近两年，两大事件在汽车行业中引起了不小的波澜，一是端到端模型上车，以特斯拉FSDV12为代表，其安全接管里程达到了100多公里；二是端侧大模型在智能座舱中落地，从被动式互动变为主动式互动。
2024年11月14日，在第四届汽车芯片产业大会上，爱芯元智市场与生态总监黄惠炜表示，市场有变化就会有机遇。他认为，不论是智能驾驶还是智能座舱，从AI层面而言，用户的需求都是拟人化，如拟人化驾驶、拟人化关怀。
爱芯元智车载事业部在芯片产品布局方面，充分考虑了未来智驾和智舱的感知计算需求，从芯片底层技术上做提前的布局以满足市场需求。爱芯元速坚持技术创新底色，手握两大核心技术:AI-ISP以及混合精度NPU，AI-ISP让系统的传感器接入和处理能力更强；混合精度NPU，原生支持Transformer，并具有可编程的数据流微控制，在应对现阶段车端的感知计算能力方面表现出众。基于这两大核心IP，爱芯元速将不断迭代芯片产品以支持更先进的智驾(ADAS、AD)和舱内计算(CMS/DMS/OMS等)的需求。
爱芯元智市场与生态总监
以下为演讲内容整理:
高速发展的汽车行业，需要创「芯」， 更需要专「芯」
自去年以来，有两个行业发展的新趋势:首先，智驾行业中，以特斯拉FDV12为代表的端到端模型上车，带来了极为流畅的驾驶体验，其安全接管里程超过百公里，这一应用极具吸引力。
其次，智能座舱领域也取得了显著进展。去年至今，已有大模型在智能座舱中落地，实现了从被动互动到主动互动的转变，我们预见这将为行业带来新的变革。
从这两个应用来看，AI芯片市场充满了机遇。汽车智能化由用户驱动，无论是智能驾驶还是智能座舱，用户都期望获得拟人化的体验。在智能驾驶中，用户希望获得超越人类的驾驶感受；在智能座舱中，用户则希望感受到贴心的关怀，如根据语音调节车内温度等。
图源:演讲嘉宾素材
汽车智能与AI紧密相关，主要体现在智能驾驶和舱内感知计算上。智能驾驶从L1到L3的发展过程中，传感器类型、数量不断增加，算法从传统算法到CNN、Transformer等不断演进，对芯片底座的需求也随之变化。同样，智能座舱的发展也经历了从个性化识别到无感交互的过程，传感器和算法同样在不断升级。
从市场数据来看，ADAS系统的装配率和渗透率在快速增长。2022年渗透率还较低，但到2024年已接近50%，市场增量巨大。到2030年，中国的ADAS市场规模将接近3000亿人民币，全球市场更是可能达到万亿规模。
我们进一步分析发现，中国ADAS市场中L2及L2以下的配置占据了50%以上的规模，基数很大，未来中短期内仍有快速增长的空间。而NOA的渗透率已接近10%，标志着其逐渐成熟。一旦成熟，市场将快速发展。有些车厂甚至计划将高阶配置下放，这将产生规模效应，降低成本，同时让系统和算法变得更聪明，增强OEM的竞争力。
L2在中国市场仍有很大的增长空间，而海外市场则拥有更大的规模，增长也会更快。结合当前趋势，可以预见未来一两年将迎来快速增长期。
另外，我们统计了座舱内计算感知相关的几个关键领域:DMS、OMS以及大模型的多模态应用。DMS的增长趋势显著，去年已达到两百多万台的体量，与智驾NOA数据增长相吻合。DMS在国内与NOA相辅相成，既提升驾驶安全，也助力车辆获得五星级评价加分。
图源:演讲嘉宾素材
在中国，许多DMS集成进域控，而海外市场如欧盟，DMS有望成为强标配。欧洲市场迭代速度较慢，域控集成较弱，但仍是高端车配置的重要市场，总量虽不大，但今年有望突破百万规模。多模态应用方面，由于算法模型较新，老旧SoC或系统难以高效支持，特别是传统CNN。因此，海外市场如欧盟的独立体系在多模态领域具有巨大机遇。
这个市场极具吸引力，那么它需要什么样的公司和AI芯片呢？首先，它需要产业链细化、规模足够大的公司，以确保封装测试、管理和供应保障等方面的综合能力。其次，需要极致的专业化团队，具备量产芯片经验和打磨能力。
最后，创新至关重要。半导体行业，特别是汽车半导体行业，创新挑战巨大，迭代速度慢，但若能将创新技术复用到更多、更广的行业，将不易被追赶。
从产品层面看，AI芯片作为汽车端侧芯，需完成两项关键任务:接收数据并处理和进行计算。
传感器接入方面，需根据产品规划和定义确定所需传感器类型和路数，这要求深入理解市场需求。图像解析率和延迟等问题需通过积累和经验解决，编解码能力则有助于构建数据闭环，成为竞争优势。
计算方面，算力是基础，但并非全部。我们更关注应用对应的算力下的能效比、带宽和算子支持能力。能效比与制程相关，需优化架构；算子支持方面，需原生支持常用算法，并具备前瞻性预设，预测未来模型和算子发展。
图源:演讲嘉宾素材
爱芯元智丰富的产品矩阵
爱芯元智是中国芯片百强企业，在芯片规模化出货方面，预计年营收可达5亿，年出货量几千万片；在技术积累上，拥有70多款产品和众多专利，覆盖智能驾驶、智能视觉、智能计算等多个领域。特别是智能视觉行业，我们的产品迭代迅速，一年就能推出几款新品，包括数模混合、高清、高性能SOC等，市场占有率颇高。2023年车载芯片出货数十万片，今年更获得了多家车厂的定点合作。
图源:演讲嘉宾素材
公司还拥有两个重要的自研IP，分别应用于传感器端和计算端。传感器端的AI ISP相比传统产品有AI性能的提升，我们是AI ISP最早落地的厂家之一；计算端的NPU则处于业界领先水平。此外，我们的系统层面设计低功耗，支持codec视频编解码技术，也是自研成果。
从技术层面来看，我们的ISP在图像处理方面表现出色，支持人眼和机器视觉，覆盖场景广泛，如前后视处理、CMS应用等，都能实现低延迟和增强效果。在环视方面，支持500万像素的分辨率和拼接融合，DMS和OMS则支持RGB-IR双光融合。对于大模型应用，我们的芯片能实现RGB内部的3DNR降噪，提升图像效果，助力端侧座舱大模型展示。此外，我们的ISP还具有高对比度HDR、AI降噪算法、去雾图像增强等关键能力，并支持多种传感器样式和动态范围HDR技术。
在NPU方面，我们的芯片在Transformer和CNN计算效能上均优于行业标杆芯片，得益于多核异构和纯精度支持。特别是混合精度量化技术，能降低DDR存储与计算的数据量，提升效能。我们还原生支持Transformer，并具备可编程的数据架构和成熟的存储工具链，为客户提供高性能、低成本、易使用的解决方案。
我们刚才讨论了所需的AI芯片特性及其对应的IP能力，并基于这些自有IP规划了车用产品端，部分产品已量产。左下角两块蓝色区域的芯片即为我们的量产成果。
图源:演讲嘉宾素材
首先，M55H芯片去年已在零跑汽车的ADAS系统中量产，今年也成功应用于广汽的多款车型。它具备8TOPS算力，支持7.6 KDMIPS和视频编解码功能，还有加密引擎。
其次，M76H芯片拥有6TOPS算力和35KDMIPS，支持全时运行，其NPU原生支持Transformer，功耗表现优秀，支持被动散热，功耗低于10瓦。
接下来，我们正在开发两款新芯片:M57和M77。M57是M55的迭代版，内置MCU并增强了功能安全ASIL-B，适合海外市场。M77的算力将更大，支持端到端应用，并会持续优化以提升效能。
我们还规划了两款更大算力的L3、L4级别舱驾一体芯片。
针对每款芯片，我们都制定了相应的应用方案。例如，M55H可用于ADAS一体机和ADC5V域控制器等，可实现分时行泊一体以及座舱内的DMS、CMS应用。双M76H可支持11V域控，单M76H可实现6A、7V域控，支持高速NOA等应用。
在一体机应用方面，M55H支持200万、800万像素接入，外挂MCU，功耗低，制程优秀，系统成本低。它还可支持数据闭环和关键器件国产化替代。M76则支持前视800万、后视260万、周视300万像素接入，实现行车、泊车无缝切换。
在舱内应用方面，我们的芯片支持CMS，双路200万像素60帧接入和输出，端到端时延小于60毫秒。图像效果优秀，特别是在低光照和强光环境下。同时，它还支持BSD、DOW等算法。
对于舱内多模态感知交互，我们的芯片支持2-3路800万像素接入，原生支持Transformer，支持PCIE接口，有成熟NPU。
关于爱芯元速
爱芯元速是爱芯元智车载品牌，公司产品已通过AEC-Q100等认证，并满足ASIL-D开发流程。同时，还拥有信息安全认证。
我们定位为Tier2，为客户提供参考设计、芯片、硬件参考设计以及SDK工具链，助力客户量产。在生态方面，保持开放态度，与众多算法合作伙伴合作。最后，我们的工程落地能力得到了验证。零跑汽车、广汽埃安等多款车型已量产或即将量产我们的芯片。此外，我们还获得了行业的认可，去年ADAS芯片出货量排名第二，并在Canalys评价中获得冠军矩阵的高分。
