下载PG电子游戏的步骤是怎样的？安装复杂吗？自动驾驶让蔚来、小鹏、特斯拉这样的明星企业出尽风头，也让那些在背后默默耕耘却鲜为人知的芯片方案供应商浮出水面。
随着近几年智能汽车的发展，辅助驾驶和自动驾驶飞速进化，承载着计算大任的自动驾驶芯片的算力也越来越受到消费者和车企的关注，除了各家算法外，芯片性能也直接影响到自动驾驶的体验是否优秀，是否能解放驾驶员，甚至是能不能在关键时候救人一命？
早期的自动驾驶芯片江湖“苦Mobileye久矣”。随着英伟达、高通、华为等巨头纷纷杀入战局，后起的自动驾驶芯片玩家不仅要冲破巨头“围城”，还得时刻警惕新玩家的“明枪暗箭”。
2015年行业起步至今，中国自动驾驶芯片市场火爆，大量创业公司涌现。但这一赛道技术门槛高、市场门槛高、资金投入门槛高，至今步入独角兽俱乐部的中国创业公司只有三家。
随着自动驾驶技术的进一步成熟，市场对自动驾驶芯片的需求日益迫切。再加上国际产业链的动荡，市场日益关注国产自动驾驶AI芯片。
2018年1月，成立不到两年的黑芝麻智能便已拿到近亿美元融资，出手的投资者包括蔚来资本、北极光创投、芯动能投资等国内知名投资机构和造车新势力。
而在2021年9月，小米长江产业基金相继参与了黑芝麻智能的数亿美元战略轮及C轮两轮融资，这是小米宣布造车以来在自动驾驶芯片领域的首笔投资，该两轮投后估值近20亿美元，一举让黑芝麻智能冲进超级独角兽阵营。
紧接着在今年1月，博世旗下博原资本对黑芝麻智能进行战略投资。这也是博世在我国自动驾驶芯片领域的第一笔投资。
即便在成立不到6年内便成功跻身独角兽阵营，但与许多创企相比，黑芝麻智能的市场宣传频率要低调得多。
这家成立于2016年的创业公司至今已推出华山A500，以及华山二号A1000、A1000 L和A1000 Pro四款自动驾驶芯片产品。
其中，华山A500是继华为昇腾310、地平线芯片量产后，我国第三款实现量产的自动驾驶芯片产品。
而黑芝麻智能在2020年发布的华山二号A1000芯片，则采用16nm工艺制程，INT8精度下单颗芯片算力达58TOPS，并已完成所有车规级认证，号称其是目前算力最大、性能最强且首个进入量产状态的国产大算力自动驾驶芯片。
据艾瑞咨询报告数据，预计2023年，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000万辆，L1/L2级自动驾驶功能的渗透率将接近50%，L3级自动驾驶功能市场渗透率将达7%。其中，对应的自动驾驶芯片市场规模将超百亿元。
智能汽车作为未来一个集成大量前沿新技术的“超级智能终端”，自动驾驶芯片是支撑所有自动驾驶功能实现的“大脑”，亦是智能汽车软硬件发展的核心和基础。
一方面，由于汽车驾驶的场景复杂度极高，车身需搭载大量的高精度传感器来收集数据，以判断和应对各式各样的路况场景和突发事件，这就需要有足够的算力来支撑，包括人工智能（AI）、图像处理等各方面算力。
另一方面，“软件定义汽车”已成为未来智能汽车发展的趋势，越来越多车厂选择在车上预埋各类传感器，为将来软件的功能和体验迭代升级留出冗余，加之未来的座舱、驾驶等域控制器可能走向融合，都将推动汽车的电子架构从传统分布式走向集中式发展。
不同级别的自动驾驶所需算力亦不相同。在美国汽车工程师学会（SAE）的自动驾驶分级标准中，L3级别需要的算力约30TOPS~100TOPS，L4约100TOPS~500TOPS，L5则至少达到1000TOPS。
例如，蔚来ET7配备了多达33个高性能传感器，其中包括5个毫米波雷达和12个超声波雷达。相对应的，蔚来为其配备了四颗英伟达Drive Orin芯片，总算力高达1016TOPS。
不仅如此，安全性、稳定性更是自动驾驶芯片除高性能算力之外的重要指标，有着极其严苛的要求。
可以这么说，高性能车规级芯片是加速实现自动驾驶的重要基础，抓住自动驾驶芯片的发展，也就抓住了智能汽车产业链的核心与命脉。
但相对的，自动驾驶芯片设计的高技术壁垒、高研发投入，使得自研芯片对于车企来说并不是一笔“经济账”。
截至目前，包括英伟达、Mobileye、特斯拉、华为、地平线、黑芝麻智能等产业链上游公司均已推出自己的自动驾驶芯片产品。
在许多媒体采访中，单记章不止一次将智能汽车比作智能手机之后的下一代智能终端，是一个比手机更大的市场。整个汽车产业链正在从线性结构转变为网状结构，产业链玩家生态愈发丰富。
尤其在新技术、新应用、新需求的冲击下，整个汽车供应链的价值体系面临重塑的新机会。
例如，现在电池已成为智能汽车的核心零部件，负责能源存储，电池成本甚至占整车的40%-60%，而且还在不断涨价，这在过去的燃油车时代闻所未闻。
在如今已量产上车的自动驾驶芯片中，特斯拉、英伟达、Mobileye都是看似垄断的存在，就连高通也抢先以智能座舱芯片切入，分得一块“真香”蛋糕。
作为当前芯片龙头之一，英伟达在发布Xavier后，便发现30Tops（万亿次计算每秒）的性能面对L3级别的自动驾驶已经捉襟见肘，各家合作伙伴的算力需求也逐渐超过30Tops。而Orin的推出，就是英伟达的答案，如同多年前双芯显卡一样，Orin有着恐怖的200Tops的性能，一经发布，就被多家造车新势力争相采用。
相比特斯拉FSD单芯片72Tops的性能，200Tops可以让各家的自动驾驶体验上一个大的台阶。而像蔚来和威马汽车一样，多芯片布置甚至可以让算力达极为恐怖的1000Tops，这也就不难理解为什么造车新势力抢装英伟达的Orin芯片了。
华为，同样作为我国芯片设计以及自动驾驶方面的领头羊，也发布了昇腾610芯片，单芯片200Tops的算力同样也是极为恐怖的。而华为并不单独出售芯片，而是提供全栈解决方案。而搭载了昇腾610芯片芯片的MDC610平台拥有着16核心，200K DMIPS的CPU部分，同时还有200Tops的AI部分。在量产产品中，绝对属于第一梯队。而今年上海车展上，华为还宣布更强的MDC810已经量产，这一域控制器算力能够达到400TOPS以上，但其AI芯片和主控CPU的参数暂时未知，有可能为多颗昇腾610芯片共同组成。
而极狐阿尔法S-华为HI版搭载了两组华为MDC610平台，单组算力为200TOPS，综合算力为400TOPS，我们也在华为的演示中见到了这套平台的优异性能，期待华为与极狐接下来的表现
3、地平线，让地平线成为全球大算力智能驾驶芯片头部玩家之一，最大 AI 算力 128Tops毫无疑问的进入我们排行榜的前3，与国外的顶级企业势均力敌。再加上前两代产品：征程2与征程3搭载在长安UNI-T、UNI-K 以及 2021 款理想 ONE的优秀表现，这块征程5受到了来自上汽集团，比亚迪，理想、长安等厂商的青睐。
同时，地平线也推出了Matrix 5 整车智能计算平台，4 颗征程 5，AI 算力高达 512 TOPS，甚至还能继续拓展至1024Tops。所以在接下来的一年多时间里，哪家主机厂的车型能够争到征程 5 的首发量产，ta 就有可能成为下一辆爆款车型，甚至是提前触碰到下一阶段自动驾驶的敲门砖。
黑芝麻智能成立于 2016 年，凭借着在行业内顶尖的核心团队，在短短几年间就异军突起。与国内大多数芯片公司不同的是，黑芝麻智能先从自研核心技术 IP 开始入手，在成立后不久便启动了自研 IP 工作，从而可以在后期能够缩短芯片设计周期、节约设计成本、降低芯片设计难度并提高产品的性能和可靠性。而A1000 Pro 的 INT8 算力达到了 106 TOPS，与前面几位相同的是，两颗或者四颗 A1000 Pro，黑芝麻的 FAD 全自动驾驶平台将能够满足 L3/L4 级自动驾驶功能的算力需求。
黑芝麻智能计划下一步将向客户送样，进入量产前的测试验证环节，预计最终的车型量产上车时间大概在今年年底。同时黑芝麻智能还宣布与东风设计研究院以及东风悦享达成战略合作，围绕自动驾驶、车路协同、智慧物流等领域，共同打造车规级智能驾驶平台，加速自动驾驶商业化落地。
黑芝麻A1000凭借着58Tops的算力进入算力榜单前五，而这基于款芯片，黑芝麻智能早在一年以前就已经一汽红旗开始研发自动驾驶平台，而在年末也已经顺利登陆红旗旗舰SUV车型
特斯拉作为全球自动驾驶的领头羊，“噱头制造者”，电动车教主，在2019年就已经用上了自研的芯片，单芯片算力72Tops的HW3.0版本的FSD，而特斯拉的FSD平台一次搭载两片自研的芯片，所以总算力为144Tops。
不得不感叹，芯片的发展速度是多么的迅速，曾经霸主级别的芯片已经掉出榜单的前五。但是期中的技术先进性依然值得我们学习，列如通过大量的特斯拉汽车采集道路数据，然后用于训练AI。以及当驾驶员在驾驶时，FSD也会检查周围的路况来做判断，然后对比和驾驶员的操作，其中高错误率的部分会被集中记录，用于后续的AI测试。
而在美国开放的FSD beta的效果已经十分接近真人驾驶，在大多数路况都能精准地完成操作。甚至在狭窄路况下，车辆甚至能自己折叠后视镜来规避擦碰，属实让人印象深刻。
英伟达的Xavier芯片拥有着30Tops的算力，在2018年发布时，它被称为世界上最强大的Soc（系统级芯片）。
但是不出几年，30Tops的算力就逐渐捉襟见肘。但是Xavier依然被许多车企压榨出一点又一点的性能，诸如小鹏P7和小鹏P5上的NGP，体验也十分的优秀。同时，沃尔沃也采用了Xavier芯片作为自己L2+级别的辅助驾驶硬件。
去年蔚来发布ET7时，并没有选择接着和老朋友Mobileye继续合作，而是选择全面拥抱高算力芯片，而Mobileye也找到了自己的新欢———吉利。
而吉利旗下的极氪001便是搭载着基于两颗EyeQ5H打造的Mobileye SuperVision系统。虽然单颗EyeQ5H的算力为中规中矩的24Tops，但是由于采用了相对先进的制程工艺，系统只需要被动散热即可。
同时，选择EyeQ5H也意味着自行开发自动驾驶算法的压力减少许多，因为Mobileye会提供部分算法，多数情况下，车企需要的只是测试。而且这些算法以及芯片都保留了再次编程的能力，车企也可以接着压榨芯片的算力来实现一些意想不到的功能。
同时，根据Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan的采访，Mobileye似乎不急于开发高算力芯片，或许他们更加注重产品的经济性和成本，希望在此找到平衡。
华为昇腾Ascend310和黑芝麻A1000L算力为16Tops,两者不同在于，黑芝麻A1000L面向的是ADAS辅助驾驶，整体略低于L2+级别辅助驾驶。
而华为昇腾310的步骤方式与华为昇腾610一样，均需要华为MDC平台，列如计算平台MDC600，应对L4级自动驾驶应用，该平台搭载的是鲲鹏系列16核CPU+8颗昇腾310芯片，同时还集成有ISP芯片与SSD控制芯片，算力高达352TOPS。或者如MDC210，采用单华为昇腾310作为AI芯片的平台方案，可以兼顾到不同车企的需求。
到这，自动驾驶芯片的算力排名就告一段落了，虽然现在十大芯片中可能没有你所期待的选手，比如百度与德州仪器合作的自动驾驶方案。但面对疾速进步的自动驾驶芯片，我们有理由相信真正达到自动驾驶的那一日已经不远了。同时，我们也希望国产自动驾驶芯片更进一步，华为也能够走出此时的乌云。
