车数字座舱平台和Snapdragon Ride自动驾驶平台同时将制程工艺第一次推到同一起跑线，同时为下一代智能汽车的跨域架构设定了进入门槛。

“软件定义汽车是对的，但必须要建立在电子电气架构核心的计算能力上。没有硬件的基础，软件是跑不起来的。”这是博世中国总裁陈玉东对于未来汽车软硬件关系的表述。

从今年初通用汽车和高通发布的数据来看，前者的下一代Ultra Cruise驾驶辅助系统搭载的高通骁龙自动驾驶平台，包括两颗Snapdragon SA8540P SoC和一个SA9000P AI加速器，提供16核CPU，AI计算能力为300 TOPS。

不过，通用汽车给出的量产时间是2023年，首发搭载凯迪拉克旗下全新纯电动CELESTIQ、LYRIQ，并配置自主研发的Ultra Cruise软件栈，覆盖95%驾驶场景的可放开双手自动驾驶。

而在中国市场，高通创投参与了毫末智行去年底的近10亿元A轮融资，后者也成为高通在中国市场重点支持的自动驾驶方案提供商。毫末智行小魔盒3.0（第三代自动驾驶计算平台 ICU 3.0）也将成为高通5nm自动驾驶计算平台的全球首发量产。

目前，毫末智行已完成控制器设计、打板、底层BSP驱动等前期开发工作，最快预计在今年6月实现前装量产上车。

SA8540P SoC+SA9000的组合，除了支持接入6路千兆以太网/12 路800万像素摄像头/5路毫米波雷达/3路激光雷达，安全冗余芯片为英飞凌TC397，可以做 L1/L2级别的降级控制，也可以满足当前L3以及后续L4/L5等全场景自动驾驶功能的实现。

同时，随着大算力平台的落地，毫末智行自研的下一代数据智能体系，包括ONESTAGE大算力AI视觉技术，下一代AI视觉Transformer技术，TARS数据原型系统、LUCAS数据泛化系统以及VENUS数据可视化和自动挖掘系统等也将同步推进。

为了帮助汽车制造商快速落地软件开发，高通还通过收购Veoneer的软件子公司来布局底层功能模块的开发。

在这笔交易之前，高通和Veoneer已经联合开发驾驶员辅助和自动驾驶系统，并将Veoneer的感知技术、软件堆栈与高通芯片进行深度集成。

按照计划，高通与Veoneer旗下的Arriver合作的量产系统，将于2024年交付量产，并组合覆盖从L1到L4级自动驾驶系统开发的全套解决方案，同时，汽车制造商和一级供应商可以在该平台上进行的方案的扩展、升级。

二、

事实上，目前量产新车在ADAS和座舱芯片的选型上仍有很大的不同，不同的芯片厂商在两个细分市场的份额差别很大。大部分汽车制造商目前也是选择不同的厂商来适配不同的域。

不过，从特斯拉、高通目前的芯片规划来看，也印证了行业的一种趋势，即未来座舱域与自动驾驶域在主芯片选择上，可能会运行在同一个SoC架构上，原因是两者之间有很多共同之处。

比如，特斯拉正在与三星电子合作开发5nm芯片，原因是FSD系统处理的数据量将急剧增加。这款5nm芯片可能同步更换目前刚刚上车的AMD座舱计算平台。

“这两个SoC都支持一个GPU（或多核GPU）、许多DSP和AI加速器。然后，上层是软件架构，支持多个容器、多个虚拟化分区。”高通公司相关负责人表示。

然后，在哪个域运行软件或应用程序取决于汽车制造商的选择。例如，可以在数字座舱域上运行DMS，但也可以将DMS迁移到自动驾驶SoC上。“我们就是可以支持这种做法，没问题。”上述负责人表示。

未来的趋势是，应用程序和域之间的界限越来越模糊。“为了适应界限变得模糊，同时仍然能够拥有一致的架构，你需要在底层使用通用的硬件架构。”行业人士表示，同时，分布式ECU向集中式域控制器演进的速度还在加快。

此外，开发和采购成本也是考量的因素之一。这意味着，未来汽车芯片市场的竞争将日趋白热化，无法适应自动驾驶和座舱两个细分市场需求的厂商，将非常被动。

这也是为什么像芯驰科技、芯擎科技这样的国产汽车芯片初创公司在早期就开始同时布局自动驾驶、座舱、网关芯片、MCU等多个细分市场。

一些域控制器供应商也已经做好准备，应对跨域市场的新机会。

高工智能汽车研究院监测数据显示，2021年1-10月国内新车搭载智能驾驶、智能座舱域控制器上险量分别为33.35万台、72.56万台，考虑到目前基数仍较小，未来几年同比增速有望超过100%。

按照此前披露的计划，特斯拉也将在2022年首发量产搭载自主研发设计的HPC芯片。此外，包括小鹏汽车在内的新势力也在积极布局高度集成域控制器（千兆以太通信），从而实现新一代的电子电器架构的落地（中央控制器+域控制器）。

以诺博科技为例，其当前主推的是基于高通6155芯片和8155芯片打造的IN7.0和IN9.0座舱域控制器产品，已经在去年底开始前装量产交付。

同时，这家公司也正在从智能座舱域控制器拓展到自动驾驶域控制器市场。相关负责人表示，公司的自动驾驶域控制器硬件平台正处于开发阶段，布局L2+到L4的产品平台，并在2025年融入到车载计算平台One Brain中。

其中，诺博科技首先将与毫末智行合作开发自动驾驶产品，毫末智行负责应用软件和算法开发，而诺博科技则负责硬件和底层开发。

高工智能汽车研究院预测，跨域计算的赛道将从2024年前后进入元年。

此前，英伟达发布Hyperion 8自动驾驶参考平台的同时，也正式推出了面向大规模量产车市场的软件平台方案，其中，DRIVE Concierge面向车载人工智能助手，DRIVE Chauffeur面向自动驾驶，两者之间实现跨域融合。

同时，基于下一代Ampere架构，英伟达的合作伙伴可以通过搭载单一平台和芯片来实现多种功能，包括座舱智能和自动驾驶，从而节省多平台工程开发费用。

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