安霸芯片算力

1. 舱内监控研究：前九月DMS+OMS装车量同比增130%，视觉DMS/OMS为主流方案

根据佐思汽研发布的《2022年舱内监控产业研究报告》，我国本土厂商对于DMS（驾驶员监控系统）和OMS（乘客监控系统）的布局热衷于同时进行。在2022年1月至9月期间，DMS+OMS装配量达到了25.9万套，较上年同期增长了130.1%，装配率达到了1.8%，较去年增长了9个百分点。其中，新势力车型装配量为11.6万套，占比高达44.6%。

从车型来看，DMS+OMS装配量前三的车型分别是传祺GS8、蔚来ES6和AION Y。搭载了DMS和OMS系统的代表车型包括问界M5、上汽大通MIFA 9、捷途X70、哪吒U、蔚来ET7、长安UNI-K、理想L9、岚图FREE、长安欧尚Z6、哈弗神兽等。

主机厂的OMS方案以视觉方案为主，毫米波方案的应用呈上升趋势。2022年1月至9月，采用毫米波的OMS方案占比从2021年同期的1.9%增长至2.3%。例如，摩卡新能源搭载的毫米波雷达方案后排生命监测系统，在车辆锁车后90秒内，若检测到有生命体遗留车内，会通过车辆鸣笛和短信/APP提醒车主，并在温度超过23度时自动开启天窗，以避免车内过热。

一些厂商还推出了将毫米波与摄像头融合的舱内监控方案，以结合两者的优点。例如，大陆集团推出的“座舱融合感知”解决方案，通过摄像头数据与雷达传感器和智能算法结合，覆盖整个车内。在车辆锁车后，系统会通过雷达传感器和物体分类算法检测遗留的儿童，并发出警报。未来，该系统还将新增记录和评估驾驶员及乘客的健康指标（如脉搏、呼吸频率或体温）和情绪功能。

在成本控制方面，实现DMS和OMS功能的硬件通常需要两颗摄像头。然而，通过单颗RGB-IR广角OMS来覆盖DOMS的全部功能，可在确保算法精度的前提下，节省成本。例如，Eyeris推出车内单目3D传感AI解决方案，通过单个2D RGBIR图像传感器获取深度数据，适用于所有车内功能。emotion3D和onsemi联合设计的参考方案，基于emotion3D的CABIN EYE AI软件堆栈和安森美的AR0820AT 8.3 MP图像传感器，利用一个彩色/IR摄像头取代单一任务的驾驶员监控黑白/红外摄像头。

DMS正在与ADAS（高级驾驶辅助系统）融合，促使DMS算法与芯片的集成。例如，虹软科技与高通合作，在高通8155或下一代芯片上，通过使用高通智能驾驶芯片的一部分算力，直接用虹软算法结合摄像头来提供DMS功能。Seeing Machines与安霸合作，开发集成的前置ADAS及车内乘员和驾驶员监控系统解决方案。Mobileye计划在2023-2024年量产的下一代EyeQ6计算平台上预置嵌入式视觉DMS算法。

舱内监控系统的应用场景在不断扩展。基于视觉方案的舱内监控系统除了疲劳分心检测外，还在智能座舱领域拓展了功能，如个性化车机界面登陆、个性化座舱设置、DMS唇语识别与语音系统的配合实现多模态交互等，大大提升了用户体验。例如，MIFA 9在B柱上配备了双OMS乘员辅助识别系统，自动进行人脸识别，同步个性化设置。此外，长安锐程PLUS支持Face ID人脸识别，自动完成座椅位置、灯光、车载应用等设置，并监测驾驶员的疲劳状态。

随着DMS/OMS算法和硬件的提升，舱内监控系统的应用场景将会进一步解锁，产品溢价能力将得到提高。未来，舱内监控技术将更广泛地应用于汽车领域，提供更安全、更智能化的驾驶体验。

2. 黑芝麻智能科技有人听过吗

黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，分别在硅谷、上海、成都、深圳、武汉、重庆、新加坡成立研发及销售中心，目前有超过500名员工，核心团队均来自博世、OV、英伟达、安霸、微软、高通、华为、中兴等业内顶尖公司，平均拥有15+年的行业经验。作为行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业⌄黑芝麻智能专注于大算力计算芯片与平台等技术领域的高科技研发，能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，包括基于车规级设计、学习型图像处理、低功耗精准感知的自动驾驶感知计算芯片和自动驾驶计算平台，支撑自动驾驶产业链相关产品方案的快速产业化落地。

3. 智能驾驶芯片争夺战

全球智能驾驶汽车市场正处在爆发的前夜。

根据艾瑞咨询的报告数据显示，到2023年，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000万辆，L1/L2级自动驾驶功能的渗透率将接近50%，L3级自动驾驶功能的市场渗透率也会来到7%。

就从眼前来看，全球智能汽车的急先锋特斯拉，凭借着对车辆的智能化和自动化革命，其股价不断创造新高，总市值已突破2000亿美元。

这也体现了整个市场对于智能汽车的发展保持着超高的预期。

1、国内智能驾驶市场蓄势待发

我们将视角转到国内：经过这两年的快速发展，很多合资品牌、自主品牌、造车新势力们在ADAS功能与智能驾驶系统的量产上车上，呈现出你追我赶的态势。

据佐思产研统计，今年前4个月，国内市场的L2级自动驾驶系统的装配率已达10.6%。

其中，丰田、沃尔沃这样的传统品牌，以及吉利、领克、几何，还有长城魏派、奇瑞星途等新兴品牌装配率领先。

造车新势力更不用说，蔚来的NIOPilot、小鹏的XPilot、威马的LivingPilot以及理想的辅助驾驶系统都已经搭载上车并且在持续进化之中。

特别是理想汽车最近拿到美团的融资，未来将大力投入自动驾驶技术的开发和应用。

L3自动驾驶的市场也在不断扩大，自2017年奥迪推出新A8标榜量产全球首个L3自动驾驶系统以来，国内的品牌也纷纷上马L3级自动驾驶功能。

其中就包括了广汽新能源的AionLX/AionV、上汽荣威已上市的MarvelX和待上市的MarvelR，还有今年受到广泛关注的长安U-NIT和比亚迪汉。

不过受限于国内的法律法规还未明确，这些车型上所搭载的L3自动驾驶功能尚未开放，但后市可期。

而针对更高级别的L4自动驾驶，近期有两大比较重磅的行业动态：

其一是沃尔沃与Waymo牵手了，后续沃尔沃品牌、极星品牌以及领克品牌的车型将会集成Waymo的自动驾驶技术；

黑芝麻联合创始人兼CEO单记章（右）黑芝麻联合创始人兼COO刘卫红（左）

黑芝麻的联合创始人兼CEO单记章此前是图像芯片公司OmniVision（OV）的图像算法负责人，在视觉感知领域拥有100多项专利。

联合创始人兼COO刘卫红先后就职通用汽车、博世，曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁，在主机厂和Tier1都有深厚的任职经验。

一个出身自芯片行业，另一个来自汽车制造业，两者相辅相成，未来要在自动驾驶芯片领域创造出一番天地。

针对团队的构成，刘卫红曾经提到，「我们的基因是芯片，团队里有做过车规级芯片研发和车规级芯片验证的尖端人才，想做和做过是不一样的。同时我们还整合了既懂算法，又懂得计算架构的开发人员。」

目前黑芝麻在中美两地都有团队，全球拥有近300名员工，团队成员很多曾就职于OV、安霸、高通、英伟达等芯片公司，平均从业经验超过15年。

4、自动驾驶芯片量产急行军

自动驾驶芯片要实现量产落地，必须要迈过车规级的坎。

自动驾驶芯片的车规级，不但包含了芯片本身的可靠性、稳定性、耐久性等要求，还要满足与车辆系统整合后的系统功能安全。目前市面上很少有供应商能同时满足两方面的要求。

黑芝麻新近推出的A1000芯片，从设计之初就朝着车规级的目标迈进。

它符合芯片AEC-Q100可靠性和耐久性Grade2标准，芯片整体达到了ISO26262功能安全ASIL-B级别。

芯片内部还有满足ASIL-D级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为ASIL-D。

为此，A1000芯片采用的是ARM车规级的CPU和GPU。

在代工厂方面，黑芝麻也是按照车规级的要求选择了台积电的16nm产线。这一切的目标都是为了实现这款芯片的车规级设计目标。

此前的6月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。

据悉，搭载这款芯片的首款车型将在2021年底量产。

另外，黑芝麻的华山一号A500芯片也已开启量产，其与国内头部车企针对L2+和L3级别自动驾驶的项目也正在展开。

相较于传统的汽车电子芯片厂商，黑芝麻的规划显然更加快速激进，他们需要更敏捷地把握住时间窗口。

这个时间窗口也就在这两年中，特别是今年，大部分的智能驾驶车型已经在进行芯片选型，而现在能够拿出这样的芯片产品的厂商，无疑将占得先机。

黑芝麻的A1000芯片已于今年6月发布，在量产进程中踏准了市场的节奏。

在全球智能驾驶汽车市场爆发的前夜，针对自动驾驶芯片的市场争夺也更加激烈。

头部是Mobileye、英伟达这样的巨头；还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商；老牌汽车半导体厂商们也在加快布局。

如黑芝麻一样的AI芯片公司将成为重要的后起之秀。

智能驾驶汽车将是一个拥有巨量增长潜力的市场。

在这样的市场机遇中，黑芝麻这样的国产自动驾驶芯片厂商正在产品层面上与Mobileye和英伟达这样的国际巨头展开角逐，未来就是吸纳客户、建立起生态，修建自己的护城河。

单记章曾在多个场合表露过同一个愿景：PC时代英特尔为代表的处理器企业；智能手机时代有ARM为代表的移动芯片公司；而黑芝麻则希望成为智能驾驶时代的英特尔和ARM。

智能汽车的大势已成，「Bigthingsstartsmall」。

巨大的产业机遇之下，今天的后起之秀能否成为未来的产业巨头？

我们且行且看。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

4. 安防产品里的处理器--DSP,ISP,SOC

安防产品里的处理器--DSP,ISP,SOC

安防产品中，芯片处于很核心的位置。安防里面的芯片主要是前端摄像机，编解码设备，录像存储的NVR,DVR,IPSAN，以及后端各种服务器使用到的各种处理器，类似于电脑的CPU。安防行业里一般称为DSP或者ISP，SOC等。

分类

按照使用于产品的不同，我们可以将安防产品里的处理器分为这样几大类：

摄像机用

摄像机用的处理器一般又分为两种，一种是处理图像的。比如模拟摄像机，SDI数字摄像机常用的处理器，称为ISP。另外一种是网络摄像机和编码设备使用的，主要功能是将模拟，数字信号编码压缩成网络信号的，称为SOC或者DSP。一般这种处理器还自带有ISP功能。

NVR/DVR用

  DVR/NVR使用的处理器主要作用是将接入摄像机的视频信号进行编码压缩（不管摄像机是模拟还是网络的），同时支持VGA/HDMI解码输出显示，接入硬盘进行存储。同时还支持音频，报警输入输出，网络，智能分析等功能。

服务器用

安防用服务器使用的处理器和我们常见的专业类服务器使用的一样。核心功能是计算和运算，信息处理、程序运行等。

网络摄像机常用处理器

模拟摄像机常用处理器

DVR/NVR常用处理器

服务器用处理器

发展趋势

从国外为主，到国内占据绝大部分市场。

早期的安防处理器以Ti，安霸等国外和台湾厂商的为主，到现在主要是国内厂商的产品，比如海思，国科，君正。其中海思目前应该占有70%的市场份额。

从标清到更高清。

目前H.265编码的300万，500万，800万，甚至1200万的网络摄像机处理芯片越来越多的进入市场。推动着安防从早期的标清，高清，全高清也走向300万，500万，甚至更高清的时代。

更多AI功能。

早期的安防芯片智能分析功能比较薄弱，现在基本的智能分析功能已经是标配，人形侦测，人脸识别，人数统计，车牌识别等功能已经内置到处理器里。

自带算力。

除了常见的AI功能，比较高端的处理器已经自带算力，支持深度学习，能进行更多智能算法相关的操作。

云边结合，去中心化。

越来越多的前端摄像机芯片带有AI功能，自带算力。很多早期只能在中心进行的智能分析，可以在摄像机端完成，减轻中心压力，云边结合，系统数据可靠性，安全性更高，容灾能力更强。

处理器的主要参数/性能

参考资料：

安防芯片：五个发展趋势，三大投资方向

海思智能安防主流芯片浅析

富瀚

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