电气化时代，汽车芯片是控制汽车的大脑中枢，小到车窗升降器，大到座舱车机、辅助驾驶都需要芯片的支持。新能源时代，汽车从分布式控制架构走向集成化架构，对芯片的要求越来越高。以智驾芯片举例，国内智驾芯片已经历2-3次换代，从基础的泊车辅助功能，逐渐支持车位到车位的驾驶辅助，算力也从几TOPS跃升至几百甚至上千TOPS。
当英伟达的Drive Orin-X芯片占据中国智驾市场35%的份额，当特斯拉FSD以自研芯片构建技术护城河，中国汽车产业如何应对外国垄断？国产芯片又如何打破技术壁垒？
地平线年标配NOA车型计算方案市场，地平线%的市场份额，仅次于英伟达，位居第二。
地平线）是地平线年发布的第三代车规级AI芯片，专为自动驾驶和智能座舱应用设计。
征程5采用八核Cortex-A55 CPU，主频最高2.0GHz，CPU算力约为30K DMIPS，BPU（地平线对AI加速器的另一种称呼）是地平线自研的深度学习加速器，AI算力为128TOPS（INT8），专为自动驾驶场景优化，能够高效处理感知、建模、预测与规划任务。BPU支持多核调度，可实现单帧单核和多线程多帧双核的灵活调度，提升推理效率。单芯片功耗为30W。
征程5支持如 BEV（Birds Eye View）感知方案。在理想汽车的Air版本和Pro版本都搭载了基于征程5芯片的理想AD Pro智能辅助驾驶系统，实现了L2+级辅助驾驶，支持高速NOA导航辅助驾驶功能，包括自动上下匝道、自动变道、超车等操作，但遗憾的是由于感知设备和算力的局限，征程5或无法支持城区NOA。以理想搭载的征程5芯片提供的功能来看，只能在城区道路执行LCC功能。
和征程5是单一芯片不同，征程6则成为一个系列，征程6系列主要有征程6B、征程6L、征程6E、征程6M、征程6H、征程6P，最高等级产品的算力高达560TOPS，而入门产品的算力仅为10+TOPS。与5系列相比，征程6系列升级最明显的是CPU算力。如征程5的CPU算力约30K DMIPS，而征程6P的CPU算力约为350k DMIPS。
征程6系列采用第三代纳什架构，B代表Brain，可以称为类脑处理器，第一代BPU，地平线致敬数学家伯努利，伯努利分布是最简单的离散型概率分布模型。第二代BPU，地平线致敬英国数学家贝叶斯，他推导出贝叶斯定理，贝叶斯定理是一个由结果倒推原因的概率算法，当年默默无闻，在人工智能的今天大放异彩。征程6的第三代BPU架构则致敬博弈论创始人纳什，称之为纳什架构。
博弈论主要针对智能车与智能车，智能车与非智能车之间决策交互产生的影响，目前大部分智能驾驶都是基于单车的，未考虑其他车辆对智能车决策的影响，这使得智能车有时候看起来不十分灵活，比如对向车主动让道让智能车先走，但智能车无法理解对向车的意图，还是傻傻地等对向车先走。
以征程6P为例，征程6P是地平线面向高阶智驾市场推出的，专为新一代全场景智能驾驶而生的智驾解决方案，采用四核BPU，在1/2稀疏网络下的等效AI算力为560TOPS，但未标明精度。CPU为18核心的ARM Cortex-A78AE，算力是410K DMIPS，GPU算力200G FLOPS。
为降低成本，减少软件复杂度，征程6P内部添加一个达到ASIL-D级的MCU岛，算力为10K DMIPS，内存升级为LPDDR5，带宽达205GB/s，前视感知支持最高1800万像素，图像带宽5.3Gpixel/s。征程6P最大可接入24路摄像头、激光雷达等多类传感器，可实现全场景NOA，能够满足智能驾驶中对多传感器融合的高要求。
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