车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜晓寒
编辑 ｜肖涵
智能汽车发展提速，AI芯片是核心部件。
但就在新老车企们竞相研发智能汽车的时候，却发现市面上可选的大算力AI芯片屈指可数，且大部分都为海外企业产品定制化程度低，本地化服务能力差，明显制约了产品的更新迭代速度。
好在国内已经涌现出了一批AI芯片企业，用实际产品在改变这种供求不均的关系，地平线就是其中典型代表。
▲地平线征程5芯片
日前，地平线宣布最新的征程5芯片已经打通了感知算法，基于征程5打造的域控制器可以流畅运行各类自动驾驶感知与行为预测算法，足以支持从L2~L4的各类自动驾驶系统。
征程5在今年5月9日流片成功，随后又获得了T V ISO 26262 ASIL B功能安全认证。
本次感知算法的打通，则彻底证明了征程5的实力。后续在完成各种质量与稳定性测试后，基于征程5打造的各种产品即可实现量产上市，助力自主车企解决大算力芯片的“缺芯”难题。
一、征程5证明了自己的实力 月底发布
早在2020年北京车展上，地平线首次预告了征程5芯片的相关信息。单芯片AI算力128TOPS，可基于征程5系列芯片打造200~1000TOPS的域控制器，且兼备业内最高的FPS（每秒帧率）与低功耗。
时隔半年后，这款地平线新品正式到来。今年5月9日，征程5提前流片成功，随后又通过了T V ISO 26262 ASIL B功能安全认证。
这两步意味着地平线征程5已经具备前装量产的基础条件。
打个比方，流片成功就相当于是造了一口锅，至于这口锅能不能炒出来好吃的菜，还得实打实地炒一锅菜才知道。打通复杂的自动驾驶感知算法，干的就是这件事儿。
▲征程5芯片视觉感知系统原型打通
据地平线内部人士透露，这次打通的算法既包括了常见的目标感知功能，同时还有针对复杂城市道路的目标轨迹预测功能，两者都需要较高的AI算力。
并且最重要的是，征程5作为地平线目前最强的产品，还能支持多路激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器数据的接入和计算，满足了算力需求的提升。
“我们的这套算法用的都是自动驾驶业内最前沿的技术和算法模型，结果表现的非常好，并且还有很大的潜力。”一位地平线内部人士这样向车东西说道。
在芯片行业内，新品流片成功后都会对其进行算法测试，但这一过程一般需要半年到一年的时间。而征程5从流片成功到算法打通却只用了2个多月的时间，明显超出了行业平均水平，这背后的原因在哪呢？
“为了打通算法，内部投入了非常大的资源，横跨多部门的上百人团队加班加点忙活了两个多月。”上述地平线内部人士向车东西解释道。
据其回忆，今年5月份在征程5芯片从制造商送回到地平线杭州办公室之前，这里就有30多人在严阵以待。他们提前几个月就准备好了相应的验证、测试设备与流程。
芯片回来的15个小时后，开发板焊接完毕，也打通了内存、以太网接口、视频输入/输出等基本要素，一台基于征程5打造的自动驾驶控制器就出炉了。
▲地平线征程5芯片开发板
硬件搞定后，地平线的自动驾驶算法团队就立马接手，把提前准备好的算法进行移植，并最终把这台控制器与测试车连接起来，完成了算法的全面打通，向外界证明了征程5的真正实力。
据悉，地平线即将在7月29日正式发布征程5芯片，届时也将进一步公布征程5的各种测试结果与量产规划。
二、城市L2+是新高地 征程5完全满足需求
自动驾驶是量产智能汽车的核心特点之一。
目前量产L2+自动驾驶系统的新高地是城市，特斯拉、华为、小鹏、理想、威马等玩家都在积极布局，首批城市内点对点的L2+自动驾驶系统最快明年就会量产上市。
城市路况相比高速公路复杂度成指数级上升，这也意味着城市L2+系统需要引入更多的摄像头，激光雷达和与毫米波雷达等传感器，使用的算法模型也更加复杂，对算力要求极高。
从目前已经公布的系统参数来看，城市L2+域控制器至少需要数百TOPS的算力。
但比较遗憾的是，目前市面上量产级芯片几乎就没有选择的余地，明显影响了自动驾驶公司和整车企业的研发和量产进度。
征程5单芯片拥有128TOPS的算力，多颗连在一起就能打造出200~1000TOPS算力的域控制器，同时还支持多路激光、摄像头和雷达数据接入，完全可以满足城市L2+自动驾驶的算力需求。
而对于像是目前比较前沿的记忆泊车、L4级AVP自动代客泊车系统的算力需求来说，也是绰绰有余。
征程5在后续完成各种验证和测试，实现量产交付后，将真正为自主品牌车型提供了新选择。再加上地平线的本地化服务极为出众，将是助力自主品牌车型实现城市L2+的关键帮手。
三、汽车智能化范式转变 芯片是底层核心
征程5除了能满足城市L2+自动驾驶系统的需求外，从长远看还将加速智能汽车的电子电气架构从分布式向集中式的转变进程。
近年来，汽车行业迅速开启了智能化进程。
但现阶段汽车的智能化进程是分布式的，比如智能交互、自动驾驶、车辆控制三个系统各自至少需要有一个域控制器来提供算力，每个域控制器内部搭载了不同的芯片来提供不能的能力。
这种打散的架构让不同系统之间的联动产生了隔阂与困难，影响了用户对智能汽车的整体感知比如用户觉得自动驾驶技术很智能，但座舱内密密麻麻的按钮又显得非常机械。
目前行业内逐步认识到要打通车内各系统的隔离状态，实现整车智能。而打通各个系统的最核心办法就是让不同的系统运行在同一个控制器内，甚至是一颗核心芯片中。
在过去，因为单一芯片的算力不够，这一构想难以实现。而随着类似征程5这样的大算力芯片逐渐面世，智能汽车离整车智能的目标也越来越近。
比如征程5芯片拥有128TOPS，在满足了自动驾驶系统的算力需求后，还可以将多余的算力用来支持语音/手势交互、驾驶员监测等系统。
这样一来，在智能座舱的控制器内部，至少可以省掉一颗单独的AI加速芯片，既降低了成本，也容易打通自动驾驶和舱内智能交互系统的互动能力。
随着越来越多大算力车载芯片的出现，智能汽车在不远的未来也将真正迈入中央计算时代。
