特斯拉(TSLA.US)/華為路線、英偉達(dá)(NVDA.US)路線、寒武紀(jì)路線——智能汽車算力“軍備競(jìng)賽”

本文來自華西證券，作者：宋隱輝、柳玨廷。

摘要：現(xiàn)階段計(jì)算平臺(tái)產(chǎn)品仍以CPU+域控制器的異構(gòu)方案為主，AI算力較低且能耗較大，芯片布局仍主要集中在海外頭部及國(guó)內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)。

核心觀點(diǎn)

智能汽車算力平臺(tái)方案解析

基于不同類型處理器的計(jì)算平臺(tái)方案分別有以下三種：

(1) GPU方案功耗較大，制冷條件較高，主要應(yīng)用廠商包括英偉達(dá)(NVDA.US)、特斯拉(TSLA.US)等車企自研;

(2) FPGA&ASIC方案：FPGA方案開發(fā)難度大，周期較長(zhǎng)，ASIC方案完全定制化，改動(dòng)難，開發(fā)難度更大，投資周期相較更長(zhǎng)，投資大，因此保守廠商主要采用FPGA原型實(shí)現(xiàn)&ASIC迭代方案，主要廠商包括應(yīng)英特爾、深鑒科技、寒武紀(jì)及地平線;

(3) DSP作為現(xiàn)階段過渡方案，開發(fā)難度低，但性能不及GPU方案，主要應(yīng)用廠商包括高通、恩智浦、亞德諾、德州儀器等。

目前，MCU、GPU、FPGA等通用新品領(lǐng)域高度壟斷，前三大市占率約占七成，而面向ADAS的ASIC技術(shù)路線仍未明確，國(guó)內(nèi)主要有深鑒科技、寒武紀(jì)、地平線等初創(chuàng)企業(yè)。但現(xiàn)階段計(jì)算平臺(tái)產(chǎn)品仍以CPU+域控制器的異構(gòu)方案為主，AI算力較低且能耗較大，芯片布局仍主要集中在海外頭部及國(guó)內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)，主要包括(1)以英偉達(dá)為代表的通用GPU芯片平臺(tái)廠商;(2)以特斯拉、華為為代表的造車新勢(shì)力的自研方案;(3)以寒武紀(jì)、地平線為代表的定制化方案。

智能汽車算力平臺(tái)方案解析

智能化催生主控芯片市場(chǎng)需求：隨著汽車向智能化方向發(fā)展，汽車算力需求呈指數(shù)級(jí)激增，計(jì)算平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)汽車復(fù)雜功能、海量信息的高效傳輸以及系統(tǒng)安全，L2.5級(jí)別以上均開始引入，汽車電子架構(gòu)集中度逐漸提升，由過去以CAN總線為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)分布式控制架構(gòu)逐漸演變成主干網(wǎng)加多域控制的集中式電子架構(gòu)演進(jìn)。

其負(fù)責(zé)計(jì)算和控制的芯片主要分為主控芯片和功能芯片，目前在整體汽車半導(dǎo)體市場(chǎng)中占比約為30%，預(yù)計(jì)隨著智能駕駛等級(jí)提高而快速提升。其中，主控芯片分為車載和車控芯片，內(nèi)部集成了CPU、GPU、NPU、ISP等一系列運(yùn)算單元。

汽車計(jì)算平臺(tái)形成以硬件、軟件、云端、網(wǎng)絡(luò)四位一體的完整軟硬件系統(tǒng)，來完成汽車駕駛所需的感知、決策和控制任務(wù)。其架構(gòu)主要包括車載硬件處理單元、云端計(jì)算平臺(tái)、軟件支持環(huán)境和通信網(wǎng)絡(luò)，其中尤以硬件處理單元為重。

目前大多數(shù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車硬件處理平臺(tái)多數(shù)采用CPU+協(xié)處理器的異構(gòu)處理架構(gòu)，其中CPU負(fù)責(zé)系統(tǒng)主控與順序計(jì)算，協(xié)處理器輔助CPU進(jìn)行運(yùn)算密集的加速處理。而硬件處理平臺(tái)方案主要分為GPU、FPGA/ASIC、DSP三大類型。

GPU方案：滿足高算力、多并行需求，英偉達(dá)Drive系列平臺(tái)領(lǐng)跑自動(dòng)駕駛“軍備競(jìng)賽”

GPU依托深度學(xué)習(xí)發(fā)展，是目前AI芯片最具競(jìng)爭(zhēng)力的方案之一，擅長(zhǎng)大規(guī)模并發(fā)計(jì)算，是同時(shí)能夠滿足諸如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所需的高算力需求，提供較好的實(shí)時(shí)處理能力，并且具備相對(duì)完整的配套軟件生態(tài)，對(duì)算法兼容度高，非常適用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像計(jì)算等場(chǎng)景。

英偉達(dá)——GPU領(lǐng)域代表性企業(yè)：英偉達(dá)作為GPU領(lǐng)域最具代表性的企業(yè)，針對(duì)自動(dòng)駕駛計(jì)算提出了Drive系列平臺(tái)，通過產(chǎn)品迭代形成對(duì)不同駕駛等級(jí)算力的支持，具備高性能、高能效的特性。

FPGA/ASIC方案：滿足高性能、定制化需求，以英特爾為代表國(guó)外廠商占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)

FPGA/ASIC具備定制化屬性，具備片上緩存結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，相較于GPU可明顯提升計(jì)算處理效率，但其開發(fā)采用底層硬件HDL編程，實(shí)現(xiàn)難度較高，產(chǎn)品迭代更新周期較長(zhǎng)。

FPGA&ASIC方案對(duì)比：FPGA屬于半定制電路，提供豐富的片上邏輯計(jì)算單元和存儲(chǔ)單元;ASIC是根據(jù)用戶的定制化需求，對(duì)具體功能、應(yīng)用場(chǎng)景、環(huán)境的要求專門設(shè)計(jì)、制造的基礎(chǔ)電路，其實(shí)現(xiàn)同樣功能所需的電路面積和資源通常較少。其中，F(xiàn)PGA和ASIC相比更接近底層IO，適用于設(shè)計(jì)規(guī)模適中、需要快速占領(lǐng)市場(chǎng)或具有靈活設(shè)計(jì)特性的產(chǎn)品;ASIC是固定算法最優(yōu)化設(shè)計(jì)，其能耗比最高，適用于大設(shè)計(jì)規(guī)模(如CPU、DSP或多層交換芯片等)，或技術(shù)成熟、利潤(rùn)率低的產(chǎn)品(如家用電器和其它消費(fèi)類電器)，亦或是大量應(yīng)用的通用器件(如RAM、PHY等)。

FPGA/ASIC領(lǐng)域代表性企業(yè)：美國(guó)廠商長(zhǎng)期占據(jù)技術(shù)壟斷地位，國(guó)內(nèi)FPGA/ASIC計(jì)算平臺(tái)本土廠商主要有深鑒科技(視頻結(jié)構(gòu)化解決方案)、寒武紀(jì)科技(Cambricon-1M)、地平線(Matrix計(jì)算平臺(tái))等。

主流廠商采取較為保守的推動(dòng)策略：先采用FPGA方案進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)，在獲得市場(chǎng)進(jìn)一步驗(yàn)證和應(yīng)用后，再逐步通過ASIC方案進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)迭代，不僅提高系統(tǒng)靈活度，還能規(guī)避開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。以該方案最主流代表英特爾為例，Intel Go系列自動(dòng)駕駛平臺(tái)就在加速器率先使用FPGA方案(Altera Arria 10 FPGA方案)，后通過ASIC方案進(jìn)行產(chǎn)品迭代。(詳見下圖3)

DSP方案：過渡方案，滿足低成本高靈活性需求

DSP專用于實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理的微處理器，是一種進(jìn)入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的過渡方案具備高靈活性、高通用性、開發(fā)成本低的優(yōu)點(diǎn)，但性能受核數(shù)限制不及GPU。

綜上，基于不同類型處理器的計(jì)算平臺(tái)方案分別有以上幾種。其中，GPU方案功耗較大，制冷條件較高，主要應(yīng)用廠商包括英偉達(dá)、特斯拉等車企自研;FPGA方案開發(fā)難度大，周期較長(zhǎng)，ASIC方案完全定制化，改動(dòng)難，開發(fā)難度更大，投資周期相較更長(zhǎng)，投資大，因此保守廠商主要采用FPGA原型實(shí)現(xiàn)&ASIC迭代方案，主要廠商包括應(yīng)英特爾、深鑒科技、寒武紀(jì)及地平線;此外DSP作為現(xiàn)階段過渡方案，開發(fā)難度低，但性能不及GPU方案，主要應(yīng)用廠商包括高通、恩智浦、亞德諾、德州儀器等。

目前，MCU、GPU、FPGA等通用新品領(lǐng)域高度壟斷，前三大市占率約占七成，而面向ADAS的ASIC技術(shù)路線仍未明確，國(guó)內(nèi)主要有深鑒科技、寒武紀(jì)、地平線等初創(chuàng)企業(yè)。但現(xiàn)階段計(jì)算平臺(tái)產(chǎn)品仍以CPU+域控制器的異構(gòu)方案為主，AI算力較低且能耗較大，芯片布局仍主要集中在海外頭部及國(guó)內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)，主要包括(1)以英偉達(dá)為代表的通用GPU芯片平臺(tái)廠商;(2)以特斯拉、華為為代表的造車新勢(shì)力的自研方案;(3)以寒武紀(jì)、地平線為代表的定制化方案。

風(fēng)險(xiǎn)提示：全球政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不確定性影響;智能網(wǎng)聯(lián)建設(shè)不及預(yù)期;技術(shù)國(guó)產(chǎn)替代不及預(yù)期;核心元器件及技術(shù)受制風(fēng)險(xiǎn);系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

(編輯：張金亮)