安霸大算力芯片护航 高阶智驾加速到来
久别四载的北京车展火热登场流量拉满，芯片展区同样热闹非凡。
新能源汽车的蓬勃发展，推动了中国智能驾驶技术快速的演进和突破。在北京车展上，记者了解到，车企、Tier1和算法提供商以及芯片厂商等企业在智驾领域技术正快速迭代。
应对智能驾驶技术的高速发展趋势，安霸推出了针对ADAS/自动驾驶全系解决方案。4月26日，安霸举行媒体座谈会。安霸总裁兼首席执行官王奉民、安霸中国区总经理冯羽涛详细介绍了安霸发展现状及其在中国的布局。会上，王奉民及冯羽涛还就芯片、自动驾驶及汽车行业热门话题接受了《中国汽车报》记者的采访。
■CV3在北京车展首秀
安霸成立于2004年，2007年进入中国市场。2018年第一款10纳米AI芯片问世，2022年5纳米芯片发布。在芯片制程及芯片技术方面，安霸一直处于领先地位。值得一提的是，2019年，安霸高清视频处理芯片已成功出货达3亿片。此外，截止去年AI SoC芯片累计出货量也已超过2000万颗。
王奉民告诉记者：“我们早在2015年就已经决定进军汽车自动驾驶领域。”据悉，去年上海车展上，安霸展示了极致性价比的单芯片全时行泊一体CV72AQ芯片。在今年北京车展上，安霸展出的是5纳米车规制程的大算力AI域控芯片CV3家族，CV3系列拥有几款不同的算力的芯片可供客户选择，包括CV3-AD635，CV3-AD655和CV3-AD685。在此系列中，CV3单芯片分别可支持实现从高速无图NOA、城市点对点记忆行车到城市NOA，再到更高阶的L3-L4级自动驾驶。继今年1月推出后，CV3-AD655及CV3-AD635在2024年北京汽车展上完成了公开首秀。
冯羽涛解释：“CV3-AD655定位城市NOA芯片，AI性能完全兼容，对于Transformer等神经网络的支持非常良好，实时处理能力最多到12个摄像头、5个毫米波雷达、3个激光雷达，并且具备数据闭环。CV3-AD635是专为高速NOA和记忆行车设计的芯片，同时具备泊车等功能。它最多可支持7个摄像头和5个毫米波传感器，能够运行BEV+Transformer等现在流行的神经网络。CV3-AD635和CV3-AD655这两颗芯片可以说是我们此次在国内重点推广的产品。”
此次安霸还带来了基于CV3的中央域控4D成像雷达全向（360度）演示及实车展示。在展台上，记者了解到，5R 雷达每秒生成百万级密集点云，类似高线激光雷达成像效果，单芯片成像雷达可达到4级联雷达指标，前雷达的横纵向角分辨率都在1度以内，4D雷达原始数据和摄像头原始数据可深度前融合，支持 L2+ 至 L4 自动驾驶的雷达感应。
■助力高阶智驾加速到来
自动驾驶这两年话题热度很高，行业内关注点也发生了显著变化，从无人驾驶转向高阶智驾。
回顾2018年，整个汽车行业都在谈论高级别自动驾驶，人们普遍认为L3、L4实现指日可待。王奉民对记者说：“当时我们开发CV3-AD685芯片是针对L3级别设计的，也有些客户在做L4级别的应用。”
2023年起，汽车市场关注度由L3+转向快速进入量产的L2+。王奉民认为，这一趋势预计将持续下去。他说：“去年起，行业愿意投入L3级别的项目越来越少，反而更倾向于迅速回归到L2+级别，快速实现落地。
随着汽车在智能领域的快速发展，智能驾驶有望在较短的时间内从自适应巡航，发展到高速NOA，随后是城市 NOA，也就是高阶智驾。王奉民对记者说：”这也是CV3-AD635和CV3-AD655推出的动机。“
王奉民强调：“目前L2+市场竞争非常激烈，因此我们不仅要考虑低成本，也必须引入新功能，比如CV3-AD655。我们目标不仅是在芯片上提供更好的性价比，而且是在整个系统上提供更好的性价比，包括价格、功耗、带宽、内存需求以及芯片结构等，在系统层面提供诸多优势。此外，安霸提供平台，适用于任何车企想要在国内和出口市场上推出解决方案。此外，在欧洲和美国，安霸已经为多款不同的L2+乘用车提供ADAS解决方案。”
随后，王奉民解释L4为什么遇冷？他说：”L4代表什么呢？它意味着汽车可以独立行驶，不需要驾驶员介入处理任何问题。这意味着需要一个完全独立的系统来取代驾驶员。当我们与大陆集团合作开发L4时，我们实际上有两套完全独立的硬件系统，甚至连软件都不能相同。这两套系统在任何时候都需要能够互相切换，这是非常困难的。即使你成功了，那么汽车成本也会非常高昂。因此，从这个角度来看，L4还有很长的路要走。”
冯羽涛也提到，要达到L3级别及以上最大的障碍之一是法律法规和相关责任问题。尽管现在推出了FSD全自动驾驶，但实际上责任仍然需要由人类司机来承担，而自动驾驶系统无法背负这些责任。要真正实现无人驾驶，我们需要克服法律法规方面的障碍，谁才能真正承担这样的责任。这个挑战可能需要很长时间才能解决。
但王奉民相信，无人驾驶这条路一定会走通。他认为，最终关键在于大模型、端到端的技术。他说：”因为我们在软件开发中已经看到，不仅仅是在视觉方面，甚至在控制汽车方面，AI的表现都比传统算法要好得多。当最终一个大模型取代了现有所有的软件时，它的表现可能会让L4成为可能。“
