智驾芯片一直被看做是自动驾驶汽车的“大脑”，随着主流智能驾驶从L2向L2+以及更高级的L3渗透，汽车对“大脑”算力的需求大幅提升。

曾经的5TOPS 、10TOPS产品被扫进故纸堆，以英伟达Orin为主要代表的大算力芯片开始成为行业新宠。

然而，算力绝非衡量芯片表现的唯一指标，只能说先进制程、大算力是目前自动驾驶芯片发展的底层支撑，但选择哪种类型的芯片还是取决于车企的具体需求和商业逻辑，包括成本、性能和功耗等因素。

自动驾驶芯片市场的竞争愈发激烈，英伟达迎来诸多挑战者，安霸是其中之一。

安霸创始人兼CEO王奉民表示，随着基于AI的AD和ADAS解决方案的加速应用，汽车主机厂和Tier 1在所有细分赛道中都需要AI性能更高、功耗更低以及对高级算法全面支持的解决方案。

进军汽车行业

今年的CES 2024上，安霸又发布其CV3-AD汽车AI域控芯片系列的最新产品：CV3-AD635和CV3-AD655，加上CV3-AD685和主打中国市场的CV72AQ，CV3-AD系列现可覆盖从主流到中高端乘用车的所有AD和ADAS解决方案。CV3-AD635 和 CV3-AD655 的工程样品预计将于 2024 年第一季度提供。

图片来源：安霸

值得一提的是，大陆集团与安霸的战略合作将CV3系列芯片的量产提上日程，在两家公司基于AI SoC的L2+级至L4级自动驾驶联合硬件系统解决方案中，对CV3-AD SoC系列进行向上扩展。这些全套解决方案搭载多款传感器，包括大陆集团的高分辨率摄像头、毫米波雷达和激光雷达，以及相关控制单元和所需的软件。

大陆集团和安霸目前已收到第一份订单：一套全栈式 L4 级自动驾驶解决方案，将沿着大陆的技术路线逐步推进。首个联合开发产品将于2027年进行批量生产。

提及安霸，或许大部分用户会感到陌生，但要说起大疆的无人航拍机、Gopro的运动相机，其背后的视觉处理芯片、软件算法等方面都有安霸的身影。

2004年成立于硅谷的安霸，早早跻身全球图像处理技术的前列，海康、大华、大疆等消费电子、安防市场细分领域的龙头企业，均在安霸的合作伙伴之列，2012年，安霸成功在纳斯达克敲钟，又开启一段新的征程。

市场需求一直是推动技术发展与落地的核心动力，随着人工智能催动各行各业的发展，单纯的图像识别已不能满足安防等领域需求，在芯片设计中必须导入支持计算机视觉和AI算法的设计。

从安防到运动相机、无人机，结合AI发展的必要，安霸找到了新的发力点——自动驾驶汽车。视觉感知对于自动驾驶汽车的重要性不言而喻，同时基于汽车持续发展的庞大市场，可提供给企业更大的发展空间。

王奉民说到：“我们公司跟别人真正的区别，其中一点就是实时图像和视频处理，拥有这方面能力的公司在芯片行业还真的不多。安防市场是一个特别需要这些技术的的，现在它还是我们最大的市场；另外还有运动摄像机市场，大疆、GoPro、Insta360等都是我们的客户。下一个最重要的市场是什么？应该是自动驾驶汽车。”

事实上，安霸布局汽车行业也有较长一段时间了。2015年，安霸以3000万美元收购VisLab是关键一步，其补足了安霸在计算机视觉算法方面的能力，后续几代AI SoC在硬件级别整合了VisLab的视觉感知算法。

而对于芯片算力的发展，2017年开始，安霸推出第一代CV1芯片，之后推出了用于车载市场的系列产品，包括CV2、CV22、CV25、CV28等系列视觉感知芯片，从2018年开始推向市场并陆续在全球乘用车市场量产。

直到现在，CV2系列芯片都是安霸的销量主力，应用领域广泛，在汽车市场的出货量累计也有数百万颗。

不过，王奉民告诉盖世汽车：“2015年我们就在想怎样去做自动驾驶，但我们非常了解一件事情，如果当时我们真的要做L2+、L3或L4，CV2的算力都不够。”

基于此，CV3应运而生，安霸在5年前就开始准备筹划CV3，3年前开始正式动工。

在前年的CES 2022上，安霸发布了CV3系列芯片，将单SoC的AI处理能力一下拉到了500 eTOPS（等效算力），单颗芯片算力数倍于友商-X，同时功耗还未增加。

CV3系列产品中以CV3-AD685芯片性能最强，该芯片是安霸首个面向量产智驾域控制器的芯片，单颗芯片可接入20路摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器，实现高感知能力。

安霸的方法论

CV3系列取得突破的性能、功耗表现并非偶然。王奉民表示：“我们今天能够做一个非常高算力的芯片，然后又能够做到功耗那么低。基本上是因为当我们定义这颗芯片的时候，我们就知道这个芯片是完全为了自动驾驶而生的。”

自动驾驶芯片的发展正呈现出专有化的趋势。随着汽车智能化的迅速发展、自动驾驶级别的提升以及功能应用的丰富，汽车对芯片算力的需求也越来越大。

专用芯片正在成为自动驾驶领域的主流选择。这类芯片因为是为特定任务或应用而定制的，因此在具体的应用领域，性能、功耗和成本方面通常比通用芯片更具优势。

具体来看，一款自动驾驶的专用芯片，需要具备几个特质。

一方面，对于车载AI芯片来说，仅仅高的算力并不一定意味着好的表现，能效比是一个非常重要的指标。

此外，很多车企在选择大算力芯片平台时，不仅仅只是为了满足一款车的需求。它们可能会同时覆盖多个不同的车型，这就要求大算力平台同时还需具备足够的灵活性和可拓展性。

同时，一个优秀的芯片平台不仅要在硬件上强大，还需要在软件层面能够提供配套的工具链、软件栈等，以确保车企可以快速地开发和部署相关的应用。

可以说，从相关数据来看，安霸的CV3系列SoC可以很好地满足以上要求。

芯片厂商众多，安霸的特殊性在于其在视频图像处理方面的基因，以及对于底层架构的创新等方面，CV全系列芯片包含安霸自有ISP图像处理单元和高品质H.265编码单元，以及安霸自己独有的AI引擎——CVflow® 。

领先的图像处理增强了SoC的AI视觉感知性能。与此同时，CVflow 架构结合了多个神经网络处理器（包括支持 Transformer 和 BEV 等最新的神经网络架构），以及进行传统计算机视觉和4D毫米波雷达处理的通用矢量计算单元。

得益于CVflow 架构的低功耗，产品散热成本和复杂度可以降低。而且从整车角度来说，超低功耗可让客户在汽车上使用更小容量的电池，从而继续降低成本以及重量，提升续航里程。

基于同一套架构、SDK 和 CV 工具，所有在 CV3-AD 系列芯片上开发的功能均可实现快速移植。伴随着SoC一起设计，安霸还提供了辅助驾驶和自动驾驶的全套软件解决方案，并对所有 CV3-AD系列产品进行了优化。

要实现这些功能应用或性能指标，得益于安霸践行的一套方法论。“我们定义芯片的方式是先了解应用，再了解算法和软件，然后在定义芯片的过程当中，想办法降低所需要的功耗，而不影响到它的功能。”王奉民说道。

面向未来

王奉民认为，安霸在过去的十多年，做得最好的一件事情就是当技术转变的时候，可以很快的跟进应用需求。

除了自动驾驶，大模型也是安霸的关注所在。

2022年11月，OpenAI发布ChatGPT之时，谁都预料不到其能在短时间内发展到如今地步。伴随着 ChatGPT 的爆火，它背后所依赖的大模型技术，冲击着各行各业，走向智能化的汽车行业自然不会例外。

拥抱大模型，成为汽车行业快速达成的共识，生成式AI和汽车级LLM有望在车内外实现全新、直观和个性化的用户体验、功能和特性。过去的一年时间里，车企在智能座舱、智能驾驶领域多有尝鲜。

然而，大模型上车需要怎样的芯片算力平台呢？

相较普通汽车，搭载大模型的智能化汽车对算力的需求飙升。当AI持续进化，大语言模型走向多模态，不仅仅需要能够处理文本数据，还要处理图像、视频、音频等多种类型的数据。更有一个现实的问题必须解决，那就是能耗问题。

王奉明表示：“当全世界的电力不足以支撑AI快速发展的时候，解决方法是什么？我认为最后解决方法是开发一些针对性的特殊芯片。我相信绝对会有人在想是不是可以针对LLM，做出一个特殊芯片来解决这个问题。当这个芯片成型的时候，我觉得市场会有很多变化。”

安霸已经开始有所尝试。

在CES 2024期间，安霸展出在其新款N1系列SoC上运行多模态大模型（Multi-Modal LLM），其每次推理的功耗显著低于当前市场的通用GPU解决方案。

图片来源：安霸

安霸将在中高端SoC上提供已优化的生成式 AI 处理。这些AI SoC包含了功耗低于5瓦的CV72 芯片，以及最新的可应用于服务器端，功耗低于50瓦的N1芯片。与GPU及其他 AI 加速器相比，安霸提供了完整的 SoC 解决方案，每生成一个 token 的能效比最高可提高3倍，并可快捷、低成本地部署在终端产品中。

盖世汽车了解到，N1 是和 CV3 同技术平台的芯片，只是上面的软件完全不一样。基于安霸为自动驾驶开发的CV3-AD架构，N1系列SoC对总算力资源进行了针对性的优化，从而以超极低功耗运行多模态大模型。

此外，所有安霸的AI SoC均可搭配全新的Cooper™开发平台。为了缩短客户新产品上市的时间，安霸已预先移植和优化了LIama-2等流行的大语言模型。其在N1芯片上运行的大语言和视觉助手 LLava 模型，可对多达 32 个摄像头同时进行多模态视觉分析。

王奉民说到：“我认为LLM是我们未来一定要走的方向，而且我也认为LLM会回来影响安防，影响汽车。我甚至敢大胆的猜测，10年之后自动驾驶汽车是用LLM来跑的。”

安霸的目标是将生成式AI部署于终端设备和本地硬件上，从而将其广泛应用于视频安防分析、机器人以及众多工业领域。

在汽车行业，虽然大模型的应用还只是处于起步阶段，但我们能够看到，国内车厂们已经纷纷开始筹划在 AI 大模型这一战场了。安霸是不是已经踩在了风口？

回首安霸的发展轨迹，其成功完成向AI视觉芯片公司的转身，2015年收购VisLab，2021年收购4D成像雷达AI算法公司——Oculii傲酷雷达，将目标市场拓展到雷达感知与视觉融合领域等，到布局大模型领域，可以明显的看到一条紧跟时代风口的线索。

不过王奉民也坦言，安霸在汽车行业的进展尚未达到最初预期，还需进一步努力。原因是多种多样的，可能是因为主机厂对于拓展新的供应商相对保守，也可能是因为安霸在软件等多方面的规划才刚刚显露实力，有待“发酵”。

“事实上很多客户都已经把他们的算法导入我们芯片，证明我们的CV3-AD685就是三倍于友商-X的性能，这不是我们自卖自夸，而是客户在讲。所以我相信接下来一两年，在汽车行业，安霸会有很多像大陆一样的客户或合作伙伴来帮助我们继续成长。”王奉民说道。

伴随着城市NOA的内卷和L3政策的逐步放开，如今的自动驾驶或者说智驾芯片行业又走到了一个关键节点。

王奉民认为，要提高用户对自动驾驶的接受度，最重要的是安全性。要持续提高安全性，把智驾算法的性能和准确度提升到新台阶，还是要依靠 AI 算力的不断提升。

此外，未来是否会有新的感知技术，除了Transformer，是否会有新的Network出现等，这些可能得变化会持续驱动汽车芯片的发展，同时也是留给芯片厂商发力的空间。

对于未来的发展，安霸已有许多准备，故事还未讲完，接下来，芯片厂商就各显神通吧。

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