2019 年，Mobileye 旗下 EyeQ 系列芯片出货量大约 1700 万套，估计售后市场是 200 万套，前装市场 1500 万套，市场占有率大约为 75-80%。差不多处于垄断地位。人前风光，人后心酸不会少。Mobileye 成立于 1999 年，IPO 前经历了 10 轮融资。在 8 年零收入情况下在 2007 年推出第一款产品 EyeQ1，EyeQ1 是实验性产品，只为验证算法。2009 年在金融危机时刻推出第一款量产产品 EyeQ2，经过两年产品化，最终得到宝马公司认可，2011 年第一次用在宝马 1 系列和 X1 上，到此时，公司才有收入，前后历时 12 年。EyeQ2 推出后反应平平，公司亏损严重。2014 年 EyeQ3 是 Mobileye 成名之作，2014 年 7 月底 Mobileye 在美国 IPO，从成立到 IPO 花了 15 年。2017 年被英特尔天价收购。

 
不仅在中国，全球范围内能够坚持如此时间长的初创公司凤毛麟角，Mobileye 也是生逢其时，生在 VC 业最火爆的年代，今天很难想象一家 10 年零收入的公司还能获得融资，十几年 IPO 无望还能坚持下去，还有机构投资。因此再有初创公司挑战 Mobileye 的地位几乎不可能，那至少要花 5 年以上时间，那个超级美好的年代过去了。
 
软硬一体是 Mobileye 成功的关键之一，只有将算法植入嵌入式系统，提供全套解决方案才能成功。Mobileye 软件算法全封闭，给客户提供完整解决方案，客户除日产外主要是 Tier1 而非整车厂。Tier1 客户主要是 ZF TRW、安波福、麦格纳、法雷奥、电产、恒润、京滨，完全不用考虑自己不熟悉的算法领域，开发周期最短，成本最低，是 Mobileye 成功的第二个关键。这点有点像联发科，当年手机品牌众多，大家都是机海战术，联发科当年提供全套解决方案，方案公司只需要开发 ID 外观，硬件和软件不超过 5 个工程师甚至两个工程师都能搞掂，开发周期最短，成本最低，自然能抢占市场。
 
很长时间内，L2 将会是市场的主流，虽然很多人吹嘘 L3 甚至 L4，但大家实际都心知肚明，那主要是宣传炒作，别人说 L2，自己不能落后呀。目前 L2 远不算成熟，特别是行人横穿马路的 AEB，恶劣天气，非标准障碍物和行人，包括 L3 的奥迪 A8L 和用上 FSD 的特斯拉都没有能力解决这种工况下的 AEB。做好 L2 的难度丝毫不低于 L4，L4 目前基本不考虑成本、车规和功能安全。而 L2 非常在意这些。
 
能够挑战 Mobileye 的必然是软硬一体的大公司，拥有足够的资源才能坚持不懈与 Mobileye 竞争。EyeQ5 定位是 L4，注定曲高和寡。要挑战 Mobileye，实际是挑战 EyeQ4。目前来看，主要挑战者是瑞萨的 V3H 和 V3M，NXP 的 S32V234 和 S32V3，安霸的 CV2 和 CV22，海思的 Hi3569，德州仪器的 TDA4。这些厂家最大的问题是算法都或多或少要借助第三方的支持，而 Mobileye 不需要。不过随着市场对高性能 L2 系统需求的增加以及 Tier1 厂家整车厂家算法能力的加强，Mobileye 的地位肯定会出现下滑。当然 3 年内，Mobileye 还可以垄断市场。

R-CAR V3H 推出于 2018 年 2 月，2019 年 3 季度量产。内涵 4 个 A53 内核，一个 Cortex-R7@0.8GHz 内核，也达到了 ASIL B 级别。

瑞萨使用三种加速器，一种是基于管线引擎的 IMP-X5 加速器，他拥有用于固定功能的流水线计算。近似于 GPU。也有电脑视觉引擎 CVE，采用可编程的电脑视觉引擎将浮点运算降至最低。总计有大约 4TOPS 的运算能力。另一种是硬核加速器，包括针对双目的立体视差和光流。还有一个聚类器。最后是一种类似多核 DSP 的 CNN 加速器，性能达到 426GMAC。也就是每秒 4260 亿次乘积累加，功耗仅为 0.3 瓦。

第四代 R-CAR 大约在 2023 年量产，而 V3U 也是第四代产品，预计将在 2022 年量产，这是一款 12 纳米芯片。瑞萨表示 12nm 工艺 R-Car SoC V3U 的 AI 性能可以达到 6.0TOPs/W，远高于英伟达的 Xavier 平台和 Mobileye 的 EyeQ5 平台。

瑞萨 V3H 已经慢慢建立了自己的生态系统。在初创公司领域有韩国的 Stradvision、以色列 Cortica 和加拿大的 Leddar tech 合作伙伴。Stradvision 是韩国现代和 LG 投资的初创企业，早在瑞萨开发 V2H 时已经和瑞萨合作，顺便提一下，日产号称 L3 的用于天籁（北美型号是 Skyline）的 ProPILOT 2.0 就使用了瑞萨的 RH 850 和 V2H，当然主芯片还是 Mobileye 的 EyeQ4。系统由日立提供。

Stradvision 在 2018 年已经有 400 万美元的收入，预计 2019 年收入超过 1000 万美元。Stradvision 也声称在中国拿下三个量产项目，在德国拿下两个量产项目，可能主要是使用 V2H 和 V3H。Stradvision 在 2020 年 CES 上也展出了相关产品，并且与 Green Hills 展开合作。

Cortica 是一家以色列公司，成立于 2007 年，由以色列知名大学 TechnionUniversity 的研究团队建立。Cortica 正将其最新款“自动驾驶人工智能（AutonomousA.I.）”方案内置到瑞萨电子的 R-Car V3H 自动驾驶车载片上系统方案中。Cortica 声称采用了“非监督式学习（unsupervisedlearning）”技术，其自动驾驶车载人工智能可帮助车辆基于前向摄像头收到的可视化数据来进行预测。旨在模拟人类的经验并将其运用到对车辆周边环境的预测中。2018 年曾于特斯拉马斯克商讨如何合作，据称马斯克有意收购该公司，不过现在看，马斯克似乎无意收购了。
 
初创公司外，瑞萨主要与博世和海拉合作，同时 V3H 也有望取代日立的双目 ASIC。

博世寄予厚望的下一代主前视觉系统 MPC3 内置了瑞萨的 V3H，于 2019 年底量产，已经获得大众和奥迪的订单。除传统深度学习外，还有基于光流的非模型算法，能够预测目标运动轨迹。对运动目标敏感度高，260 万像素，帧率达每秒 45 帧，比 30 帧更安全可靠，能够适应 LED 灯的闪烁现象和复杂的环境。明确表示达到 ASIL-B 级，是使用深度学习系统中唯一能够达到 ASIL-B 级的摄像头。因为 V3H 是唯二已经拿到 ASIL-B 级认证的芯片，而不是正在申请功能安全认证（大部分都是写 Target），Mobileye 是没有功能安全认证的。
 
比 V3H 低一级的 V3M，近似于 EyeQ3，在 2017 年就开始与德国汽车电子大厂 Hella 旗下专门从事计算机视觉的 Aglaia 合作，据称在 2020 年将有采用 V3M 的量产车上市。Aglaia 也与安霸有合作。

NXP 早在 2016 年就推出 S32V234，不过其性能比较弱，当时也未为深度学习考虑太多。仅仅有两个 APEX，只有 80GMAC，也就是大约 0.08TOPS 的算力。并且为了降低价格，NXP 还有一个更低的 S32V232。S32V234 目标是取得 ASIL C 级认证。S32V234 用在一汽森雅 R9 上，系统由东软睿驰提供，但是销量不佳，2019 年 1-12 月销量仅为 3307 辆。至于 S32V3 则与瑞萨的 V3H 差不多，但估计要到 2021 年或 2023 年量产。

安霸在 ADAS 领域内的主要产品如上表，安霸是行车记录仪为主要产品，2019 年收入大约 2.3-2.4 亿美元。市值大约 20 亿美元。

安霸行车记录仪前装客户包括奇瑞瑞虎 8（系统由创维提供，没错就是做电视很出名那个创维），长城 VV6 和欧拉 R2，帝豪 GS 和 GL。其余还有北汽、本田、上汽、日产和丰田。ADAS 领域主要合作伙伴有 Hella、初速度（Momenta）、Minieye。2020 年 CES 大展上宣布增加 ZF TRW 为合作伙伴， ZF TRW 也是 Mobileye 最主要合作伙伴，出货量在 Mobileye 系统排名第一。

安霸 ADAS 主打是 CV22FS，CV2FS 是针对双目的设计。这两款芯片都是三星的 10 纳米工艺芯片，是目前工艺最先进的 ADAS 视觉芯片。也都拿到了 ASIL B 级功能安全认证，这也是 2019 年底刚刚拿到的认证。CV2FS 与瑞萨的 V3H 近似。安霸独创的 CVFlow 技术从来没透露过算力，AI 计算不外乎乘和累加的 MAC，谁也玩不出什么新花样，倒是可以起很多新名字。
 
海思分为两部分，其中主要为华为手机服务的，华为内部称之为大海思，主要是麒麟事业部，不对外销售产品。还有主要做安防领域的海思，一般称之为小海思。小海思在 2019 年推出 356X 系列产品，全部通过车规，主打汽车市场。共有 4 款，分别是 Hi3562V100（0.5TOPS 算力，单路视频输入）、Hi3566V100（1TOPS 算力，两路视频输入）、Hi3568V100（1.5TOPS 算力，5 路视频输入）、Hi3569V100（4TOPS 算力，八路视频输入）。其中第一款 3562 是 AECQ-100 G2 级认证，其余三款是 AEC Q-100G3 级认证。瑞萨和安霸的都是 AEC Q-100 G2 级认证。G3 级认证是零下 40 到 85 度，G2 是零下 40 到 105 度，G1 是零下 40 到 125 度，G0 是零下 40 到 150 度。3569 可能是台积电 12 纳米工艺制造，其余 3 个可能是 18 纳米或 16 纳米。
 
海思 HI3569 性能强大，可以做前视觉 ADAS，还可以负责环视和座舱电子，但是似乎缺乏虚拟机配合，做座舱电子意义不大。没有虚拟机配合，双屏的成本太高。海思主打的似乎就是前视 ADAS。Hi3569 采用两个 Cortex A73@1.8GHz 核和两个 Cortex A53@1.2GHz 核，配备了 AI 处理器、GPU 和 DSP，总算力是 4TOPS。这其中 GPU 可能是 MALI G71 MP8。AI 处理器是的 NNIE，每个核是 1024MAC。用于安防的顶级芯片海思的 Hi3559A 则内置双目硬核，与 V3H 类似。HI3569V100 可能也有双目硬核运算单元。3559 和 3569 一样也是 8 路视频输入。

Hi3569n 内部框架图应该与 Hi3559 差不多。最大差别是 NNIE 增加了一倍，算力是 4TOPS。

德州仪器 TDA4VM 内部框架图

德州仪器 TDA4VM 目标市场应该主要是座舱电子，不过其强大的 AI 处理能力只做座舱电子是有点浪费了，德州仪器的 DSP 独步天下，其 C7x 矢量 DSP 做浮点运算时，@1.0GHz 算力仅为 80GFLOPS，256GOPS。但是做 AI 处理即乘和累加时 1.0GHz 可达 8TOPS(8b）。不仅如此，TDA4VM 还有视觉处理加速 VisionProcessing Accelerators (VPAC) ，多种视觉辅助加速器 multiple vision assist accelerators，深度与动作处理加速 Depth and Motion Processing Accelerators (DMPAC)。TDA4VM 还有两个浮点 DSP，@1.35GHz 下可达 160GOPS 算力。还有一个 PowerVR ® Rogue 8XE GE8430 GPU 核, @750 MHz 下算力达 96 GFLOPS，渲染速率 6 Gpix/sec。功能安全方面，采用 6 颗 Cortex R-5F 内核保证实时性和功能安全，芯片整体目标是 ASIL B 级，MCU 安全岛是 ASIL D 级。CPU 方面是 Cortex A72 双核，采用了 16 纳米的 FinFET 工艺。