Arm架构与自动驾驶AI芯片：谁更胜一筹？
Arm架构与自动驾驶AI芯片：谁更胜一筹？
随着汽车进入电动化、智能化赛道，Arm架构和自动驾驶域AI芯片成为关键。Arm架构以其出色的能效比和灵活性，在汽车电子领域占据重要地位；而自动驾驶域AI芯片则通过高算力推动智能驾驶的发展。两者在汽车处理器技术发展中扮演着不同但同样重要的角色。你认为哪一种技术在未来会更有优势呢？欢迎讨论！
Arm架构在汽车电子中的应用现状
近年来，随着智能汽车和自动驾驶技术的迅猛发展，汽车电子芯片的设计和应用受到了广泛关注。其中，基于ARM架构的处理器因其高能效比、强大的生态系统以及灵活的应用场景，成为众多汽车电子核心控制功能的首选。
ARM（Advanced RISC Machines）架构是一种精简指令集（RISC），其设计初衷是为了提供高效能和低功耗的计算解决方案。这一架构的指令集相对简单，便于软件开发和系统集成，因此在嵌入式系统和移动设备上得到了广泛应用。当谈到汽车电子时，ARM架构的灵活性使其能够适应不同类型的应用，包括车载信息娱乐、智能驾驶和车辆控制系统。
在具体的应用中，ARM Cortex系列处理器被广泛应用于车载控制器。例如，Cortex-A系列处理器主要用于高性能计算，适合座舱芯片和智能驾驶控制器的需求。这些处理器支持Linux和Android等操作系统，可以处理高达1GHz的频率，为车载娱乐系统和智能导航提供强大的算力。另一方面，Cortex-R系列则专为实时应用设计，如车身控制器和动力系统，具备低延迟和高可靠性的特点，符合汽车安全标准，可以执行关键的实时任务。此外，Cortex-M系列处理器则在功耗和尺寸上更具优势，适合用于低功耗的微控制器和嵌入式应用。
值得一提的是，近年来一些国内外优秀芯片厂商相继推出基于ARM架构的车载芯片。例如，芯弛公司的G9系列、V9系列及X9系列芯片，均采用了一种多核异构的架构组合，融合了Cortex-A55和Cortex-R5处理器。这种设计不仅提升了系统的计算能力，还能兼顾不同任务的实时性需求，使得这些芯片在智能驾驶和域控制方面表现出色。
另外，NXP的S32G系列芯片同样是使用ARM Cortex架构，集成了多达八个Cortex-A53核心和多个Cortex-M7核心。这种设计使得它在处理大量传感器数据时能够保持高效性和安全性，同时满足ASILD安全标准，非常适合用于车载领域。此外，瑞萨的R-Car H3e SoC则是针对高性能计算而设计，集成了多个Cortex-A57和Cortex-A53核心，能够实现实时数据处理，适用于车载娱乐信息系统和高级驾驶辅助系统。
随着技术不断进步，ARM架构在汽车电子领域的应用将更加广泛。例如，ARM最新的v9架构引入了可扩展向量扩展（SVE2）等新特性，增强了对机器学习和人工智能任务的支持。这对于提升智能驾驶系统的算法效能非常重要，未来可能会推动更多基于AI的汽车应用，提升驾驶体验和安全性。
总的来看，ARM架构以其优异的能效、灵活的设计和强大的生态支持，在汽车电子领域的应用前景十分广泛。如今，随着智能交通和自动驾驶技术的快速发展，ARM架构所带来的低功耗、高性能的解决方案将为未来的汽车电子设计提供更多可能性。这不仅为汽车产业带来了新的机遇，也为推动智能交通系统的普及与发展奠定了基础。
自动驾驶AI芯片的发展现状
自动驾驶是指汽车拥有环境感知、路径规划和自主实现车辆控制的技术。自动驾驶作为汽车智能化的核心，已被全球多个国家提升至战略高度。自动驾驶芯片作为自动驾驶演进过程中最核心的领域，更是成为整个自动驾驶行业发展的重中之重。在人工智能等新兴技术快速发展、自动驾驶产业不断成熟下，全球自动驾驶芯片产业迎来重要发展机遇。
数据显示，2021年全球自动驾驶芯片市场规模为642亿元，较上年同比增长12.77%；2022年全球自动驾驶芯片市场规模为724亿元，较上年同比增长10.08%。预计2030年，全球自动驾驶芯片市场规模将超2000亿元，达2224亿元。
从市场结构看，汽车数据处理芯片主要包含MCU（芯片级芯片）和SoC（系统级芯片）两种类型。MCU结构简单，只包含CPU一个处理器单元（CPU+存储+接口单元），其将CPU频率和规格适当缩减，并将内存、接口等结构整合到单一芯片，主要用于ECU中进行控制指令计算；SoC包括多个处理器单元（CPU+GPU+DSP+NPU+存储+接口单元），集成度较高，未来汽车智能化趋势，对汽车的智能架构和算法算力，带来了数量级的提升需要，推动汽车芯片快速转向搭载算力更强的SOC芯片，SOC成为自动驾驶的主力芯片。
自动驾驶SoC芯片的计算核心为处理器芯片，通常分为CPU、GPU、FPGA和ASIC等多种类型。
CPU兼顾计算与控制，计算通用性强，但计算性能不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求。GPU是一种由大量核心组成的大规模并行计算架构，适合数据密集型应用的计算和处理以及并行计算，GPU中超过80%为运算单元（ALU），因此其更擅长大规模并行运算。但其功率较高且推理效率一般。FPGA具备灵活性高的特点，使用通用处理器或ASIC难以实现的下层硬件控制操作技术，利用FPGA可以方便的实现，从而为算法的功能实现和优化留出了更大空间。但功耗高量产成本较高，适用于应用场景较多的企业及军事领域。ASIC针对特定用户特定目的设计的专用芯片，ASIC芯片在性能、功耗以及成本等方面均显著优于GPU和FPGA，定制化的ASIC芯片可实现在相对低的能耗水平下，车载信息的数据处理速度得以实现更快提升。
从自动驾驶整体发展趋势来看，由于需要处理的传感器信息需要大量冗余，自动驾驶对于终端算力的要求极高，同时对于终端计算的实时性、能效以及可靠性提出更高的要求，综合来看ASIC将成为未来自动驾驶处理器芯片的主流解决方案。
从竞争情况看，芯片按应用场景可分为消费芯片、工业芯片、汽车芯片和军工芯片等。汽车是芯片应用场景之一，汽车芯片需要具备车规级。车规级芯片对加工工艺要求不高，但对质量要求高，大部分芯片企业尚不具备转型进入能力。当前，以美、欧、日、韩为代表的发达国家行业巨头，长期占据着车规级芯片的技术制高点和主要市场份额，根据数据，欧、美、日分别占据37%、30%和25%的市场，行业内TOP8企业占据60%以上市场份额。
因特尔旗下mobileye是最早量产并上车使用自动驾驶芯片产品的公司，随后英伟达推出性能更好的自动驾驶芯片产品，作为整车厂的特斯拉也迅速推出供自己电动汽车使用的自动驾驶芯片产品。从国内市场看，地平线的芯片目前是国内唯一量产上车的产品，华为、黑芝麻由于其芯片出色的性能也处于国内的第一梯队，另外，深鉴科技、寒武纪、西井科技等公司也纷纷加入国内自动驾驶芯片行业的角逐。目前国内自动驾驶芯片虽然与英伟达等厂商还存在差距，但自动驾驶芯片市场还未固化，需求和技术路线仍在探索，在国内车企的崛起有望推动产业转移等背景下，国内自动驾驶芯片企业有望打破国外垄断。
两者之间的竞争与合作关系
Arm架构以其优异的能效、灵活的设计和强大的生态支持，在汽车电子领域的应用前景广阔。自动驾驶AI芯片则通过高算力推动智能驾驶的发展。两者在汽车处理器技术发展中扮演着不同但同样重要的角色。
未来发展趋势
2023年，中国汽车工程学会发布了“CSAE汽车科技预见研究成果”，其中预测了2024年度中国汽车的十大发展趋势。2024年是汽车芯片技术快速发展的一年，从智能驾驶到新能源技术，各大领域均取得重要进展。与非研究院针对2024年的技术、政策以及市场趋势进行回顾和总结，其中责任划分、成本压力和技术壁垒是普及面临的主要障碍。1年过去，这些技术趋势的发展情况到底如何呢？
1.L3级自动驾驶商用化
2024年，L3级自动驾驶商用化试点范围明显扩大，中国工信部等四部委出台的政策推动了多地测试牌照的发放。比亚迪、长安、广汽等企业在技术应用上有显著进展。
挑战分析：
事故责任划分：L3级自动驾驶涉及系统与司机的责任边界，现行法律尚未完善。
技术成熟度与接受度：尽管政策支持增强，但市场普及仍受限于技术稳定性和用户信任。
展望：L3自动驾驶技术将在政策支持下进入小规模商用，但全面推广仍需数年时间。
2.城市领航辅助驾驶（NOA）技术扩展
2024年，小鹏、蔚来、华为等多家企业加快城市NOA技术扩展，覆盖城市从数十个增加到数百个。小鹏城市NGP覆盖243个城市，蔚来NOP+达到606个城市，显示智能驾驶从高速到城市的跨越。
挑战分析：
技术复杂性：城市道路场景多样，硬件要求高。
推广成本：在无高精地图辅助情况下，感知设备成本增加，可能影响普及速度。
展望：城市NOA是各车企竞争的焦点，预计2024年底将实现大部分城市覆盖。
3.高效高密度电驱动总成量产
高效高密度电驱动总成技术在2024年实现量产。多家企业推出转速超20000rpm、功率密度2.2-2.3kW/kg的产品，标志新能源汽车性能提升。
挑战分析：
成本较高：碳化硅控制器、低损耗硅钢等关键材料价格仍然偏高。
市场接受度：消费者对高端电驱动的成本效益比敏感。
展望：随着集成技术的推广，三合一及多合一电驱系统将推动新能源车在中高端市场的普及。
4.富锂锰基正极材料试制与突破
2024年，富锂锰基正极材料进入试制阶段，其理论容量超三元材料、成本接近铁锂，被视为下一代电池的重要候选。然而，容量衰减与结构稳定性问题制约了量产进程。
挑战分析：
电化学稳定性：电池循环过程中的衰减问题亟待优化。
试制规模小：量产时间表依然不明确。
展望：预计未来2-3年内，随着结构改良，富锂锰基材料将进入大规模应用。
5.主动悬架线控技术与国产EHB普及
2024年，主动悬架线控技术从高端车型向中端扩展，国产EHB在新能源汽车中的装配率突破80%。国产企业（如伯特利）产能扩张，为替代国际品牌创造了机会。
挑战分析：
市场渗透率低：国际品牌占据主导，国产技术需进一步突破。
高成本：智能悬架和EHB的技术成本尚未明显下降。
展望：随着国产化加速，中高端车型的底盘技术有望迎来全面升级。
6.舱驾一体跨域融合芯片
2024年，舱驾一体芯片开始进入量产，但市场渗透率仅1.6%，主要集中在中高端车型。英伟达、高通等厂商的方案以多芯片融合为主，单芯片跨域技术尚未成熟。
挑战分析：
成本高企：高算力芯片的价格对中低端市场不友好。
软件适配：跨域融合需要新的架构与生态支持。
展望：跨域融合芯片是未来的技术趋势，2025年有望实现更广泛的商业化应用。
7.AI大模型量产上车
小鹏汽车XNGP系统率先实现AI大模型量产，吉利与华为等企业的产品也进入试点应用。然而，当前应用场景局限，市场化进程仍需时间。
挑战分析：
硬件需求高：激光雷达、高算力芯片是基础。
成本与普及性：硬件成本居高不下，规模化量产尚需突破。
展望：AI大模型将推动智能驾驶体验升级，预计2025年开始进入大规模应用。
8.800V高压快充普及
800V高压快充技术在2024年加速普及，渗透率从2.8%提升至15.4%。小鹏、比亚迪等车企推出搭载800V平台的新车型，价格逐渐下降至20万元以内。
挑战分析：
基础设施不足：800V快充桩覆盖尚需扩展。
电池安全性：高压技术对电池管理系统提出更高要求。
展望：800V快充将成为中高端电动车标配，技术优势明显，市场需求持续增长。
2024年汽车技术趋势及现状，来源：中国汽车工程学会，与非研究院整理
2024年，中国汽车工程学会继续发布《2025年度中国汽车十大技术趋势》，涵盖了节能、新能源、智能网联、共性支撑等方面。与非研究院也对这一次发布的十大趋势进行了预测和分析：
1.新能源A级乘用车百公里电耗降至10kWh以下
新能源汽车能耗优化是2025年的重要目标，随着高效电池技术、多合一电驱动系统和智能能量管理策略的突破，A级新能源乘用车百公里电耗降至10kWh以下将成为行业标杆。
关键技术
高效电池技术：如固态电池和半固态电池的量产应用，提升能量密度并减少能耗。
能量回收系统：通过制动能量回收、余热利用等方式进一步降低能耗。
空气动力学优化：降低整车风阻系数，提升能效。
预测
2025年，深蓝、比亚迪等车企将率先推出百公里电耗低于10kWh的量产车型。智能能量管理和AI辅助优化算法将在降低电耗方面发挥核心作用，同时推动A级新能源车的市场竞争力。
2.车载智能计算平台降本提质
车载智能计算平台是实现智能驾驶和智能座舱功能的基础，随着芯片集成度提升和制造成本下降，该领域的降本提质将显著推动智能驾驶技术的普及。
关键进展
高集成度芯片：如高通骁龙至尊版汽车平台和地平线征程系列芯片，通过集成更多功能实现成本优化。
软硬件协同优化：端到端算法和模块化设计减少硬件复杂性，提升性能与性价比。
市场普及率提升：智能驾驶渗透率预计在2025年达到20%，并覆盖高中低端车型。
预测
到2025年，多家中国车企（如蔚来、小鹏）将基于高性价比的车载计算平台推出智能驾驶功能标配的车型。中低端市场智能驾驶渗透率的提升，将进一步推动行业规模化发展。
3.智能驾驶与底盘深度融合
底盘系统作为车辆核心部件，与智能驾驶的协同优化是实现高级自动驾驶的重要环节。未来，底盘将不仅限于机械属性，还将具有智能化和自适应能力。
技术趋势
线控技术：包括线控转向、线控制动等在内的核心技术，将实现更精准的车辆控制。
预测
2025年，智能驾驶与底盘的深度融合将推动L3级自动驾驶技术的商业化应用，为实现更高级别的自动驾驶奠定基础。