在2022年廣州車展上，車企之間的競爭早已從“馬力”大戰(zhàn)演變?yōu)?ldquo;算力”大戰(zhàn)。

　　隨著一顆顆車載芯片迭代出新，各大車企在智能駕駛的“軍備競賽”也愈演愈烈。高算力芯片成為汽車市場的主打賣點，誰擁有更強(qiáng)大的車載芯片，也就意味著誰擁有更大的智能化空間。

　　汽車智能化進(jìn)程中潛在的巨大市場，更是引得原本專注于電腦、手機(jī)芯片生產(chǎn)的科技巨頭們分外眼紅，爭先入局搶占市場的蛋糕。9月20日晚，英偉達(dá)在2022秋季GTC大會上史無前例地發(fā)布了單顆算力高達(dá)2000TOPS（萬億次運(yùn)算）的車載芯片Thor，將這場芯片大戰(zhàn)帶入了新的高度。

　　在這場“算力”大戰(zhàn)背后，或許有更多的問題值得我們?nèi)ニ伎迹赫l是現(xiàn)在車載芯片市場的主導(dǎo)？車企自研芯片可行嗎？車載芯片與建構(gòu)汽車智能生態(tài)之間的關(guān)系又是如何？

  車企們的“芯”之所選

　　資料顯示，早在2020年，汽車領(lǐng)域芯片需求量已占全球芯片市場11.4%，據(jù)億歐智庫測算，2021年中國車載計算芯片市場規(guī)模將達(dá)15.1億美元，2025年市場規(guī)模將迅速增長至89.8億美元，屆時車載計算芯片將成為智能汽車產(chǎn)業(yè)價值核心。

　　回溯過去，汽車市場對芯片的需求并不是突然井噴，而是隨著智能化的推進(jìn)逐步遞進(jìn)。一方面是汽車智能化的使用場景逐漸擴(kuò)大，另一方面是激光雷達(dá)、高清攝像頭等要求高算力的產(chǎn)品加速上車，車載芯片成為汽車制造中不可或缺的定海神針。

　　事實上，早在2014年，高通、英偉達(dá)便敏銳地嗅到汽車智能化中的商機(jī)，搶先布局車載芯片，占據(jù)市場先機(jī)。

　　彼時，高通率先在CES上推出驍龍汽車602平臺，開啟進(jìn)軍汽車智能座艙芯片市場的第一次嘗試。隨后的8年時間中，高通推陳出新，發(fā)布820A平臺在內(nèi)的四代智能座艙，其成為理想ONE、小鵬P7等多款車型的智能座艙芯片標(biāo)配。

　　就在高通進(jìn)軍汽車市場的一年后，英偉達(dá)推出了基于Tegra X1 Soc打造的DRIVE PX，宣布正式進(jìn)入自動駕駛領(lǐng)域。當(dāng)時的Driver PX，算力僅有2TOPS，只能夠支持L2級別的自動駕駛，但隨后幾年，英偉達(dá)開始了一系列近乎“開掛”才能完成的研發(fā)操作。

　　2016年，Drive PX2自動駕駛平臺推出，算力8TOPS，可支持L3級自動駕駛；2018年，Drive Xavier誕生，算力達(dá)到30TOPS，滿足L4級別自動駕駛；2019年，DRIVE AGX Orin發(fā)布，算力高達(dá)每秒 254 TOPS，覆蓋L2+級至L5級全域自動駕駛，同時還為置信視圖、數(shù)字集群以及 AI 駕駛艙提供動力支持。

　　幾乎每一年，英偉達(dá)都在完成對車載芯片的重新定義，自動駕駛的研發(fā)進(jìn)程似乎已經(jīng)追趕不上英偉達(dá)對芯片算力的強(qiáng)大開發(fā)能力。

　　當(dāng)然，算力并不等同于產(chǎn)品力，為此《智行駕道》也采訪了芯片行業(yè)的資深專家陳杰，他表示：“算力與產(chǎn)品力不能簡單劃等號，光有算力不代表體驗就好，還需要軟硬協(xié)同優(yōu)化、具體到某個應(yīng)用場景，未來當(dāng)車路協(xié)同發(fā)展起來，路也可參與到計算中，可以分擔(dān)掉一部分算力，因此，目前而言算力高低并不會直接影響智能汽車的產(chǎn)品力。”

　　與高通、英偉達(dá)搶先投入車載芯片研發(fā)不同，同為消費電子芯片巨頭的英特爾和AMD則采用并購的方法試圖彎道超車，打造自身的一片天地。

　　英特爾分別在2015年和2017年完成了對全球第二大FPGA芯片廠商Altera和全球領(lǐng)先的自動駕駛芯片廠商Mobileye的并購；AMD則是在2020年對全球第一大FPGA芯片廠商塞琳思啟動了并購程序。

　　各大芯片巨頭紛紛入局車載芯片市場的影響是顯而易見的，得益于此前在手機(jī)和電腦端口開發(fā)芯片的技術(shù)基礎(chǔ)和經(jīng)驗優(yōu)勢，它們生產(chǎn)出的芯片一經(jīng)上市，便成為了大部分新能源車企的心之所選。

　　從搭載高通智能座艙的蔚來EC6、理想ONE、小鵬P7到搭載英偉達(dá)自動駕駛芯片的蔚來ET7、理想L9和9月21日上市的小鵬G9，芯片巨頭們肆意瓜分著目前車載芯片市場的蛋糕。

　　與此同時，車企們在選擇合作者時，往往沒有固定的單一合作伙伴，甚至你可以見到高通的智能座艙平臺和英偉達(dá)的自動駕駛芯片同時出現(xiàn)在小鵬P7上。

　　這也在一定程度上說明了車企自身對于車載芯片應(yīng)用的態(tài)度：誰有著更高的算力，誰能夠為后續(xù)的升級提供更強(qiáng)的支撐，我便選擇誰。

　　對于各大爭相入局的芯片廠商來說，它們獲得了車載芯片的生產(chǎn)效益，得到了想要的蛋糕。對于各大車企來說，擁有高算力的芯片加持，它們便擁有了在新能源賽道上發(fā)揮的更大空間，可以專注于對汽車性能本身以及智能化設(shè)備的適配之上。

  國產(chǎn)車載芯片的突圍之路

　　英偉達(dá)、高通等芯片巨頭在車載芯片市場賺得盆滿缽滿，新能源車企們也插上算力的“翅膀”，這似乎是一件雙贏的事情，其實不然。

　　事實上，當(dāng)英偉達(dá)、高通等芯片巨頭在車載芯片市場賺得盆滿缽滿時，對于我國的國產(chǎn)芯片制造廠商以及依賴于各大芯片巨頭的新能源勢力們來說，更需要提高警惕。

　　半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)專家林燕也表示：“樂觀數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前汽車上有20%的芯片能實現(xiàn)自主國產(chǎn)化，即便如此，依舊有80%需要依賴國外進(jìn)口，如果國外芯片供應(yīng)商卡斷的話，我們暫時還無法做到自給自足。”

　　芯片巨頭們提供了強(qiáng)大的車載芯片為智能汽車保駕護(hù)航的同時，也對市場進(jìn)行了一定的壟斷。這樣一來，國產(chǎn)車載芯片制造商們的蛋糕被搶走后，不得不在夾縫中生存。而對于我國的新能源車企們來說，芯片巨頭們是處在在上游的供應(yīng)商，一旦出現(xiàn)政策導(dǎo)向等不可控因素的變化，上游的水源被切斷，處在下游的車企們就不得不面臨缺少芯片的尷尬局面。

　　因此，發(fā)展國產(chǎn)新能源車載芯片刻不容緩，然而突圍之路上布滿荊棘。

　　從市場潛力來看，中國的車載芯片市場無疑是巨大的。目前，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模全球領(lǐng)先，產(chǎn)銷量連續(xù)五年位居世界首位。隨著Mobileye在全球的市場難扭頹勢，國內(nèi)汽車芯片供應(yīng)出現(xiàn)了英偉達(dá)、華為、地平線、黑芝麻等國內(nèi)外芯片廠商混戰(zhàn)的姿態(tài)。

　　“現(xiàn)在本土汽車芯片企業(yè)的機(jī)會非常明顯。”黑芝麻智能首席市場營銷官楊宇欣曾表示，“汽車行業(yè)很保守，以前連機(jī)會都沒有，不愿意用新的供應(yīng)商產(chǎn)品，隨著技術(shù)迭代以及芯片供應(yīng)短缺，車企會選擇更加創(chuàng)新的技術(shù)公司產(chǎn)品，愿意培養(yǎng)本土供應(yīng)商。”

　　抓住新能源汽車市場的上升期，把握Mobileye的離開留下了巨大的蛋糕，是國內(nèi)芯片廠家目前最重要的任務(wù)。

　　從最大算力196TOPS的黑芝麻華山二號A1000 Pro，到支持L4級別輔助駕駛的地平線J5（征程5），再到集成平臺算力1000TOPS高達(dá)1000TOPS的芯馳V9S，國產(chǎn)汽車芯片的研發(fā)其實一直在路上。

　　然而，就當(dāng)前而言，雖然國產(chǎn)汽車芯片研發(fā)正在蒸蒸日上，但不足5％的市場占有率仍舊給其發(fā)展前景蒙上了一層陰影。而目前發(fā)展中最主要的難題便是，車規(guī)級芯片，投入大，成本高，周期長，認(rèn)證難。

　　相比于普通電子產(chǎn)品的芯片，市場對其的應(yīng)有場景安全性要求更高，消費環(huán)境更加嚴(yán)苛，由此其制造方面的壁壘也很高。對于車規(guī)級芯片來說，其架構(gòu)所需的關(guān)鍵技術(shù)涉及到先進(jìn)封裝，隔離技術(shù)，大型異構(gòu)，安全機(jī)制，核心IP，多芯片高速、低延時互聯(lián)架構(gòu)技術(shù)等，都需要經(jīng)過嚴(yán)格的測試和認(rèn)證，同時對于其供貨周期也有十年穩(wěn)定供應(yīng)，十五年內(nèi)無問題的要求。

　　以黑芝麻的華山二號A1000系列為例，其從產(chǎn)品設(shè)計、流片、封測、車規(guī)認(rèn)證和打造算法工具鏈，到功能安全認(rèn)證，自動駕駛軟件包開發(fā)再到完善支持行業(yè)生態(tài)，前后共歷時三年多。

　　這樣一來，國產(chǎn)芯片廠商的突圍難度是顯而易見的。

　　而除了國產(chǎn)芯片廠商的突圍之外，車企們或許也可以像特斯拉和通用汽車一樣，走出一條自研芯片的道路。掌握芯片生產(chǎn)的自主權(quán)，也就能避免被“卡脖子”的尷尬局面。

　　在這個領(lǐng)域，中國同樣不乏走在風(fēng)口的弄潮兒。譬如去年12月，吉利就發(fā)布了首款自研智能座艙芯片“龍鷹一號”，也是中國第一顆7nm車規(guī)級SoC芯片。更早之前，2020年的10月27日，零跑發(fā)布了車規(guī)級AI智能駕駛芯片“凌芯01”。不僅如此，比亞迪也傳出計劃自主研發(fā)智能駕駛專用芯片的消息，據(jù)悉該項目由比亞迪半導(dǎo)體團(tuán)隊牽頭，已經(jīng)向設(shè)計公司發(fā)出需求，同時自身也在招募BSP技術(shù)團(tuán)隊。

　　其實和國內(nèi)汽車芯片生產(chǎn)廠商面臨的情況類似，目前自研芯片車企同樣面臨著質(zhì)量和時間的雙重考驗。一方面是強(qiáng)大的國外芯片巨頭，一方面是日新月異的新能源汽車市場，既要在算力上接軌國際甚至完成超越，又要在短時間內(nèi)把握住來之不易的市場機(jī)遇，它們還有很長的路要走。

  從算力到算法再到智能生態(tài)

　　接下來讓我們回到車載芯片的本質(zhì)——算力，即AI系統(tǒng)所需要的硬件計算能力。

　　英偉達(dá)和高通“們”在芯片領(lǐng)域擁有的一技之長幫助它們快速接入了智能汽車的產(chǎn)業(yè)鏈，它們也僅經(jīng)過短短幾年布局之后便大幅度將車載芯片算力提升到了滿足L5自動駕駛級別。

　　但就目前汽車科技的發(fā)展程度來看，僅靠高算力芯片的簡單疊加，汽車離達(dá)到L5級別的自動駕駛還相差甚遠(yuǎn)。從某一方面來說，智能汽車的發(fā)展似乎出現(xiàn)了一種畸形現(xiàn)象，一方是強(qiáng)大的算力芯片，另一方是遲遲跟不上節(jié)奏的算法。

　　要知道的是，推動算力的發(fā)展，是為了能夠保證算法的實現(xiàn)，即使有能夠達(dá)到L5級別的算力水平，但是沒有實現(xiàn)L5級別的算法建構(gòu)，高級自動駕駛也是天方夜譚。這就好比僅僅有一套頂級的廚具，但是缺少手藝高超的廚師，想要做出一桌美味佳肴，是完全不可能的。

　　由此來看，僅僅擁有高算力芯片對于智能汽車發(fā)展來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，當(dāng)各家芯片廠商都達(dá)到了最高標(biāo)準(zhǔn)時，決定汽車產(chǎn)品力的，便是算法大戰(zhàn)，是軟件的適配程度和功能的豐富程度。

　　由此，算力為算法的實現(xiàn)提供保證，算法是實現(xiàn)智能的方法論，算法的目的則是構(gòu)造汽車的智能生態(tài)。智哥認(rèn)為，各大芯片廠商和自研車企們，除了在發(fā)展算力的同時，還需要著重考慮圍繞算法，構(gòu)建汽車的智能生態(tài)。

　　相比于英偉達(dá)和因特爾，AMD似乎正是以此行動目標(biāo)的。雖然在涉足智能汽車領(lǐng)域時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后其它芯片巨頭，但AMD正在另辟蹊徑，打造自己的智能汽車生態(tài)圈。

　　據(jù)AMD 大中華區(qū)銷售副總裁唐曉蕾女士介紹，在汽車行業(yè)，現(xiàn)階段AMD重點關(guān)注三個領(lǐng)域，分別是信息娛樂、ADAS和自動駕駛。其中信息娛樂，聚焦的是車艙內(nèi)的數(shù)字化。8月11日，AMD宣布將聯(lián)手億咖通科技打造智能座艙平臺，這也預(yù)示著AMD向自己的汽車智能生態(tài)邁出了第一步。

　　從國內(nèi)來看，也有著不少著眼于算法建構(gòu)，打造智能生態(tài)的大企業(yè)。以百度為例，其于2017年推出全球首個自動駕駛開放平臺Apollo，并在自動駕駛、智能汽車、智能交通三大領(lǐng)域取得了巨大突破，僅智能交通解決方案一項，便包含了智能網(wǎng)聯(lián)、智慧交管、智能停車等8個類別。

　　總而言之，算力的堆疊上最終要落腳到技術(shù)和智能化的進(jìn)步，要適配用戶的駕乘體驗和各類使用場景。在未來的某天，當(dāng)各大芯片巨頭包括國產(chǎn)芯片廠商都到達(dá)了算力發(fā)展的峰頂時，誰能夠轉(zhuǎn)變思維，圍繞汽車打造自己的智能生態(tài)，誰就能夠進(jìn)一步拓寬市場。

　　否則，再高的算力芯片，也可能淪為一個個技術(shù)堆疊下的營銷噱頭。

  智行觀

　　從目前來看，汽車芯片成為了各大芯片巨頭進(jìn)入汽車市場的“金鑰匙”，這些巨頭們一方面搶奪市場的蛋糕，一方面擠壓了國內(nèi)其它廠商的發(fā)展。對國內(nèi)的車企和芯片廠商來說，盡快發(fā)展自身芯片科技，減少對芯片巨頭的依賴，才能擺脫受制于人的被動局面。此外，基于芯片強(qiáng)大的算力，讓算法和智能生態(tài)盡快跟上發(fā)展節(jié)奏，才能避免整體汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展“長短腿”的問題。

　　（文內(nèi)陳杰、林燕均為化名）