自动驾驶芯片架构

今天给大家分享自动驾驶芯片的开发环境，其中也会对自动驾驶芯片架构的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、智能驾驶芯片争夺战
• 2、自动驾驶计算&域控平台-华为
• 3、安装carla?
• 4、“蔚小理”为什么必须自研芯片?
• 5、详解华为智能驾驶MDC平台
• 6、英伟达在自动驾驶领域圈地:拿出超算力芯片还收获了两家中国公司_百度...

智能驾驶芯片争夺战

1、这些年，国内也涌现出了很多深耕自动驾驶芯片领域的优秀企业，他们都希望在中国这个庞大的智能汽车市场里分得一杯羹。 巨头之中，华为已经确认将依托旗下海思半导体，进军智能驾驶计算芯片和平台领域，其推出的昇腾 AI 芯片以及 MDC 将担起国产智能驾驶芯片崛起的重责。

2、从年初国家11部位联合发布的《智能汽车创新发展战略》到“新基建”，都将车载芯片的研发作为战略重点，中国汽车行业都希望能有更多本土芯片企业强势崛起。

3、月 10 日，后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途H30，该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8，与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可见一斑。 这块芯片性能如此强劲的背后，在于其***用了颠覆性的底层架构设计——存算一体。

4、围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。

自动驾驶计算&域控平台-华为

1、核心计算单元：地平线的BPU是其核心计算单元，支撑了地平线在自动驾驶领域的技术实力。车载芯片系列：Journey系列：包括JJ3和J2等处理器，专为自动驾驶设计。

2、CANN Kit、MindSpore、MindX SDK与MindStudioCANN Kit是针对AI场景的异构计算架构，MindSpore是全场景深度学习框架，MindX SDK加速AI应用开发，MindStudio提供开发工具链与全流程支持。

3、自动驾驶算法主要包括以下几类：车辆与路端设备感知算法：这类算法主要用于自动驾驶车辆对周围环境的感知，包括车辆、行人、交通标志等的识别和跟踪。例如，通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器获取的数据，利用深度学习等技术进行目标检测和识别。

安装carla?

Carla 自动驾驶仿真平台的安装与配置指南如下：租用机器 登录矩池云平台：首先，登录矩池云平台，并选择产品服务中的「GPU」。 选择配置：接着，选择「Windows」功能，并确保显卡型号为「RTX 5000」。 选择镜像：然后，选择「CARLA Simulator」镜像，并点击下单。

使用git clone命令下载Unreal Engine 26分支内容。切换目录至UnrealEngine_26。执行编译操作，可能需要一两个小时。使用UE4Editor打开编辑器以检查安装状态。编译CARLA 使用sudo aptget install aria2加速下载过程。克隆CARLA仓库。

安装包内含Carla客户端和服务器。客户端有两种安装方式：.egg， .whl，任选其一即可。地图需单独下载，对于Carla 0.12及以上版本，还需安装Python包。Carla 0.12及以上版本仅支持Vulkan，而0.12以下版本支持Vulkan和OpenGL，因此无NVIDIA显卡的用户请使用OpenGL方式。

Carla 的主要功能包括：地图编辑器车辆和传感器模拟仿真环境自动驾驶算法支持可视化工具API 支持在矩池云平台上安装与配置 Carla 的步骤如下：租用机器登录矩池云平台，选择产品服务「GPU」。选择「Windows」功能，显卡型号为「RTX 5000」，点击租用。选择「CARLA Simulator」镜像，点击下单。

Carla Windows编译版安装的详细教程如下：配置环境与安装依赖：参考官方文档：根据CARLA Simulator的官方Windows build文档进行基础配置。版本选择：推荐Carla版本为0.12及以上，Python版本需为6，并确保cmd和py V显示的版本一致。注意，Python 9可能存在兼容性问题。

使用pip或pip3安装CARLA Python API，需要版本3或更高。检查当前Python版本是否符合要求。Python依赖项包括：Unreal Engine 从0.12版本开始，CARLA使用了Unreal Engine 26的特定版本。下载此分支需关联GitHub账户。

“蔚小理”为什么必须自研芯片?

1、原因在于，核心芯片的研发需要深厚的技术积累，对蔚小理等车企来说难度较大，相比之下，率先在ISP、SiC芯片上突破就更切合实际。从各大招聘网站上，我们可以发现蔚小理自研ISP的蛛丝马迹。据Boss直聘、猎聘等招聘网站的数据显示，去年这三家车企均在为自研ISP芯片而招聘人才。

2、这就需要综合考虑计算资源的利用效率、处理时间的快速性、执行结果的稳定性等多个方面的因素。因此，单纯依靠算力提升往往不能解决所有问题，还需要综合考虑其他的因素。

3、对于蔚来汽车自主研发的芯片，可谓是出道即“巅峰”，它全球首款自研的5nm智能驾驶芯片--神玑NX9031，***用了CPU+ISP+NPU的架构模式，不仅技术先进，而且性能优越，一颗顶四颗业界旗舰芯片。

详解华为智能驾驶MDC平台

1、华为的Adaptive Autosar技术符合R19-11规范，包含全面的系统管理和安全特性，如图6所示，为智能驾驶提供强大支持。

2、华为智能驾驶MDC平台已成功应用于问界MM7，阿维达11，极狐阿尔法S Hi版车型，且问界M7的智能驾驶性能表现出色。MDC平台由四大产品构成，涵盖MDC 300F、MDC 2MDC 6MDC 810，面向商用车与乘用车领域。

3、华为正式发布智能驾驶计算平台MDC 810，拥有400+ top的计算能力，是目前量产最大的智能计算凭据，可满足高级自动驾驶乘用车和机器人出租车应用场景。华为MDC智能驾驶计算平台已形成300F、26810系列产品，覆盖商用车、辅助驾驶、高级自动乘用车等所有应用场景。

4、MDC SoCMDC软硬件一体化解决方案，提供自动驾驶所需动力，包括MDC 8MDC 6MDC 5MDC 300F与MDC 210。 ADS SoC华为提供智能汽车解决方案，包括HI与智选模式，HI模式由华为全栈提供技术支持，智选模式则与车企合作定义产品。

5、核心芯片与性能 升腾610芯片：虽然MDC610升级版MDC810搭载的升腾610芯片硬件成本与英伟达Orin相近，但其die size较大，对散热系统有更高要求，需***用水冷技术。 性能与成本平衡：华为在MDC610的设计中，展现了性能与成本之间的精明抉择，确保在控制成本的同时，提供稳定可靠的智能驾驶功能。

6、不是。华为MDC810是智能驾驶计算平台，其算力高达400+TOPS，可满足高级别的自动驾驶乘用车及RoboTaxi的应用场景，是已经量产的最大算力的智能驾驶计算平台。目前该计算平台已经完成全部测试，发布即量产。

英伟达在自动驾驶领域圈地:拿出超算力芯片还收获了两家中国公司_百度...

1、月15日，英伟达GTC中国大会在线上举办，GTC大会上英伟达发布了更快的AI芯片、与JDL京东物流打造全球首座“智能配送城”以及全球第一代400Gb/s网速的端到端网络解决方案NVIDIA？ Mellanox？ 400G InfiniBand。

2、而就在车云菌险些被观众情绪带跑节奏时，我们在英伟达的官方公众号上发现了一系列由NVIDIA DRIVE Labs出品的***。***内容从工程技术的视角，直观展现出NVIDIA DRIVE AV软件团队如何完成一个个自动驾驶的日常任务，诸如从路径感知到交叉路口处理等一系列挑战。

3、基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive AGX Robotaxi，算力 2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。所以目前英伟达的主要实用产品还是Xavier，从小鹏 P7 到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。

4、作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。

5、月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

6、给特斯拉提供算力的公司是英伟达（NVIDIA）。英伟达是一家知名的半导体公司，专注于为各种设备和应用提供高性能的计算平台。在电动汽车领域，英伟达与特斯拉有着紧密的合作关系。

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