集微网报道，2022年3月25-27日，中国电动汽车百人会论坛（2022）在北京钓鱼台国宾馆举办。3月27日，以“智能汽车发展的新实力与新力量”为主题的全球智能汽车前沿峰会，聚焦国内智能汽车产业链的发展，展开深入交流探讨。寒武纪行歌（南京）科技有限公司（简称：寒武纪行歌）执行总裁王平应邀“云出席”，并发表主题演讲。

寒武纪行歌是寒武纪控股的车载芯片子公司，致力于打造全球领先的自动驾驶芯片公司。寒武纪行歌专注于汽车赛道，自成立以来，就获得汽车产业资本的青睐，在种子轮得到了包括上汽集团、蔚来汽车、宁德时代等领先的汽车企业的战略投资。

自动驾驶是“一条非常崎岖但充满机会的山路”

谈到自动驾驶的发展方向和趋势，王平表示，“我们认为，自动驾驶的发展是一条非常崎岖但充满机会的山路，未来五年，我们看到了三大趋势：一是L2+的自动驾驶系统的装备率将会迅速普及并将长期存在，未来五年L2+及以上的总体渗透率可能会超过50%；二是受限场景下的L4级别的自动驾驶解决方案将逐步实现落地，但是距离大规模的量产还将有很长的路要走；三是车路云的协同闭环，将会进一步推动驾乘体验的持续升级。”

近些年，自动驾驶技术的产业化进程确实如此，整个市场经历了从理想到现实、从狂热到冷静的发展历程后，业界现已普遍认为，真正的自动驾驶尚远，但受政策端、整车方和消费侧的共同推动，L2级别的智能驾驶已实现大规模商业化应用。

在“2022中国电动汽车百人会”高层论坛上，国家有关部委领导明确指出，2021年，国内乘用车L2级别智能驾驶占比达到22。2%，其中，新能源乘用车渗透率远远超过燃油汽车，更是接近38%。此外，L4等高等级自动驾驶也步入示范应用。

​；图源：2022中国电动汽车百人会演讲

同时，迈向自动驾驶时代，业界已逐渐达成共识，要真正实现高效、安全的交通和出行，单车智能已远远不够，且面临不少瓶颈，单车智能+车路云协同发展才是未来发展方向，这也是中国智能汽车产业“换道超车”的关键路径。

迎接挑战，智能驾驶芯片两大趋势是通用开放式和大算力

赋能自动驾驶落地，汽车芯片仍面临很多挑战。王平指出，“现阶段，我们应看到，无论是单车智能，还是车路云协同，在芯片方面，智能驾驶系统规模化落地仍将面临多重挑战。”

单车智能方面，首当其冲的问题是，目前单片的SoC处理能力普遍不足，一般需要2片甚至更多片实现，这使得系统复杂度指数级上升，量产困难；而多片SoC又将造成域控制器的功耗很高，必须采用风冷甚至液冷，无疑增加了系统成本，从而使得智能驾驶系统在燃油汽车以及10万元以下的车型很难普及；此外，国产芯片的占比仍然较低，整体芯片供应受到全球供应链的影响巨大。

车路云协同方面也主要面临三大挑战：首先是海量数据的闭环需要大规模的AI集群支撑，根据特斯拉的数据，每一辆智能车上路，需要增加价值500美元的云端AI计算资源来支撑，成本压力巨大；其次，车企为实现数据安全和隐私保护，也需要投入大量的资源；此外，云端统一运营数据的模式还不能有效的满足车主个性化的需求。

“迎接挑战，我们认为，通用开放式和大算力是智能驾驶芯片的两大趋势。”王平表示，“在L1/L2阶段，数据量非常小，很多车厂接受了芯片和算法强耦合的封闭一体化方案或者是黑盒子方案。到了L3/L4时代，数据量的大幅提升，算法也更加复杂，因此需要大算力的芯片才能满足需求，此外，OTA的发展也需要有通用开放的软件平台才能支撑。”

寒武纪行歌今明两年将推出面向L2+和L4市场的芯片产品

为了满足智能汽车市场的需求，寒武纪行歌将推出全面覆盖不同级别的智能驾驶芯片的产品。王平表示，“今明两年，我们将正式发布两款重磅的芯片，一款是面向L2+市场的SD5223芯片，另一款是针对L4市场，可支持车端训练的SD5226系列。当然，后续还将择机推出面向其他细分市场的芯片产品。”

寒武纪行歌面向L2+级别市场的SD5223芯片，将重新定义自动驾驶入门级芯片。王平指出，当前的域控制器方案一般采用两颗甚至三颗的SoC实现L2+级别的行车+泊车功能，系统复杂，功耗比较高，无法采用自然散热，成本也相应的水涨船高，很难在10万元以下的车型进行推广。

而寒武纪行歌L2+行泊一体的芯片解决方案，采用先进工艺，最大算力达到16个TOPS，单颗SoC就可实现行泊一体功能，并可采用自然散热，推动自动驾驶系统向8-10万元的入门级车型覆盖，而这款芯片将在2022年发布。

寒武纪行歌面向L4级别的自动驾驶解决方案，也将助力产业迈入高智能汽车2。0时代。当前，面向L4级别的自动驾驶域控制器都采用了2颗甚至4颗SoC的解决方案， 带来了系统复杂、板级带宽受限、功耗、量产周期长等风险和挑战。

SD5226系列芯片解决方案在人工智能算力方面将进一步提高到超过400个TOPS，CPU最大算力超300K DMIPS，采用7nm工艺，独立安全岛的设计，率先提供基于单颗SoC的L4级别的自动驾驶解决方案。而且，这颗芯片的最大亮点将是可以支持车端训练，支持车端的自学习架构。这一解决方案也计划在2023年正式发布。

王平称，“当前已有的车端芯片以推理架构为主，算法模型的更新和训练需要在云端才能完成，寒武纪行歌采用了端云一体，训推一体的AI处理器架构，可以支持车端的训练，使得智能汽车真正具有自我进化自我成长的能力，从而迈入了高智能汽车2。0时代，汽车成为人类真正的伙伴。”

同时，对于整车端和消费端来说，车端自学习能力也可以构建三大优势：一是使得数据可以实现闭环分布，有效降低了云端AI集群的造价，车企可以更加有效的开展服务运营；二是可以能够真正满足用户的个性化需求，实现“千车千面”或者“千人千面”，比如不同的驾驶习惯，不同的车人交互等等；三是能更好地保障车主的数据安全和信息安全，单车数据可以按照客户的意愿选择是否要上传云端。

另外，十分具有优势的是，寒武纪行歌还将协同寒武纪一起推出云边端车的方案。在云端，寒武纪提供高性能的训练芯片，能够处理车端收集的海量数据，进行训练，形成先进的自动驾驶模型，通过OTA推送到车端；在边端，基于寒武纪边缘的智能芯片，与合作伙伴推出面向车路协同的路测单元，可以感知更远的信息，推送给车端，形成协同感知；而在车端，寒武纪行歌的自动驾驶芯片，能支持未来高等级自动驾驶的复杂模型的大算力需求，也能支持算法模型的持续迭代。

中国自动驾驶技术的落地，离不开全产业链的协作

当然，中国自动驾驶技术的发展，更离不开全产业链的协作。王平表示，“自身定位为车载芯片公司，寒武纪行歌将与Tier 1、传感器公司、算法公司等一起与OEM密切协同，形成网状的合作关系；同时，我们也将主动‘攒局’，联合合作伙伴构建成熟的算法及软件解决方案，提供多层级的可裁剪的货架化的解决方案交付，全面满足车企对于质量、进度、客户体验差异化等多重需求，提升终端用户的驾乘体验。”

更重要的是，自2020年底以来的汽车缺芯更让业界认识到，长期来看，本地化芯片供应的重要性和必要性，这不仅将赋能中国自动驾驶技术的落地，更有利于构建稳定可靠的供应链，而国内自动驾驶芯片公司将成为“中坚力量”。对此，王平呼吁道：“从车企的角度，我们希望车企可以给国内的芯片公司更多的机会，通过联合开发项目，牵引国产的SoC成为更符合车企需求的SoC，更多的使用国产化芯片提升供应链安全性。同时，支持引导生态打造，鼓励国内芯片企业、算法公司、Tier 1等企业的强强合作，最后，也希望半导体行业的兄弟企业们，能在制造端早日实现先进制程车规级制造和封装的本土落地，共同努力，推动智能驾驶芯片行业的健康发展。”

　　（本内容属于网络转载，文中涉及图片等内容如有，请联系编辑删除。市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖及投资依据。）