枕上蝶华为成立于1987年，是一家开始制造通信设备的中国企业。经过30多年的积累，华为已经发展成为全球最大的5G设备供应商。随着人工智能芯片市场的快速增长，华为借助中科的寒武纪芯片ip，于2021年成功推出全球首款搭载人工智能加速单元的手机处理器芯片——麒麟970。这款芯片的成功让华为进一步相信了人工智能技术的发展潜力，加快了自研人工智能处理器的步伐。自动驾驶系统的域控制器是人工智能芯片派上用场的地方。华为人工智能芯片的性能有多强？它如何为自动驾驶汽车赋能？今天我们一起来看看。

　　华为自研的人工智能芯片最早应用于手机芯片，后来应用于服务器和自动驾驶系统领域。先说说大家熟悉的配备人工智能加速单元的手机处理器。华为的人工智能加速单元叫“NPU”，英文叫“神经网络处理单元”，翻译过来就是神经网络处理单元。NPU可以在手机上加速人脸识别、语音识别、图像识别等功能，从而为手机用户提供更好的体验。

　　与国外的差距在多大？正如我在《谈中国自动驾驶芯片》中提到的，麒麟970处理器的NPU其实就是搭载在华为Mate 10手机上的寒武纪寒武纪寒武纪寒武纪寒武纪Cambricon-1A处理器ip。

　　华为后来发布的麒麟980处理器的NPU采用了中科的寒武纪寒武纪Cambricon-1H处理器IP。

　　从目前网上公布的参数来看，麒麟810的NPU算力为0.83TFLOPS，麒麟820的NPU算力为1.33TFLOPS，厂商没有公布麒麟990和麒麟985的具体算力值，但根据苏黎世理工学院AI Benchmark网站的数据，麒麟990的NPU算力高于麒麟820，根据测试数据，估计其算力高于2t麒麟985的NPU计算能力略高于麒麟820。

　　麒麟710A是2021年推出的麒麟710的汽车级版本。该芯片拥有完全自主知识产权，将由SMIC制造，是纯“中国芯”。华为麒麟710进入汽车圈并成功落地后，将与高通骁龙820A抢占市场份额。

　　随着这些配备骁龙820A的新车的推出，它们带来了一波高科技座舱趋势。华为麒麟710A在这个时候进入市场，正好赶上这个趋势。相信未来会有很多中国品牌企业考虑采用华为纯中国血统的数字座舱芯片。

　　虽然麒麟710A的性能与华为最新的麒麟芯片有一定的差距，也没有集成NPU核心，但在满足数字座舱多屏显示和交互的性能要求方面，并没有问题。华为通过数字座舱进入汽车领域只是试水，进一步布局自主车芯片领域才是关键。

　　华为创始人兼总裁任曾在接受媒体采访时表示，华为不能制造整车，但华为可以在车内制造联网模块和电子零部件，可能是全球最好的。在这种情况下，华为肯定会抢占车联网和自动驾驶的主导权。

　　如果华为的ADN目标架构成为行业标准，将成为华为未来10年极其重要的利润增长点。华为的目标非常远大，那就是覆盖先进自动驾驶系统的各种通信和计算设备，提供完善的一站式解决方案。通俗地说，就是为了达到“给自动驾驶汽车买通信和计算设备，随便找华为”的效果。

　　虽然本文聚焦的是芯片，但华为的实力不仅在于芯片，还在于其网络通信。在谈论芯片之前，我想举一个简单的车路协同的例子来说明这一点。

　　这个简单的例子可以很好地说明华为是如何通过网络和通信技术为自动驾驶赋能的。可以说，未来的自动驾驶汽车绝不是一座“孤岛”，而是与万物互联的移动工具。

　　好了，简单说一下华为网络架构在车路协同中的应用。现在正式说说华为的自动驾驶平台和芯片。既然自动驾驶平台是基于华为的人工智能芯片，我们还是需要对华为的人工智能芯片有一个简单的了解。

　　盛腾910的应用倾向于需要极高计算能力的云设备，而盛腾310的应用倾向于对能耗比有一定要求的终端设备，但两者之间会有一些交集。下表总结了华为使用上述两种芯片制造的Atlas系列产品的信息。

　　人工智能加速芯片需要CPU的配合才能真正运行。上面提到的Atlas系列产品，一部分搭载了英特尔的服务器CPU，另一部分搭载了华为自己的鲲鹏920 CPU芯片。

　　这与其他大多数芯片厂商只做B2B业务，签订合同后提供开发文件的方式有很大不同。不管开发者能力如何，更多的开发者采用华为的设备开发，将有助于更快地构建属于华为的人工智能生态链，加速华为在人工智能领域的发展。

　　当然，华为也会针对不同的细分市场提供针对性的软件服务，由于篇幅限制，这里就不详细介绍了。感兴趣的朋友可以访问华为云了解更多。在其他芯片公司还在苦苦寻找行业突破口的时候，华为已经为各个行业提供了全面、完整的解决方案。看着官网上密密麻麻的各行业解决方案列表，深深感受到了华为的实力。或许正是华为的实力，才是其他公司苦苦追求的重要原因。

　　好了，谈完芯片，我们再来说说华为的自动驾驶平台。目前华为最新自动驾驶平台的旗舰产品是MDC600，可以满足L4自动驾驶对域控制器的性能要求。对于L3级有条件自动驾驶，华为推出了MDC300。

　　盛腾310单片机的运算能力为16TOPS s，功耗为8W，功耗比2 tops/w；特斯拉自动驾驶3.0处理单元上的FSD芯片，单芯片计算能力为72TOPS，功耗约36W，功耗比2 tops/w；英伟达最新的DRIVE AGX Orin平台，搭载Orin芯片，单芯片计算能力200TOPS，功耗45W，功耗计算功率比4.4 tops/W，相比之下，盛腾310的能耗比已经赶上了国际主流水平。目前盛腾310采用TSMC 12nm工艺制造，随着未来生产工艺提升至7nm甚至5nm，其能耗比将进一步提升空。

　　目前，MDC自动驾驶硬件平台和车载操作系统鸿蒙系统内核已相继获得ISO26262道路车辆功能安全国际标准中的ASIL-D级。如果华为的Adaptive AUTOSAR架构、开发工具链和自动驾驶算法也能通过ISO26262 ASIL-D，那么华为的MDC自动驾驶系统将成为全球首个满足ISO 26262 ASIL-D的商用自动驾驶系统。

　　满足ISO26262 ASIL D级意味着什么？这意味着车辆上的MDC自动驾驶系统每1亿小时只会有一次随机硬件故障，安全系数相当高，普通用户使用MDC自动驾驶系统时随机硬件故障的概率极低。

　　MDC自动驾驶平台的系统架构具有可扩展性。通过增加或减少CPU核数、人工智能加速核数和IO接口数，可以满足高、中、低端乘用车从驾驶辅助到高端智能驾驶的不同使用场景。

　　截至目前，华为MDC自动驾驶平台已签约客户超过18家，其中SAIC、吉利、江淮东风汽车、苏州金龙、新石器、山东豪瑞能等企业均榜上有名。

　　从云端到终端，华为有一套完整的自动驾驶解决方案，可以说华为是无敌的吗？不要。华为在自动驾驶领域缺少的是海量的实际路况数据。没有这些数据来训练自动驾驶系统，系统只能停留在实验室和封闭的试驾场。为此，华为也在积极与拥有地图资源的NavInfo等相关企业以及众多中国车企合作，弥补自身路况大数据的不足，进一步打造自己在自动驾驶领域的技术壁垒。

　　华为在行业内的影响力毋庸置疑，无论是技术还是产品，都走在世界前列。华为近几年被美国制裁。如果这种现状长期持续下去，将对本文关注的华为人工智能芯片产生重大影响。如何摆脱困境，是华为面临的难题。从目前的信息来看，华为在英国建设芯片工厂、开发RISC-V架构处理器、培育HMS云服务生态等措施是其取得突破的关键，我们将持续关注形势的进一步发展。