單芯片全時行泊一體

上個月，AI芯片研發及基礎算力平臺公司愛芯元智推出面向車載智能駕駛領域的品牌「愛芯元速」。這意味著這家創辦四年多，累計融資近20億元的芯片公司正式進軍車載市場。

實際上，愛芯元速序列的第一款智駕芯片M55H，早在今年5月份已經前裝量產，目前已經實現了2款車型的規模出貨。

M55H之后，愛芯這次也公布了更為長線的產品計劃：

第二款智駕芯片M76H，已于年初回片。這款芯片算力為數十 Tops，功耗不到10W，支持單芯片全時行泊一體，將主攻明年主流的高速NOA市場，目標打入15萬元以內的車型價格區間；

之后的M77H，將支持城市NOA功能。

愛芯元智CEO仇肖莘在發布會接受HiEV等媒體采訪時表示：

「我們會用M系列芯片，在2 - 3年內覆蓋從L2級別輔助駕駛、高速NOA到城區NOA，實現超過90%以上（市場需求）的覆蓋。

除了產品研發以外，更重要的任務是拓展市場，我們希望在各個主流車廠的導入，在將來兩年之內能完成。」

國內車市中，自主品牌的滲透率提升，給國產算力平臺公司提供了發展的黃金機遇。仇肖莘引述的數據表示，今年10月份，自主品牌在市場中的份額已經占到60%。

除了比亞迪、吉利、奇瑞、五菱等自主品牌之外，合資品牌也在國內加快智能化技術上車的進度。

與「高通」最像的芯片公司

即便對于不少從事汽車行業的業內人士，愛芯元智也是一個陌生的名字。

愛芯元智CEO仇肖莘，博士畢業于美國南加州大學，曾任博通技術副總裁、紫光展銳CTO。根據2022年的數據，愛芯元智擁有員工400人，其中研發人員占比超過80%。

去年1月，愛芯曾宣布完成A++輪融資，該輪融資金額為8億人民幣，啟明創投、韋豪創芯、美團及美團龍珠、和聚資本、紀源資本、聯想之星、耀途資本共同參與。至此，愛芯元智的累計融資金額達到近20億元。

「芯片行業老炮」的背景，使愛芯在早期很快集結了「一批參與過10顆以上的芯片設計和生產的核心成員」，其第一顆AI視覺芯片AX 630A從設計到流片僅僅用了9個月時間。

愛芯目前扎根最深的領域是智慧城市。在智慧城市領域，愛芯的產品主要定位為高端視覺芯片。

在智慧城市業務的基礎上，愛芯從2021年開始規劃車載業務，2022年完成第一款芯片的車規認證，2023年5月實現首款車載智駕芯片量產上車。

愛芯元智車載事業部總裁龔惠民認為，愛芯進入智駕領域，最重要的優勢就是在這之前，其已經建立了可觀的商業規模，包括出貨量、現金流以及研發積累。

仇肖莘舉了一個例子，「這方面做得最好的是高通。高通有手機業務，它把手機芯片改成智艙芯片，研發成本都攤掉了，供應鏈成本降低了，這種情況，做車（業務）是最合理的，所以高通在座艙領域是很難競爭的存在。

從愛芯的角度也是一樣，一個公司如果是單一的汽車芯片業務，尤其做大芯片，挑戰非常大，前期投入周期很長，投入資源很大，試錯時間也會很長。

一個主營業務用來研發所有的IP，打磨工具鏈，把供應鏈成本降下來。不同產品線之間可以實現研發協同，這種情況下我們將已經打磨好的IP用在車上構建車載芯片。車載業務會成為可持續的業務。」

明年主打M76H，將高速NOA+記憶行車做到主流車型

愛芯的第一款智駕芯片M55H，已經在某新勢力品牌的兩款車型上上車。

M55H算力為8 Tops，主打低功耗和高性價比。愛芯方面披露，這款芯片已經拿到多個車型的前裝定點，包括前視一體機與CMS的應用。

第二款芯片 M76H主打幾十T算力區間，這恰好是明年支持高速NOA與城區記憶行車落地的主流產品區間。

包括英偉達OrinN、地平線J6E、黑芝麻A1000以及TI TDA4 VH都在這個區間競爭。

一家有意采用M76H開發智駕方案的軟件算法公司工程師向HiEV評價：「性能不錯，用下來算力還有富裕。」

M76H的另一大特色是，在芯片設計時加入了對Transformer的原生支持。仇肖莘說，「早在兩年多前，Transformer還沒有那么被追捧時，我們架構團隊就預判將來Transformer會變成主流，所以在設計時就預留了支持Transformer架構的空間。」

M76H初步計劃在2024年Q4隨車型SOP。

第三款智駕芯片M77H，支持7V - 11V的感知系統，定位「城區超級行泊一體」，M77H將采用近存計算的技術。

AI-ISP顛覆傳統ISP

AI-ISP和混合精度NPU，是愛芯芯片設計中兩個最核心的IP。

AI-ISP，通過在ISP的流水線中引入AI模塊，可以大幅提升圖像的處理效果。

仇肖莘說，愛芯在行業內第一家提出并且量產了AI-ISP的技術，并因此引領了這兩年在智慧城市領域「黑光全彩相機」的潮流。

ISP經過十幾、二十年的發展，性能已經達到傳統算法的極致。ISP流水線由二十幾個硬件模塊組成，一個模塊會處理某一部分的功能。所謂AI-ISP，就是把幾個主要的模塊，包括降噪、寬動態、色彩調節、銳化清晰度的調節等，用AI模型方式取代了傳統硬件模塊。

AI-ISP上車之后，有什么用？

仇肖莘舉了一個例子：「比如在夜間沒有光的情況下，雖然開著大燈，30、50米能看到車道線，再遠一點就看不見了。如果有更好的AI-ISP，就能把車道線識別做得更精準，而且距離更遠，對整個自動駕駛或者輔助駕駛都是很大的促進作用。」

由于AI模型可以持續迭代，所以在硬件不變的基礎上，ISP的處理能力可以隨模型以周為單位進行迭代。

「AI-ISP目前行業內其實沒有任何（其他）一家能夠實現，這要在功耗可控的情況下進行像素級處理，本身需要的算力很大。因為有了混合精度NPU的設計，才能做出AI-ISP的效果。

如果沒有協同設計的ISP和NPU，很難實現將ISP流水線中的關鍵模塊軟件化或者說AI化。之所以率先量產AI-ISP，不僅因為這兩個核心IP都是自主研發，聯合設計也非常關鍵。」仇肖莘說。

作為智駕系統的關鍵構成，「大芯片」的設計、流片動輒以數億元投入計算。

龔惠民說，芯片的設計確實是非常巨大的挑戰。尤其在車這個行業，第一要有對技術的預判；第二，在細分市場，算力需求的跨度很大，對成本訴求不一樣，做產品定義時需要非常精準的思考。

仇肖莘說，今年是我們量產的元年。我們的第二顆芯片M76H也在年初已經回片了，現在正在車規認證當中。國產自主品牌汽車的高速增長，確實提供了很好的機會。除了國產的自主品牌之外，我們希望在不久的將來能夠打入國際大廠，和國際企業同臺競技。