半岛彩票汽车智能化的趋势愈加清晰，底层智能驾驶芯片也成为国内公司的角斗场。此前，地平线、黑芝麻等国产玩家已经率先切入主机厂供应链，但仍有新的芯片初创公司选择卷入洪流。
奕行智能就是其一。成立于2022年，奕行智能的定位是汽车AI计算芯片公司，主要聚焦自动驾驶和座舱AI芯片两大领域，目前已经完成了累计数亿元的融资。
虽是初创公司，但核心团队却是车载芯片和AI行业的老兵。创始人刘珲曾是SoC芯片设计公司索喜科技的亚太区高级副总裁，曾在Cadence、富士通及意法半导体等多家半导体知名企业担任核心高管，有超过20年半导体领域的研发、业务开拓和团队管理经验；联合创始人杨宜则曾在索喜科技、eSilicon、中兴通讯等公司担任核心高管，拥有20年半导体行业经验。
由于汽车AI计算芯片跨越芯片、汽车和AI三个领域，奕行也组建了来自Tier 1/车厂的整车架构和软硬件应用、头部智驾算法公司的核心团队，片团队成员更是在AI处理器及编译器领域有丰富经验的行业人才，目前团队整体规模200多人，覆盖了芯片前后端实现、AI计算架构、软件及功能安全设计到产品量产的能力。
在英伟达、地平线等玩家已经发起了智能驾驶芯片第一波商业化进攻之后，作为后来者的奕行智能还有哪些机会？
早在2021年初，奕行智能创始人刘珲就已经开始思考这个问题。机缘巧合下，特斯拉在2021年AI DAY上发布基于Transformer的BEV算法方案，也给了他启发。
“从软硬协同设计角度来看，AI领域的基础算法框架发生了很大的变化，以Transformer为基础的算法，会重构过去很多的以算法数据流模式定制的AI加速器。”刘珲说道。
刘珲认为，过往行业GPU最大的优势在于芯片对算法的通用性，但这种通用性是以效率不高为代价的，所以往往要通过提升算力来弥补效率劣势；另一方面，行业中也有一些专用芯片，效率虽高，但是易编程能力不足。
刘珲表示，市场上会有越来越多的车厂和自动驾驶公司需要定制能更好支持新算法的AI处理器和ADAS芯片，尤其是自动驾驶算法仍然会继续演进，硬件不能止步于支持Transformer和BEV等算法，况且不同客户的算法也有差异。“所以从中长期来看，一个通用性更强，易于编程的DSA（或者叫非GPU）AI计算架构是我们的机会。”刘珲说道。
不过，奕行智能想做的芯片通用性，并非跟CPU一样“通用”，而是针对AI自动驾驶一大类算法和网络需求，能产生足够的覆盖范围与技术通用性。
据他介绍，奕行智能的AI芯片主要有两大特点，一是性能，相比业内，相同算力下性能更好；再者是可编程性和通用性在DSA领域表现都更好。Google、Meta、特斯拉等公司其实也都在采用DSA架构，同时基于RISC-V指令集来研发，奕行也将RISC-V用在中大算力领域，并在指令并发性能和数据并发性能上做优化设计。
基于通用性和易编程性更强的芯片架构，奕行智能分别规划和流片了ADAS芯片和基于AI的视觉画质处理芯片。
在商业落地层面，刘珲指出，2-3年后领航NOA应用体验将进一步普及，然后下沉到10万-25万汽车价格区间，所以奕行智能会在今年和明年陆续推出不同等级算力的产品，“以性价比高的中算力作为立足点”。
除了满足高性价比的行泊一体中算力芯片方案，奕行也会推出满足未来3-5年的智驾算法发展需求的中算力芯片方案不等。
前者主要满足车企5V-7V（5-7个摄像头）的高性价比单芯片方案，切合高速NOA（高速领航辅助驾驶）需求，后者则针对城市NOA（城市领航辅助驾驶）的场景需求，以10V-13V（10-13个摄像头）的单芯片方案，支持智驾领域一些前沿的大模型算法。
此外，智能座舱也是奕行智能瞄准的另一市场。刘珲强调，公司不会涉足车机IVI领域，奕行更关注如何让汽车座舱变成更有‘温度’的机器人，舱内的多维交互体验更容易被消费者所感知和受青睐。
“我们定位是把算力做得更加泛化、能力更强，去感知用户的身份、姿势、情绪等，包括多模态交互，这些都依赖AI的计算能力。”
当然，行业中也有一些芯片公司同时聚焦算法应用和芯片，为车企提供定制化服务。但在奕行智能看来，现在很多车企已经搭建算法自研和数据闭环等AI能力，芯片公司还是应该聚焦在硬件和使用硬件的工具链，以及基础软件，支撑客户开发应用和算法。
随着智能化日渐内卷，车企们也在加快智能汽车的量产上市、抢占市场，奕行智能等初创芯片公司需要拿出更多技术和产品在洪流中立稳脚跟。
