February_Self-driving ICs｜Analysis of Global Self-driving IC Market Development (Part3)

Level 3已商業化，因而目前大型車廠正開發Leve1 4以上技術，其處理器的全球主要供應商預估是Nvidia與Qualcomm，ADAS霸主的Mobileye雖然有推出對應的處理器產品，但競爭力不足勢必失去領導地位，各公司發展狀況詳述如下 :

• Nvidia

Nvidia成立於1993年，為設計和銷售GPU為主的IC設計公司。自從1999年推出全球第一款獨立顯示卡後開啟GPU時代，帶動PC遊戲市場成長，目前在獨立顯卡用GPU的市占率超過80%。2006年提出名為CUDA軟硬體整合技術，讓使用者可利用GPU進行圖像處理之外的通用運算，使得其終端應用從遊戲擴展至AI、雲端、自動駕駛等多個高效運算領域。目前該公司鎖定經營遊戲、資料中心、專業視覺化和汽車等四大市場，其中遊戲與資料中心為主要營收來源。雖然汽車業務占比不高，但被視為未來的核心業務。在2015年CES上發表名為Nvidia Drive的自動駕駛平台，涵蓋處理器、車載平台(Drive Hyperion)、模擬平台(Drive Sim)、軟體開發工具(SDK)。至今已推出Drive PX、PX2、Xavier、Orin等四代處理器，Nvidia宣稱已獲得25家以上車廠採用，各代產品詳述如下 :

• 2015年推出第一代的Drive PX是基於Tegra X1晶片開發的處理器，具備256核Maxwell架構的GPU和8核ARM CPU，可提供傳統車載計算平台所不具備的高效運算能力。
• 2016年推出第二代的Drive PX2是基於Parker晶片開發的處理器，具備256核Pascal架構的GPU和6核ARM CPU，為Nvidia第一顆符合車用規範產品。後續衍伸出三個版本，包括:(1).搭載1顆Parker的Drive PX2 AutoCruise，可支援高速公路自動駕駛和高精度地圖繪製計算；(2).搭載 2顆Parker和2顆獨立Pascal架構GPU的Drive PX 2 AutoChauffeur，可支援點到點的自動駕駛；(3).Drive PX 2 Fully Autonomous Driving是採用多套 Drive PX2 組成的計算矩陣。Drive PX2和初代產品最大的差異是跟車廠、第一級供應商共同開發完整的自動駕駛技術架構DriveWorks，可從雲端伺服器、超級電腦進行大規模訓練及於車載處理器進行小模型訓練和推理的硬體框架，以用於開發行人與車輛檢測、高精度地圖生成、定位、路徑規劃等自動駕駛有關解決方案。
• 2016年推出第三代的Drive Xavier平台支援Level 2~5應用。其作為專為自動駕駛設計晶片，除了具備512核Volta的GPU和8核ARM CPU外，還搭載深度學習加速器(DLA)、可程式化視覺加速器(PVA)等ASIC，前者用於推理，後者用於機器視覺，這是Nvidia首次採用CPU+ GPU+ASIC的架構。其Level 5版本Pegasus是由2顆Xavier晶片和2顆Turing架構的GPU構成，可提供320TOPS的運算能力，用於無人計程車。
• 2019年推出第四代的Drive AGX Orin平台支援Level 2~5應用。其處理器是由2024核Ampere的GPU、ARM Hercules CPU、第二代DLA與PVA、視頻編/解碼器、HDR ISP構成，並引入車規級Safety Island設計，採用8nm製程，單顆運算能力為254 TOPS，性能最強的Level 5版本是由2顆Orin晶片與2顆Ampere架構的GPU組成，運算能力達2000 TOPS。

2021年4月發表次世代自動駕駛處理器Drive Atlan，將採用次世代架構GPU及新的ARM核心CPU、DLA、PVA，還導入資料處理器(DPU)以強化自動駕駛能力，可提供超過1000 TOPS的運算能力，預計2025年推出。隨後該公司於2022年9月宣布由Drive Thor取代Atlan，其最大運算能力提高到2000 TOPS，採用5nm製程，預計於2025年量產。

表3、Nvidia Drive系列產品基本資訊

資料來源 : Nvidia；智璞產業趨勢研究所整理，2024/02

• Qualcomm

Qualcomm成立於1985年，為全球無線通訊技術指標大廠。投入開發汽車領域相關技術近20年，目前涉及智慧座艙、車聯網、自動駕駛等應用。最早是2002年和GM聯合推出OnStar車聯網解決方案。2017年推出9150 C-V2X晶片，允許車與車或基礎設施間連線，並兼容5G和ADAS用感測器。

2019年發表Snapdragon Ride自動駕駛平台，分成Performance、Premiere與Paramount等版本，支援Level 1~5的應用。其處理器配置Kryo CPU、Hexagon DSP、AI加速器、Adreno GPU及Spectra ISP，具有高運算效能與低功耗的優勢，採用5nm製程，最高階版本的運算能力為320 TOPS。2020上半年已交付給車廠和一級供應商進行前期開發，Qualcomm宣稱已獲得30家以上車廠採用；2021年以45億美元收購ADAS供應商Veoneer的子公司Arriver，將其電腦視覺、駕駛策略和ADAS技術與Snapdragon Ride平台結合以提供具競爭力的自動駕駛解決方案。2023年推出首款結合自動駕駛與數位座艙功能的Snapdragon Ride Flex平台，搭配Qualcomm的Ride Vision系統，支援Level 2~5應用，分成Mid、High、Premium等版本，最高階處理器導入AI加速器而使運算能力達2000 TOPS，採用4nm製程，預計2024年量產。

• Mobileye

Mobileye成立於1999年，為專研汽車科技公司，主要業務是研製ADAS與自動駕駛技術。2004年發表第一代ADAS處理器EyeQ1，採用0.18μm製程，功耗2.5W，於2008年上市。之後持續推出系列產品，最新版是2018年發布的第五代EyeQ5，可支援Level 4應用，迄今出貨量突破1億片。Mobileye憑藉先行者優勢幾乎壟斷Level 2以下的ADAS市場，所有EyeQ產品皆是與STMicroelectronics合作及由台積電代工生產，各系列處理器性能資料如表4所列。不過由於提供的封閉式解決方案讓客戶不能修改其中演算法，而Nvidia、Qualcomm等競爭對手方案不僅採用開放式架構，甚至還能根據客戶需求訂製方案，因此自2016年起Tesla率先轉與Nvidia合作後，BMW、Volkswagen、GM與多數中國車廠已不再於新車型搭載EyeQ處理器。針對未來自動駕駛市場開發的EyeQ Ultra處理器運算能力僅有176 TOPS，遠不及同時期量產最大運算能力高達2000 TOPS的Nvidia Drive Thor與Snapdragon Ride Flex Premium，加上部分車廠改為自行研發自動駕駛處理器以節省成本，所以除了與吉利汽車旗下的電動汽車品牌極氪(Zeekr)合作外，尚未有大型車廠表態採用EyeQ 6處理器。

表4、Mobileye EyeQ系列產品基本資訊

資料來源 : Mobileye；智璞產業趨勢研究所整理，2024/02

自動駕駛已成為車廠提升銷售量的利器，而大型車商莫不積極開發最先進的自動駕駛技術以爭取高階市場商機，進度較快者已發展出Level 3道路駕駛與Level 4自動泊車技術。因為Level 3以上等級是交由自動駕駛系統監控，需要處理的資料量十分龐大，其處理器必須具備高速運算能力，而Nvidia與Qualcomm即將量產的次世代產品之最大運算能力高達2000 TOPS，目前看來是領先其他業者，預期此兩大IC廠商將主導未來的自動駕駛市場。目前自動駕駛技術分成單車智慧自動駕駛(AD)和車路協同自動駕駛(VICAD)等兩大發展方向，前者的環境感知是通過車輛感測器完成對周圍環境的探測和定位功能。後者則是採用先進無線通訊和新式互聯網等技術，全方位實施車與車、車與路、車與人之間動態即時資訊交互。就技術專長來看，身為AI晶片龍頭的Nvidia應該比較擅長單車智慧自動駕駛，而無線通訊技術龍頭的Qualcomm則專精車路協同自動駕駛，故可以根據全球自動駕駛技術發展方向來分析哪家廠商較有機會成為市場領導者。