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| 本文作者： 新智驾 | 2018-11-21 08:20 |
近几年，人工智能的又一波浪潮催生了诸多 AI 芯片企业，因为通用芯片的算力及能效已经很难满足时下诸多应用场景的需求，他们纷纷走上了设计专用芯片的道路。当这些嵌入了特殊加速内核的 AI 芯片与汽车结合在一起的时候，“智能驾驶芯片”便由此诞生，它们将被广泛地应用在 ADAS 以及自动驾驶领域。目前，这条赛道上已经涌入了传统半导体厂商、互联网巨头、顶级 OEM&Tier 1 以及诸多的创业公司。他们将开启芯片设计与制造的全新时代。
围绕着“智能驾驶芯片”这一火热的议题，雷锋网新智驾在经过近两个月的资料收集、企业调研、报告撰写后，第二份智能驾驶行业垂直技术领域深度报告——《2018 智能驾驶芯片行业研究报告》最终成型。即日（11 月 21 日）起，所有新智驾年度会员可前往会员页面免费阅读本报告，非会员亦可通过官方渠道购买后在线查阅。
本报告中，我们针对智能驾驶芯片这个庞大市场中相关的各类玩家及其技术、产品和商业化路径进行剖析，试图为大家呈现出智能驾驶芯片的真实面貌，以帮助各位把握这个行业的概况，同时作为投资、创业的参考。
根据目前市面上现存的智能驾驶芯片研发企业所采用的技术路线，我们粗略将相关的厂商划分为几大类型：CPU 厂商、GPU 厂商、FPGA 厂商、ASIC 厂商。当然，这几类厂商之间并非“泾渭分明”，现在的状态属于“你中有我，我中有你”。比如很多厂商会走“CPU+GPU”的路线，很多厂商会选择“FPGA+ASIC”的路线。这与芯片技术发展历史的传承是有关系的，不过最终他们都要走上 SoC 化，因为高集成度是未来的发展方向。
以此技术路线为分类依据，我们选取了一些代表性公司作为报告的研究对象，包括 CPU 霸主英特尔、GPU 鼻祖英伟达、FPGA 发明者赛灵思以及诸多目前走上了专用集成电路设计的创业公司。
同时，我们还对智能驾驶芯片在制程工艺方面的技术发展进行了梳理，在调研中我们发现，28nm 工艺成为了相关企业热门的选择。
此外，本报告还对智能驾驶芯片行业的市场规模以及机会进行了分析，据估算，2017 年全球智能驾驶芯片市场规模在 8.5 亿美元左右，未来 5 年内还将实现高速增长，预计至 2022 年，其规模将达到 52 亿美元，年复合增长率有望超过（CAGR）44%。因为在实现完全自动驾驶的道路上，车辆感知、建模、决策的所有阶段都离不开终端推断芯片的计算。
更值得一提的是，近两个月来，雷锋网新智驾走访调研了国内上 10 家相关领域的企业，与他们的 CEO、CTO 等高层探讨技术、产品、商业化方案以及未来的发展策略，获取了诸多目前并未对外披露的一手信息以及独到见解。详细分析尽在报告之中。
概括起来，本报告的重点内容包括：
阐述智能驾驶芯片的概念与市场背景，包括具体企业的融资现状；
分析芯片技术路线的选择：CPU、GPU、FPGA、ASIC；
对芯片制程工艺的发展进行了逐一剖析并调研了相关企业各自的选择；
整理了智能驾驶芯片代表性企业的产品、技术以及商业化方面的进展。
“相信这样一份报告能够帮助学术界和工业界的智能驾驶同行实现从技术到市场的全面理解，促进他们更好地找准定位、对接整合、避开弯路，共同为中国的智能驾驶事业添砖加瓦。”清华大学电子工程系长聘副教授、深鉴科技联合创始人汪玉如是说。
浙江大学教授、飞步科技联合创始人&CEO 何晓飞表示：“这一次由雷锋网新智驾编订的《2018 智能驾驶芯片行业研究报告》，是对智能驾驶芯片产业的一次大阅兵。通过所有科研人的努力，国内芯片相关产业正在快速缩小与国际领先水平的差距，在某些方面甚至有所反超。对雷锋网新智驾的细致工作，再次表示感谢！愿和所有同行共勉，风雨兼程，不问归期。”
当然，更多收获、更多精彩，还需要各位去报告中获取。
接下来，雷锋网新智驾会员计划还将推出更多智能驾驶细分技术领域的深度报告，全面掌握智能驾驶的未来走向，敬请各位期待。
阅读《2018 智能驾驶芯片行业研究报告》全文，扫描下方海报二维码即可前往。
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