【報告】2022年汽車智能化深度報告

【報告】2022年汽車智能化深度報告特斯拉于2014年推出Autopilot年，并于2010年在納斯達克上市。2008年至2020年特斯拉斯拉于2013年開始自動駕駛輔助系統(tǒng)的研發(fā)，并于2014年升級，并在2019年在HW3.0平臺上推出了自研的FSD了4次大的硬件版本更新。在2014年-2016年的HW1.0時代，特斯拉完全基于1顆MobileyeEyeQ3和1顆故，并在2016年的HW2.0版本上，特斯拉切換到了由1顆NVIDIADRIVEPX2計算平臺，而在2017年的HW2.5版本升級過特斯拉即將發(fā)布HW4.0平臺，基于三星7nm工藝的FSD自研2017年起，馬斯克決定開始自研主控芯片，尤其是主控芯片2019年4月份，特斯拉在AutopilotHW3.0平臺上成功推出自研的FSD主控芯片，實現(xiàn)了自動駕駛芯片+神經網絡算法的垂7nm工藝的全新FSD自研芯片，其性能將是HW3.0的三倍。特斯拉FSD芯片是以NPU(ASIC)為計算核心，采用GPU和NPU。特斯拉于2019年推出自研的FSD芯片，并在其Mode1S、ModelX、Mode13上批量交付FSD芯片。該芯片采用三星14nmFinFET工藝制造，面積為260平方毫米，封裝了大組4個核，一共有12核、最高運行頻率2.2GHz,CPU主要處GPU,最高計算能力為600GFLPS;(3)NPU:2個NeuralProcessingUnit(NPU),每個NPU可以執(zhí)行8位整數計算，運行頻率為2GHz,單個NPU算力36.86TOPS,2個NPU了芯片70%的面積。特斯拉HW3.0采用完整的雙系統(tǒng)冗余。特斯拉HW3.0的主板接器和接口。特斯拉HW3.0采用完整的雙系統(tǒng)冗余，在任何一而功耗降低25%,能效比2TOPS/W。特斯拉FSD開通價格不斷攀升，海外已漲價至1.2萬美元。特2015年開通AP系統(tǒng)，價格為2500美元/套，后上調至5000美元/套；在2019年3月前，用戶可以在5000美元的EAP(EnhancedAutopilot)包之外，額外支付3000美元獲得FSD(此時并不包含任何功能);19年4月，特斯拉取消EAP,將EAP功能移到FSD中，F(xiàn)SD漲價到6000美元/套，用戶可免費獲得BasicAutopilot(BAP)功能；19年8月發(fā)布智能召喚功能，漲價到7000美元/套；20年8月，特斯拉獲得將人工智能更高層次應用的批準文件，再次漲價到8000美元/套；20年10月，特斯拉推出FSDBeta版本，配備城市道路完全自動駕駛測試功能，價格上調至10000美元/套；2022年1月，特斯拉FSD再次漲價至1.2萬美元。在國內市場，特斯拉FSD只漲過一次價格，從5.6萬漲到6.4萬元。在訂閱服務方面，2021年7月特斯拉推出FSD訂閱包，EAP車主99美元/月，未開通EAP的BAP車主199美元/月。特斯拉FSD在全球的整體開通率約為11%,其中北美地區(qū)比例最高。根據Troyteslike數據顯示，受到低價的Model3及全球的整體開通率持續(xù)下滑，截至2021Q2結束，特斯拉FSD的整體開通率約為11%。預計特斯拉FSD在全球的累計開通數量近36萬套(北美超過26萬套，歐洲接近9萬套，亞太地區(qū)僅5700套),平均選裝價格為6千美元，其總銷售額超過210億美元。特斯拉FSD在亞洲地區(qū)銷量持續(xù)攀升，但是FSD在61%,ModelY的選裝率在20%,Model3的選裝率在20%。推出Dojo超算平臺，打造感知自主進化的閉環(huán)學習系統(tǒng)特斯拉自2015年10月開始開通AP系統(tǒng)，隨著車輛數量的不Lexfridman預測數據顯示，到2020年Q1,特斯拉已經擁有近99萬臺搭載AP系統(tǒng)的車輛不斷回傳數據，其中搭載HW2.0/3.0的車輛有超過82萬臺，以用戶平均每天駕駛約一個小時計算(每輛車8個攝像頭),車隊每月大約會產生1.968億個小時的視頻。預計到2020年底，特斯拉將擁有51發(fā)布7nm工藝AI訓練芯片D1,打造Dojo超算訓練平臺。在2021年8月的特斯拉AIDay上，特斯拉發(fā)布了最新的AI訓練芯片D1,D1芯片采用臺積電7nm工藝制造，核心面積達645平方毫米，集成了多達500億個晶體管，共有四個64位超標量CPU核心，擁有多達354個訓練節(jié)點，特別用于8×8乘法，支持FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等各種數據指令能達22.6TFlops,BF16/CFP8計算性能則可達362TFlops。10TB/s,由多達576個通道組成，每個通道的帶寬都有112Gbps,而熱設計功耗僅為400W。Dojo是一種通過網絡連接的分布式計算機架構，它具有高帶片，25個D1芯片組建成一個“訓練瓦”(Trainingtile),組成36TB/s的帶寬和9PetaFLOPS(9千萬億次)算力。未把針對自監(jiān)督學習技術的研發(fā)放到絕對的優(yōu)先級(注：這里的自監(jiān)督學習就是無監(jiān)督學習)。算法的迭代優(yōu)化離不開基于大據，利用Dojo超算平臺，實現(xiàn)對視頻進行無監(jiān)督的大規(guī)模訓練。當前Autopilot正以2.5D(即2D圖像+內容標注)方式工作方式，使其可以在4D(3D+時間維度)環(huán)境下運行。2英偉達(NVIDIA):打造全棧式工具鏈，持續(xù)領先高階自動英偉達自2015年推出NVIDIADrive系列平臺，賦能自動駕駛生態(tài)。英偉達自2015年開始推出面向座艙的DRIVECX和面向DRIVEPXPegasusDRIVEAGSoC芯片方面，從Parker、Xavier、0rin到最新發(fā)布的英偉達在CES2015上推出了基于英偉達MaxwellGPU架構的第一代平臺：搭載1顆TegraX1的DRIVECX,主要面向數字座艙，以及搭載2顆TegraX1的DRIVEPX,主要面向自動駕駛；英偉達在CES2016推出了基于英偉達PascalGPU架構的第二代平臺DRIVEPX2,主要由TegraX2(Parker)和PascalGPU英偉達的定制版DRIVEPX2AutoCruise版本，并在2017年的HW2.5上升級為2顆TegraX2(Parker);英偉達在CES2017上推出了XavierAICarSupercomputer,并在CES2018上重新發(fā)布命名為DrivePXXavier,搭載一顆化高能效版，算力稍有提升的前提下，面積縮小為PX2的一半，功率僅為PX2的1/8左右。該平臺目前搭載在小鵬P5與英偉達在2017年10月推出了DRIVEPXPegasus,Pegasus定TegraXavier芯片，2顆單獨的Turing架構的GPU,每顆Xavier集成了一顆8核CPU和一個英偉達Volta架構的GPU,通過增加CPU和GPU,Pegasus平臺可以實現(xiàn)320TOPS的算力，功耗500W。英偉達在中國GTC2019大會上推出了DRIVEAGXOrin平臺，該平臺由2顆OrinSoC芯片和2顆Ampere架構的GPU,最高算力達到2000TOPS,功耗800W。憑借GPU的資源稟賦，持續(xù)領先自動駕駛DeepLearningAccelerator單顆OrinSoC可實現(xiàn)254TOPS算力，功耗低于55W,可支持單254TOPS運算性能，相比上一代Xavier系統(tǒng)級芯片運算性能于55W。Orin可以覆蓋10TOPS到254TOPS的算力需求、可以Orin所集成的GPU擁有2048個CUDACore和64個TensorCore。Orin內部集成了Ampere架構GPU,該GPU擁有2個GPC(GraphicsProcessingClusters,圖形處理簇),每個GPC包含4個TPC(TextureProcessingClusters,紋理處理簇),每個TPC包含2個SM(StreamingMultiprocesor,流處理器),每個SM下包含包含128個CUDACore,合計2048個CUDACore,算力為4096GFLOPS。此外，還包括64個TensorCore(張量核),TensorCore是專為執(zhí)行張量或矩陣運算而設計的專用執(zhí)行單元，稀疏INT8模型下算力達算平臺，配備四顆0rin芯片，Adam擁有48個CPU內核，256個矩陣運算單元，8096個浮點運算單元，共計680億個晶體管，總算力高達1016TOPS。Adam平臺集成了安全自主運行所需的冗余和多樣性，在4顆OrinSoC中，前兩顆OrinSoC負責處理車輛傳感器每秒產生的高達8G的數據量，第三顆ET7將作為NVIDIADRIVEOrin系列的首發(fā)量產車于2022年32022年9月開始交付。力超過1000TOPS。在2021年4月的英偉達春季GTC大會，英制程，單顆算力達到1000TOPS,相當OrinAtlan存儲和安全服務的BlueFieldDPU,網絡速度可達400Gbps,這也是DRIVE平臺首次集成DPU。AtlanSoC將于2023年向開發(fā)者提供樣品，并于2025年大規(guī)模量產上車。件，通過DRIVEHyperion參考架構進行上路測試。利用DGXDRIVEConstellation虛擬仿真平臺和DGX高性能訓練平臺等(盲區(qū)可視化、自動駕駛可視化以及駕駛員監(jiān)控可視化等)、AI輔助駕駛(DMS、神經網絡、攝像頭標定等)以及AI助手(語音識別、手勢識別、面容識別等)。(2)功能軟件(中間件):DriveworksDriveWorks是所有自動駕駛汽車軟件開發(fā)的基礎，包含了高階自動駕駛開發(fā)所需要的處理模塊、工具和框架。DriveWorks是模塊化、開放、易于定制的，方便開發(fā)人員在自己的軟件堆棧中實現(xiàn)深度定制開發(fā)。包括DNN算法加速庫、Calibration標定工具、DriveCore核心庫(傳感器抽象層、DRIVEOS提供了一套參考操作系統(tǒng)和相關軟件棧，專為在基于AGX硬件平臺上的開發(fā)與部署，相關的基礎軟件棧包括利用所有軟件、庫和工具、技術和API,為自動駕駛汽車的構建、調試、配置和部署應用程序，提供了優(yōu)化的工作流。英偉達DRIVEAGX開發(fā)工具包提供了開發(fā)展所需要的硬件、軟件及示例應用程序。英偉達的歷代硬件計算平臺DRIVEPX2、DrivePXXavier、DRIVEPXPegasus、DRIVEAGXOrin等，前文硬件計算平臺相配套的完善的開發(fā)工具包；此外，英偉達應有眾多Tier1及傳感器產業(yè)合作伙伴，提供攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等車載傳感器。DRIVEConstellation自動駕駛車輛仿真平臺主要完成對各種虛擬場景的渲染、仿真，產生模擬傳感器數據，通過運行DRIVESim仿真軟件，模擬仿真汽車在仿真環(huán)境中行駛可產生基于高性能的英偉達DGXAI服務器，客戶可以DRIVEHyperion8。在2021年英偉達GTC大會上，英偉達發(fā)布部AI功能等。該計算平臺可用于2024年車型，硬件方面，搭載了兩顆Orin芯片，每顆算力254TOPS,支持12顆攝像頭、9個毫米波、12個超聲波雷達和1顆激光雷達。提供傳感器硬件的供應商包括Luminar(激光雷達)、Hella(短程毫米波件)、Valeo(攝像頭組件、超聲波雷達)。打造“數字底盤”,全面布局智能汽車四大領域(Qualcomm)公司成立于1985,高通自2002年開始布局汽車業(yè)務，早期專注于車載網聯(lián)解決方案，高通于2014年推出了第一代座艙平臺驍龍602A,在2016年推出第二代座艙平820A,在2019年推出第三代座艙平臺8155,并于2021年發(fā)布第四代座艙平臺8295;在自動駕駛領域，高通于2019年發(fā)布了Ride自動駕駛平臺。高通目前已擁有25家以上的頭部車企客戶，公司業(yè)務已經覆蓋全球超過2億輛的智能網聯(lián)汽車，通在汽車業(yè)務領域志在打造“數字底盤”,主要由四部分組9.75億美元，同比增長51.40%,高通19-21年汽車業(yè)務營收分別為6.40/6.44/9.75億美元，高通預計五年后汽車業(yè)務營收規(guī)模將達到35億美元，預計10年后汽車業(yè)務營收規(guī)模將達到80億美元。高通在智能座艙芯片領域一騎絕塵。從高通2014年推出第一代座艙芯片602A開始，再到第二代820A以及第三代8155芯艙幾乎都是搭載了高通8155芯片。目前，包括奔馳、奧迪、高通驍龍SA8155P芯片是目前量產車可以選用的性能最強的積電第一代7nm工藝打造的SoC,也是第一款7nm工藝打造的選用的性能最強的座艙SoC芯片，目前全球最大的25家車企已有20家采用高通第三代座艙8155芯片。8155平臺屬于多核異構的系統(tǒng)，性能是原820平臺的三倍，該平臺擁有極強的KryoCPUHexagonDSPAdrenoGPUH用AI計算模塊能大幅提高芯片的AI算力。2021年7月，高通發(fā)布了第四代座艙平臺的SA8295P,采用8155提升50%以上，主線能力有超過100%的提升。百度旗下集度汽車成為高通8295的首發(fā)，量產車型預計在2023年交付。2021年11月29日，集度、百度和高通三方在上海進行了簽約儀式，集度汽車成為高通8295的首發(fā)，集度旗下首款汽車機器人預計將于2023年量產交付，此外高通8295芯片已經獲得長城、廣汽、通用等車廠的定點，相關車型預計在2023年交付。能座艙解決方案。該解決方案充分發(fā)揮SA8295在算力、圖一芯多屏智能座艙域控。公司基于深厚的車載OS技術，創(chuàng)新性地打通座艙和自駕兩大技術域，更好地支持360°環(huán)視和智發(fā)布Ride平臺，收購Venoeer,持續(xù)補強駕駛域的驍龍汽車SoC和加速器建立。它采用了可擴展且模塊化的高ADAS,面向具備AEB、TSR和LKA等駕駛輔助功能的汽車，提車APA以及TJA功能的汽車，提供60~125TOPS的算力；乘用車、機器人出租車和機器人物流車，可提供700TOPS算力，功耗為130W。面向復雜用例而優(yōu)化的軟件和應用，助力汽車制造商為日常駕駛帶來更高的安全性和舒適性，例如自動導航的類人高速公路駕駛，以及提供感知、定位、傳感器融合和行為規(guī)劃等模塊化選項。SnapdragonRide平臺的軟件框架支持同時托管客戶特定的軟件棧組件和SnapdragonRide自動駕駛軟件棧組件。高通收購維寧爾旗下軟件業(yè)務Arriver,全面補強自動駕駛域。維寧爾(Veoneer)總部位于瑞典斯德哥爾摩，前身是全球最大的安全氣囊和安全帶生產商奧托立夫(Autoliv)公司電子事業(yè)部，2018年從奧托立夫拆分出來，維寧爾致力于自動駕駛汽車的高級輔助系統(tǒng)(ADAS)和協(xié)作式自動駕駛系統(tǒng)Veoneer在2020年將ADAS、協(xié)作和自動軟件開發(fā)集中在一個部門并命名為Arriver。2020年8月，維寧爾與高通達成合作，并于2021年1月簽署了合作協(xié)議，雙方合作交付可擴展的先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和協(xié)作式自動駕駛(AD)解決方案，采用Veoneer下一代感知與駕駛策略軟件棧和高通SnapdragonRideADAS/AD可擴展系統(tǒng)級SoC組合與加速器。2021年10月4日，高通與SSWPartners達成最終協(xié)議，以45億美元(約合290.03億元人民幣)收購瑞典汽車技術公司Veoneer(維寧爾),以全現(xiàn)金方式交易。根據協(xié)議，Veoneer每股價值37美元。交易完成后，SSWPartners將收購Veoneer所有流通股本，并將Arriver傳感器和自動駕駛軟件平臺出售給高通，保留Veoneer的Tier1業(yè)務。集成Arriver視覺感知軟件棧，推出SnapdragonRideVision視覺系統(tǒng)。高通在CES2022上發(fā)布了SnapdragonRideVision覺軟件棧，基于4納米制程的系統(tǒng)級SoC芯片打造，旨在優(yōu)化SnapdragonRide視覺系統(tǒng)預計將于2024年量產上市。自高通在202SnapdragonRide(1)通用(GM):通用將在下UltraCruiseRide息處理和ADAS領域開展合作。通用近期發(fā)布了其駕駛輔助系統(tǒng)UltraCruise計算平臺，該平臺由兩個16核CPU上提供關鍵的低延遲控制功能，并為相機、雷達和激光雷達處理提供每秒超過300Tera操作的高性能AI計算。SA8540PSoC采用5nm工藝技術設計，可實現(xiàn)卓越的性能和能效，將為UltraCruise的傳感、感知、規(guī)劃、定位、映射和駕駛員監(jiān)控提供必要的帶寬。通用汽車計劃將在2023年在凱迪拉克旗下全新純電動CELESTIQ首發(fā)上市，并配置自主研發(fā)的UltraCruise軟件棧，覆蓋95%駕駛場景的可放開雙手自動(2)長城汽：2022年量產。2020年12月，長城汽車與高通宣布雙方在自長城汽車咖啡智駕系統(tǒng)，并在2022年量產的長城汽車高端車臺的整車廠商。2021年7月正式發(fā)布搭載高通SnapdragonRide平臺的自動駕駛平臺ICU3.0,搭載這一平臺的量產車型將于2022年二季度正式交付?？刂破?。毫末智行成立于2019年11月，前身是長城汽車的智物流車、智能硬件。毫末智行在2021年底的10億元A輪融10億美元。在CES2022大會上，毫末智行聯(lián)合高通全球算力最高的可量產自動駕駛計算平臺毫末智行小魔盒3.0,其平臺單板算力達360TOPS,可持續(xù)升級到1440TOPS。這也是高通的組合，支持接入6路千兆以太網/12路800萬像素攝像頭/5路毫米波雷達/3路激光雷達，可以做L1/L2級別的降級控(3)寶馬集團：2025年量產。在2021年11月的高通投資者大會上，高通宣央計算SoC等多個核心部件，新款車型將在2025年量產。4Mobileye:ADAS賽道的先行者，Mobileye自1999年便開始專注于ADAS賽道。Mobileye于1999年由以色列希伯來大學的AmoonShashua教授和ZivAviram創(chuàng)立，靠視覺算法起家，主要業(yè)務是開發(fā)自動駕駛開始在寶馬、通用和沃爾沃等車企量產上車，2008年發(fā)布了EyeQ2,尤其在2014年推出EyeQ3后一舉成名，同時于2014年在美國納斯達克上市，市值高達80億美元。在2017年由英特爾以153億美元收購，從而私有化退市，成為英特爾旗下自動駕駛業(yè)務部門。英特爾計劃在2022年中讓Mobileye獨立Mobileye在2021年Q3營業(yè)收入同比增長39%,18-20年營收復合增速18%。2021年Mobileye拿到了30多家車企的41項新訂單，涉及約5000萬輛新車搭載。根據英特爾財報顯示，Mobileye在2021年Q3營業(yè)收入3.26億美元，同比增長39%。Mobileye的營業(yè)收入從2018年的6.98億美元提升到2020年9.67億美元，復合增速為17.7%。從2007年至今，MobileyeEyeQ系列芯片累計出貨量超過1億顆。Mobileye的EyeQ1自2007年在寶馬、通用和沃爾沃量產上車以來，截至目前，公司EyeQ系列芯片已經完成1億顆的速逐漸放緩，EyeQ系列芯片銷量從2018-2021年分別為1240萬、1750萬、1930和2810萬顆，同比增長率Mobileye市場占有率依舊領先，正在逐漸掉隊。在過去20年撞預警，到L1級的AEB緊急制動、ACC自適來、長城等一系列國內外車企，甚至特斯拉都曾搭載過EyeQ2016年與Mobileye組建了自動駕駛聯(lián)盟，但是在前不久已經與高通Ride達成合作，蔚來、理想等一批車企則選擇了在新圖47:Mobileye從14-21年EyeQ系列芯片銷量(百萬)EyeQ銷量(百萬)MobileyeEyeQ系列芯片從2007年發(fā)布至今，目前一共有五代司共同開發(fā)，第一代芯片EyeQ1從2004年開始研發(fā)，于2007年上市，算力為0.0044TOPS,功耗為2.5W;(2)EyeQ2:2008年發(fā)布，2010年上市，最初的兩代產品僅提(3)EyeQ3:2013年發(fā)布，2015年量產上市，基于其自主ASIC架構自行開發(fā)，使用了4顆MIPS核心處理器、4顆VMP芯片，算力為0.256TOPS,功耗為2.5W,可以支持L2高級輔助(4)EyeQ4:2015年發(fā)布，2018年量產上市，采用28nm工藝。EyeQ4使用了5顆核心處理器(4顆MIPSi-class核心和1顆MIPSm-class核心)、6顆VMP芯片、2顆MPC核心和2顆PMA核心，可以同時處理8部攝像頭產生的圖像數據，EyeQ4算力為2.5TOPS,功耗為3W;(5)EyeQ5:2018年發(fā)布，2021年量產上市，由臺積電代工，采用7nmFinFET工藝，EyeQ5系統(tǒng)采用了雙路CPU,使用了8顆核心處理器、18核視覺處理器，算力為24TOPS,功耗為EyeQ5采用“CPU+ASIC”架構，功耗極低，但生態(tài)相對封閉。EyeQ5主要有4個模塊：CPU、ComputerVisionProcessorsCVPDeepLearningAccelMultithreadedAccelerator(MA),其中CVP是針對傳統(tǒng)計算機視覺算法設計的ASIC模塊，用專有的ASIC來運行這些算法而達到極低功耗而聞名。但是其算法系統(tǒng)相對封閉，對OEM和Tierl來說是黑盒，他們無法進行二次修改從而差異化自己的算法功能。Mobileye的算法解機視覺算法為主，深度學習算法為輔，這也直接決定了其以發(fā)布高算力先進制程芯片，布局高階自動駕駛Mobileye在近年的CES2022大會上發(fā)布了三款最新的芯片吉利汽車集團的極氪共同宣布，將在在2024年前推出具有L4能力的純電新車，新車基于吉利SEA平臺打造，使用6顆EyeQ5芯片，以處理Mobileye的駕駛策略及地圖技術的開放協(xié)作模型。同時，新車將，雙方將在軟件技術方面進行有效集EyeQUltra:面向L4級自動駕駛，基于5nm制程打造，算力176TOPS,大約為10顆EyeQ5芯片的性能。EyeQUltra具備12核、24線程CPU,同時還有兩個通用計算加速器和兩個CNN加速器。EyeQUltra預計將在2023年提供樣品，2025年EyeQ6High:面向L2級自動駕駛，基于7nm制程打造，算力34TOPS,EyeQ6High具備8核、32線程的CPU,兩個通用計算加速器和兩個CNN加速器。EyeQ6High預計2022年開始提供樣品，2024年實現(xiàn)量產；EyeQ6Light:面向L1-L2級自動駕駛，基于7nm制程打造，算力5TOPS。EyeQ6Light具備2核、8線程CPU,1個通用計算加速器和1個CNN加速器。為上一代EyeQ4的迭代版本，但封裝尺寸為EyeQ4的55%。預計2023年實現(xiàn)量產。5華為：以ICT技術全面賦能汽車智能化堅定“平臺+生態(tài)”戰(zhàn)略，布局五大業(yè)務板塊華為智能汽車解決方案包括五大業(yè)務板塊：智能網聯(lián)、智能駕駛、智能座艙、智能電動、智能車云服務。華為自2014年成立車聯(lián)網實驗室，便開始面向智能網聯(lián)汽車領域儲備技術，2019年5月份，華為正式成立了智能汽車解決方案BU,開始全面進軍智能汽車賽道。華為提出了代表計算和通信的CC架構，用分布式網絡+域控制器的架構，將車輛分為三大部分：駕駛、座艙和整車控制，推出了基于CC架構的三大平臺智能(VDC)。華為堅持“平臺+生態(tài)”的發(fā)展戰(zhàn)略，聚焦ICT技術，圍繞iDVP、MDC和HarmonyOS智能座艙三大平臺，構建生態(tài)圈，攜手合作伙伴幫助車企造好車。打造開放共贏的iDVP智能汽車數字底座，實現(xiàn)軟硬件分層解耦。在智能汽車數字架構中，華為提供智能汽車數字平臺的基括計算與通信架構CCA、車載操作系統(tǒng)、多域協(xié)同軟件框架HASCore和完善的整車級工具鏈，構建硬件生態(tài)和軟件生態(tài)，與伙伴們聯(lián)合定義硬件接口和軟件接口，聯(lián)合開發(fā)原子化服務，實現(xiàn)軟硬件分層解耦，幫助車企快速開發(fā)跨廠家、跨設備的應用，為用戶帶來持續(xù)進化的體驗。華為積極參與產業(yè)聯(lián)盟，建立共識，基于自身實踐，貢獻行業(yè)標準?；谌A為MDC計算平臺，打造開發(fā)共贏的智能駕駛生態(tài)華為MDC(MobileDataCenter,移動數據中心)定位為智能駕駛的計算平臺，集成華為在ICT領域30多年的研發(fā)與生產制造經驗，為開發(fā)者提供全場景覆蓋的工具鏈與豐富的SDK,支持伙伴的軟件開發(fā)和移植，同時滿足智能駕駛應用對車規(guī)、安全的核心要求。目前，已經有70多家合作伙伴加入了MDC生態(tài)圈，聯(lián)合推進乘用車、港口、礦卡、園區(qū)等智能駕駛場景的試點與商用。華為MDC平臺遵循平臺化與標準化原則，包括平臺硬件、平臺軟件服務、功能軟件平臺、配套工具鏈及端云協(xié)同服務，支持組件服務化、接口標準化、開發(fā)工具化；軟硬件解耦，一套軟件架構，不同硬件配置，支持L2+~L5的平滑演進，保護客戶或生態(tài)合作伙伴的應用軟件開發(fā)的歷史投資。MDC自動駕駛平臺的系統(tǒng)架構是可伸縮的，通過對CPU內核數，人工智能加速內核搭載數量以及IO接口數量的增減，可滿足高、中、低端乘用車從駕駛輔助到高端智能駕駛的不同使用場景。華為MDC采用CPU+NPU路線。以華為2018年發(fā)布的MDC300F與SSD控制芯片。CPU芯片：華為自研的鯤鵬920處理器，基于ARM架構，采用7nm工藝，2.0GHz,最大功耗55W;NPU芯片：華為自研的昇騰310處理器，基于達芬奇AI架構，可以提供16TOPS@INT8的算力，采用12nm工藝，最大功耗8W。華為MDC平臺將硬件接口標準化，基于SOA架構，通過標準組件接口實現(xiàn)不同算法組件組合及應用。華為MDC平臺支持智能GMSLCANCANFDAutomotiv構，遵循AUTOSAR規(guī)范，定義了智能駕駛基本算法組件，能華為MDC產品線逐漸完善，陸續(xù)發(fā)布MDC300F/210/610/810多款產品，覆蓋從L2+~L5全場景自動駕駛應用。在2019年，華為正式推出了MDC300F,算力64TOPS,面向商用車場景，華為正式開啟了MDC生態(tài)建設；2020年9月，在華為智能汽車解決方案生態(tài)論壇上，華為發(fā)布了MDC210與MDC61前者算力達48TOPS,適用于L2+自動駕駛，后者算力達200+TOPS,適用于L3/L4級別自動駕駛；2021年，在上海車展上，華為發(fā)布了MDC810,算力達到400+TOPS;華為計劃在2022年發(fā)布MDC100,進一步豐富MDC產品線。華為還提供了一系列的華為MDC開發(fā)者套件包括MDC工具鏈、運行著智能駕駛操作系