今年的亿咖通Tech Day上，上了几道硬菜。

在3月20日的发布会上，亿咖通几乎甩出了车用级别的全家桶配置，包括阿特拉斯、派克、乔戈里三个计算平台；天穹Pro智能驾驶平台、高阶智能驾驶芯片、自研全固态激光雷达等。这些配置，都是新能源汽车下半场“考试”必不可少的工具。

而且亿咖通对这些车用的座舱、驾驶、泊车解决方案，玩法很多，包括国内版本、海外版本等分的很细致。同时，无论是高通芯片，还是自己投的芯片都用上了；还有，高通8Gen3手机OS也直接上车。

但是，亿咖通董事长沈子瑜表示“不会执掌一家整车企业，把车卖好非常难，不会往坑里跳”。 那么，亿咖通拿这些软硬件的全家桶套装出来，具体意味着什么，懂得都懂。

 

而这次主要的看点，我们可以落在智能驾驶领域，毕竟这将是未来新能源汽车出行层面的主战场，而且也是刚刚起步的一条赛道。

高性能芯片，可以降价了吗？

 

在亿咖通科技日之前，智能驾驶的主流选择，是英伟达一家独大的，只要是支持L2+级别的智能驾驶辅助功能，配套英伟达Orin-X芯片的占比应该接有80%左右的车企都会选择这个方案。而其他的像华为、地平线这些方案，只能是成为少数品牌的选择。

现在的国产高算力ADAS计算芯片里，又多了一个选择。

前两款国产高算力ADAS芯片，包括了华为MDC系列的域控昇腾610（也包含620）,单颗算力200TOPS；第二款是地平线的J6P芯片，单颗算力560TOPS。而后的第三款，就是芯擎科技（亿咖通旗下芯片公司）的AD1000芯片，单颗算力256TOPS。

聊智能驾驶芯片，就不能绕开智能驾驶功能。发布会上公布的测试视频，以及现在正在使用的天穹Pro智能驾驶系统，这一次只是做了软件上的更新，提供了城市通勤NOA功能并且开始陆续开城。但，目前都还是用的黑芝麻提供的芯片。

 

而这款芯片的具体数据如下：

1.采用7纳米制程，和目前英伟达Orin-X芯片的制程工艺一样；

2.NPU有256 TOPS稠密算力，512 TOPS稀疏算力，浮点能力是128 TFLOPS；

3.对BEV、Transformer算法有优化。

阐述一下每个信息点的含义。

首先，7nm工艺制程是目前主流高性能智能驾驶芯片的必选项，也是目前最高工艺（良品率、批量生产为准）。好处，是芯片集成度更高，在单位面积的晶圆上能实现更小的封装面积，同时节约了晶圆成本和封装成本，让相同大小的芯片产品功能更多、速度更快。

之后，还带来了芯片耗电量降低。举例，用同样大小的逻辑电路做出来，用7nm工艺制程的芯片，是要比10nm尺寸的芯片耗电量更低的，能降低30%左右；越小的尺寸，响应速度越快，原理是单管开断速度更快，能跑到更高的主频。

简言之，制程工艺是现在的主流水准，生产工艺的起步很高。之后迭代还会继续缩小尺寸，下一步趋势可能是5nm制程。

 

这次AD1000的曝光，需要看明白一件事，侧重点已经从CPU发展到NPU上了。这个倾向其实已经有2年左右，而NPU的意思就是AI算力，同样也是越高越强。举个例子，ChatGPT就是AI算力最好的解释，给它一个模型它可以输出结果；换到车端，给它一个模型，它可以输出转向、油门、刹车等这些操作。

发布会上虽然没有具体公布，但一张PPT指出了AD1000的NPU算力比“N厂商”的算力高出两倍左右。就是说，在未来智能驾驶方案中，更高的NPU将会带来更好的智驾解决方案；灵活性方面，能满足L2+到L4级别的智能驾驶，单颗可以满足城市NOA需求，多芯片协同最高能实现1024TOPS算力。

 

虽然用AD1000芯片的实机测试片段以及数据还未公布，但目前公布的参数来看，这颗芯片已经是国产高性能芯片中的一个好选择，至少和Orin-X是一个水平线的。至于第三点的优化方案，应该是继续向多传感器信息融合靠拢，更有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建。

有关成本。

亿咖通，会做供应链价格控制，作为Tier 1对供应链需要有控价能力，对车企需要有溢价能力。至少在感知硬件两个最难的产品，亿咖通都打通了，激光雷达也完成了自研。

自研激光雷达，什么水平？