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芯片是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，高投入，高風(fēng)險(xiǎn)，回報(bào)較慢都是芯片行業(yè)的典型象征。特別是對(duì)于目前的無人駕駛技術(shù)來說，最終的算法并沒有確定，因此各大廠家沒有辦法在現(xiàn)在的情況下投入到ASIC專業(yè)芯片中，所以GPU會(huì)是今后很長一段時(shí)間內(nèi)的最為平衡的方案。
芯片是無人駕駛的核心，其職能相當(dāng)于無人駕駛的大腦。
目前汽車上的芯片主要分為兩類：一類是傳統(tǒng)的功能芯片，例如為發(fā)動(dòng)機(jī)管理、電池管理、車身控制等單獨(dú)功能實(shí)現(xiàn)開發(fā)的芯片；另外一類則是性能更強(qiáng)大，擔(dān)當(dāng)無人駕駛大腦作用的AI芯片。目前無人駕駛汽車代碼已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過1億行，而對(duì)芯片的運(yùn)算能力要求超過10TOPS（萬億次操作每秒）的數(shù)量級(jí)，傳統(tǒng)的功能芯片已經(jīng)無法滿足無人駕駛的要求，所以開發(fā)AI芯片勢(shì)在必行。
什么是AI芯片
目前主要的AI芯片包括GPU、FPGA、ASIC三種。所謂AI芯片是指可以用來針對(duì)AI算法的專用芯片，對(duì)于AI芯片在圖像識(shí)別領(lǐng)域常用CNN卷積網(wǎng)路算法，而在語音識(shí)別以及自然語言處理上采用RNN算法，兩者都是矩陣的乘法和加法。AI芯片與傳統(tǒng)功能芯片最大的不同在于運(yùn)算速度更快、功能更低。其實(shí)我們傳統(tǒng)使用的芯片CPU和MCU都可以用來執(zhí)行AI運(yùn)算但是兩者由于更為適合串行算法，導(dǎo)致運(yùn)算速度過慢顯然無法滿足中高速自動(dòng)駕駛對(duì)于周邊環(huán)境圖像識(shí)別的需要，在三種AI芯片中，GPU和FPGA都是傳統(tǒng)的通用型芯片，芯片架構(gòu)已經(jīng)非常成熟可擴(kuò)展性較強(qiáng)；而ASLC屬于為限制場景下定制使用的芯片，雖然性能更為突出但是成本高，且使用場景單一。芯片前期投入巨大如果后期無法大量應(yīng)用來攤薄成本，整個(gè)項(xiàng)目就會(huì)面臨無疾而終的局面。
AI芯片市場分析
隨著包括移動(dòng)手機(jī)通訊以及電腦在內(nèi)的傳統(tǒng)芯片市場的飽和，以高通、英特爾以及英偉達(dá)為代表的芯片巨頭正在大步邁進(jìn)汽車芯片市場，尤其是正在蓬勃發(fā)展的無人駕駛領(lǐng)域據(jù)HIS估計(jì)早在2020年全球無人駕駛AI芯片的市場規(guī)模達(dá)到40億美金在汽車四化技術(shù)中，新能源技術(shù)存在很多種路線且受到電池技術(shù)的制約，未來發(fā)展如何存在較大的疑問但在無人駕駛和車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)路線上，各大車企和參與的公司基本形成了共識(shí)，無人駕駛和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的逐漸普及的大趨勢(shì)不可阻擋。
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