智驾计算芯片一直被看做是自动驾驶汽车的“大脑”，随着智能驾驶的飞速推进，汽车对“大脑”算力的需求也逐步提升。
曾经的5TOPS 、10TOPS产品现在已经完全不够看，100TOPS以上的大算力芯片开始成为新宠。
英伟达Orin无疑是这波大算力芯片上车潮中，最受欢迎的崽，理想X01和蔚来ET7都在抢Orin首发，而后面还有小鹏G9、智己L7、集度等一种热门车型和品牌排着队上市。
Orin的受欢迎，很大程度上在于压根就没有竞争对手，把单SoC算力门槛提到200TOPS（INT8）以上，英伟达确实嚣张地说：一个能打的都没有。
不过，这种孤独求败的战局，被老牌芯片厂商安霸给终结了。CES 2022上，安霸发布了最新一代AI域控制器芯片CV3，将单SoC的AI处理能力一下拉到了500 eTOPS。如果按照蔚来的用法，4个级联就是2000TOPS算力。
值得注意的是，安霸CV3的AI算力单位标注的是eTOPS，并不是大家场景的TOPS。安霸的eTOPS是等效算力，意思是硬件上不是，但效果上和500TOPS芯片跑出来的计算速度一样。就像是你不是MIT博士，但发论文水平和MIT博士持平，就是等效MIT博士了。
安霸相关负责人表示，目前国内对AI算力的标注有些混乱，不同的模型多少稀疏度跑出来的算力结果都不同，还是要以实际用户需求为主，CV3的算力是通过跑一个自动驾驶主流网络得到的真实算力。
不仅在NN神经网络算力上套圈，CPU上安霸也卷起来了，用了16个ARM最先进的CPU内核。Orin标注的CPU内核是Arm Hercules，但实际上这是ARM Cortex-A78AE的开发代号，CV3和Orin都用了ARM最先进的车载CPU内核（AE即Automotive Enhanced汽车增强， 专为智能汽车设计）。
同时CV3功耗也仅50W，妥妥地加薪不加班， 相对Orin而言，性能提升2倍，功耗仅增加了25%。
500eTOPS和16个ARM核都能干啥？
芯片简单理解就是算法运行的载体，等等，算法又是什么呢？算法是解决某一问题的逻辑和流程。对人而言，算法就是你的价值观、世界观、人生观，大脑就是芯片。
目前自动驾驶而言，智能车上的算法，会有深度学习算法、传统神经网络算法以及非神经网络算法，一套辅助驾驶系统里，基本两者都会包含，仅仅是重点不一样。
CPU主要用来跑传统神经网络算法，在感知上主要针对的是激光雷达的点云数据，以及毫米波雷达点云数据。而后续的决策、规控算法也是需要在CPU上运行。
神经网络加速器则针对深度学习算法，它的计算能力就是我们所常见的TOPS，它主要目标则是处理摄像头传感器的感知信息。CV3有自研的CVflow架构包含了神经向量处理器（NVP），依靠500eTOPS的算力，能同步处理20路视频信号，满足现阶段多数L2+系统的需求。对比而言，英伟达Orin是能够接入16路400万像素摄像头，8个激光雷达。
此外，CV3自带了双目立体视觉引擎和稠密光流引擎，可以提供范围更广的深度检测和运动感知。目前国内采用双目立体视觉的还很少，仅有华为ADS和大疆车载的方案是用到了双目感知。
CV3的优势是什么？
既然芯片是为算法服务，则设计好一款智驾芯片，就一定要能赌对自动驾驶算法的方向，而这一点恰好是安霸的优势。
现阶段英伟达、Mobileye也都亲自进入了自动驾驶Robotaxi赛道，为的就是能自己去搞自动驾驶，才能掌握技术发展的方向。安霸早在2015年就收购了自动驾驶企业 VisLab ，VisLab的优势就在于双目立体视觉感知。
此外安霸还在去年收购了4D毫米波雷达企业傲酷，傲酷是以软件算法著长的4D毫米波雷达公司，可以用一个角雷达的硬件，通过算法实现4D毫米波雷达的感知。
通过对这两家在视觉算法、4D毫米波雷达算法上有技术积累企业的收购，安霸能够更清楚判断自动驾驶感知算法的发展方向，适配被广泛使用的算法模型。
此外，由于深度整合了这两家算法公司的技术能力，因此安霸在CV3的设计上为4D毫米波雷达及双目立体视觉算法都做了适配。安霸预测2022年将有很多车企使用4D毫米波雷达，而CV3会是非常好的搭档。
此外，由于有了对4D毫米波雷达及双目立体视觉算法的适配，CV3更便于帮助合作伙伴做前融合。我们现在的感知算法都是后融合，即让摄像头、毫米波雷达、激光雷达等都独立去感知结果，然后去根据不同场景下不同传感器的置信水平，选择使用哪个传感器的数据。
前融合则是原始数据层的融合，是点云和像素的融合，通过时空同步，让摄像头和4D毫米波雷达把对同一环境信息的数据做融合，统一生成一个置信水平更高的感知结果，这会是自动驾驶发展的必然方向。
虽然安霸CV3的入场，车企有了新的选择去打造自己的智能驾驶系统，而4颗级联就能实现2000TOPS的算力，也再一次刷新了车载智能域控制器的算力天花板。
看到不论是传感器还是芯片，硬件上供应链基本已经给到了不错的产品选择，接下来就看车企和科技公司们在软件上好好发力了！
