智能驾驶计算芯片性能评测标准化白皮书-29页_2mb

智能驾驶计算芯片性能评测标准化白皮书（2023）摘要

目录

1. 智能驾驶计算芯片产业现状
2. 智能驾驶计算芯片国内外政策和标准
3. 总结与展望

一、智能驾驶计算芯片产业现状

• 技术背景：智能驾驶推动汽车智能化变革，数据与算力为核心驱动力，行业预期将于2025年迎来爆发增长。
• 发展动态：
  • 全球竞争：传统车企与科技公司（如英伟达、特斯拉、谷歌）竞相研发高算力芯片，算力迭代加速。
  • 中国市场：华为、地平线、黑芝麻等企业推出高性能芯片（如昇腾610、征程5、华山A1000），逐步实现商业化应用。
  • 典型芯片：特斯拉FSD（HW40 216TOPS）、英伟达Orin（254TOPS）、EyeQ Ultra（176TOPS）等。
• 应用需求：
  • 感知：多传感器融合（摄像头、雷达等），需高效处理复杂场景数据。
  • 决策与控制：实时路径规划、行为决策，要求高算力与系统一致性。
  • 性能瓶颈：现有算力评测（TOPS）标准存在稀疏化、量化类型参数混淆，需统一评测方法。

二、智能驾驶计算芯片标准与评测

1. 政策与标准进展

• 国外政策：
  • 联国发布《ALKS法规》、德国《道路交通法》等，推动L3级智能驾驶合法化。
  • 美国交通部《智能驾驶汽车准则》与《综合计划》，确立全球领先地位。
• 国内政策：
  • 工信部《关于加强智能网联汽车准入管理的意见》等政策，支持L3及更高级别测试。
• 标准现状：
  • 团体标准《面向自动驾驶应用的计算芯片》填补行业空白（包含技术要求、设备评测、工具链等4部分）。
  • 行业标准《面向自动驾驶应用的计算芯片》正式立项，统一评测参数。

2. 性能评测标准（团体标准）

• 关键规范：
  • 算力定义：推荐使用INT8稠密算力作为统一标称标准，避免稀疏算力虚标。
  • 评测方法：
    • 采用经典模型（如ResNet50、YOLOv5）进行神经网络推理测试。
    • 综合端到端处理性能，包括实时性、功能安全与能效比。
  • 数据类型支持：INT8、INT16、FP16等，优先用INT8实现高效率与高准确度。

3. 应用案例分析

• 国外案例（测试平台：英伟达、高通、Mobileye、德州仪器）：
  • 英伟达Orin与Xavier芯片通过经典模型测试。
  • Mobileye EyeQ Ultra支持双传感系统输入，集成感知与决策系统。
• 国内案例（测试平台：华为、地平线、黑芝麻、超星未来、爱芯元智）：
  • 华为昇腾310支持主流视频流处理，适用于ADAS与L4平台。
  • 地平线征程5支持16路摄像头输入，已量产搭载于理想汽车。

三、总结与展望

• 产业意义：统一标准规范芯片算力与评测方法，加速国产替代与智能驾驶商业化落地。
• 核心挑战：
  • 标准落地需跨厂商协同与生态建设。
• 未来方向：扩展测试模型与芯片级别，完善端到端评测体系，推动高性能、高能效芯片生态构建。