产业分析－解析自动驾驶晶片发展现况

自动驾驶的核心技术是处理器，等级越高所配置的感测器数越多，所需处理的资料量也就越大。图／本报资料照片

自动驾驶用处理器之主力产品的运算能力比较

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自动驾驶是指借助人工智慧（AI）、机器视觉、卫星导航、感测器等技术整合而达到完全不需驾驶员操控车辆的技术，这种技术可以根据道路环境、周围车辆、交通规则等资讯以自主决策的方式达到安全行驶。目前主要依据美国汽车工程师协会定义的分类法来评断车辆自动驾驶能力，Level 0～2是需要人类监控驾驶，事故责任由驾驶承担；而Level 3～5则交由自动驾驶系统监控，事故责任改由车厂承担。

近几年技术显著进步促使Level 2商业化，大部分新车都配备先进驾驶辅助系统（ADAS）。部分车厂已推出Level 3车款；因为愿意负担事故责任，让Mercedes-Benz的S-Class成为全球首款能于道路行驶之Level 3车辆。

自动驾驶的核心技术是处理器，等级越高所配置的感测器数越多而所需处理的资料量也就越大。Level 2用ADAS处理器之每秒兆次操作（TOPS）通常介于10～100之间，具有自适应巡航控制、车道维持等基本功能的Level 2之处理器只需10 TOPS的运算能力，而要拥有如弯道处前预先控制速度的Level 2+等之处理器则须超过75 TOPS。更高的Level 3、4、5用处理器之运算能力应达到150～200、400～1,000、甚至需要超过1,000 TOPS。

市场研究机构Counterpoint预估2030年自动驾驶用处理器市场规模为300亿美元，2025～2030年复合增长率为26.2％。其中由于ADAS处理器市场进入门槛较低，除了恩智浦（NXP）、瑞萨（Renesas）、英飞凌（Infineon）等传统汽车晶片商外，许多晶片大厂与新创公司也纷纷切入此市场。根据调研机构Market Beat指出，目前仍由先驱者Mobileye独占7成市场，约有1.35亿辆车安装其推出的EyeQ系列处理器，不过它主推的软硬一体之封闭式解决方案很难达到差异化且运算能力较弱，推估车厂将逐渐转与辉达（NVIDIA）、高通（Qualcomm）、地平线等后进者合作。

■Level 4以上处理器，将成辉达与高通之争

由于Level 3已接近商业化，大型车厂正开发Leve1 4以上技术，其处理器的全球主要供应商预估将会是辉达与高通的竞争，Mobileye虽然有推出对应的处理器产品，但竞争力略有不足，恐逐渐失去领导地位 。

1、辉达

锁定资料中心、专业视觉化、游戏和汽车等四大市场，其中汽车业务占比不高，但被视为未来的核心业务。目前宣称已获得25家以上车厂采用。2021年4月发表次世代自动驾驶处理器Drive Atlan，将采用次世代架构GPU及新的ARM核心CPU、DLA、PVA，并导入资料处理器（DPU）以强化自动驾驶能力，可提供超过1,000 TOPS的运算能力。随后该公司于2022年9月宣布由Drive Thor取代Atlan，其最大运算能力提高到2,000 TOPS，采用5nm制程，预计于2025年量产。

2、高通

2021年以45亿美元收购ADAS供应商Veoneer的子公司Arriver，将其电脑视觉、驾驶策略和ADAS技术与Snapdragon Ride平台结合。2023年推出首款结合自动驾驶与数位座舱功能的Snapdragon Ride Flex平台，搭配Ride Vision系统，支援Level 2～5应用，分成Mid、High、Premium等版本，最高阶处理器导入AI加速器而使运算能力达2,000 TOPS，采用4nm制程，预计2024年量产。

3、Mobileye

针对未来自动驾驶市场开发的EyeQ Ultra处理器运算能力仅有176 TOPS，远不及同时期量产的其他高规产品，加上部分车厂改为自行研发自动驾驶处理器以节省成本，所以除了与极氪（Zeekr）合作外，尚未有大型车厂表态采用EyeQ 6处理器。

未来自驾晶片往高算力的方向移动是不可避免的趋势，而辉达与高通将量产的产品之最大运算能力高达2,000 TOPS，有机会主导自驾晶片市场。目前自动驾驶技术分成单车智慧自动驾驶和车路协同自动驾驶等两大发展方向，前者的环境感知是通过车辆感测器完成对周围环境的探测和定位功能。后者则是采用先进无线通讯和新式互联网等技术，全方位实施车与车、车与路、车与人之间动态即时资讯交互。就技术专长来看，身为AI晶片龙头的辉达应该比较擅长单车智慧自动驾驶，而无线通讯技术龙头的高通则专精车路协同自动驾驶，故未来可根据全球自动驾驶技术发展方向来推测哪家厂商较有机会成为市场领导者。