[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]近年來，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的快速發(fā)展，車載計算芯片已成為智能駕駛系統(tǒng)的中樞。傳統(tǒng)的MCU（單片機）芯片在處理速度和算力方面已難以滿足自動駕駛對于異構(gòu)數(shù)據(jù)高吞吐與低延遲的需求。于是，SoC（System on Chip，系統(tǒng)級芯片）作為新時代的核心硬件平臺，逐步取代了MCU，成為智能汽車計算的主力。這種芯片集成了CPU、GPU、NPU、ISP、通信模塊等多種功能模塊，不僅可以處理圖像和傳感器數(shù)據(jù)，還能支持復雜的人工智能推理算法，是現(xiàn)代自動駕駛系統(tǒng)的“大腦”。

MCU與SoC內(nèi)部結(jié)構(gòu)對比

SoC芯片在智能駕駛中扮演的角色不可或缺。它通常集成在攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等感知模塊中，或集中部署在域控制器中，用于對多源傳感器信息進行融合處理，最終作出行駛決策。在L2級以上的高階輔助駕駛系統(tǒng)中，SoC芯片的實時性、算力密度和能耗效率，直接決定了系統(tǒng)性能的上限。因此，無論是主打性價比的經(jīng)濟型車型，還是追求極致體驗的高端車型，SoC都是構(gòu)建智能駕駛能力的技術(shù)基石。

智能駕駛SoC的發(fā)展經(jīng)歷了架構(gòu)的深度革新。從早期的CPU+GPU組合，發(fā)展到現(xiàn)在普遍采用的CPU+GPU+ASIC或CPU+NPU的異構(gòu)架構(gòu)模式，各種硬件單元之間按需分工。CPU用于通用控制邏輯和任務調(diào)度，GPU負責圖像與深度學習模型的加速，NPU或ASIC則針對特定神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如CNN、Transformer進行深度優(yōu)化。這種“模塊化+定制化”的硬件架構(gòu)，使得SoC既能滿足高性能計算需求，又具備能耗控制優(yōu)勢。近年來，越來越多的企業(yè)也開始關注FPGA可編程芯片的引入，以適應算法快速迭代的特點。

隨著BEV（Bird’s Eye View）、OCC（Occupancy Network）與Transformer等感知算法的興起，傳統(tǒng)SoC架構(gòu)也正在被迫革新。以Transformer為代表的大模型，對訪存帶寬和片內(nèi)數(shù)據(jù)吞吐提出了極高的要求。為此，包括英偉達、地平線等公司都在自家SoC中內(nèi)置專門的算子加速單元、三級緩存結(jié)構(gòu)甚至是FP8/FP16動態(tài)精度調(diào)度能力，旨在提升芯片對端到端感知-預測-控制大模型的適配效率。這不僅提高了芯片的模型執(zhí)行效率，也推動了智能駕駛從模塊化向全鏈路深度耦合的演化。

當前國內(nèi)外SoC芯片廠商的競爭格局逐漸清晰。國外如英偉達、Mobileye和高通等企業(yè)在算力、生態(tài)及軟硬協(xié)同方面具備明顯領先優(yōu)勢。英偉達通過CUDA平臺形成強大的算法開發(fā)生態(tài)，并在Orin、Thor系列芯片中導入FP8計算、Transformer引擎等最新技術(shù)，已經(jīng)成為高端智駕市場的標準配置。Mobileye憑借早期積累的EyeQ系列芯片，在中低階ADAS市場有著廣泛的落地基礎，但由于“黑盒”封閉性，其在支持本土算法靈活適配方面存在明顯短板。

反觀國內(nèi)市場，地平線、黑芝麻智能、華為海思等本土廠商迎頭趕上。地平線通過征程系列芯片構(gòu)建起覆蓋低中高端的產(chǎn)品體系，征程6P的算力已達到560TOPS，配套的“天工開物”工具鏈使算法即插即用，大大降低了車企集成門檻。黑芝麻智能則專注于跨域融合的艙駕一體化方向，其“武當”C1200系列芯片支持座艙與智駕合一，憑借自研IP和高適配性，在自主品牌中取得了快速突破。華為則依托昇騰芯片及MDC平臺，以全棧方案切入高階自動駕駛，借助HarmonyOS與自研傳感器生態(tài)的閉環(huán)能力，形成了較強的集成協(xié)同性。

地平線征程系列芯片性能參數(shù)

自動駕駛SoC芯片的生態(tài)已逐步從“單芯片設計”走向“軟硬件協(xié)同平臺”。以地平線、高通為代表的新一代供應商，不僅提供芯片本體，更提供從基礎軟件、中間件、AI工具包到算法支持的完整開發(fā)平臺。車企在引入這些平臺后，可實現(xiàn)硬件設計與軟件開發(fā)的并行推進，顯著縮短開發(fā)周期，提高交付效率。尤其是在One Chip架構(gòu)（艙駕一體SoC）成為行業(yè)趨勢背景下，這種平臺化能力更成為車企選擇芯片供應商的重要標準。

從應用角度看，當前車規(guī)級SoC根據(jù)算力可分為小算力、中算力和大算力三類。小算力芯片（如地平線J2/J3）主要支持L0-L2級輔助駕駛功能，適用于經(jīng)濟型車型。中算力芯片（如黑芝麻A1000、Mobileye EyeQ5）可覆蓋高速NOA和記憶泊車等中高階場景，廣泛部署于15-20萬元價位區(qū)間。而大算力芯片（如英偉達Orin-X、地平線J6P）則是城市NOA、AVP、L3/L4預埋系統(tǒng)的理想選擇，支持更復雜的決策與多傳感器融合需求，預期將在高端車型中持續(xù)放量。

從技術(shù)演進趨勢來看，艙駕一體已成為智能駕駛SoC發(fā)展的下一個制高點。傳統(tǒng)技術(shù)方案中，座艙域與智駕域是由兩塊甚至多塊PCB主板分別控制，但這種分散架構(gòu)在成本、功耗、維護上都有諸多限制。One Box、One Board、One Chip三種融合方案正在興起，尤其是One Chip架構(gòu)，在3nm工藝制程、Chiplet技術(shù)、軟硬協(xié)同平臺支持下，具備更強的成本控制力、片內(nèi)通信能力和OTA便捷性，未來極有可能成為主流選型方向。

國產(chǎn)化替代的步伐也在加快。一方面，國內(nèi)政策正逐步完善L3/L4智能駕駛法規(guī)，北京、武漢等地已率先落地城市NOA相關政策，為國產(chǎn)芯片應用拓展掃清了監(jiān)管障礙；另一方面，主流車企對智能駕駛的需求持續(xù)釋放，在智能座艙、中央計算架構(gòu)逐步普及的過程中，更愿意選擇具有本地化支持能力、協(xié)同適配效率高的國產(chǎn)廠商。如地平線的征程6系列已獲得上百款車型定點合作，黑芝麻智能的艙駕芯片也已被一汽、東風、領克等品牌采用，這些成果都意味著國產(chǎn)SoC已從“可用”走向“好用”。

在智能駕駛系統(tǒng)的實際落地過程中，算法適配能力往往決定了芯片性能能否真正發(fā)揮出來。行業(yè)主流感知算法從傳統(tǒng)的基于CNN的卷積模型，逐漸轉(zhuǎn)向Transformer為核心的時序建模方式。Transformer雖然在語言模型中大放異彩，但移植到自動駕駛領域時，其對芯片架構(gòu)提出了更高的要求。這種模型不僅模型參數(shù)多、計算密集度高，而且數(shù)據(jù)訪存極為頻繁，對內(nèi)存帶寬與片上緩存設計構(gòu)成嚴峻挑戰(zhàn)。

為適配這種架構(gòu)的變遷，芯片廠商紛紛進行技術(shù)革新。英偉達在其Hopper架構(gòu)中專門為Transformer引擎提供了FP8/FP16動態(tài)精度切換機制，不僅減小了內(nèi)存壓力，也提升了計算效率。地平線在其征程6P中引入了硬件級別對Layernorm、Softmax、Transpose等Transformer常用算子的優(yōu)化加速模塊，顯著提升了大模型的執(zhí)行速度。類似的，還有安霸CV3芯片采用的CVflow架構(gòu)，通過三級緩存與PB級大容量內(nèi)存塊，有效突破了“存儲墻”瓶頸。這些創(chuàng)新表明，智能駕駛SoC的架構(gòu)設計已不再局限于通用算力的堆砌，而是圍繞算法演進路線量體裁衣地進行深度定制。

與此同時，車載芯片的開發(fā)模式也發(fā)生了根本變化，從早期的“硬件優(yōu)先、軟件跟進”串行開發(fā)模式，演進到如今“軟硬同步、生態(tài)共建”的并行開發(fā)體系。傳統(tǒng)芯片設計從IP授權(quán)到芯片流片，再到軟件棧適配，少則兩年，多則三五年，這種周期在快節(jié)奏智能化時代顯然不再適用。于是，高通、英偉達、地平線等廠商紛紛推出自家配套的開發(fā)平臺。英偉達的DRIVE平臺集成了操作系統(tǒng)、開發(fā)工具鏈、參考架構(gòu)與仿真系統(tǒng)；高通則推出Ride平臺并配備專用AI加速器，支持ODD靈活擴展；地平線的“天工開物”平臺支持算法即插即用，提供中間件、算子庫和模型倉庫，使車企能夠快速完成從芯片到整車的集成部署。

這些平臺生態(tài)不僅大大提升了開發(fā)效率，也推動了軟件生態(tài)的多樣化與標準化，增強了芯片的通用性和擴展性。地平線的工具鏈支持包括BEV+Transformer等前沿算法模型的快速部署和兼容性驗證，使得主機廠在不更換芯片的前提下，可以快速完成城市NOA、AVP等新功能的迭代更新。這種“芯片+軟件棧+開發(fā)平臺”的一體化方案，正成為未來智能駕駛芯片供應商的核心競爭力。

面對激烈的市場競爭，國產(chǎn)SoC廠商也在持續(xù)推進平臺化與產(chǎn)品矩陣戰(zhàn)略。以地平線的征程系列從最初的J2、J3、J5，再到最新的J6P，已實現(xiàn)從低中高階場景的全覆蓋，尤其是在高階城市輔助駕駛方面，征程6P芯片的落地能力和客戶適配反饋頗為正面。據(jù)統(tǒng)計，截至2024年底，地平線已與國內(nèi)20多家車企建立平臺級合作關系，累計定點車型超過100款，2025年出貨量有望突破百萬顆。同樣，黑芝麻智能的“華山+A1000Pro+武當C1200”三線產(chǎn)品架構(gòu)，也正形成多場景適配與跨域融合能力的優(yōu)勢，已在一汽、東風等車企完成量產(chǎn)適配。

國產(chǎn)芯片要實現(xiàn)真正突圍，除了算力和平臺，還必須在“艙駕融合”這一架構(gòu)層面達成突破。所謂艙駕一體，指的是一顆SoC同時支持智能座艙與自動駕駛功能。相比傳統(tǒng)兩個獨立芯片方案，艙駕一體在成本、能耗、通信延遲和OTA升級效率上均有顯著優(yōu)勢。小鵬就在其XEEA 3.5電子架構(gòu)中采用One-Board設計，芯片方案成本下降了40%，整體算力提升達50%；蔚來新一代平臺也采用艙駕一體架構(gòu)，直接整合了高通座艙芯片和多顆Orin-X，實現(xiàn)功能集中化部署。這種設計趨勢將在3nm制程和Chiplet封裝的推動下，逐步從高端下沉到主流車型市場。

從市場格局看，目前智能駕駛SoC正處于“海外主導、本土追趕”的階段。英偉達憑借CUDA生態(tài)和Orin芯片在國內(nèi)高階市場一騎絕塵，2025年初，其芯片出貨量占中國智駕域控芯片市場份額接近50%。Mobileye的市場份額也正在快速下滑，主要原因在于其“黑盒”封閉策略已不再適應當前車企對算法開放性、適配靈活性和本土化支持的強烈需求。與之對比，地平線、黑芝麻等廠商提供的開放平臺和定制支持，正逐步贏得更多國內(nèi)車企的青睞。

特斯拉的入華也為整個產(chǎn)業(yè)注入新變量。其FSD端到端方案依賴于Transformer+BEV等大模型結(jié)構(gòu)，帶動了行業(yè)對算力與算法適配的再思考。未來國內(nèi)若要實現(xiàn)真正的端到端自動駕駛量產(chǎn)，就必須掌握從數(shù)據(jù)、算法到算力的完整鏈條。這對國產(chǎn)SoC廠商而言既是壓力也是機會，誰能在高性能、低功耗、快適配之間找到最優(yōu)平衡點，誰就能成為下一個“Orin”。

現(xiàn)階段，智能駕駛SoC正處于爆發(fā)前夜。2023年，中國L2級自動駕駛滲透率已達到42.1%，預計到2028年將達93.5%。伴隨城市NOA普及、法規(guī)逐步開放以及消費者接受度提升，未來對SoC芯片的需求將呈爆發(fā)式增長。其中，中算力芯片由于成本與性能平衡優(yōu)越，有望成為主力賽道；大算力芯片則將在L3/L4車型中逐步落地，形成技術(shù)示范和平臺演化的牽引力量。

智能駕駛SoC不僅是智能汽車的核心計算平臺，更是支撐汽車智能化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略要地。從架構(gòu)演進、算法適配、平臺生態(tài)到國產(chǎn)化路徑，SoC的發(fā)展映射出整個智能駕駛產(chǎn)業(yè)的脈動節(jié)奏。在“架構(gòu)躍遷與生態(tài)重構(gòu)”的時代浪潮下，中國廠商正以軟硬協(xié)同、自研芯片與本土服務構(gòu)建起新的競爭優(yōu)勢。未來的智能駕駛芯片戰(zhàn)場，必將是一場技術(shù)、生態(tài)、成本和戰(zhàn)略全面融合的競賽。而在這場競賽中，唯有持續(xù)創(chuàng)新與快速落地者，方能真正贏得先機。