2021 年特斯拉 Model S Plaid 搭载了 AMD 的 Ryzen RDNA 2 处理器，然后逐步替代英特尔 A3950 处理器用于Model 3 和 Model Y 高配版本的车载信息娱乐系统。

在 2 月份完成收购 FPGA 公司 Xilinx（赛灵思）后，AMD 这家美国半导体公司是否与高通及 NVIDIA 一样有明确的汽车战略吗？是否会推出一个 5-10 年的计划，真正成为汽车芯片市场的重要玩家？

这个事情确实有意思，在高算力时代，跨领域的打法往往来得很突然。

Part 1：汽车里面的 FPGA

智能汽车对高性能 SoC 的需求稳步增长，AMD 收购赛灵思在积极向汽车领域拓展（已成为 AMD 的 FPGA 部门），专注于 FPGA、自适应 SoC 和软件路线图工作。

传统来看，FPGA 在汽车的系统里面是临时性应用，但是随着迭代加速，赛灵思的 FPGA 已被设计到 ADAS 嵌入式控制器中，用来处理来自摄像头、4D 成像雷达和激光雷达的数据。

从具体应用来看，Xilinx 通过与 Seeing Machines 合作，为 Seeing Machines 的 Fovio 芯片提供了其车规级芯片的半定制版本。斯巴鲁就采用了 Xilinx 的 FPGA 方案。

Xilinx 还与 Veoneer 结盟，基于 Xilinx FPGA 的上一代博世和日本电产的前视摄像头仍在生产。

Xilinx 是处理环视摄像头数据的最主要芯片供应商，包括博世和麦格纳的产品，已经投产。其他几家大型 Tier 1 将在明年投产。

由于自由度比较高，赛灵思在新兴 4D 成像雷达的处理器中占主导地位（在小规模的创新市场占到了 85%-90% 份额），这块的主要竞争对手是 NXP。

激光雷达领域，由于大量创业企业的迭代迅速，同样客户基于赛灵思的芯片进行设计使用，Innoviz 自研这块，总体来看初期用 FPGA 更多一些。

在高阶自动辅助驾驶领域，赛灵思汽车（XA）平台在为自动驾驶模块提供动力方面发挥着关键作用，以实现高速数据聚合、预处理及分配（DAPD）并计算加速。

自适应 XA SoC 平台不仅可优化处理越来越多的复杂安全关键型应用，而且还可满足传感器和域控制器之间的计算时延、性能、电源效率以及功能安全性需求。这套产品主要包括 XA Zynq-7000 和 Zynq UltraScale+ MPSoC 等平台。

从成本来看，FPGA 相较其它 SoC 成本高，但是 SoC 的总体开发成本太高，这使得 FPGA 平台的灵活性弥补了较高的成本。

目前 FPGA 的优势在于传感器技术的快速发展。随着汽车传感器性能的提高，SoC 设计者正在努力适应。

当 100 万像素的摄像头升级到 200 万、400 万甚至 800 万像素时，逻辑器件必须跟上这种快速迭代，随着传感器进一步升级，这种差异越明显。

Part 2：AMD-Xilinx 汽车战略

从应用来看，AMD-Xilinx 汽车战略是在汽车系统架构中的域控制器和 zonal 控制器等增长领域，有效利用 AMD 的高性能算力和 Xilinx 的灵活性。

想要在汽车市场领域取得成功，芯片制造商不仅要提供芯片，还需要从板级开始的解决方案。

从特斯拉开始使用 AMD 的高性能处理器，AMD 和 Xilinx 的结合提供了顶级能力，包括一流的 x86、一流的 GPU（用于所有公开的游戏平台，这个娱乐功能是非常领先的），拥有一流的具有可编程逻辑的适应性 SoC。

在具体的汽车需求中，AMD 可以提供 Arm Cortex A 或 R 核来实现完整的方案，AMD 从 Xilinx 得到了汽车芯片厂家最为关键的部分，包括与车厂的关系、完成状态的嵌入式解决方案的芯片及 Xilinx 的软件。

从这个意义上来看，AMD-Xilinx 更像是一个汽车芯片行业的新手，但是他们的协同作用从战略上是可行的， AMD 也认可汽车客户的需求，在 Arm 平台上工作或在其芯片组中内置 Arm 内核，并且能开发一些独特的解决方案。

小结：

汽车时代，某种意义上是以差异化和满足用户需求为王，通过收购 Xilinx，AMD 在汽车市场有了一个良好的开端。

但 AMD 要想在这个领域与 Qualcom、NVIDIA 和 Mobileye 等竞争对手持续打下去，需要拿自己在高算力领域的优势去打破汽车行业的发展规则。