AI芯片创企爱芯元智，最近官宣杀进了智能驾驶赛道。他们的打法很明确：两大核心IP加上三大赛道布局——这背后，是对当下行业变局的精准判断。

ChatGPT3的横空出世，把全世界对AI的期待推到了一个新高度。紧接着，一股用大模型赋能千行百业的浪潮翻涌而起，智能驾驶行业自然也站在了风口之上。先是毫末智行发布了智能驾驶生成式大模型DriveGPT，接着斑马智行基于阿里通义千问推出了汽车AI能力体系Banma Co-Pilot。更近的例子是，理想汽车在家庭科技日上宣布，要凭借自研的认知大模型MindGPT来提升智能驾驶效果，不再依赖高精地图去研发城市NOA。

大模型时代，汽车智能驾驶算法在持续升级，这对芯片的运算支持能力提出了更高的要求。但另一边，整车市场的竞争已经到了白热化阶段。降价、洗牌、内卷——这些词汇成了行业热词。围绕“降本增效”这个核心，整个汽车供应链都在承压，传导到智驾芯片环节，一款把成本压到极致的AI芯片，成了真正的稀罕货。

性能与成本兼顾，车企“既要又要”，行业对高性价比智驾芯片的呼声越来越高。从特斯拉的FSD芯片，到Mobileye、英伟达的量产辅助芯片，再到地平线、芯驰这些国内玩家，全球车芯企业都在竞逐“性价比之王”的位子。最近刚官宣杀入车芯赛道的人工智能感知与边缘计算芯片企业爱芯元智，也是其中之一。

大模型时代，汽车行业到底需要什么样的芯片？高性能与低成本之间的平衡究竟如何达成？围绕这两个问题，甲子光年在世界人工智能大会期间，和爱芯元智创始人兼首席执行官仇肖莘、汽车事业部总裁龚惠民聊了聊，听他们分析了当下智能驾驶产业的发展趋势。

爱芯元智创立于2019年，主营智慧城市和智能驾驶两大方向。他们自主研发的SoC芯片AX650N和车规芯片M55、M76系列，都能支持Transformer大模型运行。在国内，能做边缘侧适配Transformer大模型的芯片供应商，他们的确算是少数。

关于大模型对智能驾驶的意义，仇肖莘的判断是：多模态大模型有助于智能驾驶实现从感知到决策、规划、控制的全AI优化，同时能覆盖全部道路场景，缓解智能驾驶的“长尾问题”。从这个角度看，大模型就像是智能驾驶的“终极理想”。但要实现这个理想，一枚性价比足够高、能以最高效率运作大模型的边端侧AI芯片，是绕不开的硬件门槛。在算法之外，合适的芯片才是卡住智能驾驶大模型落地的最大难题。

1. 大模型时代的车芯机遇

中科院雄安创新研究院的认知智能实验室副主任黄武陵认为，“自动驾驶技术正进入以数据和知识双驱动的多模态感知和认知理解为代表的新阶段。”语言大模型、视觉大模型的登场，给自动驾驶行业带来了全新的发展机遇。

一套完整的智能驾驶解决方案，通常包含感知、规划、决策、控制四个环节。过去，在前装市场，感知是最早用上“模型算法”的环节，汽车芯片里的GPU部分也大多用于感知环节的计算。商汤科技联合创始人王晓刚曾说过，“当前大多是感知输出一个结果，基于规则做一些判断，做出决策，然后再基于手动规则，实现规划控制。”这种控制手段不够智能，也不够精准，大模型的到来正在改变这一现状。

龚惠民的观点很直接：“目前的车载智能是多任务系统，复杂的任务需要非常多的小模型分别实现。而智能驾驶的未来会走向端到端，可以用单一的大模型或者少量模型来替代，效率和性能都会因此提升。”

此外，智能驾驶还有一个痛点：驾驶场景无法全覆盖。目前的技术已经能覆盖90%以上的场景，但还有10%的长尾场景迟迟无法解决。而大模型正好在环境认知理解、智能决策方面有独到之处，能模拟人类驾驶的能力，覆盖那些从未遇见的小众场景。

仇肖莘把大模型在智能驾驶领域的优势总结为三点：第一，能实现“单模型多任务”，把原本靠规则判断的部分全部用AI替代；第二，泛化性更强，能疏解那10%的长尾问题；第三，精度和运算效率进一步提升。

基于这些优势，国内以Transformer大模型为基础的智能驾驶解决方案正在快速推进。毫末智行、斑马智行等算法公司，以及理想等整车企业，都在纷纷“上车”。其中，最火的是与Transformer结合在一起的BEV大模型。目前，年内落地BEV已经成了国内头部智能驾驶玩家的共识。

优势很清楚，那推动落地的难点在哪？仇肖莘认为，关键还是要有一款能满足车企需求的高性价比芯片。一方面，国内汽车业竞争内卷加剧，车企要求L2+的自动驾驶方案未来要进一步降价，芯片企业的成本控制能力得更强；另一方面，算法复杂化又要求芯片算力持续攀升。综合来看，一款既能支持Transformer高效运行，同时还能满足低成本要求的芯片，会成为车企的核心需求。

对于这个趋势，爱芯元智的芯片架构师们早在2021年就有了初步判断。从那个时候起，他们就在为爱芯元智研发的爱芯通元混合精度NPU预埋了Transformer大模型的支持能力。同时，第一颗车规芯片M55H也在2022年7月通过了认证。这种预判性，是爱芯元智在今年6月正式宣布杀入智能驾驶赛道的底气所在。目前，M55H芯片已经在两款车型上量产，最新一代的M76系列芯片也进入了认证程序。

据龚惠民介绍，M76系列芯片在模型支持与算子丰富程度上，能充分满足BEV、Transformer大模型的计算需要，可以说是这一细分市场下性能最好的芯片之一。

随着大模型威力的进一步显现，能支持Transformer高效运行的车规芯片会变得越来越重要。据车百智库的数据，2022年全球汽车AI芯片市场规模已达102亿美元，是最大的AI芯片需求市场。在BEV大模型不断落地的当下，爱芯元智凭借在AI芯片领域的积累，有望获得更大的市场机遇。

2. 凭借核心自研IP，杀进智能驾驶赛道

新能源汽车赛道的竞争已经白热化。6月8日，爱芯元智宣布入局智能驾驶赛道，抓住大模型带来的机遇。但汽车供应链自有一套等级森严的逻辑，车企极为注重决策安全，替换供应商的成本又很高，所以，一个新人想在智能驾驶赛道扎下根来并不容易。

爱芯元智的窗口机会来自两方面。外部是持续三年的汽车缺芯潮，内因则是仇肖莘在2021年时对行业的预判——先见成先得。自2020年起，汽车行业就陷入缺芯潮，车企产能大受限制。中国电动汽车百人会副理事长张永伟曾在2022年底表示：“三年的芯片短缺使中国汽车减产超过200万辆。”在这一背景下，国产化替代需求增长，2021年时，爱芯元智抓住机会，获得了几家Tier1厂商的认可，由此开始了汽车芯片的布局。

关于行业预判，仇肖莘强调，对芯片企业来说，出货量是影响赛道选择的最关键因素。爱芯元智从未把战略局限在智慧城市或智能驾驶的某一个领域，而是把所有与视觉感知、NPU、计算相关的潜在应用都视为能触及的市场方向。如何让爱芯元智自研的两大核心IP——爱芯智眸AI-ISP和爱芯通元混合精度NPU——在最大程度上赋能行业，才是公司思考的底层逻辑。

2019年时，智慧城市是仅次于手机的第二大AI芯片市场；到了2022年，汽车AI芯片的市场规模达到102亿美元，是手机市场的3倍。市场空间本就巨大，而且国产化替代需求才刚刚起步，爱芯元智此时入局智能驾驶赛道，时机并不晚。据车百智库统计，2023年广汽乘用车的国产芯片占有率将达到20%左右，而上汽乘用车也将在2025年把占有率提升至20%。中国汽车芯片赛道的发展，才刚刚开始。

面对行业机遇，爱芯元智的相对优势很明显。其两大核心IP——爱芯智眸AI-ISP和爱芯通元混合精度NPU——已经高度成熟，在智慧城市赛道打磨多年，这些技术可以轻易复用在智能驾驶领域。两大赛道一同发力，芯片的研发费用被最大程度分摊，爱芯元智的汽车芯片也因此更具性价比。

关于这两大技术在智能驾驶赛道的威力，仇肖莘表示：“用于摄像头的视觉处理芯片和智能驾驶芯片的技术逻辑是一样的，都是视觉处理能力加计算能力。这刚好是爱芯元智过去几年一直在不断迭代的领域。”她进一步介绍：“在视觉处理能力上，爱芯元智首创的ISP技术将人工智能的Deep Learning应用到图像处理中，能在环境光线不好时清晰视物，让黑夜朗如白昼，充分满足汽车在雨天、阴天、夜间的感知需求。而自研的混合精度NPU则能有效提高芯片效能功耗比，更契合车端芯片需求，并且支持运行Transformer模型。我们也是业界第一个在边缘侧AI芯片上运行大模型的芯片企业。”

目前，在汽车芯片领域，爱芯元智已经形成了M55、M76、M77三个系列芯片的产品序列。其中，M55H是当前上量的核心，采用1V1R硬件配置，主要面向L2级自动驾驶、CMS及DMS开发套件等应用，拥有8TOPS算力。在拿下两款车型的量产后，公司计划于第三季度拿到新的量产订单。M76系列面向L2+级智能驾驶市场，规划算力为60TOPS；M77系列则面向城区NOA等高阶智能驾驶市场。三款芯片都支持Transformer算法，能力呈递增趋势。到明年初，M76芯片预计通过车规级认证；到2025年，M77芯片预计实现量产。

爱芯元智人工智能算力平台层级架构示意图 图片来源：爱芯元智官网

基于这些优势，爱芯元智搭建了拥有平台层、模型层、应用层三层架构的算力平台。平台层是软件加芯片的人工智能算力平台，模型层是Transformer大模型，应用层则包括智慧城市、智能驾驶、智能IOT三大赛道。基于这个平台，爱芯元智能为车企提供软件加硬件结合的解决方案，并提供一套成熟工具链，帮助车企快速上手。

在大模型时代，爱芯元智车规芯片对Transformer算法的支持，让它在性能和功耗两方面都处于行业领先位置。随着以BEV为代表的自动驾驶Transformer大模型在今年加速落地，爱芯元智NPU芯片的发展优势会被进一步放大。展望更远的未来，随着汽车芯片国产化率的逐步提升，车企开始追求芯片性价比，像爱芯元智这样在芯片技术上有独特优势、能通过布局多个赛道有效降低造芯成本的芯片企业，会获得足够广阔的发展空间。