5tops的算力

『壹』 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。

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。

『贰』 芯片算力tops是什么意思

TOPS，处理器运算能力单位。TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。

『叁』 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。

『肆』 用于深度学习的边缘计算设备,计算能力单位是看FLOPS还是TOPS

看TFLOPS。

可以这么说，在需要进行浮点运算时，同量级的1TFLOPS处理速度是比1TOPS快的。大约可以认为1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具体的量化对比两个单位。

TFLOPS定义是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。OPS与FLOPS类似，只不过OPS是操作次数，FLOPS是浮点操作次数。带F的是可以直接进行浮点运算的，不带F的是不能直接进行浮点运算，需要进行转换。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习的概念：

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

『伍』 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。

『陆』 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红

黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。

CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。

正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。

今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。

因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。

今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。

另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。

黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。

今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。

可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。

在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。

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。

『柒』 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。
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。

『捌』 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。

『玖』 提供超过 4TOPS 算力 地平线征程 2 入选世界互联网科技成果

在第七届世界互联网大会上，中国首款车规级人工智能芯片地平线征程2入选“世界互联网领先科技成果”。征程2代表了地平线在边缘人工智能芯片领域所取得的技术突破，实现了国产车规级AI芯片的前装量产。

地平线征程2满足AEC-Q100标准，可提供超过4TOPS（1TOPS=1万亿次计算每秒）的等效算力，典型功耗仅2瓦，配合高效的算法，每TOPS的算力可以处理的帧数可达同等算力GPU的10倍以上。

2020年，征程2实现了在智能座舱领域和辅助驾驶领域国产AI芯片量产上车的突破。继征程2在长安UNI-T上实现前装量产，成为首个上车量产的国产AI芯片，同年9月，搭载自动驾驶中国芯的纯电SUV奇瑞蚂蚁正式上市，搭载地平线征程2，实现了L2级自动驾驶辅助。

地平线目前已同长安、上汽、广汽、一汽、理想汽车、奇瑞汽车、长城汽车等国内主机厂以及奥迪、大陆集团，佛吉亚等主机厂及Tier1合作，快速搭建智能汽车“芯”生态。2020年，地平线已推出新一代高效能车载AI芯片征程3，明年还将发布更强算力、面向高等级自动驾驶的征程5，打造车载中央计算平台，助力产业智变。

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。

『拾』 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）