具体来看 ， 能够高效适配行泊一体方案的单SoC芯片需要具备以下的特征：
一是 ， 轻量级行泊一体域控方案的SoC芯片算力需要达到12TOPS以上 ， 高阶行泊一体方案的AI算力目前尚不固定 。
根据黑芝麻智能预估 ， 在传感器配置为5V5R的轻量级行泊一体方案当中 ， 想要真正发挥出800万像素前向摄像头的优势至少需要用到8TOPS的AI算力 ， 4颗200万像素环视摄像头通常需要用到4TOPS的AI算力 。
二是 ， SoC芯片的架构和设计需要有很清晰的定义 ， 不仅需要同时集成ISP、GPU、MCU、CPU、DSP等处理器单元 ， 还需要预留足够的传感器接口 ， 支持足够多的传感器接入 。
王治中表示 ， “行泊一体方案需要强大的CPU资源去做多任务的调度以及多传感器融合等工作 ， 还需要ISP对于多路摄像头输出的raw图像信号进行调校 ， 而DSP配合AI加速器则可以释放一大部分ARM的资源 。 ”
三是 ， 量产成本和开发周期需要具备竞争力 ， 这其中涉及到芯片的成本以及配套的工具链、开发工具等 。
比如黑芝麻智能在提供芯片的同时 ， 也会向客户提供底层BSP、工具链、中间件、参考应用设计平台等 ， 可以助力客户快速且高效地开发行泊一体方案 。
《高工智能汽车研究院》调研显示 ， 现阶段 ， 行泊一体方案采用的芯片平台主要有英伟达Orin、TI的TDA4、黑芝麻智能的A1000和A1000L等 。
其中 ， 轻量级行泊一体方案大多数采用的是双TDA4、智能摄像头+TDA4等为代表的芯片组合 ， 可以提供超高的性价比 ， 主打的是入门及中端车型的智能驾驶需求；而以Orin为代表的大算力行泊一体 ， 一般主打的是高端车型 。
黑芝麻智能的华山二号A1000/A1000L芯片搭载了自研的两大核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN车规级低功耗神经网络加速引擎 ， AI算力分别为58TOPS、16TOPS ， 是国内首款单芯片支持L2+/L2++级自动驾驶、同时集成360环视及低速泊车功能的产品 。
王治中表示 ， “我们在芯片设计之初 ， 就已经按照智能驾驶的需求定义好芯片的架构和功能模块 。 与其他芯片相比 ， A1000芯片的神经网络加速器（NPU）利用率有明显优势 ， 最高可以达到80% ， 并且整体配置较为均衡 。 ”
据了解 ， 同样是在5R5V的传感器配置下 ， 基于单TDA4VM或者TDA4VM Eco（AI算力在8TOPS左右）实现的行泊一体方案 ， 必须使用分时复用的方式实现行泊的场景切换 。 所谓“分时复用” ， 就是芯片的算力相对有限 ， 很难实现行车前向摄像头和环视摄像头等的同时调用 。
与之形成明显对比的是 ， 黑芝麻智能的单颗A1000L和A1000芯片就足以支持入门级（5V5R）和高阶（10V5R）行泊一体方案 ， 无论是性能、成本、算力 ， 还是开发效率 ， 都可以高度适配行泊一体方案的需求 。
王治中表示 ， 黑芝麻智能的A1000L和A1000芯片采用的是pin2pin的平台化方案设计 ， 软硬件架构完全兼容 ， 可以方便客户打造平台化的行泊一体方案 ， 也有利于后续功能的拓展与升级 。
截止目前 ， 黑芝麻智能的华山二号A1000系列芯片已经拿下了江汽集团、吉利等车企行泊一体项目的量产定点 。 比如江汽集团旗下思皓品牌就有多款量产车型将搭载黑芝麻智能华山二号A1000系列芯片 ， 打造行泊一体式智能驾驶平台 。
很显然 ， 在汽车芯片短缺的大环境下 ， 一批中国本土芯片厂商凭借高性价比、出色的产品性能、优质的本土化服务等优势 ， 正在行泊一体、智能驾驶、智能座舱等领域加速“攻城略地” 。 而黑芝麻智能 ， 正是中国芯片产业加速崛起时期的一道缩影 。
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