2024年3月7日至8日，由上海焉知信息技术有限公司主办的“焉知汽车电子与软件生态合作科技节”在上海隆重举行。在“数智融合，智驾未来”主论坛上，安霸半导体研发副总裁孙鲁毅详细介绍了为中国市场打造的高阶智能驾驶车载计算方案- CV3的核心技术优势。

智能驾驶域控制器产品研发面临的挑战

中国的智能驾驶行业发展非常快。在过去几年里，单从智驾方案、算法和系统架构方面来看，特斯拉确实可以称得上是全球行业的领跑者，但现在，中国企业在智驾方面也在逐渐缩短与特斯拉的差距，可以看到，中国的汽车OEM、Tier1和算法开发商以及芯片厂商等企业在技术以及前瞻性上进步得非常快，并且在总体水平上已经迈上了一个更高的台阶。

孙鲁毅表示，从市场角度来看，衡量一个产品是否先进，不仅要看产品的某些技术指标和所使用的算法是否先进，还要看这款产品能不能帮助OEM把车在国内卖得更多，甚至把车卖到海外，进而打开市场销售局面。同时，还要能得到很好的用户反馈，即能够看到未来较好的市场增长空间。

现在，汽车的智能驾驶应用也逐渐在向成熟市场转化。关于具体表现，安霸总结为以下几点：使用模式具体化、成本效益化、实用提升化、用户友好化、安全可靠化、服务优质化。

孙鲁毅指出，在智驾产品的实际研发中可能会碰到各种各样的问题。比如：

a. 系统设计出来以后发现CPU性能太弱或者AI算力不够，在运行先进算法的时候，整个系统难以顺畅运行。现在怎么解决？只能通过“堆”量解决：一颗不够用两颗，两颗不够用三颗，但这并非最佳解决之道。

b. 功耗大，通常情况下，只能通过安装水冷系统来解决。对于新能源汽车而言，往往不是太大的问题，因为它本身就需要安装水冷系统，但对于燃油车或混动车，使用较大的水冷系统不仅会导致安装复杂，而且还会增加成本负担。所以，智能驾驶域控制器一定要以低功耗为最佳设计目标，尽量不使用水冷，这将有助于降本和提升车辆的可靠性。

c.另一个突出问题是：芯片或工具链不能很好地支持某些网络，如BEV和Transformer。2021年，特斯拉发布了自动驾驶技术栈路线后，很多同行经过学习和参考，最后证明这是一个正确的方向。现阶段需要解决的问题是——如何很好地支持这些已经被广泛实践证实了的算法。

针对上述在智能驾驶域控开发中可能遇到的一些问题，安霸总结了选择智驾芯片时的一些逻辑：

首先，芯片的设计要具备前瞻性。

作为芯片公司，安霸首先考量的是芯片能否满足客户的需求。但这个“需求”不是说今年推出的芯片只要满足今年的需求就好，而是要兼顾到几年后在市场上是否还具备良好的竞争力。

任何复杂的域控产品都有一定的开发周期，虽然国内的域控产品开发周期已大大缩短，但至少也需要一到两年时间。毕竟，一款产品从搭载到整车上成功量产到推向市场，还需要经历跟用户沟通并获得反馈，以及不断OTA的渐进式提升的过程。这都意味着芯片设计需要具备前瞻性，而不能局限在仅满足产品刚推的那个时间点上的短期需求。

其次，较强的摄像头支持能力。

因为摄像头是智能驾驶最重要的感知传感器，摄像头的支持能力对于智驾芯片至关重要，包括ISP性能和图像质量、内存带宽等系统性能。

最后，还会考虑功能安全和信息安全、文档完整度和技术支持等因素。

安霸CV3域控芯片的核心技术优势

安霸目前已经推出了几大芯片系列：相对低阶的CV22系列 – 提供成熟的ADAS 1V方案，该方案已在广汽、一汽等主流主机厂的乘用车上搭载量产；中高阶的CV72AQ –提供实时行泊一体单芯片（6V5R）方案，可支持高速NOA。并且，基于CV72AQ的产品即将进入量产阶段；高阶的CV3系列 - 大算力AI域控芯片，可覆盖城区NOA及高速NOA。

从第一代CV22到CV72AQ再到CV3维持了非常好的平台兼容性。虽然他们的芯片算力有不同档次，但其核心工具链和相应的API及SDK使用方法及架构高度接近，这意味着原有客户再次使用安霸的其它同平台产品进行开发时，可以借鉴之前的经验和方法，甚至可以共享之前的SDK和工具链，使得客户可以缩短开发周期和降低开发成本。

CV3旗舰版芯片于2022年推出，可供量产版本于2023年推出。安霸基于CV3已经做了一些成熟的demo，在科技节的展台上，安霸展示了基于CV3芯片接入11路摄像头+1颗激光雷达去实现BEV方案的Demo。并且，有些合作伙伴已经基于CV3开发了一些更完整、更加接近量产的方案，包括从感知到规控的整个过程的方案开发。

CV3芯片的核心技术优势可以概括为以下几点：

1）CV3兼容各种主流和高阶算法

a.多输入融合，高效预处理。CV3不仅支持摄像头、毫米波雷达、激光雷达等各类传感器的检测、跟踪等算法，也支持这几类主流异构传感器的融合算法。

b.兼容多元化、硬件高加速。兼容多元化是指CV3芯片可支持常见的基于BEV类型的网络。BEV算法目前主要分为基于CNN网络的BEV算法和基于Transformer网络的BEV算法。根据相关市场调查结果显示，目前汽车行业中能够很好支持Transformer网络，并且已经产业化的芯片非常少。安霸是其中一家，不仅支持典型的Transformer网络，也支持非常复杂的Transformer网络，甚至是大语言模型也能够很好地支持。

另外，硬件高加速是指Transformer等网络主要是进行一些非线性计算，而安霸CV3针对非线性计算做了一些专门的硬件加速设计，因此，它比竞品产品在做非线性计算的时候速度更快、精度更高。

c.选择多样化、单芯片高性能。CV3系列拥有不同的算力的芯片供客户选择，并且单芯片可支持实现从高速无图NOA、城市点对点记忆行车到城市NOA，再到更高阶的L3-L4级自动驾驶。

2）CV3支持多路传感器输入，ISP图像处理能力出色

孙鲁毅提到，安霸在展台上展示的Demo，可以支持接入7路800万像素30帧的摄像头，并且能够跑得非常流畅。现在量产芯片中应该还没有第二颗芯片能够达到这样的性能。有些产品单从技术参数指标来看是能够支持，但实际上不一定能跑得很好。芯片不但要配备足够的接口，并且内部各处理环节都不能有短板。只要一个环节存在问题，就会限制整个系统的总输入和处理能力。

实测结果显示：

• 从运行速度来看，CV3-AD655的运行速度更快，可以跑到360帧，而竞品是237帧；

• 从每瓦功耗对应的帧率（fps per Watt）这项指标上来看，安霸CV3-AD655每瓦功耗的性能数值是竞品芯片的6.5倍，节能效果非常明显。

• 从DRAM带宽占用情况（MB per frame）来看，CV3-AD655运行Transformer网络时所占用的内存带宽是竞品的1/18。即使在运行非常复杂的算法的实测中，CV3的每帧推理的内存带宽占用也要比竞品低很多，差不多是竞品的1/3或1/4。