今年，新冠疫情的爆發、經濟的下滑、國際政治環境的惡化，讓汽車產業充滿了巨大的不確定。多家咨詢機構預計，今年全球汽車銷量將面臨10%-20%的下滑。

其實，我不(bu)確定好中，各(ge)類(lei)汽車該(gai)行業(ye)對以(yi)后(hou)的方向盤又(you)相當淡然(ran)處(chu)之。自功安全駕駛集(ji)中授課出顯了幾則大要聞——

6月23日，剛剛與寶馬在自動駕駛領域宣布和平分手的奔馳，宣布與芯片供應商英偉達達成合作，將使用后者的Orin芯片，開發下一代車載計算系統，為奔馳量產車型2024年將全面搭載的L2-L3級自動駕駛功能，以及最高可達L4級的自動泊車功能提供算力支持。

6月25日，沃爾沃汽車集團宣布，沃爾沃將與谷歌旗下自動駕駛公司Waymo達成戰略合作伙伴關系，在一個全新的電動汽車平臺上，進行L4級自動駕駛技術的合作，探索自動駕駛網約車等商業場景。

6月26日，亞馬遜正式收購美國自動駕駛公司Zoox，亞馬遜為此付出超過12億美元。

6月27日，滴滴自動駕駛網約車載人示范運營在上海正式啟動，央視對其全過程進行了直播。從這一天開始，滴滴在上海嘉定的自動駕駛測試車將面向公眾開放，滴滴在APP中上線了“未來出行”頁面，供公眾申請自動駕駛網約車試乘。

一時間，大公司近乎開啟了一場自動駕駛軍備競賽。毫無疑問，參與其中的企業都意識到，未來的汽車，將是跑在輪子上的超級計算機。高性能的計算芯片，在這場軍備競賽中至關重要的地位，愈發凸顯。

一、奔馳另結新歡，只是因為它？

6月23日，在與寶馬的自動駕駛合作宣告暫停后4天，奔馳向芯片供應商英偉達投懷送抱，雙方達成合作，為奔馳將在2024年量產的自動駕駛車型開發計算平臺。

在幾天前的公告中，雙方還表示，“鑒于建立共享技術平臺所需的費用，以及當前的商業和經濟狀況，現在并不是成功實施合作的一個合適的時機。”太燒錢，看起來是讓雙方決定暫停技術合作的關鍵原因。

不過，奔馳隨后與英偉達光速結伴的舉動，倒是指向了錢以外的因素。通常來說，車企與車企之間的合作，并不會對車企與供應商的合作產生影響，但奔馳與寶馬之間的合作不同。在與奔馳達成合作之前，寶馬已經與全球最大的ADAS系統供應商Mobileye組建了一個自動駕駛同盟，基于其EyeQ系列芯片研發自動駕駛。

與寶馬的合作意味著，奔馳要選用Mobileye的芯片來構建關鍵的自動駕駛計算單元。而這或許是雙方分歧中尤為重要的那一個。國外咨詢機構Guidehouse首席分析師Sam Abuelsamid稱，“ 我懷疑這兩家汽車制造商無法就使用的平臺達成共識，現在，與英特爾/ Mobileye的產品相比，Orin看起來是更強大的解決方案。”

從公開的信息來看，Sam的分析不無道理。Mobileye規劃的下一代自動駕駛芯片EyeQ 5，其算力為24TOPS（每秒運算24萬億次），而英偉達去年底發布的Orin，算力則高達200TOPS。此外，Mobileye過去在與車企的合作中一貫表現強勢（盡管承諾EyeQ 5將會更加開放），其提供的功能模塊對主機廠常常是“黑箱”；而英偉達自動駕駛構建的Drive AGX軟件平臺一開始就走了一條開放的道路，可以支持車廠在其計算平臺上自主進行算法開發。

其實在此之前，奔馳探索研發自動駕駛網約車時，因為該技術對芯片算力的高要求，奔馳就選用了來自英偉達的Drive PEGASUS車載電腦。6月23日官宣的信息，意味著奔馳在自動駕駛時代的芯片選擇上，全面倒向英偉達，將雙方的合作擴展到奔馳的量產車型中。

而與沃爾沃達成自動駕駛戰略合作的Waymo，則是依托谷歌在AI領域的技術實力，使用自研的TPU。雖然Waymo用于車輛端的TPU算力并未公布，但據Waymo官方的透露，在使用TPU后，其自動駕駛系統的性能提升了15倍。

芯片在自動駕駛中的地位，可以用“隱形冠軍”來形容。從車輛外觀你看不見它的存在，但一臺自動駕駛汽車能夠順利運行，它絕對是頭號功臣。

二、自動駕駛競賽，亦是一場芯片競賽

無論是奔馳棄寶馬牽手英偉達，還是沃爾沃與Waymo高達戰略級別的聯盟，又或者是滴滴的自動駕駛網約車發車，上周集中發生的大新聞說明，汽車公司與科技公司都將自動駕駛放在了至關重要的位置：從近期看，自動駕駛功能是汽車產品力的重要組成部分；從長遠看，L4級自動駕駛投入大規模應用后，可能會徹底改變汽車行業的商業模式。

推動這一切變化的基礎，是一枚小小的芯片。為了在自動駕駛能力上獲取競爭優勢，參與這場競賽的企業或獨立研發，或合縱連橫，只為尋得一塊高性能的自動駕駛芯片。行業內有個非常典型的例子：特斯拉。

作為智能電動汽車的領頭羊，特斯拉和當前市場上的兩家主流自動駕駛芯片廠商都有過合作經歷。但是由于Mobileye的強勢和封閉，英偉達降不下來的功耗和高昂的開發成本，合作都未能長遠。特斯拉為了發揮軟硬件一體在自動駕駛中的優勢，率先在車企中獨立研發了自動駕駛計算平臺的FSD，其算力達到144TOPS。FSD對自動駕駛的算力支持主要來自兩塊AI芯片，其單芯片算力約72TOPS。

迄今為止，特斯拉的FSD仍然保持著量產車自動駕駛算力紀錄。而特斯拉認為，FSD足以為其將推出的完全自動駕駛（Full Self-Driving）功能提供支持。

毫無疑問，自動駕駛的競賽，同樣也是芯片的競賽。整個汽車行業向自動駕駛的重視乃至全面轉向，將創造巨大的自動駕駛芯片需求。如果哪家企業在自動駕駛芯片市場占據了可觀的份額，那么對應的或許是千億美元市值的想象空間。

當前，在巨大市場的吸引下，自動駕駛芯片領域已經出現了或新或老的四種勢力：

第一類，是Mobileye等老牌的ADAS芯片/自動駕駛芯片供應商。

這一類企業，是汽車行業開始研發高級輔助駕駛系統（ADAS）時，就參與市場競爭的企業。這些企業面向自動駕駛的競爭策略是，通過在ADAS市場積累的技術以及客戶資源，不斷向上升級其既有產品，實現向自動駕駛的平滑過渡，典型的就是Mobileye對EyeQ系列芯片的不斷迭代。

除了Mobileye，瑞薩、恩智浦、德州儀器、電裝等老牌汽車半導體供應商，都有各自的自動駕駛芯片規劃。

第二類，是看到自動駕駛芯片機遇，跨領域而來的半導體巨頭。

比如上文提到的英偉達，此前其主力業務為屬于消費電子的GPU，以及數據中心等，但英偉達洞察到自動駕駛對高性能芯片的需求后，迅速進入了這一市場，目前已經推出Drive PX、Drive AGX Xavier、Drive Orin三代產品，并獲得了不少車企的訂單。

主力業務為通信，制霸基帶芯片、手機SoC的高通，則在嘗試收購恩智浦獲得自動駕駛競賽入場券的努力告吹后，于今年CES上推出了Snapdragon Ride自動駕駛計算平臺。根據高通官方的信息，這一基于高通芯片打造的計算平臺最高算力可達700TOPS，可支持L4--L5級自動駕駛。

而在高通之前，主力業務同樣為通信以及消費電子的華為，就已經發布了自動駕駛計算平臺MDC 600。這一計算平臺由8顆昇騰310 AI芯片整合而成，最高算力達到352TOPS。

第三類，是在新機遇下誕生的自動駕駛芯片初創企業。

在國內以地平線為典型代表。

本月，搭載地平線車規級AI芯片征程2的長安UNIT正式上市。借此，地平線實現了國產自動駕駛芯片的率先“上車”。另一方面，算力為4TOPS的征程2，也是中國首款車規級AI芯片。

而在今年晚些時候，地平線還將發布算力達到96TOPS、支持16路高清攝像頭信號的征程5，這款芯片算力超越特斯拉的FSD，將面向高等級自動駕駛。

最后一類，則是特斯拉為代表的車企自研派。

由于車企基本沒有半導體的制造經驗，因此他們通常會向供應商采購芯片。而總部位于硅谷的特斯拉，則有著不同的基因、為了最大程度發揮軟硬件一體化的優勢，特斯拉依托硅谷的半導體人才資源，自行研發了FSD。

目前來看，車企自研自動駕駛芯片的模式難以復制，特斯拉很可能會是這條路徑的獨苗。

在國內，無論是傳統車企還是造車新勢力，目前都無自研自動駕駛芯片的計劃。作為全球最大的單一汽車市場，中國順理成章地成為自動駕駛芯片供應商的兵家必爭之地。

三、中國能否催生自動駕駛芯片巨頭？

如此多的參賽者，讓自動駕駛芯片這個仍待開發的藍海市場，看上去已經呈現出紅海的競爭態勢。近兩年中美圍繞芯片發生的一系列事件，讓人們對中國芯片產業的的弱勢心有戚戚。從年初國家11部位聯合發布的《智能汽車創新發展戰略》到“新基建”，都將車載芯片的研發作為戰略重點，中國汽車行業都希望能有更多本土芯片企業強勢崛起。

如今，在汽車行業進行智能化轉型、創造大量自動駕駛芯片需求的態勢下，中國芯片能否迎頭趕上，培育出一家能夠在市場上立足的中國本土自動駕駛芯片供應商？答案并不確定，但6月地平線征程2芯片搭載于長安UNIT的“上車”，至少已經開了一個好頭。據了解，在ADAS芯片領域，征程2芯片所展現的感知計算性能已經在多個指標上超越了行業龍頭Mobileye的芯片，特別是針對中國的特殊路況，并已經成功簽下了來自中國各大汽車集團的十多款定點車型。

地平線創始人余凱在一次媒體采訪中如此總結地平線的差異化優勢：“在全球范圍內，能提供這樣功耗和算力水平、且開放賦能的芯片企業，我們是獨一家。英偉達在輔助駕駛、智能座艙多模交互等方面完全沒有產品，芯片功耗也比較高。我們的功耗和算力可以跟Mobileye正面PK，但Mobileye不開放，而我們能滿足車企自主開發的需求”，并表示未來有信心拿到全球1/3的市場。

事實上，當自動駕駛潮流席卷而來，如地平線這樣率先瞄準車載AI芯片市場，并已通過前裝量產得到市場驗證的中國芯片企業確實迎來了最好的時代。中國作為全球最大的汽車市場，再加上自動駕駛技術開發的一些典型特征與需求，為本土自動駕駛芯片企業創造了難得的機遇。

首先，自動駕駛技術有強地域性。

因為世界各地自然條件、交通場景、交通規則乃至是文化傳統的差異，所以在一國一地開發的自動駕駛技術很難復用到其他地區。這種影響會直接傳導到硬件層面——因為與具體數據、算法高度整合，自動駕駛芯片很難不受地域特征的支配。

在此情況下，一家擁有強大本土研發團隊、對中國的數據與場景更加了解的企業，有更大的概率研發出更適合中國場景，且算法與硬件結合更加高效的自動駕駛芯片。

其次，當汽車被越來越多的人們看作電子產品時，人們對其功能迭代的頻率與速度，都有了更高的期望，自動駕駛功能也不例外。

此前，主要由國外供應商占據市場主流的ADAS，在功能搭載上車后便永不更新。但當汽車變得智能化，車輛其實可以通過不斷地OTA，實現功能的升級，甚至實現從ADAS到半自動駕駛、自動駕駛的跨越。比如特斯拉通過升級實現Model 3的NOA（高速公路自動駕駛輔助）功能，就是典型的例子。

當然，特斯拉僅此一家。對于更多車企來說，要完成這樣的任務，需要他們與自動駕駛芯片供應商保持高頻、緊密的聯系，由雙方進行聯合研發。

這一變化，更加考驗供應商對車企需求的快速響應。換句話說，這需要自動駕駛芯片供應商建立一個成規模的現場支持團隊，做到對車企需求的快速反饋、支援。顯然，一個本土的、沒有文化語言隔閡的團隊，能夠更好地勝任。

最后，車企在自動駕駛研發上有更多的功能差異化訴求。

當ADAS功能在汽車產品已經高度標準化或者雷同時，它很難再成為吸引消費者的亮點。對此，有遠見、有能力的車企，紛紛選擇基于場景去開發新的、有差異的自動駕駛功能（比如寶馬的自動循跡倒車），從而獲得新的競爭力。

這一趨勢對自動駕駛芯片供應商提出的要求是，不能再單純采用過往的“黑箱”模式，直接給車企一個完整但“知其然不知其所以然”的功能模塊，而是要賦予車企進行二次開發、深度開發的權利。或者說，這要求自動駕駛芯片供應商轉變思路，去賦能車企的自動駕駛開發。

具體而言，這要求芯片供應商轉變思路，在戰略上開放，為車企的自動駕駛開發賦能；在產品策略上則要為車企分憂解難，通過打造工具鏈，降低車企基于自動駕駛芯片進行差異化功能開發的難度與成本。

從上述三點特征來看，自動駕駛潮流的到來，將更加考驗自動駕駛供應商的服務意識與快速開發能力。而國外芯片供應商，因為歷史、成本、政治等因素，很少在國內搭建起成規模的研發與現場支持團隊，過往的開放程度與開發速度也難以滿足新的需求。而這，正是中國本土自動駕駛芯片供應商崛起的突破口。

最終，從形勢上來說，國外芯片巨頭產業先天更加成熟、進入汽車行業更早、各自擁有不同的壁壘。對中國本土自動駕駛芯片供應商來說，與他們同臺競技并最終突出重圍，并不容易。

但若是 當地自然(ran)驅動著(zhu)心片(pian)出售(shou)商(shang)(shang)在心片(pian)礦池、輸出功率等指(zhi)標體系上的的表現能迎頭趕得上，高并發(fa)(fa)揮本人的核心思(si)想特(te)點，吸(xi)引(yin)中國國家(jia)(jia)汽車品牌自行(xing)化化轉型發(fa)(fa)展的年代(dai)商(shang)(shang)業機會，現在，中國國家(jia)(jia)創立(li)個當地自然(ran)驅動著(zhu)心片(pian)互(hu)聯網(wang)巨頭或將是大概率計算事件(jian)真(zhen)相。