智能驾驶域控制器主控芯片的选择

主控芯片是智能驾驶域控制器的核心，它的算力和集成度直接影响了整车EE架构的形态，进而决定了智能汽车的性能表现。对于Tier1来讲，在开发域控制器的时候，比较关键的一点就是如何去选择合适的主控芯片。笔者在与相关专家的交流过程中发现，大家考虑的维度基本是一致的，都是先基于市场定位的去框定芯片的大致选择范围，然后再从芯片的Roadmap、生态、可落地性等维度去考虑。

一、基于市场定位

选择什么样的主控芯片，首先要看该域控制器的市场定位：打算实现什么样的功能，用于配置在什么价位区间的车型上。

宏景智驾联合创始人蔡文利提到：“如果目标定位是做辅助驾驶，做一个L1~L2级的产品，而且是走量的，在选择芯片的时候对成本就很敏感。这样的域控产品，它走的路线一般是平台化和高性价比。

“如果说目标定位是打造一款L4级限定场景下的无人驾驶，那么客户可能更倾向于去打造一款定制化的产品。比如，定位做Robotaxi，打算走运营的一个模式，目的是想要先把算法打磨出来。它的量就不会特别大，那么选择芯片时，对成本相对就没那么敏感，但要求性能足够好，足够稳定。”

二、芯片的Roadmap

东软睿驰副总经理刘威提到：“从与芯片公司合作的角度来看，会看它是不是一个主流的芯片厂商，有没有连续的产品Roadmap。比如，有一些芯片厂商可能开发出了一款不错的芯片，但是后续没有更新换代。那么围绕该芯片来做域控制器，后续产品的迭代和升级会存在很大的问题。”

同样，均胜电子智能驾驶系统设计负责人李茂青也提到了相同的观点：“在域控制器系统设计中对于硬件方案的选型上除了关注芯片本身的功能性能外，还需要充分了解芯片公司的产品Roadmap，是否有灵活的家族化芯片系列，后续的芯片能不能PIN to PIN地在硬件平台上升级，继而可以在提升硬件性能的同时降低开发成本？”

三、芯片的生态

芯片整个软件的工具链或者对一些算法的开发是不是能满足客户的需求。也就是说芯片的生态怎么样，是否具备一个良好的生态系统能够支撑客户做可落地化的开发,也是主机厂或Tier1在选择芯片时候的重要考量因素之一。

英伟达的芯片生态在业界做的是比较领先的，它的生态包含了开发者、可用的应用软件、丰富的工具和库：

可为汽车领域提供丰富的软件算法人才；

在通用AI领域已训练出大量的算法模型及相关应用软件；

统一的硬件和底层软件接口架构（CUDA-X），可便捷的移植到汽车领域；

由于大量的用户使用，合作伙伴为CUDA平台贡献了大量的库和工具。

知行科技硬件研发总监解释道：“现在很多主机厂都在用英伟达的Orin芯片，除了它是一个大算力平台，另外一个重要的原因是它能提供整个软件的工具链，甚至一些底层的代码以及一些算法的代码都可以提供；开发者可以在上面做更多的适配，能够更好地开发出一款可以落地的高级自动驾驶计算平台。选择芯片，除了芯片本身，更多的是在选择一种生态。”

四、芯片的可落地性

知行科技硬件研发总监讲到：”从产品的角度来讲，选择芯片的话，首要关心的是芯片的可落地性，这是我们最高的优先级。有一个相对简单的判断原则：这款芯片它的量产可靠性怎么样？能不能够满足客户需求，是否能够按照我们的产品路线去做交付。

“在这个基础上，我们再去考虑其它一些因素，比如，它的算力是不是满足我们的需求；产品的简约性如何，是不是可以用自然冷却的方式，而不用去搞什么风冷，、液冷；当然它的制程也是一个比较重要的参数，这会涉及到产品在未来几年的受众会有多大，如果是太落后的制程工艺，相对来说它的使用需求会逐渐下降。”

五、其他因素

从芯片自身性能来看，还需要考虑它的AI算力以及综合能效比，也就是它算力的利用率如何。同时，芯片本身的功能安全等级也是其中的一个关键要素。最后一个，也是比较关键的一点，就是看芯片厂商的的工程服务能力，工程服务能力不行，技术再好，对Tier1来讲在量产落地的时候也会存在很大问题。

（信息来源：腾讯网）