2019年，Mobileye旗下EyeQ系列芯片出货量大约1700万套，估计售后市场是200万套，前装市场1500万套，市场占有率大约为75-80%。差不多处于垄断地位。人前风光，人后心酸不会少。Mobileye成立于1999年，IPO前经历了10轮融资。在8年零收入情况下在2007年推出第一款产品EyeQ1，EyeQ1是实验性产品，只为验证算法。2009年在金融危机时刻推出第一款量产产品EyeQ2，经过两年产品化，最终得到宝马公司认可，2011年第一次用在宝马1系列和X1上，到此时，公司才有收入，前后历时12年。EyeQ2推出后反应平平，公司亏损严重。2014年EyeQ3是Mobileye成名之作，2014年7月底Mobileye在美国IPO，从成立到IPO花了15年。2017年被英特尔天价收购。
不仅在中国，全球范围内能够坚持如此时间长的初创公司凤毛麟角，Mobileye也是生逢其时，生在VC业最火爆的年代，今天很难想象一家10年零收入的公司还能获得融资，十几年IPO无望还能坚持下去，还有机构投资。因此再有初创公司挑战Mobileye的地位几乎不可能，那至少要花5年以上时间，那个超级美好的年代过去了。
软硬一体是Mobileye成功的关键之一，只有将算法植入嵌入式系统，提供全套解决方案才能成功。Mobileye软件算法全封闭，给客户提供完整解决方案，客户除日产外主要是Tier1而非整车厂。Tier1客户主要是ZF TRW、安波福、麦格纳、法雷奥、电产、恒润、京滨，完全不用考虑自己不熟悉的算法领域，开发周期最短，成本最低，是Mobileye成功的第二个关键。这点有点像联发科，当年手机品牌众多，大家都是机海战术，联发科当年提供全套解决方案，方案公司只需要开发ID外观，硬件和软件不超过5个工程师甚至两个工程师都能搞掂，开发周期最短，成本最低，自然能抢占市场。
很长时间内，L2将会是市场的主流，虽然很多人吹嘘L3甚至L4，但大家实际都心知肚明，那主要是宣传炒作，别人说L2，自己不能落后呀。目前L2远不算成熟，特别是行人横穿马路的AEB，恶劣天气，非标准障碍物和行人，包括L3的奥迪A8L和用上FSD的特斯拉都没有能力解决这种工况下的AEB。做好L2的难度丝毫不低于L4，L4目前基本不考虑成本、车规和功能安全。而L2非常在意这些。
能够挑战Mobileye的必然是软硬一体的大公司，拥有足够的资源才能坚持不懈与Mobileye竞争。EyeQ5定位是L4，注定曲高和寡。要挑战Mobileye，实际是挑战EyeQ4。目前来看，主要挑战者是瑞萨的V3H和V3M，NXP的S32V234和S32V3，安霸的CV2和CV22，海思的Hi3569，德州仪器的TDA4。这些厂家最大的问题是算法都或多或少要借助第三方的支持，而Mobileye不需要。不过随着市场对高性能L2系统需求的增加以及Tier1厂家整车厂家算法能力的加强，Mobileye的地位肯定会出现下滑。当然3年内，Mobileye还可以垄断市场。
R-CAR V3H推出于2018年2月，2019年3季度量产。内涵4个A53内核，一个[email protected]内核，也达到了ASIL B级别。
瑞萨使用三种加速器，一种是基于管线引擎的IMP-X5加速器，他拥有用于固定功能的流水线计算。近似于GPU。也有电脑视觉引擎CVE，采用可编程的电脑视觉引擎将浮点运算降至最低。总计有大约4TOPS的运算能力。另一种是硬核加速器，包括针对双目的立体视差和光流。还有一个聚类器。最后是一种类似多核DSP的CNN加速器，性能达到426GMAC。也就是每秒4260亿次乘积累加，功耗仅为0.3瓦。
第四代R-CAR大约在2023年量产，而V3U也是第四代产品，预计将在2022年量产，这是一款12纳米芯片。瑞萨表示12nm工艺R-Car SoC V3U的AI性能可以达到6.0TOPs/W，远高于英伟达的Xavier平台和Mobileye的EyeQ5平台。
瑞萨V3H已经慢慢建立了自己的生态系统。在初创公司领域有韩国的Stradvision、以色列Cortica和加拿大的Leddar tech合作伙伴。Stradvision是韩国现代和LG投资的初创企业，早在瑞萨开发V2H时已经和瑞萨合作，顺便提一下，日产号称L3的用于天籁（北美型号是Skyline）的 ProPILOT 2.0就使用了瑞萨的RH 850和V2H，当然主芯片还是Mobileye的EyeQ4。系统由日立提供。
Stradvision在2018年已经有400万美元的收入，预计2019年收入超过1000万美元。Stradvision也声称在中国拿下三个量产项目，在德国拿下两个量产项目，可能主要是使用V2H和V3H。Stradvision在2020年CES上也展出了相关产品，并且与Green Hills展开合作。
Cortica是一家以色列公司，成立于2007年，由以色列知名大学TechnionUniversity的研究团队建立。Cortica正将其最新款“自动驾驶人工智能（AutonomousA.I.）”方案内置到瑞萨电子的R-Car V3H自动驾驶车载片上系统方案中。Cortica声称采用了“非监督式学习（unsupervisedlearning）”技术，其自动驾驶车载人工智能可帮助车辆基于前向摄像头收到的可视化数据来进行预测。旨在模拟人类的经验并将其运用到对车辆周边环境的预测中。2018年曾于特斯拉马斯克商讨如何合作，据称马斯克有意收购该公司，不过现在看，马斯克似乎无意收购了。
初创公司外，瑞萨主要与博世和海拉合作，同时V3H也有望取代日立的双目ASIC。
博世寄予厚望的下一代主前视觉系统MPC3内置了瑞萨的V3H，于2019年底量产，已经获得大众和奥迪的订单。除传统深度学习外，还有基于光流的非模型算法，能够预测目标运动轨迹。对运动目标敏感度高，260万像素，帧率达每秒45帧，比30帧更安全可靠，能够适应LED灯的闪烁现象和复杂的环境。明确表示达到ASIL-B级，是使用深度学习系统中唯一能够达到ASIL-B级的摄像头。因为V3H是唯二已经拿到ASIL-B级认证的芯片，而不是正在申请功能安全认证（大部分都是写Target），Mobileye是没有功能安全认证的。
比V3H低一级的V3M，近似于EyeQ3，在2017年就开始与德国汽车电子大厂Hella旗下专门从事计算机视觉的Aglaia合作，据称在2020年将有采用V3M的量产车上市。Aglaia也与安霸有合作。
NXP早在2016年就推出S32V234，不过其性能比较弱，当时也未为深度学习考虑太多。仅仅有两个APEX，只有80GMAC，也就是大约0.08TOPS的算力。并且为了降低价格，NXP还有一个更低的S32V232。S32V234目标是取得ASIL C级认证。S32V234用在一汽森雅R9上，系统由东软睿驰提供，但是销量不佳，2019年1-12月销量仅为3307辆。至于S32V3则与瑞萨的V3H差不多，但估计要到2021年或2023年量产。
安霸在ADAS领域内的主要产品如上表，安霸是行车记录仪为主要产品，2019年收入大约2.3-2.4亿美元。市值大约20亿美元。
安霸行车记录仪前装客户包括奇瑞瑞虎8（系统由创维提供，没错就是做电视很出名那个创维），长城VV6和欧拉R2，帝豪GS和GL。其余还有北汽、本田、上汽、日产和丰田。ADAS领域主要合作伙伴有Hella、初速度（Momenta）、Minieye。2020年CES大展上宣布增加ZF TRW为合作伙伴， ZF TRW也是Mobileye最主要合作伙伴，出货量在Mobileye系统排名第一。
安霸ADAS主打是CV22FS，CV2FS是针对双目的设计。这两款芯片都是三星的10纳米工艺芯片，是目前工艺最先进的ADAS视觉芯片。也都拿到了ASIL B级功能安全认证，这也是2019年底刚刚拿到的认证。CV2FS与瑞萨的V3H近似。安霸独创的CVFlow技术从来没透露过算力，AI计算不外乎乘和累加的MAC，谁也玩不出什么新花样，倒是可以起很多新名字。
海思分为两部分，其中主要为华为手机服务的，华为内部称之为大海思，主要是麒麟事业部，不对外销售产品。还有主要做安防领域的海思，一般称之为小海思。小海思在2019年推出356X系列产品，全部通过车规，主打汽车市场。共有4款，分别是Hi3562V100（0.5TOPS算力，单路视频输入）、Hi3566V100（1TOPS算力，两路视频输入）、Hi3568V100（1.5TOPS算力，5路视频输入）、Hi3569V100（4TOPS算力，八路视频输入）。其中第一款3562是AECQ-100 G2级认证，其余三款是AEC Q-100G3级认证。瑞萨和安霸的都是AEC Q-100 G2级认证。G3级认证是零下40到85度，G2是零下40到105度，G1是零下40到125度，G0是零下40到150度。3569可能是台积电12纳米工艺制造，其余3个可能是18纳米或16纳米。
海思HI3569性能强大，可以做前视觉ADAS，还可以负责环视和座舱电子，但是似乎缺乏虚拟机配合，做座舱电子意义不大。没有虚拟机配合，双屏的成本太高。海思主打的似乎就是前视ADAS。Hi3569采用两个Cortex [email protected]核和两个Cortex [email protected]核，配备了AI处理器、GPU和DSP，总算力是4TOPS。这其中GPU可能是MALI G71 MP8。AI处理器是的NNIE，每个核是1024MAC。用于安防的顶级芯片海思的Hi3559A则内置双目硬核，与V3H类似。HI3569V100可能也有双目硬核运算单元。3559和3569一样也是8路视频输入。
Hi3569n内部框架图应该与Hi3559差不多。最大差别是NNIE增加了一倍，算力是4TOPS。
德州仪器TDA4VM内部框架图
德州仪器TDA4VM目标市场应该主要是座舱电子，不过其强大的AI处理能力只做座舱电子是有点浪费了，德州仪器的DSP独步天下，其C7x 矢量DSP做浮点运算时，@1.0GHz算力仅为80GFLOPS，256GOPS。但是做AI处理即乘和累加时1.0GHz可达8TOPS(8b）。不仅如此，TDA4VM还有视觉处理加速VisionProcessing Accelerators (VPAC) ，多种视觉辅助加速器 multiple vision assist accelerators，深度与动作处理加速Depth and Motion Processing Accelerators (DMPAC)。TDA4VM还有两个浮点DSP，@1.35GHz下可达160GOPS算力。还有一个 PowerVR ® Rogue 8XE GE8430 GPU核, @750 MHz下算力达96 GFLOPS，渲染速率 6 Gpix/sec。功能安全方面，采用6颗Cortex R-5F内核保证实时性和功能安全，芯片整体目标是ASIL B级，MCU安全岛是ASIL D级。CPU方面是Cortex A72双核，采用了16纳米的FinFET工艺。
閱讀更多 佐思汽車研究 的文章
