5tops的算力

『壹』 高通發布全新自動駕駛計算平台 最高算力700TOPS，2023年量產

▲高通公司總裁CristianoAmon新聞發布會上向展示了SnapdragonRide（圖源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通過獨特的SoC、加速器和自動駕駛軟體棧的結合，為汽車製造商提供了一種可擴展的解決方案，可在三個細分領域對自動駕駛汽車提供支持，分別是：

1、L1/L2級主動安全ADAS——面向具備自動緊急制動、交通標志識別和車道保持輔助功能的汽車。

2、L2+級ADAS——面向在高速公路上進行自動駕駛、支持自助泊車，以及可在頻繁停車的城市交通中進行駕駛的汽車。

3、L4/L5級完全自動駕駛——面向在城市交通環境中的自動駕駛、無人計程車和機器人物流。

SnapdragonRide平台基於一系列不同的驍龍汽車SoC和加速器建立，採用可擴展且模塊化的高性能異構多核CPU、高能效的AI及計算機視覺引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列採用異構計算，與此同時利用高通的新一代人工智慧引擎，ADAS和SoC能夠高效管理車載系統的大量數據。

得益於這些不同的SoC和加速器的組合，SnapdragonRide平台可以根據自動駕駛的不同細分市場的需求進行配備，同時提供良好的散熱效率，包括從面向L1/L2級別應用的30TOPS等級的設備，到面向L4/L5級別駕駛、超過700TOPS的功耗130瓦的設備。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自動駕駛軟體棧是集成在SnapdragonRide平台中的模塊化可擴展解決方案。

據介紹，SnapdragonRide平台的軟體框架可同時託管客戶特定的軟體棧組件和SnapdragonRide自動駕駛軟體棧組件。

SnapdragonRide平台也支持被動或風冷的散熱設計，因而能夠在成本降低的同時進一步優化汽車設計，提升可靠性。

現在，Arm、黑莓QNX、英飛凌、新思科技、Elektrobit、安森美半導體均已加入高通的自動駕駛朋友圈，成為SnapdragonRide自動駕駛平台的軟/硬體供應商。

Arm的功能安全解決方案，新思科技的汽車級DesignWare介面IP、ARC處理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽車基礎軟體OS安全版及Hypervisor安全版，英飛凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半導體的ADAS系列感測器都會集成到高通的自動駕駛平台上。

Elektrobit還計劃與高通合作，共同開發可規模化生產的新一代AUTOSAR架構，EBcorbos軟體和SnapdragonRide自動駕駛平台都將集成在這個架構上面。

據了解SnapdragonRide將在2020年上半年交付汽車製造商和一級供應商進行前期開發，而根據QualcommTechnologies估計，搭載SnapdragonRide的汽車將於2023年投入生產。

二、深耕汽車業務多年高通賦能超百萬台汽車

在發布SnapdragonRide自動駕駛平台之前，高通已在智能汽車領域深耕多年。

十多年來，高通子公司QualcommTechnologies一直在為通用汽車的網聯汽車應用提供先進的無線通信解決方案，包括通用汽車上安吉星設備所支持的安全應用。

在車載信息處理、信息影音和車內互聯等領域，QualcommTechnologies的訂單總價值目前已超過70億美元（約合人民幣487億元）。

而根據高通在CES2020發布會現場公布的信息，迄今為止已經有超百萬輛汽車使用了高通提供的汽車解決方案。

很顯然，如今高通在汽車領域的布局又向前邁進了一步。

CES2020期間，除發布SnapdragonRide自動駕駛平台外，高通還推出了全新的車對雲服務（Car-to-CloudService），該服務預計在2020年下半年開始提供。

據介紹，由QualcommTechnologies打造的車對雲服務支持SoftSKU晶元規格軟升級能力，不僅可以幫助汽車客戶滿足消費者不斷變化的需求，還可根據新增性能需求或新特性，讓晶元組在外場實現升級、以支持全新功能。

與此同時SoftSKU也支持客戶開發通用硬體，從而節省他們面向不同開發項目的專項投入。利用高通車對雲SoftSKU，汽車製造商不僅能夠為消費者提供各種定製化服務，還可以通過個性化特性打造豐富且具沉浸感的車內體驗。

另外高通的車對雲服務也支持實現全球蜂窩連接功能，既可用於引導初始化服務，也可以在整個汽車生命周期中提供無線通信連接。

QualcommTechnologies產品管理高級副總裁NakulDuggal表示，結合驍龍汽車4G和5G平台、驍龍數字座艙平台，高通的車對雲服務能夠幫助汽車製造商和一級供應商滿足當代車主的新期待，包括靈活、持續地進行技術升級，以及在整個汽車生命周期中不斷探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示將繼續深化和通用汽車的合作。作為長期合作夥伴，通用汽車將通過與QualcommTechnologies的持續合作來支持數字座艙、車載信息處理和ADAS（先進駕駛輔助系統）。

結語：巨頭紛紛入局自動駕駛領域風起雲涌

前有華為表示要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心感測器，後有Arm牽頭成立自動駕駛汽車計算聯盟，如今移動晶元巨頭高通也發布了全新的自動駕駛平台，在汽車和自動駕駛領域上又邁進一步。

巨頭入局有利於自動駕駛汽車更快更好地落地，然而另一方面隨著更多硬核玩家拓展業務邊界，此次市場上的競爭也必然會變得更加激烈。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

『貳』 晶元算力tops是什麼意思

TOPS，處理器運算能力單位。TOPS是Tera Operations Per Second的縮寫，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作。

『叄』 400tops算力相當於多少台普通電腦的算力太瘋狂了吧

就描述，要看具體是算什麼，比方說浮點 還是整數 還是雙精度還是啥。每種都是不同的。類似自動駕駛用的是AI晶元，專用的，跟通用計算晶元實際是沒對比意義的。原因在於前者是用於某個領域，效率極高，後者是所有領域都可用，但效率不行。
所以要看，它沒有公布具體的情況，不好判斷。
不懂繼續問，滿意請採納。

『肆』 用於深度學習的邊緣計算設備,計算能力單位是看FLOPS還是TOPS

看TFLOPS。

可以這么說，在需要進行浮點運算時，同量級的1TFLOPS處理速度是比1TOPS快的。大約可以認為1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具體的量化對比兩個單位。

TFLOPS定義是「每秒所執行的浮點運算次數」（floating-point operations per second）的縮寫。OPS與FLOPS類似，只不過OPS是操作次數，FLOPS是浮點操作次數。帶F的是可以直接進行浮點運算的，不帶F的是不能直接進行浮點運算，需要進行轉換。

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習的概念：

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。

它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

『伍』 比特斯拉FSD強7倍算力的蔚來自動駕駛NAD是什麼

焦點無疑是蔚來的ET7：蔚來首款具備自動駕駛能力的智能電動旗艦轎車。蔚來官方將之定義為
「為自動駕駛而生」的汽車。那麼ET7的自動駕駛能力會有多強呢？首先我們還是了解下ET7的基礎性能：新車最大功率 480kW，最大扭矩 850N·m，風阻系數
0.23Cd，百公里加速 3.9 秒。全系標配空懸掛和 4D 智能車身控制。

有了這么強的算力，ET7 全系標配 NAD 19 項安全與駕駛輔助功能，NAD 的完整功能將採用月租的服務訂閱模式， ADaaS(AD as a
Service)，服務費為每月 680 元。雖然看得很激動，但ET7 的交付要到明年第一季度，至於 150kWh 的電池包，要到 2022
年第四季度才能開始交付。所以，在這么長的時間里，如今激烈競爭的新造車品牌中，ET7能否一直保持領先，還要看其他同學的成績了。

『陸』 280TOPS算力爆表！北京車展最強國產自動駕駛平台是它

▲左右分別為黑芝麻CEO單記章、COO劉衛紅

黑芝麻CEO單記章此前是全球視覺晶元領軍企業OmniVision創始團隊成員，在矽谷晶元行業打拚了20多年，在圖像處理晶元和軟體演算法上具有豐富的經驗和技術積累。

CTO齊崢是英特爾奔騰二代晶元主要設計成員、CSO曾代兵是中興微電子總工程師，COO劉衛紅則曾是博世中國ADAS主力部門——底盤與控制系統事業部的中國區總裁。

正因為有超強的研發團隊，讓黑芝麻這家初創公司可以在3年時間內做出ADAS晶元華山一號A500並量產上市，在今年推出華山二號A1000晶元，發布FAD自動駕駛平台。

今年以來，新車如果沒有配備L1/L2級自動駕駛，都「不好意思賣」，自動駕駛的普及程度正在快速提高，而更高等級的L3級甚至L4級自動駕駛也已經到了量產前夜，行業內對自動駕駛晶元和計算平台解決方案需求呈爆發性增長態勢。僅自動駕駛晶元的市場規模，都有望達到萬億美元級別，成為半導體行業最大單一市場。

因此，FAD此時進入自動駕駛市場可謂正當其時。

今年8月，一汽智能網聯開發院與黑芝麻達成技術合作協議。一汽智能網聯開發院將啟動基於華山二號A1000的智能駕駛平台的開發，以滿足後續量產車型需求。雙方將共同推動人工智慧技術在汽車工業領域的應用，加速國產智能駕駛晶元的產業化落地。

另外，黑芝麻也已經簽約多個FAD定點車型，預計明年就將有搭載FAD自動駕駛平台的車型上市。此外，國內外也已經有多家企業開始測試FAD自動駕駛平台，測試車輛已經上路。

黑芝麻在自動駕駛晶元和域控制器中取得的巨大成功，讓行業研究機構開始重視這家剛成立4年有餘創業公司。今年4月，矽谷最強智庫之一的CBInsights發布中國晶元設計企業榜單，黑芝麻在車載晶元領域上榜，成為中國晶元設計企業65強之一。

今年7月，黑芝麻華山二號A1000晶元也亮相世界人工智慧大會，與平頭哥、依圖、寒武紀等高端人工智慧晶元同台亮相。

可以說，黑芝麻經過四年多的發展，已經成為全球領先的自動駕駛晶元設計公司，甚至已經有能力和晶元行業的老大哥們一較高下。同時，黑芝麻的快速進步，也推動著國內自動駕駛晶元設計再上新台階。

在與兩位創始人的交談中，他們還透露了一個彩蛋，明年黑芝麻將發布性能更強的晶元，屆時搭載這一晶元的FAD自動駕駛平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已經可以進行完全自動駕駛。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

『柒』 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技發布華山二號，PK特斯拉FSD

晶元作為智能汽車的核心「大腦」，成為諸多車企、Tier 1、自動駕駛企業重點布局的領域。
圍繞著自動駕駛最為關鍵的計算單元，國內誕生了諸多自動駕駛晶元創新公司，在該領域的絕大部分市場份額依然被國外廠商控制的當下，他們正在爭取成為「國產自動駕駛晶元之光」。
成立於 2016 年的黑芝麻智能科技便是這一名號的有力爭奪者。
繼 2019 年 8 月底發布旗下首款車規級自動駕駛晶元華山一號（HS-1）A500 後，黑芝麻又在這個 6 月推出了相較於前代在性能上實現躍遷的全新系列產品——華山二號（HS-2），兩個系列產品的推出相隔僅 300 余天，整體研發效率可見一斑。
1、國產算力最高自動駕駛晶元的自我修養
華山二號系列自動駕駛晶元目前有兩個型號的產品，包括：
應用於?L3/L4?級自動駕駛的華山二號 A1000?；針對?ADAS/L2.5?自動駕駛的華山二號 A1000L。
簡單理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 則在性能上進行了裁剪。
這樣的產品型號設置也讓華山二號系列晶元能在不同的自動駕駛應用場景中進行集成。
相較於 A500 晶元，A1000?在算力上提升了近?8 倍，達到了?40 - 70TOPS，相應的功耗為?8W，能效比超過?6TOPS/W，這個數據指標目前在全球處於領先地位。
華山二號 A1000 之所以能有如此出色的能效表現，很大程度是因為這塊晶元是基於黑芝麻自研的多層異構性的?TOA 架構打造的。
這個架構將黑芝麻核心的圖像感測技術、圖像視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術以及深度學習技術有機地結合在了一起。
此外，這款晶元中內置的黑芝麻自研的高性能圖像處理核心?NeuralIQ ISP?以及神經網路加速引擎?DynamAI DL?也為其能效躍升提供了諸多助力。
需要注意的是，這里的算力數值之所以是浮動的，是因為計算方式的不同。
如果只計算 A1000 的卷積陣列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上晶元上的 CPU 和 GPU 的算力，其總算力將達到?70TOPS。
在其他參數和特性方面，A1000 內置了 8 顆 CPU 核心，包含 DSP 數字信號處理和硬體加速器，支持市面上主流的自動駕駛感測器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K 攝像頭、GPS 等等。
另外，為了滿足車路協同、車雲協同的要求，這款晶元不僅集成了 PCIE 高速介面，還有車規級千兆乙太網介面。
A1000 從設計開始就朝著車規級的目標邁進，它符合晶元 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 標准，晶元整體達到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 級別，晶元內部還有滿足 ASIL-D 級別的安全島，整個晶元系統的功能安全等級為?ASIL-D。
從這些特性來看，A1000 是一款非常標準的車規級晶元，完全可以滿足在車載終端各種環境的使用要求。
A1000 晶元已於今年 4 月完成流片，採用的是台積電的 16nm FinFET 製程工藝。
今年 6 月，黑芝麻的研發團隊已經對這款晶元的所有模塊進行了性能測試，完全調試通過，接下來就是與客戶進行聯合測試，為最後的大規模量產做准備。
據悉，搭載這款晶元的首款車型將在?2021 年底量產。
隨著 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自動駕駛晶元產品路線圖也更加清晰。
在華山二號之後，這家公司計劃在 2021 年的某個時點推出華山三號，主要面向的是 L4/L5 級自動駕駛平台，晶元算力將超越 200TOPS，同時會採用更先進的 7nm 製程工藝。
華山三號的?200TOPS?算力，將追平英偉達 Orin 晶元的算力。
去年 8 月和華山一號 A500 晶元一同發布的，還有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自動駕駛計算平台。
這個平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 晶元的基礎上，有了更強的可擴展性，也有了更廣泛的應用場景。
針對低級別的 ADAS 場景，客戶可以基於 HS-2 A1000L 晶元搭建一個算力為 16TOPS、功耗為 5W 的計算平台。
而針對高級別的 L4 自動駕駛，客戶可以將 4 塊 HS-2 A1000 晶元並聯起來，實現高達 280TOPS 算力的計算平台。
當然，根據不同客戶需求，這些晶元的組合方式是可變換的。
與其他大多數自動駕駛晶元廠商一樣，黑芝麻也在可擴展、靈活變換的計算平台層面投入了更多研發精力，為的是更大程度上去滿足客戶對計算平台的需求。
反過來，這樣的做法也讓黑芝麻這樣的晶元廠商有了接觸更多潛在客戶的機會。
根據黑芝麻智能科技的規劃，今年 7 月將向客戶提供基於 A1000 的核心開發板。
到今年 9 月，他們還將推出應用於 L3 自動駕駛的域控制器（DCU），其中集成了兩顆 A1000 晶元，算力可達 140TOPS。
2、黑芝麻自動駕駛晶元產品「聖經」
借著華山二號系列晶元的發布，黑芝麻智能科技創始人兼 CEO 單記章也闡述了公司 2020 年的「AI 三次方」產品發展戰略，具體包括「看得懂、看得清和看得遠」。
這一戰略是基於目前市面上對自動駕駛域控制器和計算平台的諸多要求提出的，這些要求包括安全性、可靠性、易用性、開放性、可升級以及延續性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技術能力，要求黑芝麻的晶元產品能夠理解外界所有的信息，可以進行判斷和決策。
而看得懂的基礎是看得清，這指的是黑芝麻晶元產品的圖像處理能力，需要具備准確接收外界信息的能力。
這里尤其以攝像頭感測器為代表，其信息量最大、數據量也最多，當然感測器融合也不可或缺。
看得遠則指的是車輛不僅要感知周邊環境，還要了解更大范圍的環境信息，這就涉及到了車路協同、車雲協同這樣的互聯技術，所以我們看到黑芝麻的晶元產品非常注重對互聯技術的支持。
作為一家自動駕駛晶元研發商，這一戰略將成為黑芝麻後續晶元產品研發的「聖經」。
3、定位 Tier 2，綁定 Tier 1，服務 OEM
現階段，發展智能汽車已經成為了國家意志，在政策如此支持的情況下，智能汽車的市場爆發期指日可待。
根據艾瑞咨詢的報告數據顯示，到 2025 年全球將會有 6662 萬輛智能汽車的存量，中國市場的智能汽車保守預計在 1600 萬輛左右。
如此規模龐大的智能汽車增量市場，將為那些打造智能汽車「大腦」的晶元供應商培育出無限的產品落地機會。
作為其中一員，黑芝麻智能科技也將融入到這股潮流之中，很有機會成長為潮流的引領者。
作為一家自動駕駛晶元研發商，黑芝麻智能科技將自己定位為?Tier 2，未來將綁定 Tier 1 合作夥伴，進而為車企提供產品和服務。
當然，黑芝麻不僅能提供車載晶元，未來還將為客戶提供自動駕駛感測器和演算法的解決方案，還有工具鏈、操作平台等產品。
憑借著此前發布的華山一號 A500 晶元，黑芝麻智能科技已經與中國一汽和中科創達兩家達成了深入的合作夥伴關系，將在自動駕駛晶元、視覺感知演算法等領域展開了諸多項目合作。
另外，全球頂級供應商博世也與黑芝麻建立起了戰略合作關系。
目前，黑芝麻的華山一號 A500 晶元已經開啟了量產，其與國內頭部車企關於 L2+ 和 L3 級別自動駕駛的項目也正在展開。
如此快速的落地進程，未來可期。
有意思的是，黑芝麻此番發布華山二號系列晶元，包括中國一汽集團的副總經理王國強、上汽集團總工程師祖似傑、蔚來汽車 CEO 李斌以及博世中國區總裁陳玉東在內的多位行業大佬都為其雲站台。
這背後意味著什麼？給我們留下了很大的想像空間。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

『捌』 驍龍晶元排行榜

高通驍龍處理器排行榜前十名
第一名：驍龍888

1、工藝：搭載最新一代5nm製作工藝，為用戶帶來最強的處理器性能，5nm的製作工藝，帶來最為頂尖的技術、成本、功能性能要求。

2、核心：使用了超大核+大核+小核的三叢集架構，其中超大核為Cortex X1，大核為Cortex A78，小核為Cortex A55。

3、體驗：超級大核 Cortex-X1擁有1MB的L2緩存，A78大核L2緩存則為256KB，可以給你更好的性能體驗，

為用戶帶來目前最強的架構，在性能方面A78高出20%，機器學習性能更是高出100%

4、優化：針對游戲優化，為用戶提供可變著色率，能夠提升30%的性能。

5、其他方面：對於游戲其他方面，144Hz高刷新率/高幀率、真10-bit HDR、超現實增強畫質、快速混合、

GPU驅動更新、Xbox Cloud/Google Stadia/Amazon Luna雲游戲等等。

第二名：驍龍870

1、工藝：採用1*3.19GHz+3*2.42GHz+4*1.8GHz的八核搭配，

2、架構：其中1個大核和3個中核採用的是A77架構，4個小核採用的是A550+。

3、其他方面：驍龍870的GPU是頻率升級後的Adreno650，基帶使用的依舊是X55 Modem。

4、GPU：搭載的新一代Kryo 585 CPU的性能提升25%，全新Adreno 650 GPU的整體性能較前代平台同樣提升25%。

5、體驗：帶來了7nm的製作工藝，為用戶帶來最優的手機性能體驗

6、像素：十億像素高速ISP，處理速度高達每秒20億像素，支持全新的拍攝特性與功能。

7、視頻：用戶可以拍攝擁有10億色的4K HDR視頻，也可以拍攝8K視頻，亦或捕捉高達2億像素的照片。

第三名：驍龍865

1、CPU：採用全新Kryo 585架構，最高可達2.84GHz;

2、GPU：採用Adreno 650，性能相比驍龍855提升25%;

3、搭配驍龍X55 5G基帶，最高支持7.5Gbps的下載速度，支持WiFi 6協議;

4、採用第五代AI引擎，支持15 TOPS的算力;

5、最高支持LPDDR5內存、144Hz屏幕刷新率、2億像素相機、8K 30幀錄像以及無限時960幀慢動作拍攝。

6、CPU主頻和驍龍855一致，全新Cortex-A77架構，按ARM官方數據應該有20%左右性能提升。

7、GPU相比驍龍855提升25%，總體性能提升20%應該沒問題，LPDDR5內存也是加分項。

第四名：驍龍855+

1、驍龍855和驍龍855+CPU採用的都是同一架構Kyro485，不同的是它們的大核頻率有所不同，855+的大核頻率較855有了提升，為2.96GHz。

2、GPU方面855和855+都是Adreno640，但兩者的頻率也是有所不同，855+的頻率為672MHz，而855的只有585MHz，855+比855的圖形能力提升了也是15%。

3、同為7nm製程工藝，兩款都是採用的1+3+4的八核設計，除去大核頻率不同，其餘的7個小核頻率沒有改變。

4、所以從理論上來說，驍龍855+有著更強的單核能力。

5、對比採用的是搭載驍龍85的IQOO和採用驍龍855PLUS的努比亞Z20，根據跑分情況可以看出，實測驍龍855+比驍龍855無論是單核還是多核性能都多出了那麼一兩百分，855+的實際性能比855還是要強的

第五名：驍龍855

1、CPU：內存延遲上相比麒麟980要更高，但CPU整體性能依然要略高於麒麟980，SPECint2006 性能相比845提升了51%，CPU能效比相比845提升39%，SPECfp2006中相比845則提升更大，達到了61%，相比麒麟980分別提升4%和9%，雖然最高核心達到了2.85GHz，但能效依然非常出色。

2、AI：由於有Hexagon 690加持後，相比845來說，AI性能有了大幅提升，總體上大概是845的2.5-3倍的AI性能提升;

3、應用：在系統應用性能上並不是太給力，比845更強，但弱於980，官方表示可能是工程機上調度設定的關系，正式商用設備上會提高。

4、GPU：Adreno 640 GPU峰值性能方面，相比A12依然差距明顯，不過能效比表現不錯，GFXbench3.1離屏渲染平均功耗4.44W，能效方面A12峰值狀態17.36fps/W，降頻狀態20.18fps/W，855是16.05fps/W，845是11.99fps/W，980是11.93fps/W，整體能效比相比845提升30%;

第六名：驍龍845

1、驍龍845採用的依然是10nm製程八核心，這是目前市面上最先進的技術，相比於驍龍835在大小核做了改進，四大核為A75架構，四小核A55架構。

2、同時驍龍845引入了新的安全處理單元SPU，而GPU方面採用Adreno 630，相比於驍龍835的Adreno 540總體效率提升了25%-30%這個區間。

3、並且驍龍845配備了支持5G頻率的調節器;總體性能方面845比835強20%-25%這個區間。

4、Snapdragon 845通過X20 LTE數據機支持千兆LTE連接，支持2x2雙通道Wi-Fi和4x4 MIMO技術，為玩家提供更穩定和更快的網路連接。

第七名：驍龍730G

1、驍龍730G處理器的多核心跑分不如驍龍845處理器，單核心性能超過了驍龍845處理器，兩款處理器各有勝負。

2、驍龍730G內置有Kryo470架構的CPU，由業界領先的8nm製程工藝打造。

3、驍龍730G集成了頻率提升的Adreno618GPU，使得其圖形處理性能較驍龍710高出25%，圖形渲染速度比驍龍730高出15%。驍龍730G的G，指的就是Game（游戲）。

4、驍龍730G還支持部分驍龍EliteGaming功能，能夠帶來更為驚艷的游戲畫面效果。

5、驍龍730G還支持QualcommAqstic音頻技術，能夠帶來清晰、流暢的環繞聲。

第八名：驍龍730AIE

1、730整體已經超越835了，如果價格控制到位會是一顆神u，可以全方面替代835了，730安兔兔跑分已經超了835

2、驍龍730晶元，是由8nm工藝製成，並且根據安兔兔跑分測試來看，聯想Z6的跑分成績高達20萬，而魯大師的跑分成績更是達到25萬。

3、驍龍730G搭載了加強版的Adreno 618 GPU（支持Vulkan 1.1版本），性能要比驍龍730搭載的普通版提升15%。

4、新的A76架構支持，驍龍730G僅有雙兩顆A76大核的情況下，CPU性能已經追趕上驍龍845，日常應用體驗還是非常流暢的。

5、驍龍730G的CPU主頻為2.4GHz，GPU主頻為825MHz;而驍龍730的CPU主頻為2.2GHz，CPU主頻為700MHz。這意味著驍龍730G的CPU和GPU頻率相比驍龍730來說都有提升。

第九名：驍龍765G

1、驍龍765G較上代驍龍中端處理器驍龍730大核主頻提升到了2.4GHz，採用1*Kryo 475 Prime（2.3/2.4GHz）+1*Kryo 475 Gold（2.2GHz）+6*Kryo 475 Silver（1.8GHz）的架構。

2、這顆處理器採用三星代工的7nm EUV工藝，相比8nm的驍龍730功耗降低35%，GPU升級到了Adreno 620。

3、驍龍765G最高支持192MP像素，單攝3600W像素零延遲拍攝，和上代水平相當，支持藍牙5.0、WiFi6和120Hz刷新率，AI算力5.5TOPS。

4、驍龍765G最大的特點就是集成驍龍X52 5G基帶，支持SA/NSA雙模組網，其理論最高峰值下載速率高達3.7 Gbps，上傳速率則是1.6 Gbps。同時它還支持5G毫米波， 6GHz以下頻段、全球5G漫遊、WIFI 6等多個特性。

第十名：驍龍765

1、驍龍765採用了Kryo 475 CPU，最高主頻可達2.3GHz;Adreno 620 GPU，相比於上一代速度提升20%;

2、第五代AI Engine，採用Hexagon 696張量處理器;Spectra 355 ISP，支持最高1.92億像素相機，支持480fps的720p慢動作視頻拍攝，擁有4K HDR視頻拍攝能力;

3、內置X52 Modem，支持毫米波以及6GHz以下TDD和FDD頻段，可實現3.7 Gbps的下載峰值和1.6 Gbps的上傳峰值。

『玖』 提供超過 4TOPS 算力 地平線征程 2 入選世界互聯網科技成果

在第七屆世界互聯網大會上，中國首款車規級人工智慧晶元地平線征程2入選「世界互聯網領先科技成果」。征程2代表了地平線在邊緣人工智慧晶元領域所取得的技術突破，實現了國產車規級AI晶元的前裝量產。

地平線征程2滿足AEC-Q100標准，可提供超過4TOPS（1TOPS=1萬億次計算每秒）的等效算力，典型功耗僅2瓦，配合高效的演算法，每TOPS的算力可以處理的幀數可達同等算力GPU的10倍以上。

2020年，征程2實現了在智能座艙領域和輔助駕駛領域國產AI晶元量產上車的突破。繼征程2在長安UNI-T上實現前裝量產，成為首個上車量產的國產AI晶元，同年9月，搭載自動駕駛中國芯的純電SUV奇瑞螞蟻正式上市，搭載地平線征程2，實現了L2級自動駕駛輔助。

地平線目前已同長安、上汽、廣汽、一汽、理想汽車、奇瑞汽車、長城汽車等國內主機廠以及奧迪、大陸集團，佛吉亞等主機廠及Tier1合作，快速搭建智能汽車「芯」生態。2020年，地平線已推出新一代高效能車載AI晶元征程3，明年還將發布更強算力、面向高等級自動駕駛的征程5，打造車載中央計算平台，助力產業智變。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

『拾』 真爭氣！5項挑戰4項第一，來自一家中國晶元企業

[汽車之家行業]?日前，自動駕駛公司Waymo在CVPR2020自動駕駛Workshop上揭曉Waymo開放數據集挑戰賽的結果，中國邊緣AI晶元企業地平線獲得5項挑戰中的4項全球第一。

今年6月，搭載地平線征程2的長安UNI-T上市發售，地平線車規級AI晶元正式實現前裝量產。基於地平線AI晶元以及感知演算法，長安UNI-T實現了視線亮屏、分心提醒、疲勞監測、唇語識別、智能語音拍照等智能化功能，擁有優秀的車內人機交互體驗。此外，地平線還獲得中國各大車企十多款定點車型。

目前，地平線已在智能駕駛ADAS、智能座艙、自動駕駛以及AIoT等領域展開合作，包括長安、福瑞泰克、奧迪、佛吉亞、SK電訊、理想等多個企業與地平線攜手加速智能駕駛時代的到來。（文/汽車之家李爭光）