2020 年是 L3 自动驾驶量产落地照进现实的一年，长安 UNI-T、广汽 Aion V 以及小鹏 P7 等车型先后打出量产 L3的旗号。

车企敢于打出旗号，背后源于各级供应商已经做好了准备。

自动驾驶的核心部件主要包括各类传感器、域控制器以及执行器。

在这几个领域，以摄像头、毫米波雷达、激光雷达为代表的传感器正趋于成熟。

在域控制器领域，奥迪在 2017 年发布 Audi A8 时投产了全球首个L3 域控制器 zFAS。

今年在国内，随着小鹏 P7 量产，其与英伟达、德赛西威三方合作开发的域控制器IPU 03也已投入量产。

从zFAS到IPU 03量产，这意味着在自动驾驶系统中，域控制器这个扮演着收集和分析数据并下发指令的重要角色，已经走过多年的幕后研发来到台前。

IPU03 的到来，也意味着国内有了第一个符合车规级的、大计算力的 L3 自动驾驶域控制器。

围绕这一先行条件，在中国，尤其在自主品牌中，更大范围的自动驾驶量产将要到来。

1.全球首款 L3 域控制器，奥迪 zFAS

L3 自动驾驶域控制器的研发，最早可以追溯到 8 年前。

早在 2012 年，奥迪启动了 zFAS 项目。

zFAS 是德文 zentrales Fahrerassistenz-Steuergeraet 的缩写，英文名称为 central driver assistance controller。

这款域控制器是奥迪与德尔福联合 TTTech、英伟达、Mobileye、Intel 等厂商为 2017 年发布的新一代 A8 定制的产品，最终由德尔福集成和制造。

2015 年 4 月，奥迪宣布自动驾驶域控制器 zFAS 开发完成。

2017 年 7 月，搭载 zFAS 的奥迪 A8 在西班牙巴塞罗那举行的首届奥迪全球品牌峰会上发布，被誉为全球首款 L3 量产车。

按照规划，搭载激光雷达、摄像头等多传感器以及 zFAS 的奥迪 A8，将可以实现拥堵状态下的自动驾驶 TJP（Traffic Jam Pilot）等功能。

作为奥迪 L3 背后核心的计算大脑，zFAS 背后 Mobileye、NVIDIA、英特尔以及英飞凌等厂商的分工明确：

• Mobileye 的 EyeQ3，负责交通信号识别、行人检测、碰撞报警、光线探测和车道线识别；

• NVIDIA 的 Tegra K1 负责驾驶员状态检测和 360 度全景；

• 英特尔（Altera）的 Cyclone V 负责目标识别融合、地图融合、自动泊车、预刹车和激光雷达传感器数据处理；

• 英飞凌的 Aurix TC297T 负责监测系统运行状态，使整个系统达到 ASIL-D 的标准，同时还负责矩阵大灯。

当时的 zFAS 虽然达到了车规要求，但受限于 2017 年前后整个行业能提供的计算平台算力水平，zFAS 在性能上有很大的局限性。

这种局限性一定程度上到了后来奥迪在全球范围内开启 A8 的 L3 自动驾驶功能。

到今天行业普遍认为实现 L3 级自动驾驶，需要数十 TOPS 的算力。

奥迪 A8 的 TJP 功能最终并未被激活。

业内一度传出奥迪放弃后续 L3 的开发，并将技术团队转向 L2 和 L4 的消息。对此，奥迪官方已经给出回应称，奥迪 L3 的研发被大众集团归集到 Car.Software 部门。

奥迪 L3 的归宿，一定程度上意味着 zFAS 已经搁浅。

2.Xavier，大算力计算平台问世

zFAS 遭遇坎坷的同时，人们追逐更大算力的自动驾驶计算平台的脚步却从没有停止。

2016 年 9 月，在 GTC Europe 大会上，NVIDIA 公布了一款名为Xavier的芯片。

这款芯片的研发历时 4 年，投入高达20 亿美元，性能可以达到30 TOPS（万亿次运算/秒），同时它的功耗仅为30 W。

在此之前，NVIDIA 主要为自动驾驶车辆提供名为 DRIVE PX 的系列产品。

这个系列的第一代产品是NVIDIA DRIVE PX，它搭载了 Tegra X1 处理器，Tegra X1 是 zFAS 所采用的 Tegra K1 的下一代处理器。

Tegra X1 具备 2.3 teraFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的算力，DRIVE PX 能够同时处理 12 个 200 万像素摄像头输入的每秒 60 帧的图像。

而 DRIVE PX 的第二代产品，NVIDIA DRIVE PX 2，则号称全球首款车载人工智能超级计算机。

DRIVE PX 2 基于 Tegra Parker 处理器，具备 24 teraflops 的算力，这个算力水平又是 Tegra X1 的 10 倍。

NVIDIA DRIVE PX 2 可以处理 12 路视频摄像头、雷达以及超声传感器的输入，并能将这些数据进行融合以确定汽车所处的精确位置，准确判断汽车周围的对象，从而为行驶计算最佳路径。

在 DRIVE PX2 研发期间，因为特斯拉当时与 Mobileye 合作进展不顺，一定程度上特斯拉认为 Mobileye 技术推进的节奏太慢。

很快，在 Autopilot 2.0 中，特斯拉用一款定制版的 DRIVE PX2 替换掉了原有的 Mobileye EyeQ3。至于特斯拉后来自研 FSD 再替代 NVIDIA，这又是后话。

在经历 DRIVE PX2 与特斯拉的合作量产之后，NVIDIA 进一步推出Xavier。

相比 DRIVE PX2 高达 200W 的功耗，Xavier 在大幅提升算力至 30 TOPS 的同时，将功耗降低到了 30W。

随着 Xaivier 的出现，NVIDIA 开始与全球的厂商广泛接触，并推动这一车载超级计算机量产上车。

在之后的几年里，围绕车载超级计算机，也就是自动驾驶域控制器的量产，NVIDIA 与全球最大的几个 Tier 1（博世、采埃孚以及大陆）分别绑定了深度合作。

2017 年 1 月，采埃孚宣布基于 NVIDIA 的 DRIVE PX2 开始研发自动驾驶域控制器 ProAI，后续这一合作有更新至利用 Xavier。

同年 3 月，博世与 NVIDIA 达成战略合作，前者将量产基于 Xavier 的 Bosch AI Car Computer。

2018 年，大陆也选择了与 NVIDIA 合作量产自动驾驶域控制器。

3.IPU 03，国内第一款 L3 自动驾驶域控制器

前面讲到，由 NVIDIA 的 DRIVE PX 系列在同时期的车载计算平台中性能与功耗表现均大幅领先，一时间 PX 2 与 Xavier 奇货可居。

NVIDIA 在 Xavier 的前期研发上投入了几十亿美元，因此，下游的 Tier 1 与 车企想要使用 Xavier 进行自动驾驶的量产，也需要支付高昂的门槛。

业内传闻，在一段时间内，想要拿到 Xavier 进行自动驾驶的开发，自动驾驶公司或者车企、Tier 1 们需要分摊八位数美元的开发费。

在国内，率先吃螃蟹的是德赛西威和小鹏汽车。

根据德赛西威董事长陈春霖回忆，当时德赛西威正与英伟达在洽谈针（对 Xavier 的）合作，小鹏汽车来得刚刚好，三方顺利达成了合作。

后续，在 2018 年的 6 月，德赛西威和小鹏汽车达成协议，双方将合作开发 L3 级自动驾驶系统，提供包括低速代客泊车、中速塞车辅助巡航（Traffic Jam Pilot）以及高速代驾三大针对国内驾驶环境痛点的智能化功能。

5 个月后，也就是 2018 年 11 月，德赛西威、小鹏汽车、NVIDIA 正式签署三方协议，决定共同研发适配中国交通环境和驾驶场景的 L3 级自动驾驶技术，合作范围不止包括硬件层面，还包括数据采集与标定、软件开发、云端训练等。

这些官宣背后，Xavier 落地国内——一款能够同时提供大算力，且满足车规级的自动驾驶域控制器即将到来。

2020 年 4 月，随着小鹏汽车第二款量产车型 P7 上市，IPU03正式量产问世。

IPU03，全称 Intelligent Processing Unit 03，是德赛西威基于 Xavier 量产的适用于 L3 的自动驾驶域控制器。

这款产品满足车规级要求，操作系统为 QNX Safety OS，MCU 端采用包含 Safety 组件的 Autosar 操作系统，硬件设计考虑了备份冗余设计，功能安全等级达到 ASIL D 级别。

与 Bosch AI Car Computer 以及 ZF ProAI 算力一致，IPU03 的内核也是 Xavier，域控制器能够提供 30 TOPS 的 AI 算力，同时能够连接 12 路摄像头、12 路 CAN 汽车总线、2 路 LVDS、8 路千兆及 1 路万兆车载以太网等。

前有大计算力的 AI 芯片，现在又有了符合车规级的域控制器，搭载 IPU03 的小鹏 P7 车号称具有「量产车最强」自动驾驶硬件架构。

资料显示，小鹏 P7 XPILOT 3.0 搭载了 14 个摄像头、5 个毫米波雷达及 12 个超声波雷达等传感器。这套高配感知方案，恰可以将 IPU03 的系统能力应用到极致。

相比于，NVIDIA 与博世、采埃孚和大陆的合作，NVIDIA 与德赛西威和小鹏汽车的合作官宣更晚，但 IPU03 是几家中最早落地量产的自动驾驶域控制器。

那么，促成了 IPU03 的加速上车的原因是什么？

究其原因，可能在于造车新势力在推动自动驾驶方面激进的决心，德赛西威与小鹏汽车在合作中的灵活性，以及自动驾驶链条上车企与 Tier 1 之间关系的变化。

4.自动驾驶重塑车企与 Tier 1 的关系

德赛西威虽然是一家有着三十多年汽车电子产品研发和生产经营的供应商。但客观来讲，这家公司在自动驾驶领域的发力并不早。

2019 全年，德赛西威营业收入为 53.37 亿元，其中涵盖智能座舱领域的车载信息娱乐系统收入营收达 40.32 亿元，贡献了约 75.55% 的营收。

相比之下，智能驾驶业务的营收贡献还未形成大的规模。

2019 年 10 月，德赛西威成立了智能座舱、智能驾驶和网联服务三大事业部，更加明确地发力智能汽车与自动驾驶。

在 IPU03 的开发中，汽车之心获悉小鹏汽车、德赛西威、NVIDIA 三方扮演的角色各有不同：

• NVIDIA 提供芯片以及技术上的支持；

• 德赛西威负责提供硬件形态、软件形态域的底层软件；

• 小鹏汽车编写从传感器到决策层的自动驾驶算法。

这样的分工方式与传统在 ADAS 上 Tier 1 向汽车厂商交付的将软件算法直接置于域控制器中的软硬件一体方案有很大不同。

小鹏汽车作为国内造车新势力的代表，希望掌握自动驾驶软件系统的主导权。

前小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽曾表示，小鹏 G3 搭载自动泊车等辅助驾驶功能，早期的技术会是自主研发和供应商体系的结合，到第二款量产车 P7 时，希望搭载一套自主研发的能在限定场景内实现 L3 级别自动驾驶的系统。

自主研发的框架下，车企可以自主快速地推进软件算法的迭代。

相比之下，如果核心软件算法掌握在 Tier 1 或者 Tier 2 手里，Tier 1/Tier 2 则需要兼顾多个客户的需求，难以快速推进。

这就是当年 Mobileye 服务特斯拉时遇到的难处。

小鹏汽车希望把芯片和算法进行分离，在 L3 自动驾驶域控制器上进行自主算法研发，与场景、数据进行结合，快速推进 Xpilot 的迭代。

那么，德赛西威又在作何考虑？

2018 年 11 月，德赛西威研究院院长黄力在 GTC CHINA 上表示，就自动驾驶中央域控制器产品而言，预计未来 Tier 1 与车企之间将采取两种合作方式。

第一种是，Tier 1 负责中间层以及硬件生产，整车厂负责自动驾驶软件部分。

第二种是，Tier 1 自己与芯片商合作，做方案整合后研发中央域控制器并向整车厂销售，例如大陆 ADCU、采埃孚 ProAI、麦格纳 MAX4。

最终，在小鹏汽车、德赛西威和 NVIDIA 的三方合作中，德赛西威采取了第一种方式。

也就是说，虽然小鹏汽车是国内首家预定德赛西威自动驾驶域控制器的车企，但整个开发进程是双方一同进行的。

根据汽车之心获知的消息，Xavier 高昂的授权费（或者开发费），同样也是小鹏汽车与德赛西威共同承担的。

这意味着在未来的一段时间内，针对德赛西威开发的基于 Xavier 的域控制器上，可能会有一定的独占性。

5.一些启示

从奥迪 zFAS 到德赛西威的 IPU03 量产上车，或许可以得到以下启示：

在自动驾驶上，车企正在加强对系统的掌控。

对于大多数车企而言，如果想在自动驾驶领域有所建树，做出具有差异化的、好用的产品，软件算法是必须坚布局的一块阵地。

这两年内，汽车厂商也确实正在软件领域投入大量资金和人员。并且，少数像特斯拉一样激进或者有余力的车企，还在开发自己的硬件。

对于芯片公司而言，车企为了加快量产上车的进程，除了与 Tier 1 开展合作，同步也在参与软件算法从功能定义到开发的整个流程。

而对 Tier 1 而言，从小鹏汽车、德赛西威和 NVIDIA 的三方合作案例可以看到，德赛西威让渡了部分本属于 Tier 1 的软件研发工作。

Tier 1 还能像以前一样将一整套的软硬件方案打包提供给汽车厂商吗？

答案几乎是不可能的。

总之，从 zFAS 到 IPU03 的量产，可以得益于芯片技术的突飞猛进，更强的车规级自动驾驶域控制器已经落地。

更强算力的计算平台，给予自动驾驶软件更大的施展空间的同时，也在重塑产业链条上车企与 Tier 1、Tier 2 的生态。

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