📘 智能驾驶芯片选型实战
30章 · 从入门到实战
01
智能驾驶芯片概述
ADAS→自动驾驶演进 · 芯片核心作用 · 主流厂商格局
02
芯片核心架构解析
CPU/GPU/NPU/DSP/ISP/MCU · 异构计算 · 带宽瓶颈
03
算力指标深度解读
TOPS/FLOPS/MACs/GOPS · 有效算力 · 需求估算
04
AI加速器(NPU)选型要点
CNN/RNN/Transformer · 量化精度 · 稀疏化 · 张量核心
05
内存子系统与带宽
LPDDR5/GDDR6/HBM2e · 实时性 · SRAM · 内存墙
06
功能安全 ISO 26262
ASIL A~D · 锁步核/ECC/BIST · FTTI
07
信息安全与数据保护
HSM · 安全启动 · OTA · GDPR/汽车数据安全
08
实时性与确定性延迟
全链路延迟 · gPTP时间同步 · 中断与任务调度
09
功耗与热管理
TDP · 风冷/液冷 · 功耗墙 · DVFS
10
接口与外设
MIPI CSI-2/GMSL · 以太网/CAN-FD · AVB/TSN
11
软件生态与工具链
TensorRT/OpenVINO · ROS2/AUTOSAR · HIL
12
芯片选型流程
需求分析 · 市场调研 · 白盒测试 · 供应商审核
13
NVIDIA Drive系列
Orin/Thor · CUDA生态 · DriveOS · 成本分析
14
Mobileye EyeQ系列
EyeQ5/6/Ultra · RSS模型 · 视觉感知优势
15
高通Snapdragon Ride
SA8295/8650/8775 · Adreno/Hexagon · 座舱融合
16
地平线征程系列
征程3/5/6 · BPU架构 · 天工开物 · 开放平台
17
华为MDC系列
MDC 300/610/810 · 昇腾AI · CANN · 国产替代
18
黑芝麻智能
华山A1000/武当C1200 · DynamAI NN · 山海工具链
19
特斯拉FSD芯片
自研历程 · 双冗余 · Dojo · 纯视觉路线
20
国产芯片替代方案
地平线vs黑芝麻vs华为vs芯驰 · 生态·供应链
21
多芯片与域控制器方案
单SoC vs 多芯片 · 主控+MCU · PCIe/Ethernet
22
传感器融合对芯片要求
前/后融合算力 · 多模态对齐 · BEV+Transformer
23
L2+级ADAS芯片选型
ACC/LKA/NOA · 10-100TOPS · 量产案例
24
L3/L4级自动驾驶芯片
城市NOA/Robotaxi · 100-1000+TOPS · 冗余设计
25
车规认证与可靠性
AEC-Q100 · Grade 1/2/3 · PPAP · 生命周期
26
成本与供应链分析
BOM单价 · NRE · 开发板成本 · 第二供应商
27
芯片选型决策矩阵
多维度评分 · 权重分配 · 决策树 · 雷达图
28
未来趋势与新兴技术
Chiplet · 存算一体 · 光子计算 · RISC-V
29
实战案例一:L2+量产
需求定义 · 候选筛选 · Benchmark · 量产验证
30
实战案例二:L4 Robotaxi
冗余设计 · 功能安全 · 软件适配 · 路测迭代