在电动汽车市场方面，中国电动车几乎占据了全球市场的六到七成。这一情况不仅反映了中国消费者对电动汽车的热情，也显示出中国在全球电动汽车产业链中的重要地位。因此，布局智能驾驶芯片市场，实际上就是在为未来的汽车市场竞争力奠定基础。随着智能驾驶技术的不断进步，车企及行业参与者纷纷加大对智能驾驶芯片的研发投入，以期在未来的市场竞争中占据有利位置。这些芯片不仅是实现自动驾驶的核心组件，还在车辆的安全性、舒适性和智能化水平上发挥着至关重要的作用。
未来，随着5G、人工智能等技术的进一步发展，智能驾驶将更加普及，这一领域的布局将直接影响其市场吸引力。因此，抓住这一机遇，积极布局智驾芯片市场，将是各大车企和方案公司在未来取得成功的关键所在。以下我们盘点中国本土市场的一些代表企业的主要智驾芯片产品，一窥行业的情况，从中可以感受智能驾驶进程日新月异的脉搏。
华为
华为智能驾驶芯片主要有昇腾310、昇腾610和昇腾620，这三款芯片还可以级联增加性能。华为智能驾驶使用的芯片由海思提供，华为ARM服务器芯片也由海思提供，智能驾驶和ARM服务器芯片共用大部分研发成果。华为MDC810主要应用于2022款 阿维塔11和极狐阿尔法S HI版本，MDC610则广泛应用于其他华为系车型，包括阿维塔12/11鸿蒙版、问界M5/M7/M9以及智界S7等。
继昇腾610后，华为或将发布下一代智驾SoC芯片昇腾910。华为MDC智能驾驶计算平台可实现智能驾驶全景感知、地图&传感器融合定位、决策、规划、控制等功能。适用于乘用车（如拥堵跟车、高速巡航、自动代客泊车、RoboTaxi) 、商用车（如港口货运、干线物流）与作业车（如矿卡、清洁车、无人配送）等多种应用场景。华为的MDC智能驾驶计算平台，除了标准化的系列硬件产品，还提供操作系统、配套工具链及车路云协同服务等产品。
小鹏
智驾竞赛正在云端展开，实际上也对车端高算力提出更高要求。为匹配这一需求，以及解决公版芯片大量通用算力被浪费的问题，小鹏汽车决定自研芯片。小鹏图灵AI芯片是全球首颗可同时应用在AI汽车、AI机器人、飞行汽车的芯片。小鹏图灵AI芯片为AI大模型定制，集成了2个自研的神经网络处理大脑（NPU）、2个独立图像信号处理器（ISP），并采用面向神经网络的DSA（特定领域架构）。该芯片拥有40核处理器，为大模型提供了强大的计算支撑，支持本地端运行较高参数的大模型。
小鹏图灵AI芯片面向L4自动驾驶，可实现主流芯片“一颗顶三颗”的效力。为适配L4级自动驾驶安全需求，“小鹏图灵”芯片还设置独立安全岛，可实时展开全车无盲点安全检测。今年10月，小鹏的图灵AI芯片已跑通最新版本的智驾功能，仅用40天就完成了多达2791项功能验证。
蔚来
李斌早前宣布全球首颗5nm智能驾驶芯片神玑NX9031流片成功。该芯片采用5nm行业领先车规级工艺，单颗芯片晶体管达500亿+，32核超强CPU架构，可以达成海量实时任务并行处理；自研图像信号处理器ISP识别响应更快更清晰；各类推理加速单元NPU，各类AI算法运行高效；毫瓦级功耗控制，超低功耗，按需唤醒；LPDDR5X速率达8533Mbps；顶级原生安全设计，双芯片毫秒级备份能力实现最高等级安全保障。
李斌表示神玑NX9031单芯片的性能可匹敌四颗行业旗舰芯片。能显著节省成本，且随着产量的增加，成本优势将更加显著。
据了解，蔚来旗下智能电动行政旗舰ET9将首发搭载该智能驾驶芯片，为用户带来更强的智能驾驶体验。
理想
理想汽车在 2022 年成立了一家新公司，业务范围包含芯片设计，名为四川理想智动科技有限公司，此外，还在香港地区招募与芯片、训练集群相关的战略投资人士，筹建专门的香港芯片研发办公室。理想在新加坡也有专门的芯片研发办公室，它的芯片研发团队还分布在上海、北京、硅谷等地。
根据媒体之前获得的资料，理想智能驾驶 AI 推理芯片采用与特斯拉 Hardware 5.0 类似的架构，晶体管数量约为 400 亿颗，已被送往台积电流片。理想智能驾驶车端推理芯片预计在今年四季度出流片结果，2026 年量产装车。具体情况还有待官方最终公布。
黑芝麻
黑芝麻目前主流芯片产品为华山系列A1000，该芯片是国内首个车规级单SoC支持行泊一体域控制器的芯片平台。同时，基于华山二号A1000系列芯片，黑芝麻智能已构建起完整、成熟的量产闭环生态，其中涉及到的域控硬件、操作系统、中间件、上层应用算法、用于算法升级的场景迭代平台、NOA领航应用等。
黑芝麻智能不仅在SoC芯片设计上拥有丰富的自主知识产权，还在核心IP核方面实现了技术突破。其推出的A1000Pro系列高算力SoC芯片，在L2+自动驾驶场景下表现出色，其INT8精度下的算力达到106TOPS，成为国内少数具备该等级技术的企业之一。
目前，A1000已处于全面量产交付状态，获得一汽集团、东风集团、吉利集团、江汽集团等国内多家头部车企采用，量产车型包括领克08、合创V09、东风eπ007及首款纯电SUV等等。黑芝麻智能计划在2026年批量生产A2000 SoC芯片。这款芯片的目标是支持L4及以上级别的自动驾驶，采用先进的7nm制程工艺，算力将远超当前市场上的主流产品。
地平线
地平线成立之初只是一家智驾芯片设计公司，而如今的地平线，正在向整车企业提供全面的高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案组合。今年4月，地平线发布了基于征程6旗舰版芯片开发的全新高阶全场景智驾方案HorizonSuper－Drive。该方案的芯片算力达到560TOPS，单颗征程6P即可支持感知、规划决策、控制等全栈计算任务，在功能上能覆盖高速NOA、城市NOA以及自主泊车等主流智驾场景。这款将在2026年开始量产首发的智驾方案，已与约7家OEM及3家一级供应商开展了合作。
而整个地平线的软硬一体的解决方案已获得27家OEM(42个OEM品牌)采用，装备于超过285款车型，前十大中国OEM均为地平线的客户。在今年8月份的地平线高阶智驾技术开放日上，地平线掌门人余凯公开表示，在未来的三到五年里，地平线的产品将下沉到十多万元的车型中，推动全场景智能智驾成为十多万元车型的标配。
亿咖通
在智能驾驶领域，亿咖通科技也是个耕耘者。2018年，亿咖通科技与安谋科技联合成立了芯擎科技，专注于智能座舱、自动驾驶、中央处理器等多种芯片的研发。目前，芯擎科技推出的国产7nm智能座舱芯片“龍鷹一号”已搭载在领克08车型上，正式量产上市。
龍鹰智驾AD1000是亿咖通与旗下芯擎科技打造的第二款芯片产品。龍鹰智驾AD1000具备高集成度、高速案例、高感知能力、高易用性、高安全性和丰富接口的特点。该芯片的CPU算力可达250KDMIPS，NPU算力达到了256TOPS，通过多芯协同可实现最高1024TOPS算力，集成高性能VPA与ISP，内置安全岛，可以满足从L2++至L4级智能驾驶需求。
针对智能驾驶领域，亿咖通还带来了天穹Pro智能驾驶计算平台。这一计算平台基于16nm工艺芯片打造，具备64KDMIPS的CPU算力、116TOPS的NPU算力，可支持高速及城市通勤NOA，以及APA、RPA、HPA等智能泊车功能。截至目前，亿咖通的技术产品已搭载在全球16个汽车制造商旗下25个品牌的超600万辆汽车上。
后摩智能
后摩智能发布了存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力 256TOPS，典型功耗35W，成为国内率先落地存算一体大算力AI芯片的公司。
根据后摩智能介绍，鸿途H30 基于 SRAM 存储介质，采用数字存算一体架构，拥有较低的访存功耗和更高的计算密度。该芯片基于12nm工艺制程，在Int8数据精度下实现256TOPS的物理算力，所需功耗不超过35W，整个SoC能效比为7.3Tops/W，具有高计算效率、低计算延时、低工艺依赖等特点。
目前，基于鸿途H30 已成功运行常用的经典CV网络和多种自动驾驶网络，包括BEV网络模型以及广泛应用于高阶辅助驾驶领域的Pointpillar网络模型。
总结：
随着自动驾驶技术的迅猛发展，车企对自动驾驶硬件的要求日益复杂，涉及到性能、可靠性、安全性和智能化等多个维度。在这样的背景下，自主研发自动驾驶芯片逐渐成为车企在自动驾驶时代竞争胜负的关键因素。自研芯片不仅能够为车企提供更高的灵活性和定制化能力，还能在性能、成本和安全性等方面带来潜在优势。然而，尽管自研芯片的前景广阔，但这个过程充满了挑战与机遇。
挑战主要体现在技术和资源的要求上。研发高性能的自动驾驶芯片需要深厚的技术积累和丰富的行业经验。许多车企在传统汽车制造方面拥有强大的实力，但在半导体和人工智能领域的技术积累相对薄弱。芯片的设计、制造和测试过程都需要专业的知识和技能，这对于智驾芯片参与者来说是一个巨大的挑战。此外，研发自动驾驶芯片还需要巨额的资金投入，涉及到硬件经验、人才引进和长期的研发周期，这无疑会对企业的财务状况造成压力，当然对于第三方方案厂商来说，挑战更是不会少，如何实现产品落地也需要时间。
市场竞争的加剧也使得智驾芯片在研发过程中面临更大的压力。随着越来越多的企业进入自动驾驶领域，市场竞争愈发激烈。特斯拉、谷歌、百度等科技巨头在自动驾驶技术上的领先地位，使得同行在追赶的过程中面临巨大的挑战。如何在技术创新与成本控制之间找到平衡，成为参与者必须认真思考的问题。过高的研发成本可能导致产品价格上升，从而影响市场竞争力，而过低的投入又可能导致技术落后，无法满足市场需求。
当然我们也要看到积极的一面，尽管面临诸多挑战，自研自动驾驶芯片也为车企带来极大的机遇。首先，成功研发出自主芯片将使公司产品在技术上获得更大的自主权，能够根据自身的需求进行定制化开发。这种灵活性不仅可以提高产品的竞争力，还能在市场变化时迅速调整策略，满足消费者的多样化需求。其次，自研芯片还可以帮助产品在数据处理和智能化方面实现突破，对于一些车型来说可以增加产品吸引力。自动驾驶技术依赖于大量的数据分析和实时决策，自主研发的芯片可以更好地与车载系统进行集成，提升整体性能和响应速度。这将为企业提供更强的市场竞争力，使其在智能驾驶领域占据领先地位。
虽然自研自动驾驶芯片的道路充满挑战，但同时也蕴含着巨大的机遇。需要在技术、市场和战略等多方面进行全面考量，以确保在未来的自动驾驶竞争中占据有利位置。通过不断的创新和投入，企业不仅能够提升自身的技术实力，还能在全球汽车产业的转型中把握住先机，实现可持续发展。这条道路注定充满荆棘，不可一蹴而就。
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