近年来，芯片风口，从比特币到AI，从AI到GPGPU到DPU，在汽车芯片方面，不同类型的制造商根据自己的优势和市场反馈加入了汽车芯片的轨道，那么如何对市场上的汽车芯片玩家进行分类呢？它是什么？（欢迎更正和补充）
北京时间2021-04-13凌晨，英伟达正式发布了最新的智能汽车和自动驾驶汽车芯片组——，将应用于L4及L5级自动驾驶。
Atlan SoC有安培架构GPU核心、基于Arm的Grace CPU核心、深度学习和计算机视觉加速器单元BlueField DPU核心，Atlan SoC将于2023年向开发商提供样品，2025年大量装车。从算力的绝对数量来看，英伟达Atlan SoC计算能力升级是四代自动驾驶芯片中最大的。
2015年6月167.5亿美元收购FPGA 巨头Altera；（FPGA芯片）
计算机视觉处理芯片公司于2016年9月收购Movidius；（视觉处理单元VPU）
2017年3月153亿美元收购以色列自动驾驶汽车技术公司Mobileye。（EyeQ系列芯片(ASIC)）
2022年1月7日，正在举办的2022年国际消费电子产品展（CES）期间，英特尔旗下自动驾驶子公司Mobileye(2017年，英特尔每股63.54美元现金收购Mobileye）发布专为L4自动驾驶，以及用于L2高级驾驶辅助系统（ADAS）的全新EyeQ 6L和EyeQ 6H系统集成芯片。
其中，EyeQ Ultra采用5nm工艺工艺，每秒运算效率达到176万亿次，足要求L预计4自动驾驶的需求和应用场景将与特斯拉、英伟达和高通在高级驾驶计算芯片领域竞争。EyeQ Ultra2023年底供货，2025年全面实现汽车规级量产。
本次CES展会上，Mobileye表示，2021年EyeQ芯片出货量已达2810万，至今已完成1亿多件EyeQ芯片的运输。而且目前Mobileye已采集了200PB该公司的技术用于虚拟驾驶数据，188款新车型。
在2022年 CES 在展会上，高通汽车业务订单总估值超过 130 1亿美元。高通宣布获得宝马、通用、现代、小鹏等奖项 37 汽车公司的订单打开了围绕数字底盘、数字驾驶舱和汽车芯片的地图。
2020 年，高通刚刚推出 ADAS/AD 的平台，以 5nm 工艺建设，当年长城汽车订单获得，其量产车型将在 2022 第二季度交付，场景有限 L4级自动驾驶能力。
2021年10月，高通宣布46亿美元。.收购2亿元Veoneer维宁尔。维宁尔是瑞典汽车零部件供应商，主要产品包括自动驾驶控制器、主动和被动安全系统和自动驾驶传感器。
在汽车驾驶舱领域，高通 8155 威来在驾驶舱取得了巨大的成功，并以高计算能力获得了几乎所有的高端智能汽车目标 ET7、小鹏 P5、智己 L7、威马 W6、吉利星越 L、广汽 Aion LX、长城魏牌摩卡等。
高通对数字座舱的探索也进展到。这代座舱平台的核心是，据悉，该芯片采用 5nm 工艺过程打破了汽车与消费电子产品之间的差距。批量生产的集中汽车已经预订 8295 的首发。
在另一个活跃的领域——智能驾驶，高通也准备出发，但与驾驶舱进程相比，智能驾驶领域发展相对缓慢。长期以来，高通的优势更集中在以芯片为核心的硬件平台上。在可预见的下一个智能驾驶时代，高通希望通过收购来缩小时间差距，整合资源来赢得比赛。
自2015年成立以来，地平线推出了中国第一个汽车级人工智能处理器旅程2和汽车级智能芯片旅程3，是中国唯一实现大规模生产的汽车级别AI芯片企业。
目前已搭载芯片征程2和征程3，包括长安UNI-T、奇瑞蚂蚁，上汽智己，2021理想ONE其他车型。2020年，地平线正式开启智能汽车芯片装量生产的第一年，芯片出货量已超过40 万片。
地平线于2021年上半年推出。征程5是业内首款集自动驾驶与驾驶舱交互功能于一体的全场景整车中央计算芯片，单科芯片计算能力高达128tops，甚至比目前最领先的特斯拉还要好FSD自动驾驶芯片更的合作，自动驾驶芯片过与汽车公司的合作进行大量的实战和改进，真正超越特斯拉。
随着征程5的发布，。基于征程5，构建了地平线Matrix 5全场景车辆智能中央计算平台Matrix SuperDrive全场景车辆智能解决方案。Matirx 地平线算法软件模块可全面适应，硬件配置可定制；SuperDrive它可以满足整车的智能需求，包括高速、城市停车场景和驾驶舱智能交互。
2021年4月，新一代正式发布、山海人工智能开发工具平台和路边感知计算平台 FAD Edge 。同时，现场还宣布与东风设计研究院、东风悦享达成全面战略合作，获得金焰奖年度最佳智能驾驶计算芯片和优秀自动驾驶计算芯片，许多奖项，如前瞻性金奖。
公司成立于2018年，2019年，芯驰科技成为中国第一个通过德国莱茵河的公司ISO半导体企业26262安全认证，认证标准在业内严格。9系列大型域控车规芯片于2020年正式发布。在缺芯潮的背景下，2021年3月实现了每年百万片的订单。2021年4月发布了全系列车规芯片升级款，性能进一步提升。刚刚过去的世界人工智能会议 ，新驰科技推出了全开放的自动驾驶平台——UniDrive。可以帮助客户、合作伙伴等快速导入V9系列芯片的全系统设计，快速验证迭代。为智能驾驶商业场景的逐一突破提供了良好的平台支持。
截至目前，芯驰科技已与国内众多主流本土汽车企业、合资汽车企业合作，Tier1.开展合作，包括一汽、中汽创智等数十个定点量产项目。
2022年Q4.新驰科技会发布2000Tops算力车规处理器，会套开放的平台和生态系统。
2021年10月28日，下午三点三十六分，成功流片返回。这颗凝结着300余位工程师心血，历时两年多开发周期的7纳米工艺车规级高算力多核异构智能座舱芯片，在抵达芯擎科技上海实验室后，仅不到半小时就被顺利点亮！
经团队实测，目前芯片的所有参数均达到设计标准，创造了国内团队在7纳米工艺上车规级超大规模SoC首次流片即成功的纪录。
这颗融汇88亿晶体管的超大规模SoC芯片，将于2022年量产并按计划搭载上车，实现国产芯片在汽车高端智能座舱领域的首次突破。
“龍鹰一号”充分满足中国市场以及本地车企用户的需求，芯片内置有符合国密算法的信息安全引擎，为这颗智能座舱芯片的信息安全保驾护航。此外，在可靠性方面内置符合ASIL-D标准的安全岛设计，并达到AEC-Q100 Grade 3级别；强大的CPU、GPU、VPU、ISP、DPU、DSP集群、NPU（神经网络处理器），以及与之匹配的高带宽低延迟LPDDR5内存通道，为智能座舱的应用提供全方位的算力支持，实测性能赶超国际同类产品。
寒武纪子公司-行歌科技正在设计、研发面向高等级智能驾驶应用场景的车载智能芯片。天眼查显示行歌（南京）科技有限公司成立时间为：2021-01-05，法定代表人/执行董事-陈天石，监事-叶淏尹，上海分公司负责人-王平，北京分公司负责人-孟小甫，产品情况暂无
融资情况
2022-01-12-Pre-A轮-联想创投、涌铧投资
2021-07-16-天使轮-宁德时代、蔚来汽车、尚颀资本（上汽）、金雨茂物
2022年1月5日，禾赛科技亮相全球电子消费品盛会CES 2022，首次公开展出已获数百万台定点、搭载新一代自研芯片的车规级半固态激光雷达AT128，并重磅发布了全新近距超广角激光雷达QT128。
目前，禾赛科技已，为业界首创，将激光雷达推上了摩尔定律的发展轨道，很好地解决了激光雷达大规模量产难和成本高企等问题。
据了解，禾赛科技早在2017年就设立了芯片部门，进行一系列激光雷达专用芯片的研发工作，包含等。目前，禾赛科技的多款激光雷达芯片已通过AEC-Q100车规验证，并批量应用在多款激光雷达产品当中。
这背后，禾赛科技的团队人数已经超过了700人，研发人员占了60%以上，在核心元器件、自研光电芯片、车规级设计流程和功能安全、主动抗干扰技术以及基于深度学习的感知能力方面都有着深厚的积累，并且已经拿下了 265项已授权专利，其中96项发明专利。
另一方面，量产乘用车和自动驾驶测试车最大的差别是交付量级。而当前，搭载激光雷达的乘用车均还尚未开始大规模交付。预计ADAS前装量产市场，激光雷达的交付量将会是百万量级，因此一家激光雷达供应商的生产和交付能力十分关键。
迄今为止，禾赛交付了上万台车载激光雷达，是全球最大的自动驾驶激光雷达供应商之一，同时也是全球为数不多经历过交付上万台激光雷达的厂商之一。为了更好地助力车规级激光雷达的大规模量产落地，禾赛科技还投资了近2亿美元打造超级工厂——“麦克斯韦”智造中心，预计2022年投入使用，届时年产能将达到100万台。
2022年1月10日，一径科技宣布完成数亿元Pre-C轮融资。本轮融资由，上汽集团旗下尚颀资本、东风交银汽车基金、老股东英特尔资本继续加注。本轮融资将用于一径科技长短距全系列车规级前装量产激光雷达产品的迭代发展，加强产线升级和供应链及全面质量管理，持续推动车规级MEMS激光雷达解决方案的研发和商业化进程。
公司重点服务汽车主机厂、自动驾驶公司，标杆客户有京东、元戎启行、嬴彻，和三一等公司，目前量产落地的主攻方向为向特定区域的各种场景的相关车辆提供整体激光雷达解决方案，如L3+ADAS、高速物流、智慧矿区、智慧港口、智慧园区、智能公交、Robotaxi等。
目前，一径科技在车规级固态MEMS激光雷达领域持续深耕，，打破传统的技术架构，突破技术瓶颈，打磨出一条一径独有的MEMS技术路径，推出了面向车规前装量产的MEMS长短距激光雷达产品组合。
值得一提的是，2021年6月18日，一径科技宣布完成数亿元B轮融资。本轮融资由英特尔资本和创新工场分别领投B1轮和B2轮。
2021-08-22，特斯拉发布D1 AI芯片：500亿晶体管、400W热设计功耗
特斯拉AI日活动上，特斯拉公布了最新的AI训练芯片“D1”，该芯片采用台积电7nm工艺制造，核心面积达645平方毫米，仅次于NVIDIA Ampere架构的超级计算核心A100(826平方毫米)、AMD CDNA2架构的下代计算核心Arcturus(750平方毫米左右)，集成了多达500亿个晶体管，相当于Intel Ponte Vecchio计算芯片的一半。
它集成了四个64位超标量CPU核心，拥有多达354个训练节点，特别用于8×8乘法，支持FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等各种数据指令格式，都是AI训练相关的。
特斯拉称，D1芯片的FP32单精度浮点计算性能达22.6TFlops(每秒22.6万亿次)，BF16/CFP8计算性能则可达362TFlops(每秒362万亿次)。
为了支撑AI训练的扩展性，它的互连带宽非常惊人，最高可达10TB/s，由多达576个通道组成，每个通道的带宽都有112Gbps。而实现这一切，热设计功耗仅为400W。
特斯拉D1芯片可通过DIP(Dojo接口处理器)进行互连，25颗组成一个训练单元(Training Tile)，而且多个训练单元可以继续互连，单个对外带宽高达36TB/s，每个方向都是9TB/s。
如此庞然大物，耗电量和发热都是相当可怕的，电流达18000A，覆盖一个长方体散热方案，散热能力高达15kW。