国产高端汽车智驾芯片引发口水战
7 月 27 日,在 2024 蔚来创新科技日上,蔚来汽车董事长李斌宣布,全球首款车规级 5nm 智能驾驶芯片神玑 NX9031 流片成功,芯片和底层软件均实现自主设计。
本文引用地址:https://www.eepw.com.cn/article/202408/461748.htm据介绍,这款芯片采用 32 核 CPU 架构,内置 LPDDR5x、8533Mbps 速率 RAM,拥有 6.5GPixel/s 像素处理能力,处理延时小于 5ms。
李斌表示,神玑 NX9031 拥有超过 500 亿个晶体管,不论是综合能力还是执行效率,一个自研芯片能实现 4 个业界旗舰芯片的性能。
此次,李斌的发言在半导体界引起了一些争议,原因在于他声称神玑 NX9031 是全球首款车规级 5nm 智能驾驶芯片,但是,在这之前,已经有可用于智能驾驶系统的 5nm 芯片推出,典型代表是恩智浦的 S32N55 处理器,以及安霸(Ambarella)的 CV3 系列域控制器。
争议点在哪里?
李斌说神玑 NX9031 是全球首款 5nm 智能驾驶芯片,是值得商榷的。
首先,看一下恩智浦和安霸推出的 5nm 汽车芯片。
可以说,恩智浦是业界第一家宣布采用 5nm 制程工艺生产汽车芯片的公司,早在 2020 年 6 月,该公司就发布了这一消息,晶圆代工合作伙伴是台积电。
采用 5nm 制程的 S32N55 处理器,集成了 16 个 Arm Cortex -R52 实时处理器内核,运行频率为 1.2 GHz,能够满足软件定义汽车对计算能力的高要求。S32N55 的 Cortex-R52 内核可以在分离或锁步模式下运行,可以支持 ASIL ISO 26262 功能安全级别。两对辅助锁步 Cortex-M7 内核支持系统和通信管理。
作为 S32 CoreRide 平台的中央车辆控制器解决方案,S32N55 处理器集成了先进的网络技术,拥有时间敏感网络(TSN)2.5 Gbit/s 以太网交换机接口、用于 24 条 CAN FD 总线高效内部路由的 CAN 集线器、4 个 CAN XL 接口和一个 PCI Express Gen 4 接口,能够实现车内各个系统之间的高效通信和协同工作。另外,S32N55 的「内核到引脚」硬件隔离和虚拟化技术,使其资源可以动态分区,以适应不断变化的车辆功能需求。
2022 年初,安霸发布了 5nm 制程的 CV3 系列芯片,能够支持 ADAS 和 L2+ ~ L4 系统的研发。该系列芯片基于可扩展、高能效比的 CVflow 架构,可实现 500 eTOPS 算力,比安霸上一代车规级 CV2 系列提高了 42 倍。
eTOPS 中的 e 指的是 equivalent。因为 CVflow 不等同于任何 GPU,这导致 CV3 芯片 AI 算力的计数单位与常用的 GPU 的 TOPS 有所不同,这里加了 e,表示与通用芯片架构相比,可以跑到等效的性能。英伟达 Orin 芯片,算力是 254TOPS,蔚来 ET7 通过 4 个 Orin 级联实现了 1016 TOPS 算力。如果采用 4 个 CV3 芯片级联,可以实现 2000 eTOPS 算力。
2023 年 2 月,安霸宣布,采用三星的 5nm 制程工艺生产 CV3-AD685。
继恩智浦和安霸之后,高通的车用芯片也开始采用 5nm 制程。此时,不得不说英伟达和英特尔旗下的 Mobileye,这两家公司的智能驾驶芯片多采用 7nm 制程,而特斯拉的 HardWare 3 芯片采用的是三星 14nm 制程,前不久,供应链传出消息,特斯拉新款 HW4.0 芯片将转投台积电的 4nm/5nm 制程。
可见,在蔚来之前,恩智浦、安霸,以及高通都流片了 5nm 制程汽车芯片。不过,这几家公司的芯片类型和应用还是有些区别的,从上文的介绍可以看出,恩智浦的 S32N55 属于控制类芯片,而安霸、英伟达、特斯拉和蔚来的是计算类芯片,高通的是智能座舱芯片,偏控制类。
这里要简单介绍一下汽车芯片类型,可分为计算类,控制类,模拟类、电源类,通信类,传感器类,功率类,存储类。其中,计算和控制类属于数字芯片,对制程要求最高,而随着智能驾驶的兴起,对芯片算力的要求与日俱增,此时,计算类芯片的算力也就成为非常关键的指标,控制类次之。
综上,业界最先采用 5nm 制程工艺制造智能驾驶芯片的应该是恩智浦或安霸。蔚来是中国首家采用 5nm 制程制造智能驾驶芯片的企业。
那么,蔚来为什么要自研如此高端的芯片呢?还要从英伟达说起。
目前,业界用量最大的旗舰智能驾驶芯片是英伟达的 Orin-x,它的单片算力为 508TOPS。此外,英伟达还发布了一款 DRIVE Thor 芯片,单片算力 2000TOPS,要 2025 年才能量产。
2023 年,蔚来采购了许多英伟达智能驾驶芯片,占到英伟达出货量的 46%,总金额达 3 亿美元。这是一笔很大的开支,对于一直亏损搞研发的蔚来而言,在越来越内卷的中国汽车市场,降本增效是必须的。基于此,自研智能驾驶芯片就顺理成章了,一个神玑 NX9031 顶 4 个英伟达 Orin X,可以节省不少芯片开支。
用 5nm 制程造智能驾驶芯片的价值
传统上,汽车芯片对制程工艺的要求不高(多为 20nm 以上制程),而对芯片的稳定性和可靠性的要求很高。也就是说,汽车要用车规级芯片(Automotive Grade Chip)。
车规级芯片是指那些专为汽车应用设计和制造,且满足严苛的汽车行业标准规定的芯片。这类芯片需要在极端温度范围、高振动、高压、高湿、EMI 等恶劣环境中保持稳定可靠的性能,且通常要通过诸如 AEC-Q 系列认证的汽车行业质量标准的检验。
基于汽车安全性和可靠性要求极高的应用需求,任何芯片故障都可能导致严重的安全事故,为此,相比于消费级或工业级芯片,车规级芯片具有更高的品质要求,这类芯片被广泛应用于发动机控制、刹车系统、安全系统、车载娱乐信息系统、ADAS 等车载子系统。
虽然先进制程(16nm 及以下)可以提高芯片性能并降低功耗,但也会带来一些挑战,例如,制程节点越小,芯片的生产成本越高,此外,小特征尺寸芯片需要更精密的生产设备和技术,这也会增加成本。
因此,汽车芯片厂商,以及汽车制造商需要在芯片的性能、成本和可靠性之间寻找平衡点。他们需要根据车辆的用途、性能要求和成本预算来选择合适的制程工艺。对于一些高端车型,制造商可能会采用更先进的制程,以提高车辆性能。而对于一些经济车型,制造商会更多地选择经济实惠的制程工艺,以降低生产成本。
总的来说,汽车芯片的主流制程在 40nm~16nm 之间。
然而,随着智能驾驶的普及,传统汽车芯片的制造框架被打破了,因为算力开始主导汽车应用。
其实,从业人员清楚,算力堆砌势必会出现浪费的现象,然而,相较于看不见的软件算法,实实在在的算力指标是可以轻而易举判断出来的。用户对于硬件能力的追求在移动电子产品中被体现的淋漓尽致,如今,同样的情况又延续到了智能汽车上。
基于此,市场上出现了各种营销话术,例如,有媒体将芯片的算力水平比喻成「得房率」,利用稠密算力和稀疏算力的不同,计算出完全不一样的算力结论。如今,卷算力已经成为车厂和相关芯片企业迈不过去的一道坎,越来越多新亮相的智能驾驶芯片证明,增加算力是提升市场评价水平最有效的方式。
目前,很多 30 万以上的新势力 SUV 算力都已经破百 TOPS,甚至有部分品牌汽车的算力已经破千 TOPS。即便是有很大冗余,似乎也没有人会拒绝更高的算力。
随着芯片算力动辄突破 500 TOPS,甚至 1000 TOPS,芯片的其它指标势必会引起大众的注意,例如制程工艺。虽然对于车规级芯片而言,并没有对制程的极致追求,但在智能驾驶和智能座舱领域,芯片制程显然已经开始向 5nm,甚至更小制程节点挺进。与 7nm 相比,台积电的 5nm 工艺的处理速度提高了 20%,功耗降低了 40%,迁移到 5nm 将有助于汽车制造商通过增强功能为自己的汽车带来差异化优势,简化汽车日益复杂的架构挑战,并轻松地部署强大的计算系统。
因此,5nm 制程对于汽车芯片的价值凸显出来。
在这样的市场需求下,台积电也开始玩儿起了「饥饿营销」。2023 年 7 月,台积电欧洲总经理 Paul de Bot 在德国举行的「第 27 届汽车电子大会」上表示,长期以来,汽车产业一直被认为是技术落后者,只注重成熟制程,但实际上,已经有汽车芯片供应商自 2022 年开始使用 5nm 制程工艺,这个时间点距离 5nm 正式投入量产仅两年时间。由于三星的 5nm 制程良率一般,使得台积电几乎成了目前唯一一家能够规模量产 5nm 制程芯片的晶圆代工厂。因此,该公司的产能供不应求,台积电表示,不可能为汽车行业保留空闲产能,汽车芯片需加速转向先进制程。Paul de Bot 认为,汽车制造商对订单数量进行前瞻性规划和控制是绝对必要的,而一些汽车芯片从原有的成熟制程节点转向先进制程也是保障供应的一个重要手段。
相对于消费类电子和服务器应用,汽车芯片晶圆代工市场占比较小(10% 以下),但单价更高,这是一个极其有利可图的市场。从台积电的角度来看,在新冠疫情期间,台积电每年的汽车芯片业务都增长了 40% 左右,该晶圆代工龙头希望在未来保留并扩大这个客户群,特别是先进制程。
智能座舱芯片也需要 5nm
以上介绍的都是智能驾驶芯片,这类芯片偏计算,另一大类则是智能座舱芯片,这类更偏控制,对先进制程的需求也越来越迫切。
智能座舱有多个功能块,主要包括高清显示、仪表、主动安全报警、实时导航、在线信息娱乐、紧急救援、车联网,以及人机交互系统(语音识别、手势识别)等,其主要作用是通过改变人机交互方式,提升驾驶者和乘员体验。此时,人工智能(AI)技术的重要性就凸显出来了,对相关芯片的性能要求也提高了。
智能座舱芯片的典型代表,就是我们常听说的高通骁龙 8155,以及更新换代后的 8295 芯片。
2021 年底,高通发布了采用 5nm 制程的骁龙 8295,相比于前一代 8155(7nm 制程)的 8TOPS 算力,8255 的算力达到 30TOPS,3D 渲染能力提升了 3 倍,增加了集成电子后视镜、机器学习、乘客监测和信息安全等功能,一颗芯片可驱动 11 块屏幕。
除了座舱芯片外,高通 Snapdragon Ride 智能驾驶平台的核心 SoC 也基于 5nm 制程打造,并集成了高性能 CPU、GPU 和 AI 引擎等核心组件,最高算力达到 700TOPS。不过,与其它几家智能驾驶芯片大厂(英伟达、英特尔旗下的 Mobileye、特斯拉)相比,高通的智能驾驶芯片存在感比较弱。
除了高通等行业大厂,中国本土 SoC 公司也在向先进制程智能座舱芯片进发,目前已进展至 7nm,如果没有那么多的国际贸易限制,肯定会有采用 5nm 制程的。目前,地平线、黑艺麻智能、芯驰科技、芯警科技都发布了相关产品,其中,芯擎科技自研的「龙鹰一号」作为国内首款车规级 7nm 芯片,已经上车,黑芝麻智能推出了首款自研的 7nm 芯片武当 C1200,地平线的征程 6 系列芯片也采用 7nm 制程工艺,旗舰芯片单颗算力为 560TOPS,2024 年量产,到征程 7 或征程 8 量产时,有望将制程工艺再提升一步。
汽车芯片向 3nm 制程招手
随着汽车智能化水平提升,相关芯片还在向更先进制程工艺进发。
英伟达最新的智能驾驶芯片 DRIVE Thor 算力达到 2000 TOPS,Hopper 架构;将采用 4nm 制程工艺,2025 年投产。英伟达表示,比亚迪、埃安、小鹏、理想、极氪等中国汽车品牌将采用 DRIVE Thor。
特斯拉更为激进,已经准备启动 3nm 制程芯片代工计划,在台积电 N3E 基础上继续强化速度和功耗表现,计划 2024 年投产,但是否能拿到产能,还存在疑问。
看到高通在智能座舱应用领域取得成功后,联发科坐不住了,也开始进军汽车芯片市场,特别是智能座舱,计划推出「天玑车载平台」,将采用 3nm 制程打造。
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