2025年7月22日，在第八屆智能輔助駕駛大會上，地平線芯片產(chǎn)品總監(jiān)沈建指出，隨著電子電氣架構(gòu)向中央集成與計算階段演進(jìn)，輔助駕駛算法與芯片面臨更高要求，尤其是端到端與大模型技術(shù)的應(yīng)用，使得芯片需具備高算力、高帶寬和低延遲特性。他介紹到，地平線通過提升單芯片算力、優(yōu)化系統(tǒng)效率及降低功耗等措施，積極應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

沈建還表示，地平線在芯片架構(gòu)上不斷創(chuàng)新，歷經(jīng)三代演進(jìn)至Nash架構(gòu)，實現(xiàn)了CNN和Transformer處理性能的顯著提升，并解決了Memory Wall問題。此外，地平線的征程6系列芯片全階覆蓋高、中、低三檔市場，其中J6P芯片算力高達(dá)560 TOPS，將于年內(nèi)量產(chǎn)。

沈建｜地平線芯片產(chǎn)品總監(jiān)

以下為演講內(nèi)容整理：

地平線是全場景輔助駕駛領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。公司以技術(shù)為導(dǎo)向，現(xiàn)有研發(fā)人員超2000人，專利數(shù)量也有2000余項。公司在國際挑戰(zhàn)賽及頂級學(xué)術(shù)會議上屢獲佳績，相關(guān)成果在輔助駕駛領(lǐng)域廣受行業(yè)認(rèn)可。商業(yè)化方面，截至今年第一季度，征程系列出貨量已突破800萬套，成績斐然。

市場占有率方面，2023年，公司在自主品牌輔助駕駛解決方案市場中市占率位居行業(yè)第二。至2024年，公司市占率進(jìn)一步提升，超過33%，每三臺配備輔助駕駛系統(tǒng)的車輛中，就有一臺采用地平線的解決方案。

關(guān)于當(dāng)前的行業(yè)發(fā)展趨勢，從產(chǎn)品維度來看，目前市場可劃分為高、中、低三檔。低階即入門級產(chǎn)品，該領(lǐng)域已基本成為紅海市場，其核心訴求在于安全與性價比。中階產(chǎn)品方面，隨著去年及今年輔助駕駛普及進(jìn)程的加速，預(yù)計在2025年至2026年，中階產(chǎn)品出貨量將發(fā)生質(zhì)變，滲透率也將迅速提升。高階產(chǎn)品領(lǐng)域，國內(nèi)企業(yè)與特斯拉在高階輔助駕駛的探索上從未停歇。

得益于各大廠商在端到端與大模型技術(shù)方面的努力，行業(yè)在各類場景及corner case上取得了顯著進(jìn)步，用戶體驗也大幅提升。然而，與人類駕駛水平或理想體驗相比，仍存在一定差距，需持續(xù)努力與探索。

圖源：演講嘉賓素材

從多個維度分析，我們認(rèn)為有三點至關(guān)重要。一是安全，無論高中低檔產(chǎn)品，均需將安全置于首位。二是輔助駕駛的滲透率，當(dāng)前及未來兩三年內(nèi)，其滲透率預(yù)計將維持高位，這意味著對域控制器及一體機(jī)的成本要求將日益提升。三是隨著滲透率的提高，輔助駕駛的使用人群將不斷擴(kuò)大，進(jìn)而對用戶體驗提出更高要求。若用戶體驗持續(xù)優(yōu)化，則輔助駕駛的普及程度將進(jìn)一步提升，這也是全行業(yè)共同追求的目標(biāo)。

系統(tǒng)層面，電子電氣架構(gòu)歷經(jīng)多年演進(jìn)，已從分布式架構(gòu)發(fā)展至區(qū)域控制，進(jìn)而邁向中央集成與中央計算階段。電子電氣架構(gòu)的變革有效降低了整車的成本。此外，為提升輔助駕駛體驗，各類異構(gòu)計算單元的ECU正逐步向中央計算的SoC方向演進(jìn)。這一演進(jìn)對于降低成本及提升輔助駕駛體驗具有實際意義。

回歸輔助駕駛算法與芯片本身，在 2024、2025 年相關(guān)討論中，“端到端”與“大模型”是兩個高頻詞匯，其中涉及 VLM、VLA 等技術(shù)。這些技術(shù)在提升輔助駕駛體驗方面發(fā)揮了顯著作用，但其代價亦不容忽視。這些模型的參數(shù)規(guī)模極為龐大，基本達(dá)到零點幾億級別，領(lǐng)先的技術(shù)模型參數(shù)規(guī)模更已達(dá)到數(shù)億級別。如此龐大的模型參數(shù)對芯片性能提出了更高要求。此外，當(dāng)前多數(shù)系統(tǒng)的幀率仍處于10～20幀水平，但預(yù)計在未來將逐步提升至更高幀率。因此，從算力層面來看，芯片需滿足日益增長的性能需求。

值得注意的是，無論是端到端技術(shù)還是大模型，其底層架構(gòu)均基于Transformer。Transformer作為一種帶寬敏感型網(wǎng)絡(luò)，隨著參數(shù)量和幀率的增加，對芯片帶寬的要求也顯著提升。我們認(rèn)為下一代芯片需具備高算力、高帶寬和低延遲三大核心特性。

圖源：演講嘉賓素材

針對以上問題，我們認(rèn)為首先需實現(xiàn)單芯片算力的有效突破。提升單芯片算力最直觀的思路是先提升單代芯片性能，之后通過Chiplet技術(shù)等橫向擴(kuò)展手段，進(jìn)一步增強(qiáng)整體性能。當(dāng)前，提升單代算力較為直接的方式是采用先進(jìn)制程工藝。目前，這一方向仍將持續(xù)推進(jìn)，例如從現(xiàn)有的7nm制程向5nm、4nm乃至3nm制程演進(jìn)。然而，制程升級帶來的性能提升紅利正在逐步減弱，因此需要依靠系統(tǒng)協(xié)同來實現(xiàn)算力的有效突破。

此外，算力提升并非僅依賴于增加加速器的計算能力，更重要的是確保數(shù)據(jù)能夠及時、高效地傳輸至加速器，從而提升整體系統(tǒng)效率，實現(xiàn)較高的幀率表現(xiàn)。這是單代芯片性能提升的關(guān)鍵所在。

算力的提升并非無限制的，其最終需滿足車載部署的實際需求。鑒于當(dāng)前車載散熱系統(tǒng)中冷卻液溫度大多維持在65度左右，這對芯片能效提出了極高要求。在輔助駕駛芯片中，NPU的功耗最高，因此設(shè)計高效能的NPU成為關(guān)鍵。此外，通過采用近存計算技術(shù)及優(yōu)化后端物理實現(xiàn)，亦可進(jìn)一步降低功耗，從而實現(xiàn)算力的有效提升。

此外，還存在Memory Wall問題。隨著算力提升以及集成度增高，這一問題將愈發(fā)嚴(yán)峻。針對此問題，我們的思考主要圍繞兩個維度展開。

一是關(guān)注片內(nèi)的SRAM和Cache。算力提升需以數(shù)據(jù)有效傳輸為支撐，而片內(nèi)的CPU Cache以及NPU SRAM等模塊雖具備極高的數(shù)據(jù)傳輸速率，但容量相對有限。為解決這一問題，需依賴外部存儲器如DDR，其特點在于容量較大，可滿足當(dāng)前大模型的存儲需求。然而，DDR的速率與片上SRAM存在較大差距，因此提升外部存儲帶寬成為關(guān)鍵任務(wù)。

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二是架構(gòu)層面。當(dāng)前市場上較為常見的架構(gòu)是DSA，例如地平線的BPU以及的昇騰系列均屬于此類架構(gòu)。DSA架構(gòu)的特點在于能效表現(xiàn)優(yōu)異，但其設(shè)計主要面向特定領(lǐng)域，因此在通用性方面相較于通用GPU存在一定差距。為應(yīng)對場景的多樣性需求，當(dāng)前DSA架構(gòu)也在逐步融入通用性加速單元。例如，GPU廠商在面向深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域時，開發(fā)了GPGPU結(jié)合Tensor Core的方案，該方案在通用性方面表現(xiàn)良好，但在能效和性能上仍不及DSA架構(gòu)。

而，鑒于行業(yè)共同目標(biāo)均是推進(jìn)更高級別的輔助駕駛技術(shù)發(fā)展，為適應(yīng)未來場景的多樣性以及算法的通用性需求，通用計算架構(gòu)與專用計算架構(gòu)的融合將成為趨勢。地平線現(xiàn)有的BPU基于DSA架構(gòu)，但未來將向融合通用計算能力的方向演進(jìn)。

后摩爾時代，單純依靠工藝提升芯片性能的難度正日益增大。以業(yè)界情況來看，在更先進(jìn)的A14、A16等制程上，廠商已轉(zhuǎn)向通過DTCO方向來挖掘性能潛力。對于輔助駕駛芯片而言，同樣需要采取類似策略，通過芯片底層定制標(biāo)準(zhǔn)單元、實現(xiàn)高性能物理設(shè)計，以及優(yōu)化芯片架構(gòu)中計算單元與總線的協(xié)同，從而將芯片性能發(fā)揮到極致。系統(tǒng)層面亦可借鑒此思路，集成更多加速模塊。同時，在算法層面，推動算子與芯片的協(xié)同設(shè)計，開展更多定制化代碼設(shè)計，以進(jìn)一步提升性能。通過上述多維度的協(xié)同優(yōu)化，不僅能夠提升性能，還能在一定程度上降低能耗，進(jìn)而減少散熱與供電成本，實現(xiàn)系統(tǒng)整體優(yōu)化。

在過去十年間，地平線在這一領(lǐng)域進(jìn)行了諸多實踐。2016年，地平線提出了“智能計算時代的新摩爾定律”。彼時，業(yè)界普遍認(rèn)為芯片片上算力即代表實際算力，但時至今日，客戶在評估芯片性能時，更傾向于通過實際測試板卡來驗證，這反映出芯片實際性能的發(fā)揮不僅取決于芯片本身的計算能力，還涉及編譯器優(yōu)化、算法優(yōu)化等多個層面。因此，唯有實現(xiàn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，才能充分釋放芯片性能。

自2016年起，地平線的芯片架構(gòu)歷經(jīng)三代演進(jìn)，從初代的Bernoulli架構(gòu)，到后續(xù)的Bayes架構(gòu)，再到2021年推出的Nash架構(gòu)。目前，地平線量產(chǎn)的征程6系列芯片即基于Nash架構(gòu)打造。

關(guān)于Nash架構(gòu)的特性，回顧BPU六年來的發(fā)展歷程，其在CNN處理性能上實現(xiàn)了246倍的提升，在Transformer處理性能上則提升了27倍。此外，該架構(gòu)新增了VPU，旨在增強(qiáng)芯片的通用性。同時，針對Transformer中常用的特定超越函數(shù)，我們采用了硬件固化設(shè)計，以此進(jìn)一步提升Transformer的整體性能。在存儲系統(tǒng)方面，Nash架構(gòu)引入了全新的三級存儲層次結(jié)構(gòu)，通過協(xié)同總線與外部DDR存儲器的優(yōu)化配合，有效解決了Memory Wall問題。

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隨著J6B芯片近期完成回片測試，我們的征程6系列已實現(xiàn)全階通關(guān)成熟，全面覆蓋高、中、低三檔市場。其中，中階的征程6E與征程6M兩款芯片已于去年年底實現(xiàn)量產(chǎn)，高階和低階的產(chǎn)品也將很快量產(chǎn)。征程6B也已牽手，將于2026年年中量產(chǎn)。

在高階產(chǎn)品領(lǐng)域，地平線將持續(xù)突破創(chuàng)新，致力于為客戶提供極致體驗。而征程J6B芯片則聚焦于夯實基礎(chǔ)性能，將安全性能作為核心標(biāo)配，嚴(yán)格遵循安全第一的重要準(zhǔn)則。

此外，征程J6P芯片的算力高達(dá)560 TOPS，配備18個A7八核處理器，內(nèi)部CNN總線帶寬達(dá)到1Tb/s，圖像處理帶寬性能達(dá)5.3Gpixel/s，同時內(nèi)置MCU以幫助客戶降低成本，其帶寬超過200G。搭載征程6P的HSD城區(qū)輔助駕駛方案，將于Q3在奇瑞星紀(jì)元E05首發(fā)量產(chǎn)。