芯片算力3tops

① 智能语音产品的本地唤醒对主控芯片的算力要求大概是咋样的

1）目前的智能音箱，放在云端做NLP是因为问答系统需要的知识图谱、算力在本地无法实现 2）目前音箱用的A7和A53的芯片居多 3）根据google发布的local home kit、小米发布的小爱老师来看，A53实现本地ASR是完全没有问题的，基于ASR进行一些简单、有限领域的NLP并执行相应回答/命令，是可以预期的 4）如果是扫地机器人，只需要简单的命令词的话，A7、A53可以胜任 5）对于主控芯片的要求，其实最大取决于应用场景的需求，准确度、抗干扰能力决定了对芯片的要求；如果是低功耗场景，如TWS耳机也的唤醒和命令词功能，可以用Ambiqmicro的Apollo 2/3这种就能实现，如果扫地机器人对成本不敏感，对性能要求高（有极大的噪声），这时候一般的MCU就不一定适合了，可以考虑A7、A53

② 挖矿机的算力芯片算是一种加强型的GPU吗

算 矿卡，顾名思义就是用于挖矿的显卡，更严谨来说就是长期高负载运行挖矿的显卡。用于挖矿的显卡，一般会连续几个月24小时不间断地满负载工作。这样一来PCB与电子元件都会加速老化，影响元器件的寿命。且不计算显卡的休息时间，即使以我们每日玩游戏8个小时作标准，矿卡的寿命也只有正常显卡的三分之一。可以说，矿卡一般寿命也只有几个月。

③ “皮衣教主”黄仁勋与他的自动驾驶帝国

就在今年9月，我们@皆电体验了蔚来NOP（NavigateonPilot）功能。捏指一算，这是继特斯拉FSD（NoA）之后第二款能基于导航规划路线实现自动进出闸道，自动变道超车的辅助驾驶功能了。

NOP目前已经通过FOTA的形式推送给用户，支持蔚来全部车型。尽管是“老掉牙”的ES8，其内置MobileyeEyeQ4芯片的算力冗余已经能完全满足NOP的需求。

提及到高级辅助驾驶，除了高清摄像头、各种雷达之外，芯片可以说是最重要，也是车企最难攻克的部分，目前除了特斯拉能实现自研之外，包括奔驰、宝马、蔚来、小鹏都选择了外购芯片。而能提供这类芯片的ADAS厂商也不少，像Mobileye、博世、德州仪器以及英伟达，看到这里可能有人会问：

“英伟达不是做显卡GPU的那个吗？”

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④ 零跑汽车发布自动驾驶芯片：算力4.2TOPS 支持L3级自动驾驶

国家发改委产业发展司机械装备处处长吴卫

未来，中国制造的汽车将是全球新技术融合最多、创新融合最多的，也必将领跑全球汽车工业。

同时，汽车芯片领域的竞争也异常激烈。相比于消费电子产品的芯片，汽车芯片对安全性、稳定性的要求更高，是芯片行业共同面对的难题，这也是中国芯片公司的机会。

结语：自研技术让零跑更具竞争力

零跑汽车是中国造车新势力企业中第一个自主研发汽车自动驾驶芯片的，搭载这款芯片的量产车零跑C11下月就将发布。零跑汽车在自动驾驶领域的飞速进步，也得到了用户的认可。

统计数据显示，零跑汽车两款量产车型从今年7月以来销量逐步攀升，9月销量破千，10月销量有望突破1600辆，大量的自研技术让零跑这一造车新势力具备了更强的竞争力。

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⑤ 比特斯拉FSD强7倍算力的蔚来自动驾驶NAD是什么

焦点无疑是蔚来的ET7：蔚来首款具备自动驾驶能力的智能电动旗舰轿车。蔚来官方将之定义为
“为自动驾驶而生”的汽车。那么ET7的自动驾驶能力会有多强呢？首先我们还是了解下ET7的基础性能：新车最大功率 480kW，最大扭矩 850N·m，风阻系数
0.23Cd，百公里加速 3.9 秒。全系标配空悬挂和 4D 智能车身控制。

有了这么强的算力，ET7 全系标配 NAD 19 项安全与驾驶辅助功能，NAD 的完整功能将采用月租的服务订阅模式， ADaaS(AD as a
Service)，服务费为每月 680 元。虽然看得很激动，但ET7 的交付要到明年第一季度，至于 150kWh 的电池包，要到 2022
年第四季度才能开始交付。所以，在这么长的时间里，如今激烈竞争的新造车品牌中，ET7能否一直保持领先，还要看其他同学的成绩了。

⑥ 高通发布全新自动驾驶计算平台 最高算力700TOPS，2023年量产

▲高通公司总裁CristianoAmon新闻发布会上向展示了SnapdragonRide（图源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通过独特的SoC、加速器和自动驾驶软件栈的结合，为汽车制造商提供了一种可扩展的解决方案，可在三个细分领域对自动驾驶汽车提供支持，分别是：

1、L1/L2级主动安全ADAS——面向具备自动紧急制动、交通标志识别和车道保持辅助功能的汽车。

2、L2+级ADAS——面向在高速公路上进行自动驾驶、支持自助泊车，以及可在频繁停车的城市交通中进行驾驶的汽车。

3、L4/L5级完全自动驾驶——面向在城市交通环境中的自动驾驶、无人出租车和机器人物流。

SnapdragonRide平台基于一系列不同的骁龙汽车SoC和加速器建立，采用可扩展且模块化的高性能异构多核CPU、高能效的AI及计算机视觉引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列采用异构计算，与此同时利用高通的新一代人工智能引擎，ADAS和SoC能够高效管理车载系统的大量数据。

得益于这些不同的SoC和加速器的组合，SnapdragonRide平台可以根据自动驾驶的不同细分市场的需求进行配备，同时提供良好的散热效率，包括从面向L1/L2级别应用的30TOPS等级的设备，到面向L4/L5级别驾驶、超过700TOPS的功耗130瓦的设备。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自动驾驶软件栈是集成在SnapdragonRide平台中的模块化可扩展解决方案。

据介绍，SnapdragonRide平台的软件框架可同时托管客户特定的软件栈组件和SnapdragonRide自动驾驶软件栈组件。

SnapdragonRide平台也支持被动或风冷的散热设计，因而能够在成本降低的同时进一步优化汽车设计，提升可靠性。

现在，Arm、黑莓QNX、英飞凌、新思科技、Elektrobit、安森美半导体均已加入高通的自动驾驶朋友圈，成为SnapdragonRide自动驾驶平台的软/硬件供应商。

Arm的功能安全解决方案，新思科技的汽车级DesignWare接口IP、ARC处理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽车基础软件OS安全版及Hypervisor安全版，英飞凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半导体的ADAS系列传感器都会集成到高通的自动驾驶平台上。

Elektrobit还计划与高通合作，共同开发可规模化生产的新一代AUTOSAR架构，EBcorbos软件和SnapdragonRide自动驾驶平台都将集成在这个架构上面。

据了解SnapdragonRide将在2020年上半年交付汽车制造商和一级供应商进行前期开发，而根据QualcommTechnologies估计，搭载SnapdragonRide的汽车将于2023年投入生产。

二、深耕汽车业务多年高通赋能超百万台汽车

在发布SnapdragonRide自动驾驶平台之前，高通已在智能汽车领域深耕多年。

十多年来，高通子公司QualcommTechnologies一直在为通用汽车的网联汽车应用提供先进的无线通信解决方案，包括通用汽车上安吉星设备所支持的安全应用。

在车载信息处理、信息影音和车内互联等领域，QualcommTechnologies的订单总价值目前已超过70亿美元（约合人民币487亿元）。

而根据高通在CES2020发布会现场公布的信息，迄今为止已经有超百万辆汽车使用了高通提供的汽车解决方案。

很显然，如今高通在汽车领域的布局又向前迈进了一步。

CES2020期间，除发布SnapdragonRide自动驾驶平台外，高通还推出了全新的车对云服务（Car-to-CloudService），该服务预计在2020年下半年开始提供。

据介绍，由QualcommTechnologies打造的车对云服务支持SoftSKU芯片规格软升级能力，不仅可以帮助汽车客户满足消费者不断变化的需求，还可根据新增性能需求或新特性，让芯片组在外场实现升级、以支持全新功能。

与此同时SoftSKU也支持客户开发通用硬件，从而节省他们面向不同开发项目的专项投入。利用高通车对云SoftSKU，汽车制造商不仅能够为消费者提供各种定制化服务，还可以通过个性化特性打造丰富且具沉浸感的车内体验。

另外高通的车对云服务也支持实现全球蜂窝连接功能，既可用于引导初始化服务，也可以在整个汽车生命周期中提供无线通信连接。

QualcommTechnologies产品管理高级副总裁NakulDuggal表示，结合骁龙汽车4G和5G平台、骁龙数字座舱平台，高通的车对云服务能够帮助汽车制造商和一级供应商满足当代车主的新期待，包括灵活、持续地进行技术升级，以及在整个汽车生命周期中不断探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示将继续深化和通用汽车的合作。作为长期合作伙伴，通用汽车将通过与QualcommTechnologies的持续合作来支持数字座舱、车载信息处理和ADAS（先进驾驶辅助系统）。

结语：巨头纷纷入局自动驾驶领域风起云涌

前有华为表示要造激光雷达、毫米波雷达等智能汽车核心传感器，后有Arm牵头成立自动驾驶汽车计算联盟，如今移动芯片巨头高通也发布了全新的自动驾驶平台，在汽车和自动驾驶领域上又迈进一步。

巨头入局有利于自动驾驶汽车更快更好地落地，然而另一方面随着更多硬核玩家拓展业务边界，此次市场上的竞争也必然会变得更加激烈。

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⑦ 能否用14纳米制程做出5纳米制程的相同算力的芯片

这个问题比较专业啊，但是据我所了解的知识来看，是有机会完成这件事情的。下面先来介绍一些关于芯片制造领域的基本知识吧。

这样的问题我想最多还是出自于对我国半导体工业制造的关心和考虑。因为我国的14纳米制程已经在国内进行了生产和运营，但相较于台积电这样的半导体产业巨头，在五纳米和七纳米方面，我们还有较大的差距。因此可能就会出现这样的问题：想用14纳米代替5纳米，出发点是非常好，但科学的魅力就在于不断探索极限和未知，只有不断地攀登才会更加深刻地认识这个世界，提升我们的生产力！

⑧ 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强

升腾910处理器计算能力非常强大，可以算是目前最厉害的了。

⑨ 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
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⑩ 高通发布自动驾驶平台，预计2023年装车量产

1月7日，高通正式发布全新的自动驾驶计算平台——SnapdragonRide平台。该平台包括安全系统级芯片、安全加速器以及自动驾驶软件栈，能够满足最高L4/L5级自动驾驶的运算需求。高通宣布该平台将于2020年上半年交付给汽车制造商和一级供应商进行前期开发，预计搭载该平台的汽车将于2023年投入量产。

解读：早在2012年，高通就进入了汽车芯片领域。截至目前，高通在汽车板块的订单金额累计已达到70亿美元，而在两个月前，这一数字还是65亿美元。

不过，之前做的芯片都是通信及娱乐类芯片。在这次的发布会上，高通方面的透露，其发力自动驾驶芯片，也已经有四年多时间了。高通在2017年拿到了加州的自动驾驶测试牌照，该项测试的目的正是为了验证其芯片。

当前，自动驾驶芯片最大的一个痛点是很难实现算力和功耗的平衡，而高通从一开始就决定利用其在手机芯片产业的积累做高算力、低功耗的ASIC芯片。高通这次发布的L4级自动驾驶计算平台SnapdragonRide，搭载了两颗自研的自动驾驶处理器ML（ASIC）、还集成了GPU、CPU。

SnapdragonRide平台可在130W的功耗下达到最高700TOPS的算力。若这一规划能变成现实，那高通的自动驾驶方案在算力上还是挺有竞争力的。如与特斯拉Hardware3.0的144TOPS/72W相比，高通的产品能效优势很明显。，

目前已量产方案中，算力最强的是华为的MDC600，算力为352TOPS，但功耗也高达352W；其次为英伟达的DrivePegasus，算力为320TOPS，但功耗也高达500W。

据规划，英伟达基于下一款自动驾驶芯片的Orin的计算平台AGXOrin的算力可达2000TOPS，但功耗也高达750W，这种功耗，几乎无法应用于量产车。

相比之下，高通的自动驾驶计算平台不需要风扇或液体冷却系统散热，而是通过更简单的被动风冷系统，从而达到比较高的可靠性。

SnapdragonRide平台还将芯片减配，变成算力在60-120TOPS的L2-L3级自动驾驶解决方案，或者算力为30TOPS的ADAS解决方案。在这次CES上，高通与通用汽车就ADAS业务达成了合作。

在商业模式上，高通的做法比较开放，既可以提供全栈式解决方案，也可以只卖芯片，算法及传感器方案之类的由客户自己去处理。

今后，V2X芯片也会是高通在汽车业务上的重要收入来源之一。

此外，高通还通过其Car-to-CloudService为车企提供云计算、OTA方面的技术支持。值得一提的是，其Car-To-CloudSoftSKU支持芯片组的安全升级。

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