自动驾驶硬件芯片研发公司
本篇文章给大家分享自动驾驶硬件芯片研发公司，以及自动驾驶芯片概念股对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
自动驾驶计算&域控平台-杰发
1、CANN Kit、MindSpore、MindX SDK与MindStudioCANN Kit是针对AI场景的异构计算架构，MindSpore是全场景深度学习框架，MindX SDK加速AI应用开发，MindStudio提供开发工具链与全流程支持。
2、S32K - 通用MCU/： S32K作为通用微控制器，适用于各种汽车电子系统，提供灵活的计算能力。S32R - 雷达处理/： S32R聚焦雷达信号处理，为高级驾驶辅助系统（ADAS）提供精准感知。S32Z/E - 实时处理器/： 专为实时控制任务打造，确保自动驾驶的实时响应能力。
3、北京车展最强自动驾驶计算平台 算力最高可达280TOPS 车展首日，国内自动驾驶芯片创企黑芝麻正式发布并展出了FAD（Full Atonomous Driving）全自动驾驶计算平台，同时也首次对外展出了第二款自动驾驶芯片华山二号A1000系列。
4、有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
5、黑芝麻智能科技发布的FAD全自动驾驶计算平台，基于两颗华山二号 A1000芯片的级联方案打造，算力可达80TOPS-140TOPS，整体能效比高达 6TOPS/W。
自动驾驶芯片厂商中,哪家公司的实力最强?
首推行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业黑芝麻智能科技。
智能芯片公司知名品牌有：紫光国微，紫光国微是紫光集团有限公司旗下核心企业， 是国内最大的集成电路设计上市公司之一。
基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive AGX Robotaxi，算力 2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。所以目前英伟达的主要实用产品还是Xavier，从小鹏 P7 到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。
④华为：华为早在2018年10月就发布了升腾310，12nm制程，也是一颗自动驾驶AI芯片，其单芯片算力16tops，华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600，算力352tops，是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片，支持L3-L4级别的自动驾驶。北汽全新高端品牌ARCFOX在2021年推出的新车HBT将搭载华为MDC600芯片，非常值得期待。
国内自动驾驶芯片有哪些知名品牌?
紫光国微：作为紫光集团有限公司的核心企业，紫光国微是国内最大的集成电路设计上市公司之一。公司以智慧芯片为核心，专注于数字安全、智能计算、功率与电源管理、高可靠集成电路等业务，是领先的芯片产品和解决方案提供商，其产品应用于金融、电信、政务、汽车、工业互联、物联网等多个领域。
以下是具有代表性的国内自动驾驶芯片知名品牌：紫光国微！--，作为紫光集团的支柱企业，是中国最大的集成电路设计上市企业之一。专注于智慧芯片，聚焦于数字安全、智能计算、功率管理与电源控制等业务，以提供领先的芯片产品与解决方案著称，产品广泛应用于金融、电信、政务、汽车、工业互联及物联网等领域。
蘑菇车联是国内自动驾驶领域的第一梯队公司之一。互联网周刊发布的2022汽车智能服务企业TOP5榜单中，蘑菇车联与百度Apollo、华为一同被列为自动驾驶公司。 小马智行（Ponyai）也是国内自动驾驶行业的重要成员。
首推行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业黑芝麻智能科技。
国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年
昨日，后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力达到256TOPS，典型功耗35W，这也意味着，国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片，终于在智驾领域落地了。 “是物理算力，不是稀疏虚拟算力。” 吴强手里拿着一颗H30，向大家介绍该芯片的核心指标。
中国科技界迎来了一场振奋人心的创新突破，自主造芯的新里程碑——后摩智能推出的12nm工艺存算一体智驾芯片鸿途H30，以卓越性能强势刷新了国产芯片的性能榜。
月10日，是后摩智能成立两年来最重要的里程碑，公司研发两年的存算一体大算力AI芯片产品——鸿途H30亮相，“就像自己培养的孩子开始接受检验一样。” 鸿途H30是国内第一款量产存算一体智驾芯片，于行业来说，将多了一个底层架构完全不同的大算力AI芯片的选择，于后摩来说，公司第一款产品，终于等到推向市场的时刻。
立足于天枢架构，后摩成功研发出首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。 该芯片物理算力达到 256TOPS@INT8，典型功耗 35W，简单计算可得，SoC 层面的能效比达到了 3TOPS/Watt，而在传统的冯·诺依曼架构下，***用 12nm 相同工艺，所能实现的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。
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