今日焦点!黑芝麻智能C1200系列车机芯片即将量产,赋能L2+/L2++级别智能驾驶

博主:admin admin 2024-07-04 02:57:48 59 0条评论

黑芝麻智能C1200系列车机芯片即将量产,赋能L2+/L2++级别智能驾驶

上海 - 2024年6月18日 - 黑芝麻智能今天宣布,其C1200系列车机芯片预计将于2024年第四季度量产。该芯片采用台积电7nm工艺制造,可提供小于100TOPS的AI算力,可应用于L2+/L2++级别的智能驾驶。

C1200系列芯片是黑芝麻智能针对车载计算场景推出的首款产品,也是业界首款搭载Arm Cortex-A78AE车规级高性能CPU核和Mali-G78AE车载GPU的车规级跨域计算芯片。该芯片集成了行业最高的MCU集成算力,同时集成万兆网络硬件加速能力。

C1200系列芯片的亮点包括:

  • 高性能:采用Cortex-A78AE CPU和Mali-G78AE GPU,性能与高通骁龙8155等主流车机芯片相当。
  • 跨域融合:支持多达12路高清摄像头的输入,可同时满足CMS(电子后视镜)、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景的需求。
  • 安全可靠:符合车规级ASIL-D安全标准,可满足汽车功能安全的要求。

黑芝麻智能CEO杨帆表示:“C1200系列芯片的量产是黑芝麻智能发展历程上一个重要的里程碑。我们相信,该芯片将为汽车产业提供更强大的计算能力和更丰富的功能,助力汽车智能化的发展。”

C1200系列芯片的量产将为国产车机芯片市场注入新的活力,也将为汽车厂商提供更多选择。随着智能驾驶技术的不断发展,预计未来将会有更多车型的车机芯片采用国产方案。

以下是C1200系列芯片的一些主要规格:

  • 制造工艺:台积电7nm
  • CPU架构:Arm Cortex-A78AE
  • GPU架构:Mali-G78AE
  • AI算力:小于100TOPS
  • 内存接口:LPDDR4x
  • 存储接口:UFS 3.0
  • 视频接口:HDMI 2.1、DP 1.4
  • 网络接口:千兆以太网、万兆以太网
  • 安全等级:ASIL-D

关于黑芝麻智能

黑芝麻智能是一家专注于车规级芯片研发的公司,成立于2016年。公司拥有一支由经验丰富的芯片设计专家组成的团队,致力于为汽车产业提供高性能、高可靠的车规级芯片产品。黑芝麻智能的芯片产品已获得多家汽车厂商的认可,并已开始在部分车型上应用。

百亿市场风口已现?4D毫米波雷达加速上车,替代激光雷达指日可待?

北京,2024年6月15日 - 近日,华为、蔚来等车企纷纷宣布推出以毫米波雷达取代激光雷达的智能驾驶解决方案,引发业内对4D毫米波雷达的关注。有分析人士认为,随着汽车智能化水平的不断提升,4D毫米波雷达将迎来快速发展机遇,百亿市场指日可待。

4D毫米波雷达是指能够同时获取目标的方位、距离、速度、高度四个信息的新一代毫米波雷达。 与传统毫米波雷达相比,4D毫米波雷达能够提供更加精准的三维感知能力,为自动驾驶系统提供更加可靠的数据支持。

近年来,随着车企对自动驾驶功能的不断投入,毫米波雷达的市场需求快速增长。 预计到2028年,中国市场车载毫米波雷达前装用量将超过6千万颗,复合增长率在20%以上。

在毫米波雷达市场中,传统毫米波雷达厂商占据主导地位,博世、大陆、电装、奥托立夫等四家厂商占据了全球近80%的市场份额。 然而,随着4D毫米波雷达技术的突破,国内毫米波雷达厂商正在加速追赶。

加特兰微电子科技(下称“加特兰”)是国内毫米波雷达芯片领域的头部的企业。 目前,加特兰的产品已经进入到20余家车企,实现了超200款车型搭载。截至2024年一季度,加特兰毫米波雷达芯片累计出货超800万颗;今年全年,该公司出货量将达到600万颗,搭载加特兰芯片的毫米波雷达在国内的市场份额有望超过20%。

陈嘉澍认为,全球法规对于主动安全都提出更高要求,主动安全配置普及率的要求持续提升,毫米波雷达作为唯一一个全天候、全工况的传感器,是主动安全必不可少的传感器。 此外,高速NOA、环线NOA和城市NOA等L2+功能快速落地,越来越多车企希望用成像雷达替代激光雷达,这驱动了成像毫米波雷达的发展。

相比之下,激光雷达的价格仍然居高不下,成本是其推广应用的最大障碍。 据亿欧智库的数据显示,4D毫米波雷达的价格仅为激光雷达的1/10左右。

有分析人士认为,随着4D毫米波雷达技术的成熟和成本的下降,其将逐步替代部分激光雷达,成为自动驾驶系统的主流感知传感器之一。 4D毫米波雷达的快速发展,将推动百亿市场加速扩容。

不过,也有专家指出,4D毫米波雷达的探测距离和精度仍然不及激光雷达,在一些复杂场景下的感知能力还有待提升。 未来,4D毫米波雷达和激光雷达有望协同发展,共同满足自动驾驶系统的高精度感知需求。

The End

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