AI算力tops什么意思

A. 400tops算力相当于多少台普通电脑的算力太疯狂了吧

就描述，要看具体是算什么，比方说浮点 还是整数 还是双精度还是啥。每种都是不同的。类似自动驾驶用的是AI芯片，专用的，跟通用计算芯片实际是没对比意义的。原因在于前者是用于某个领域，效率极高，后者是所有领域都可用，但效率不行。
所以要看，它没有公布具体的情况，不好判断。
不懂继续问，满意请采纳。

B. 国产汽车智能芯片异军突起 能否挑落Mobileye与英伟达

地平线还发布了集成全场景自动驾驶和车内外联动体验于一体的Horizon Matrix SuperDrive整车智能解决方案。Horizon Matrix SuperDrive基于征程5打造，融合47个传感器，可互为补充，能够满足高速、城区、泊车以及智能人机交互等全场景整车智能需求。

写在最后

所以可见我们国内的自主芯片公司秉持着开放、开源、合作共赢的态度拥抱整个行业客户。全球自动驾驶快速发展的今天，自动驾驶芯片的需求正在快速增长，高算力、高效能的自动驾驶芯片更是十分稀缺。市场的巨大需求让黑芝麻以及地平线等初创公司快速崛起。

同时，国内企业的大举进入，将不断影响全球自动驾驶芯片的格局，在芯片设计上掌握更多的主动权。我们可以预见一个美好的未来，期待有更多我们的国产芯片量产上车。

C. 真争气！5项挑战4项第一，来自一家中国芯片企业

[汽车之家行业]?日前，自动驾驶公司Waymo在CVPR2020自动驾驶Workshop上揭晓Waymo开放数据集挑战赛的结果，中国边缘AI芯片企业地平线获得5项挑战中的4项全球第一。

今年6月，搭载地平线征程2的长安UNI-T上市发售，地平线车规级AI芯片正式实现前装量产。基于地平线AI芯片以及感知算法，长安UNI-T实现了视线亮屏、分心提醒、疲劳监测、唇语识别、智能语音拍照等智能化功能，拥有优秀的车内人机交互体验。此外，地平线还获得中国各大车企十多款定点车型。

目前，地平线已在智能驾驶ADAS、智能座舱、自动驾驶以及AIoT等领域展开合作，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个企业与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。（文/汽车之家李争光）

D. 对于手机技术，你们了解多少

很多人喜欢用同质化来形容如今的手机市场：实际上当某些技术发展成熟时，以一种标准的样貌存在于世，是市场本身走向高级阶段的表征——而且即便采用相同的硬件平台，表现到终端产品上，一样可有各自的产品特色。我们每年都会总结当前手机市场的发展状况，2020年业已将近过半，上半年各品牌旗舰也已经问世。

这次的手机技术总结，我们以高通骁龙865为线索，来盘点2020上半年国内智能手机的技术发展现状，理解现如今的智能手机在技术上以哪几个方面为导向和卖点，以及其发展程度如何。选择高通骁龙865为线索，是因为这款SoC仍然是大部分国产旗舰的标配，它足够有代表性。

首先还是花一点笔墨来谈一谈高通骁龙865这颗芯片本身，这也有利于我们发现智能手机的主要发展方向。这颗SoC的Kryo 585 CPU部分是三丛集设计：一个超级核心最高主频2.84GHz（Cortex A77），三个性能核心主频为2.42GHz（Cortex A77），以及四个主频1.80GHz的效率核心（Cortex A55）；内存控制器开始支持LPDDR5-5500/LPDDR4X-4266；Hexagon 698处理器。

图形计算相关部分，GPU为Adreno 650；影像处理部分为Spectra 480 ISP，双14bit ISP设计，编解码支持到8K30/4K120 10bit H.265，Dolby Vision，HDR10+，HDR10，HLG，以及720p 960fps视频录制。另外，蜂窝数据连接可额外搭载骁龙X55 5G Modem-RF系统。

高通骁龙865 die shot，来源：TechInsights

在具体形态上，从TechInsights的数据来看，高通骁龙865的die size为83.54mm²，相较上一代骁龙855大约有14.02%的尺寸增加。这一代SoC在制造上采用的是台积电N7P工艺，对应于上一代的N7工艺。在晶体管密度增大的前提下，更大的尺寸必然是加大了用料的——其具体的外显后文详述，比如GPU部分ALU的增多，以及AI构成的强化。

这堆参数中比较令人在意的，主要是图形计算能力、影像处理能力，以及5G连接与综合性能表现。所以，我们尝试就这几点谈一谈今年上半年智能手机的发展现状。

游戏能效在大幅提升

Adreno GPU原本便一直是高通的优质资源。不过在Adreno 640时代，竞争对手的Mali开始拓宽微架构，以及即将迈入新的Valhall架构，这都缩小了它与Adreno在绝对性能和能效方面的差距——似乎曾让人有一点Adreno优势不再的错觉。未曾想今年更新于高通骁龙865的Adreno 650竟然意外给力。

从纸面数字来看，高通宣称Adreno 650性能提升25%，ALU单元增加50%，每个时钟周期的像素吞吐增加50%。值得一提的是，Adreno 600系列前两代产品的ALU（包括FP32、FP16）数量都是稳步以50%的步伐提升。AnandTech早前曾推测Adreno 630每个核心ALU数量是256 x2核，则在Adreno 640提升50%，以及Adreno 650再提升50%的情况下，Adreno 650很可能是265 x3核，或者512 x2核。

另外，Adreno 650增加了50%的ROP（光栅化处理单元），亦即ROP可能达成了每个核心12个。这样一来纹素（texel）与像素（pixel）的填充率比例为2:1，这是相比Adreno 640更平衡的一个设定。

从AnandTech的几轮测试数据来看，Adreno 650的绝对性能提升幅度符合预期——虽然没有跨越式的增长，但其能效比（每瓦性能）的提升，又再度领先竞争对手几个身位：即以明显更低的功耗达成更出色的性能。在Aztec Normal这样的测试里，Adreno 650的能效相较对手有大约35%的优势。

这就又让高通在图形运算的能耗、能效比方面相当平稳地持续领跑。这一点直接惠及了今年上半年的大部分旗舰移动设备：至少在OEM厂商的系统设计实施层面，要获得出色的图形性能，难度会显著降低。

这里还有必要提一提高通的Snapdragon Elite Gaming：这是一个包含了软件和硬件的综合概念。它最早是在2018年的骁龙年度峰会上被公布；表征的主要是高通为游戏开发者提供的一系列优化，让智能手机的游戏体验更加丰富。

在此，Adreno GPU作为基础硬件一定是少不了的：包括支持Vulkan 1.1驱动；PBR（基于物理的渲染）负载加成；HDR10（10bit色深、2020色域）渲染与显示；画质后处理实现的色彩分级、景深变化和色调映射等；Q-sync实现的类似垂直同步效果，技术实质是让手机屏幕刷新率与GPU渲染的帧率相匹配。

这个综合概念实还包括了CPU性能加强、Hexagon处理器近些年加强了的专用张量单元（游戏的AI加强）；还有连接相关的游戏体验，包括了5G线上游戏、60GHz Wi-Fi解决方案连接的游戏体验，网络延迟管理等等。而在额外图形性能之外的游戏体验加强上，还包括了诸如游戏反作弊、4K画面电视输出、无线音频aptX Adaptive Audio用以加强无线环绕声效果、Aqstic Audio则为游戏提供了可立体辨位的游戏体验。

在具体的产品体验中，我们在早前iQOO Neo 3与红魔5G手机的体验中曾提到过这类手机出色的游戏体验。这两款手机都基于骁龙865平台，也是游戏手机中的代表。iQOO Neo 3本身有增加一个Multi-Turbo 3.0多涡轮加速技术，和如今很多手机厂商的资源智能调度技术比较类似。

这款手机本身有游戏职业联赛加成，据说是根据《王者荣耀》职业联赛KPL赛事标准和选手的需求做深度优化的。开启《王者荣耀》游戏超高分辨率、超高画质，外加开启高帧率模式，稳稳跑在60fps的水平——这是无出意外的。

《和平精英》测试，HDR高清+极限画质，游戏全程坚挺在60fps满帧状态。游戏中的“听声辨位”功能很有可能是基于高通骁龙平台的Snapdragon Elite Gaming所做的一种开发。当然，这一点在整个系统上还需要搭配立体声扬声器。iQOO Neo 3的双扬声器对这样的游戏体验加强是有很大帮助的。

在15分钟游戏后，手机外部温度相对平均，并不会有烫手的感觉。这一点与Adreno 650本身的功耗与发热水平控制有关，另一方面更重要的也在于iQOO Neo 3在散热设计上采用传说中的11层超级液冷散热系统，覆盖了SoC、电源管理芯片等区域。

影像记录的疯狂算力飙升

作为智能手机发展的重要课题，成像质量在这些年的发展中始终是手机厂商宣传的核心之一。一般来说，拍照、拍视频的重头戏是摄像头，或者说光学技术，以及图像传感器技术的发展——这是一个相对传统的思路。

DxOMark今年3月份发表过一篇近10年手机拍照发展相关的文章。这篇文章中提到，智能手机在这10年来，成像质量提升超过4EV，其中1.3EV来自图像传感器/光学技术的提升，而另外3EV则来自图像处理。换句话说，手机拍照越来越好，靠的是摄像头光学系统，以及图像数字信号处理能力（和算法）的双重提升，后者占了大头。

Computational Photography计算摄影这个概念现在如此火热，以谷歌为代表的厂商，在计算摄影算法上的投入是不可估量的。现在的HDR、夜拍模式、超分辨率数字变焦，甚至加入了机器学习的自动白平衡、防抖等，仰仗的其实都是图像处理能力的提升。

参与当代手机图像处理器的硬件，或者说为这些算法提供算力的，即ISP、以及现在很流行的AI单元。

在一众主打拍照的手机产品里，我们认为OPPO Find X2 Pro是今年上半年比较有代表的一款机型。这款手机包括一枚采用4800万像素IMX689图像传感器的主摄、一枚4800万像素IMX586的超广角摄像头，以及一枚1300万像素的潜望式长焦镜头。

这款手机的成像表现，以及包括OCL 2×2、双原生ISO之类的技术实则已经无须赘述。其夜拍能力是令人印象深刻的，除了双原生ISO在图像传感器层面的加成，这和多张堆栈算法，以及为其背书的硬件算力支持是分不开的。

而OPPO一向拿手的10倍混合光学变焦，在这款手机上的特点是三摄的无缝切换——这种体验对ISP算法、算力就提出了很高的要求。包括要保证曝光、白平衡的稳定性，以及多个摄像头不同视角切换上的尽可能无缝。

这些其实都能从高通骁龙865的ISP和AI支持中看出端倪，毕竟这是实现上述这些特性的硬件支持。高通Spectra 480 ISP最高算力是每秒2 Gigapixels（20亿像素/秒），这是手机拍照发展至今，近10年超过4EV提升的一个具象化体现。

此外，这颗ISP另外还支持单张2亿像素处理和输出，双摄以30fps最高2500万像素且零快门延迟输出；以及30fps最高6400万像素输出且零快门延迟。

2亿像素支持，实际是为现在越来越多的手机摄像头采用1亿像素图像传感器预留更大空间。在我们体验的手机中，小米10是相当典型应用了1亿像素三星HMX作为主摄图像传感器的产品，1亿像素分辨率自然能够在解析力上给人留下深刻印象。而1亿像素从图像传感器全像素输出这样的数据量，显然就是对ISP的考验了。

谷歌应用于立体视觉背景虚化的机器学习流程

至于现在十分流行的AI拍照：在大部分情况下，这是个感知并不强，但的的确确帮助体验提升的一大类技术。人脸、背景识别不过是其中的冰山一角，谷歌在Computational Photography方面的研究主要就着力在AI方面，比如说立体视觉——即双摄在背景虚化上的算法已经加入了机器学习流程；夜间自动白平衡，由于光线欠缺和照明的偏色，实际其算法也已经开始融入机器学习的色彩修正。这些方案在拍照时是无感知，但的确能够加强成像质量的。

而AI在Inferencing阶段所需依赖的就是手机本地的AI单元——而且手机中的AI单元目前的主要应用场景也就是成像。体现在高通骁龙865身上，即前文提到的第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine。高通在历代方案中，并没有像竞争对手那样专门针对AI inferencing做一个硬件单元，而是着手在DSP（目前已经升级为Hexagon处理器）中加入专门的张量单元，并加强矢量执行单元，并且在系统层面将AI计算融合CPU、GPU、DSP等硬件。

按照高通的说法，这一代SoC聚合的AI算力达到了15 TOPS。另外，这次AI计算的能效比也提升了35%。这些是在潜移默化中影响手机拍照的。

除了静态成像，在顺应时代潮流的问题上，因为vlog、短视频成为时下的流行，所以当代手机越来越追求出色的视频拍摄能力。

OPPO Find X2 Pro就具备Live HDR视频拍摄能力，以及10bit色深画面记录——其价值主要在于视频拍摄时，硬件级的HDR支持，较广的动态范围和细腻的色彩层次。除此之外，看高通骁龙865的ISP支持规格，这款手机理论上应当还支持8K @30fps视频拍摄，4K HDR视频拍摄——而且是人像虚化模式下的实时拍摄，以及在720p分辨率下的960FPS不限时拍摄能力——这似乎也是现如今旗舰设备的标配了。

这些高分辨率或者高帧率，再加上HDR、高色深的画面记录数据量，对于算力的需求，与前两年的智能设备的确不可同日而语。

5G与综合性能提升

去年下半年，到今年上半年国产手机的“旗舰”似乎必须配上5G网络支持才像样。前两个月我们体验的realme X50 Pro是这方面的代表。这款手机覆盖了国内六大主流5G频段，所以用起来不需要考虑运营商的问题。这是早期sub-6GHz手机支持的典型代表。

测试所得5G网络的速度提升已经在我们以往的文章中被提过太多次了。即便在5G网络覆盖欠佳的区域，这款手机也有Smart 5G技术来应对由于4G和5G切换而导致的网络卡顿问题，即在5G网络弱于4G时，回落到4G待机，确保网络可用性之外也能进一步降低网络待机功耗。

这款手机在连接特性上有个亮点，即在连接Wi-Fi的情况下，Wi-Fi信号不稳定时，5G可作为信号补充对网络做出加速。这对网络游戏而言还是相当重要的一个特性。

realme X50 Pro无意外地在选择了高通骁龙865和骁龙X55 5G Modem+RF系统。骁龙X55应该是现阶段最为全面和完善的一个解决方案，达成5G到2G的完整多模支持，达成对几乎所有可用频带、模式的支持，本身支持5G毫米波与sub-6GHz频段、SA/NSA组网模式、TDD/FDD、频谱共享等。实际上高通骁龙X55 5G Modem+RF系统整体是个综合解决方案，modem到天线。

5G现阶段的主要价值仍然体现在畅快的下行和上行速率，对于游戏、流媒体播放、app下载等会有比较大的帮助。

除了5G以外，这款手机的整体综合体验也比较出色，它在硬件的堆料方面还是相对全面的，包括LPDDR5 RAM和UFS3.0，120Hz高刷新率的屏幕，这些都是当代旗舰Android设备体现流畅性的。在周边I/O支持上，这也是高通骁龙865的特性。

综合前述体验加成，今年上半年智能手机表现出的行业技术趋势，至少包括了（1）游戏体验的进一步加强：不仅是图形算力提升，而且在能效比方面相比去年有个大跨步；（2）照片与视频拍摄的数据量与算力需求飙升，并进一步AI化；（3）5G是趋势，手机的综合体验加强仍在持续。这些技术的进步，让我们对下半年的手机发展又有更多期待。

E. 自动驾驶“芯”战争

今年，新冠疫情的爆发、经济的下滑、国际政治环境的恶化，让汽车产业充满了巨大的不确定。多家咨询机构预计，今年全球汽车销量将面临10%-20%的下滑。

然而，在不确定中，汽车行业对未来的方向又十分笃定。自动驾驶集中出现了几则大新闻——

6月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

6月25日，沃尔沃汽车集团宣布，沃尔沃将与谷歌旗下自动驾驶公司Waymo达成战略合作伙伴关系，在一个全新的电动汽车平台上，进行L4级自动驾驶技术的合作，探索自动驾驶网约车等商业场景。

6月26日，亚马逊正式收购美国自动驾驶公司Zoox，亚马逊为此付出超过12亿美元。

6月27日，滴滴自动驾驶网约车载人示范运营在上海正式启动，央视对其全过程进行了直播。从这一天开始，滴滴在上海嘉定的自动驾驶测试车将面向公众开放，滴滴在APP中上线了“未来出行”页面，供公众申请自动驾驶网约车试乘。

一时间，大公司近乎开启了一场自动驾驶军备竞赛。毫无疑问，参与其中的企业都意识到，未来的汽车，将是跑在轮子上的超级计算机。高性能的计算芯片，在这场军备竞赛中至关重要的地位，愈发凸显。

一、奔驰另结新欢，只是因为它？

6月23日，在与宝马的自动驾驶合作宣告暂停后4天，奔驰向芯片供应商英伟达投怀送抱，双方达成合作，为奔驰将在2024年量产的自动驾驶车型开发计算平台。

在几天前的公告中，双方还表示，“鉴于建立共享技术平台所需的费用，以及当前的商业和经济状况，现在并不是成功实施合作的一个合适的时机。”太烧钱，看起来是让双方决定暂停技术合作的关键原因。

不过，奔驰随后与英伟达光速结伴的举动，倒是指向了钱以外的因素。通常来说，车企与车企之间的合作，并不会对车企与供应商的合作产生影响，但奔驰与宝马之间的合作不同。在与奔驰达成合作之前，宝马已经与全球最大的ADAS系统供应商Mobileye组建了一个自动驾驶同盟，基于其EyeQ系列芯片研发自动驾驶。

与宝马的合作意味着，奔驰要选用Mobileye的芯片来构建关键的自动驾驶计算单元。而这或许是双方分歧中尤为重要的那一个。国外咨询机构Guidehouse首席分析师SamAbuelsamid称，“我怀疑这两家汽车制造商无法就使用的平台达成共识，现在，与英特尔/Mobileye的产品相比，Orin看起来是更强大的解决方案。”

从公开的信息来看，Sam的分析不无道理。Mobileye规划的下一代自动驾驶芯片EyeQ5，其算力为24TOPS（每秒运算24万亿次），而英伟达去年底发布的Orin，算力则高达200TOPS。此外，Mobileye过去在与车企的合作中一贯表现强势（尽管承诺EyeQ5将会更加开放），其提供的功能模块对主机厂常常是“黑箱”；而英伟达自动驾驶构建的DriveAGX软件平台一开始就走了一条开放的道路，可以支持车厂在其计算平台上自主进行算法开发。

其实在此之前，奔驰探索研发自动驾驶网约车时，因为该技术对芯片算力的高要求，奔驰就选用了来自英伟达的DrivePEGASUS车载电脑。6月23日官宣的信息，意味着奔驰在自动驾驶时代的芯片选择上，全面倒向英伟达，将双方的合作扩展到奔驰的量产车型中。

而与沃尔沃达成自动驾驶战略合作的Waymo，则是依托谷歌在AI领域的技术实力，使用自研的TPU。虽然Waymo用于车辆端的TPU算力并未公布，但据Waymo官方的透露，在使用TPU后，其自动驾驶系统的性能提升了15倍。

芯片在自动驾驶中的地位，可以用“隐形冠军”来形容。从车辆外观你看不见它的存在，但一台自动驾驶汽车能够顺利运行，它绝对是头号功臣。

二、自动驾驶竞赛，亦是一场芯片竞赛

无论是奔驰弃宝马牵手英伟达，还是沃尔沃与Waymo高达战略级别的联盟，又或者是滴滴的自动驾驶网约车发车，上周集中发生的大新闻说明，汽车公司与科技公司都将自动驾驶放在了至关重要的位置：从近期看，自动驾驶功能是汽车产品力的重要组成部分；从长远看，L4级自动驾驶投入大规模应用后，可能会彻底改变汽车行业的商业模式。

推动这一切变化的基础，是一枚小小的芯片。为了在自动驾驶能力上获取竞争优势，参与这场竞赛的企业或独立研发，或合纵连横，只为寻得一块高性能的自动驾驶芯片。行业内有个非常典型的例子：特斯拉。

作为智能电动汽车的领头羊，特斯拉和当前市场上的两家主流自动驾驶芯片厂商都有过合作经历。但是由于Mobileye的强势和封闭，英伟达降不下来的功耗和高昂的开发成本，合作都未能长远。特斯拉为了发挥软硬件一体在自动驾驶中的优势，率先在车企中独立研发了自动驾驶计算平台的FSD，其算力达到144TOPS。FSD对自动驾驶的算力支持主要来自两块AI芯片，其单芯片算力约72TOPS。

迄今为止，特斯拉的FSD仍然保持着量产车自动驾驶算力纪录。而特斯拉认为，FSD足以为其将推出的完全自动驾驶（FullSelf-Driving）功能提供支持。

毫无疑问，自动驾驶的竞赛，同样也是芯片的竞赛。整个汽车行业向自动驾驶的重视乃至全面转向，将创造巨大的自动驾驶芯片需求。如果哪家企业在自动驾驶芯片市场占据了可观的份额，那么对应的或许是千亿美元市值的想象空间。

当前，在巨大市场的吸引下，自动驾驶芯片领域已经出现了或新或老的四种势力：

第一类，是Mobileye等老牌的ADAS芯片/自动驾驶芯片供应商。

这一类企业，是汽车行业开始研发高级辅助驾驶系统（ADAS）时，就参与市场竞争的企业。这些企业面向自动驾驶的竞争策略是，通过在ADAS市场积累的技术以及客户资源，不断向上升级其既有产品，实现向自动驾驶的平滑过渡，典型的就是Mobileye对EyeQ系列芯片的不断迭代。

除了Mobileye，瑞萨、恩智浦、德州仪器、电装等老牌汽车半导体供应商，都有各自的自动驾驶芯片规划。

第二类，是看到自动驾驶芯片机遇，跨领域而来的半导体巨头。

比如上文提到的英伟达，此前其主力业务为属于消费电子的GPU，以及数据中心等，但英伟达洞察到自动驾驶对高性能芯片的需求后，迅速进入了这一市场，目前已经推出DrivePX、DriveAGXXavier、DriveOrin三代产品，并获得了不少车企的订单。

主力业务为通信，制霸基带芯片、手机SoC的高通，则在尝试收购恩智浦获得自动驾驶竞赛入场券的努力告吹后，于今年CES上推出了SnapdragonRide自动驾驶计算平台。根据高通官方的信息，这一基于高通芯片打造的计算平台最高算力可达700TOPS，可支持L4--L5级自动驾驶。

而在高通之前，主力业务同样为通信以及消费电子的华为，就已经发布了自动驾驶计算平台MDC600。这一计算平台由8颗昇腾310AI芯片整合而成，最高算力达到352TOPS。

第三类，是在新机遇下诞生的自动驾驶芯片初创企业。

在国内以地平线为典型代表。

本月，搭载地平线车规级AI芯片征程2的长安UNIT正式上市。借此，地平线实现了国产自动驾驶芯片的率先“上车”。另一方面，算力为4TOPS的征程2，也是中国首款车规级AI芯片。

而在今年晚些时候，地平线还将发布算力达到96TOPS、支持16路高清摄像头信号的征程5，这款芯片算力超越特斯拉的FSD，将面向高等级自动驾驶。

最后一类，则是特斯拉为代表的车企自研派。

由于车企基本没有半导体的制造经验，因此他们通常会向供应商采购芯片。而总部位于硅谷的特斯拉，则有着不同的基因、为了最大程度发挥软硬件一体化的优势，特斯拉依托硅谷的半导体人才资源，自行研发了FSD。

目前来看，车企自研自动驾驶芯片的模式难以复制，特斯拉很可能会是这条路径的独苗。

在国内，无论是传统车企还是造车新势力，目前都无自研自动驾驶芯片的计划。作为全球最大的单一汽车市场，中国顺理成章地成为自动驾驶芯片供应商的兵家必争之地。

三、中国能否催生自动驾驶芯片巨头？

如此多的参赛者，让自动驾驶芯片这个仍待开发的蓝海市场，看上去已经呈现出红海的竞争态势。近两年中美围绕芯片发生的一系列事件，让人们对中国芯片产业的的弱势心有戚戚。从年初国家11部位联合发布的《智能汽车创新发展战略》到“新基建”，都将车载芯片的研发作为战略重点，中国汽车行业都希望能有更多本土芯片企业强势崛起。

如今，在汽车行业进行智能化转型、创造大量自动驾驶芯片需求的态势下，中国芯片能否迎头赶上，培育出一家能够在市场上立足的中国本土自动驾驶芯片供应商？答案并不确定，但6月地平线征程2芯片搭载于长安UNIT的“上车”，至少已经开了一个好头。据了解，在ADAS芯片领域，征程2芯片所展现的感知计算性能已经在多个指标上超越了行业龙头Mobileye的芯片，特别是针对中国的特殊路况，并已经成功签下了来自中国各大汽车集团的十多款定点车型。

地平线创始人余凯在一次媒体采访中如此总结地平线的差异化优势：“在全球范围内，能提供这样功耗和算力水平、且开放赋能的芯片企业，我们是独一家。英伟达在辅助驾驶、智能座舱多模交互等方面完全没有产品，芯片功耗也比较高。我们的功耗和算力可以跟Mobileye正面PK，但Mobileye不开放，而我们能满足车企自主开发的需求”，并表示未来有信心拿到全球1/3的市场。

事实上，当自动驾驶潮流席卷而来，如地平线这样率先瞄准车载AI芯片市场，并已通过前装量产得到市场验证的中国芯片企业确实迎来了最好的时代。中国作为全球最大的汽车市场，再加上自动驾驶技术开发的一些典型特征与需求，为本土自动驾驶芯片企业创造了难得的机遇。

首先，自动驾驶技术有强地域性。

因为世界各地自然条件、交通场景、交通规则乃至是文化传统的差异，所以在一国一地开发的自动驾驶技术很难复用到其他地区。这种影响会直接传导到硬件层面——因为与具体数据、算法高度整合，自动驾驶芯片很难不受地域特征的支配。

在此情况下，一家拥有强大本土研发团队、对中国的数据与场景更加了解的企业，有更大的概率研发出更适合中国场景，且算法与硬件结合更加高效的自动驾驶芯片。

其次，当汽车被越来越多的人们看作电子产品时，人们对其功能迭代的频率与速度，都有了更高的期望，自动驾驶功能也不例外。

此前，主要由国外供应商占据市场主流的ADAS，在功能搭载上车后便永不更新。但当汽车变得智能化，车辆其实可以通过不断地OTA，实现功能的升级，甚至实现从ADAS到半自动驾驶、自动驾驶的跨越。比如特斯拉通过升级实现Model3的NOA（高速公路自动驾驶辅助）功能，就是典型的例子。

当然，特斯拉仅此一家。对于更多车企来说，要完成这样的任务，需要他们与自动驾驶芯片供应商保持高频、紧密的联系，由双方进行联合研发。

这一变化，更加考验供应商对车企需求的快速响应。换句话说，这需要自动驾驶芯片供应商建立一个成规模的现场支持团队，做到对车企需求的快速反馈、支援。显然，一个本土的、没有文化语言隔阂的团队，能够更好地胜任。

最后，车企在自动驾驶研发上有更多的功能差异化诉求。

当ADAS功能在汽车产品已经高度标准化或者雷同时，它很难再成为吸引消费者的亮点。对此，有远见、有能力的车企，纷纷选择基于场景去开发新的、有差异的自动驾驶功能（比如宝马的自动循迹倒车），从而获得新的竞争力。

这一趋势对自动驾驶芯片供应商提出的要求是，不能再单纯采用过往的“黑箱”模式，直接给车企一个完整但“知其然不知其所以然”的功能模块，而是要赋予车企进行二次开发、深度开发的权利。或者说，这要求自动驾驶芯片供应商转变思路，去赋能车企的自动驾驶开发。

具体而言，这要求芯片供应商转变思路，在战略上开放，为车企的自动驾驶开发赋能；在产品策略上则要为车企分忧解难，通过打造工具链，降低车企基于自动驾驶芯片进行差异化功能开发的难度与成本。

从上述三点特征来看，自动驾驶潮流的到来，将更加考验自动驾驶供应商的服务意识与快速开发能力。而国外芯片供应商，因为历史、成本、政治等因素，很少在国内搭建起成规模的研发与现场支持团队，过往的开放程度与开发速度也难以满足新的需求。而这，正是中国本土自动驾驶芯片供应商崛起的突破口。

最终，从形势上来说，国外芯片巨头产业先天更加成熟、进入汽车行业更早、各自拥有不同的壁垒。对中国本土自动驾驶芯片供应商来说，与他们同台竞技并最终突出重围，并不容易。

但如果本土自动驾驶芯片供应商在芯片算力、功耗等指标上的表现能迎头赶上，并发挥自己的核心优势，抓住车企智能化转型的时代机遇，那么，中国诞生一个本土自动驾驶芯片巨头或将是大概率事件。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

F. 骁龙和联发科手机哪个功耗大

日前，联发科在北京举办了沟通会，会上联发科无线通信事业部协理李彦辑博士宣布，将于明年初公布天玑800的细节，这是一款中端SoC，搭载天玑800的手机将于明年第二季度上市，特点是性能功耗均衡，它的对手是骁龙765G。

​

在骁龙865发布之后，人们常常把天玑1000和前者对比。在沟通会上，李彦辑博士与联发科无线通信事业部产品行销处经理粘宇村一起梳理了天玑1000相对骁龙865的一些技术优势。

左为粘宇村，右为李彦辑博士

最明显的是天玑1000采用集成方案，M70 5G基带内置在SoC里面，而骁龙865需配合外挂的X55 5G基带才能实现5G连接，在功耗控制方面，天玑1000要优于骁龙865。“越高端的手机功能越多，布板面积越珍贵，集成基带可以解决布板面积和发热问题”。天玑1000还集成WiFi-6，吞吐量首次突破1Gbps，较竞品方案快1.3倍。

在5G方面，天玑1000仅支持Sub-6GHz频段、SA/NSA双模组网，下行速度最高4.7Gbps，上行速度最高2.5Gbps。骁龙865支持Sub-6GHz与mmWave频段，理论上最大下载速度为5G 7.5Gbps，但国内运营商只有Sub-6GHz，据联发科介绍，骁龙865在国内Sub-6GHz下载速度为2.3Gbps，是天玑1000的一半。

官方称，天玑1000的5G基带还是全球最省电，较同类竞品功耗降低40%。这款SoC还支持5G+5G、5G+4G双卡双待、完整支持N1、N41、 N78、N79频段。

天玑1000还有独立的AI处理器，也就是APU 3.0，联发科称其AI算力为4.5 TOPS，而骁龙865是搭载第五代AI Engine，高通称其AI算力为15 TOPS。看起来是骁龙865胜出，但李彦辑博士表示，骁龙865没有独立的AI专核，所以在CPU和GPU负载过高的情况下，有效AI算力会受到影响。

目前市场上存在着集成和拼片（外挂基带）两种方案，外界关心这两种方案哪一种才是主流。李彦辑博士认为未来集成SoC才是主流，目前除了联发科的天玑1000之外，海思的麒麟990 5G、三星Exynos 980、就连高通自家的骁龙765G都是集成5G基带，而且集成方案的成本比拼片更好控制。

在骁龙865发布不久后，其安兔兔跑分被爆光，达到56万分，而天玑1000是51万分。对此李彦辑博士表示，50万

G. 天机800u的处理器相当于骁龙多少

天玑800U相当于骁龙765G，二者之间无论是参数还是制造工艺都相差无几。

天玑800U采用2 个主频高达2.4GHz的Cortex-A76核心和6个主频 2.0GHz 的Cortex-A55 高能效核心，旗舰级的核心架构可以保证在应用程序中实现即时响应，让用户获得流畅的运行体验。

天玑 800U采用ARM Mali G57 GPU，集成了独立的MediaTek APU。

骁龙765G对比：

骁龙765G较上代骁龙中端处理器骁龙730大核主频提升到了2.4GHz，采用1*Kryo 475 Prime(2.3/2.4GHz)+1*Kryo 475 Gold(2.2GHz)+6*Kryo 475 Silver(1.8GHz)的架构。

这颗处理器采用三星代工的7nm EUV工艺，相比8nm的骁龙730功耗降低35%，GPU升级到了Adreno 620。

骁龙765G最高支持192MP像素，单摄3600W像素零延迟拍摄，和上代水平相当，支持蓝牙5.0、WiFi6和120Hz刷新率，AI算力5.5TOPS。

以上内容参考：网络——天玑 800U

H. AI算力平台的算力怎么评估

单CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求，AI 时代必须要依靠并行计算。目前，并行计算的主流架构是异构并行计算平台。如果您需要算力方面的服务，可以去十次方了解下。

I. 骁龙芯片排行榜

高通骁龙处理器排行榜前十名
第一名：骁龙888

1、工艺：搭载最新一代5nm制作工艺，为用户带来最强的处理器性能，5nm的制作工艺，带来最为顶尖的技术、成本、功能性能要求。

2、核心：使用了超大核+大核+小核的三丛集架构，其中超大核为Cortex X1，大核为Cortex A78，小核为Cortex A55。

3、体验：超级大核 Cortex-X1拥有1MB的L2缓存，A78大核L2缓存则为256KB，可以给你更好的性能体验，

为用户带来目前最强的架构，在性能方面A78高出20%，机器学习性能更是高出100%

4、优化：针对游戏优化，为用户提供可变着色率，能够提升30%的性能。

5、其他方面：对于游戏其他方面，144Hz高刷新率/高帧率、真10-bit HDR、超现实增强画质、快速混合、

GPU驱动更新、Xbox Cloud/Google Stadia/Amazon Luna云游戏等等。

第二名：骁龙870

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

2、架构：其中1个大核和3个中核采用的是A77架构，4个小核采用的是A550+。

3、其他方面：骁龙870的GPU是频率升级后的Adreno650，基带使用的依旧是X55 Modem。

4、GPU：搭载的新一代Kryo 585 CPU的性能提升25%，全新Adreno 650 GPU的整体性能较前代平台同样提升25%。

5、体验：带来了7nm的制作工艺，为用户带来最优的手机性能体验

6、像素：十亿像素高速ISP，处理速度高达每秒20亿像素，支持全新的拍摄特性与功能。

7、视频：用户可以拍摄拥有10亿色的4K HDR视频，也可以拍摄8K视频，亦或捕捉高达2亿像素的照片。

第三名：骁龙865

1、CPU：采用全新Kryo 585架构，最高可达2.84GHz;

2、GPU：采用Adreno 650，性能相比骁龙855提升25%;

3、搭配骁龙X55 5G基带，最高支持7.5Gbps的下载速度，支持WiFi 6协议;

4、采用第五代AI引擎，支持15 TOPS的算力;

5、最高支持LPDDR5内存、144Hz屏幕刷新率、2亿像素相机、8K 30帧录像以及无限时960帧慢动作拍摄。

6、CPU主频和骁龙855一致，全新Cortex-A77架构，按ARM官方数据应该有20%左右性能提升。

7、GPU相比骁龙855提升25%，总体性能提升20%应该没问题，LPDDR5内存也是加分项。

第四名：骁龙855+

1、骁龙855和骁龙855+CPU采用的都是同一架构Kyro485，不同的是它们的大核频率有所不同，855+的大核频率较855有了提升，为2.96GHz。

2、GPU方面855和855+都是Adreno640，但两者的频率也是有所不同，855+的频率为672MHz，而855的只有585MHz，855+比855的图形能力提升了也是15%。

3、同为7nm制程工艺，两款都是采用的1+3+4的八核设计，除去大核频率不同，其余的7个小核频率没有改变。

4、所以从理论上来说，骁龙855+有着更强的单核能力。

5、对比采用的是搭载骁龙85的IQOO和采用骁龙855PLUS的努比亚Z20，根据跑分情况可以看出，实测骁龙855+比骁龙855无论是单核还是多核性能都多出了那么一两百分，855+的实际性能比855还是要强的

第五名：骁龙855

1、CPU：内存延迟上相比麒麟980要更高，但CPU整体性能依然要略高于麒麟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则提升更大，达到了61%，相比麒麟980分别提升4%和9%，虽然最高核心达到了2.85GHz，但能效依然非常出色。

2、AI：由于有Hexagon 690加持后，相比845来说，AI性能有了大幅提升，总体上大概是845的2.5-3倍的AI性能提升;

3、应用：在系统应用性能上并不是太给力，比845更强，但弱于980，官方表示可能是工程机上调度设定的关系，正式商用设备上会提高。

4、GPU：Adreno 640 GPU峰值性能方面，相比A12依然差距明显，不过能效比表现不错，GFXbench3.1离屏渲染平均功耗4.44W，能效方面A12峰值状态17.36fps/W，降频状态20.18fps/W，855是16.05fps/W，845是11.99fps/W，980是11.93fps/W，整体能效比相比845提升30%;

第六名：骁龙845

1、骁龙845采用的依然是10nm制程八核心，这是目前市面上最先进的技术，相比于骁龙835在大小核做了改进，四大核为A75架构，四小核A55架构。

2、同时骁龙845引入了新的安全处理单元SPU，而GPU方面采用Adreno 630，相比于骁龙835的Adreno 540总体效率提升了25%-30%这个区间。

3、并且骁龙845配备了支持5G频率的调节器;总体性能方面845比835强20%-25%这个区间。

4、Snapdragon 845通过X20 LTE调制解调器支持千兆LTE连接，支持2x2双通道Wi-Fi和4x4 MIMO技术，为玩家提供更稳定和更快的网络连接。

第七名：骁龙730G

1、骁龙730G处理器的多核心跑分不如骁龙845处理器，单核心性能超过了骁龙845处理器，两款处理器各有胜负。

2、骁龙730G内置有Kryo470架构的CPU，由业界领先的8nm制程工艺打造。

3、骁龙730G集成了频率提升的Adreno618GPU，使得其图形处理性能较骁龙710高出25%，图形渲染速度比骁龙730高出15%。骁龙730G的G，指的就是Game（游戏）。

4、骁龙730G还支持部分骁龙EliteGaming功能，能够带来更为惊艳的游戏画面效果。

5、骁龙730G还支持QualcommAqstic音频技术，能够带来清晰、流畅的环绕声。

第八名：骁龙730AIE

1、730整体已经超越835了，如果价格控制到位会是一颗神u，可以全方面替代835了，730安兔兔跑分已经超了835

2、骁龙730芯片，是由8nm工艺制成，并且根据安兔兔跑分测试来看，联想Z6的跑分成绩高达20万，而鲁大师的跑分成绩更是达到25万。

3、骁龙730G搭载了加强版的Adreno 618 GPU（支持Vulkan 1.1版本），性能要比骁龙730搭载的普通版提升15%。

4、新的A76架构支持，骁龙730G仅有双两颗A76大核的情况下，CPU性能已经追赶上骁龙845，日常应用体验还是非常流畅的。

5、骁龙730G的CPU主频为2.4GHz，GPU主频为825MHz;而骁龙730的CPU主频为2.2GHz，CPU主频为700MHz。这意味着骁龙730G的CPU和GPU频率相比骁龙730来说都有提升。

第九名：骁龙765G

1、骁龙765G较上代骁龙中端处理器骁龙730大核主频提升到了2.4GHz，采用1*Kryo 475 Prime（2.3/2.4GHz）+1*Kryo 475 Gold（2.2GHz）+6*Kryo 475 Silver（1.8GHz）的架构。

2、这颗处理器采用三星代工的7nm EUV工艺，相比8nm的骁龙730功耗降低35%，GPU升级到了Adreno 620。

3、骁龙765G最高支持192MP像素，单摄3600W像素零延迟拍摄，和上代水平相当，支持蓝牙5.0、WiFi6和120Hz刷新率，AI算力5.5TOPS。

4、骁龙765G最大的特点就是集成骁龙X52 5G基带，支持SA/NSA双模组网，其理论最高峰值下载速率高达3.7 Gbps，上传速率则是1.6 Gbps。同时它还支持5G毫米波， 6GHz以下频段、全球5G漫游、WIFI 6等多个特性。

第十名：骁龙765

1、骁龙765采用了Kryo 475 CPU，最高主频可达2.3GHz;Adreno 620 GPU，相比于上一代速度提升20%;

2、第五代AI Engine，采用Hexagon 696张量处理器;Spectra 355 ISP，支持最高1.92亿像素相机，支持480fps的720p慢动作视频拍摄，拥有4K HDR视频拍摄能力;

3、内置X52 Modem，支持毫米波以及6GHz以下TDD和FDD频段，可实现3.7 Gbps的下载峰值和1.6 Gbps的上传峰值。

J. 电视上的VRR可变刷新率是什么意思

例如创维S81 Pro还支持可变刷新率VRR。可变刷新率VRR可以让整个游戏过程实现从48Hz-120Hz频次的刷新显示，最大的好处就是屏幕刷新率可与游戏帧率实时适配，避免不同帧率导致的游戏画面卡顿和撕裂。

此外，手游投屏到大屏上，也将为玩家带来更畅快的体验。在有线投屏显示上，创维S81 Pro支持苹果与Android，通过USB接手机有线投屏的时候，会压缩画质后处理时间实现降低延迟。

对创维来说

4K AI画质引擎是高端电视的必选项。S81 Pro旗舰级SoC内置了专门负责图像信号处理的APU，1.6TOPS强劲算力支持多样化AI功能，包括人脸辨识及场景检测，可全面实时优化画面色彩饱和度、亮度、锐利度以及通过动态向量补偿来提升画质。

使得画面中人脸更柔和自然、天更蓝、草更绿、食物更新鲜、建筑更清晰锐利。3D LUT电影原彩功能的应用，配合20点白平衡调校，则让S81 Pro能实现惊人色准值达到△E 0.98，实现广播级监视器水准的画面真实还原，高保真还原拍摄现场，原汁原味呈现创作者意图。

S81 Pro由创维“SOBiF无残影技术”加持，10大技术让日常使用场景下残影发生概率几乎为0。而像素自发光、无需背光源，让OLED天然无有害蓝光，将因观影而长时间盯着屏幕对眼睛造成的伤害降到了最低。

此外，震撼的听觉体验也将极大提升观影体验。音质方面，S81 Pro内置DASS杜比全景声音响系统，通过算法建模，两个CSO声道实现来自顶部的“从天而降”音效，带来身临其境的立体环绕音效。