芯片战场丨无人驾驶的漫长穿越

  这一年，谷歌无人驾驶部门以Waymo为名正式独立，小马智行在美国硅谷成立。同年，

  也是在大洋彼岸，刘卫红辞去了博世底盘制动事业部亚太区总裁职位，与多年老友单记章一同成立了无人驾驶芯片公司黑芝麻智能。

  无人驾驶从投资热潮走向冷静，在漫长的技术迭代演进后，业内更加务实。无人驾驶企业变得多元和细分，每一个领域都有诸多企业激烈角逐。

  风口下催生了一批国产无人驾驶芯片厂商，今年各家铆足劲，发展步伐明显提速。7月初，智能正式向港交所递交招股书，谋求上市。

  而通过GPU实现基于深度学习的计算机视觉，几乎垄断了高算力无人驾驶芯片的市场。2022年，据弗若沙利文数据，以出货量计，占到全球高算力自动驾驶芯片市场占有率为82.5%，地平线日，在第二季度

  电话会上，CEO马斯克称，在今年年底前，FSD（完全无人驾驶）的表现将优于人类驾驶员，更安全可靠。FSD在特定的情况下，价格有可能逐步降低。会上，马斯克还谈到，就像北美充电标准（NACS）一样，

  对将FSD硬件和软件授权给其他汽车公司持开放态度，已经与一家大型汽车制造商就使用特斯拉FSD进行了早期讨论。CounterpointMohit Sharma向21世纪经济报道记者表示，近年马斯克多次预测FSD将达到4/5级无人驾驶能力，而目前FSD主要使用在于美国，也有报道称它不能准确识别“停止”的标志。

  但是特斯拉依然表现优异，已经有40多万辆配备FSD的汽车，行驶里程超过3亿英里。因此，与其他公司相比，特斯拉在训练无人驾驶模型方面具有巨大的数据优势。

  正如马斯克在投资者电话会议上所声称，对于在无人驾驶方面资源、技术不足的汽车制造商来说，特斯拉FSD可能是一个着迷的选择， FSD的授权将有利于节省成本和时间。

  记者关注到，目前入局无人驾驶芯片的企业大致有三类：一是芯片巨头，相关芯片的研发能力得以迁移；二是初创企业，团队从大厂出来，并与车企建立合作；三是整车厂下场造芯，或是与设计企业合资成立芯片公司。各家企业所处的定位和打法各有差别。第一类企业中，英伟达拥有绝对的话语权，其在车规级高算力无人驾驶芯片拥有超过80%的市场份额。

  在无人驾驶领域中，英伟达依然是性能怪兽，并不断自我迭代。2022年量产的英伟达Orin芯片，算力高达254TOPS，合作的企业包括文远知行、元戎启行、Lucid等，定位于L3及以上的智能驾驶，2024年

  也将应用Orin芯片，据悉将在比亚迪新一代王朝和海洋系列的部分车型中搭载。2021年，英伟达曾发布Atlan芯片，目标算力将达到1000TOPS，计划2025年量产，而Atlan还未上市，英伟达又在2022年发布了新一代的Thor，这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，可实现2000 TOPS的AI算力，计划2025年投入生产。从一开始，英伟达的DRIVE系列芯片平台就要做汽车的最强大脑，相比而言，通信厂商们则优先从座舱开始。爱芯元智创始人、董事长兼首席执行官仇肖莘向21世纪经济报道记者表示：“座舱的芯片，我认为最合适的是从手机公司转驾舱。因为它就是人机交互，另外一个重要功能就是控多屏、多媒体的能力，和手机的需求非常像。”

  就是智能座舱的领军者，而它切入无人驾驶芯片相对较晚。国内仅有长城汽车一款摩卡车型搭载第一代Ride芯片，并于2022年上市。今年5月，高通公布了面向无人驾驶的骁龙Ride系列将包含四类芯片，其中包含无人驾驶芯片Ride SoC，舱驾一体芯片Ride FlexSoC，算力水平延伸至最高的2000TOPS。

  寄希望于通过Ride FlexSoC芯片，复制其在座舱芯片8155的成功，攻入无人驾驶市场。同样在5月，英伟达与联发科也攻入高通腹地。他们共同宣布合作，将为新一代智能汽车提供解决方案，首款芯片就是面向智能座舱，预计2025年面世，并在2026年至2027年投入量产。在座舱和自动驾驶的双赛道上，巨头们都欲抢夺更多市场占有率。另一家芯片巨头

  旗下的Mobileye实力同样不可以小看。天风证券研报显示，Mobileye采取的“芯片+感知算法”的打包方案，以便车企高效、低成本地实现ADAS能力。截至目前，与全球超过50家OEM整车厂合作实施ADAS解决方案。另一方面，特斯拉则是整车厂下场造芯的代表企业，在与英伟达和Mobileye先后分道扬镳之后，特斯拉2019年起用自研的FSD芯片，搭配自研的无人驾驶辅助系统。特斯拉主导的BEV、Transformer、自动标注等技术，现如今慢慢的变成了行业普遍延用的技术路线。另外，据公开报道显示，小鹏、

  、理想等均组建芯片研发团队，考虑到算力芯片高昂的成本、数据归属、软硬件一体化优势等问题，汽车企业也希望构建更坚固的核心壁垒。国产芯片

  攻入巨头腹地进入2023年，各大芯片勇于探索商业模式的公司明显加快了落地步伐。第三类企业以地平线、黑芝麻智能、爱芯元智、芯驰科技等为代表，突围无人驾驶芯片市场。地平线TOPS，所处领域正是英伟达高算力芯片的核心腹地。

  截至2022年底，黑芝麻智能华山A1000系列芯片实现了2.5万片的出货量。同时，黑芝麻智能预计今年将实现10万片的年出货量目标。

  积累了经验和技术，近两年也开始“车”的布局。仇肖莘告诉21世纪经济报道记者：“首款车规芯片于2022年7月通过认证，目前已经量产。这颗SoC芯片主要使用在于前视一体机，定位为L2辅助驾驶，这颗芯片已经在两款车型上量产，同时我们也在积极地和其他OEM定点。”而在竞争非常激烈的无人驾驶芯片市场上，爱芯元智又是如何从智慧城市跨越到车规芯片？仇肖莘向记者分析道：“就像高通能做座舱芯片，是因为有手机芯片做基础，而英伟达则有服务器芯片的基础。对我们也一样，可以把已经（在

  上）打磨过的IP直接复用。”事实上，针对不同价格车型，车企的选择各有侧重，厂商们也在探索自身定位进行角逐。

  研报指出，10万-20万元的车型倾向于追求超高的性价比智驾方案，中短期内仍将以传统的L2功能为主，部分车型或可提供基本高速领航功能，算力需求在5-30TOPS。公开信息数据显示，地平线两代无人驾驶芯片市场迅速占领中低端市场，根据高工智能汽车数据，地平线%，位列行业第一。处于20万-30万的车型，将与特斯拉Model 3/Y的直接竞争，位于中算力芯片市场，所需算力需求或在30-80TOPS，目前仍然以英伟达Xavier为主，黑芝麻A1000已瞄准该市场开始出击。

  而在大算力芯片市场，30万以上高端车型，算力需求或超过200TOPS，英伟达和高通走在前列，地平线量产进度领跑国内市场，华为MDC（移动

  与此同时，无人驾驶芯片在上车的过程中仍面临不小挑战，一方面考验着芯片厂商在性能、安全、供应链等全方位的能力。“无人驾驶芯片主要会关注内核，强调的是无人驾驶控制器整体对外功能中的核心功能；其次是DMIPS，大多数都用在测整数计算能力；再者是算力，以便完成瞬时处理、反馈、决策规划和执行；算法、功耗、存储、制程、接口资源（连接各种的

  设备）、PCLe（数据传输吞吐量大和延迟低）等指标。”IDC亚太区研究总监郭俊丽在接受21世纪经济报道记者正常采访时表示。简而言之，无人驾驶所需要的芯片，尽管需要足够的算力，但不仅仅只是AI计算单元的简单堆叠。郭俊丽表示，一款车规级芯片需要经过设计（计算架构设计、后端设计）、流片验证、车规级系统认证开发（AEC-Q100、ASIL等）、车型导入测试实验、量产部署的过程，整一个完整的过程需要3-5年时间。

  “如果想要进入车企的供应链，首先，需要满足一系列安全认证。其次，产品性能需要具备强大的竞争力，比如硬件性能、软件配套以及生态构建，都能够保持质量的稳定性，生态的丰富性。再次，有足够的产能和roadmap（路线图）规划，能确保供货的长期性和稳定能力，同时提供专业的维护团队和服务。”郭俊丽谈道。

  另一方面，对于国产厂商而言，仍要直面大厂竞争。并且，在汽车计算架构变革、舱驾一体化趋势、以及车厂降价潮之下，更考验芯片供应商在算力、架构、极致性价比等方面的实力。

  仅看数量，中国公司在无人驾驶芯片领域已占据不少席位，但是要达到世界领先水平，与英伟达、高通、特斯拉抗衡还有非常长的路要走。

  在郭俊丽看来，首先是人才短缺的挑战。驾驶芯片的研发急需既懂芯片又懂汽车的复合型团队，而中国芯片产业高质量发展时间短，经验少，相对应的人才始终处于短缺状态。其次，智能驾驶芯片的落地复杂度高，个性化服务带来客户的定制化要求，需要芯片平台更加开放。单从算力来讲，英伟达和特斯拉以及Mobileye的算力仍高于国内芯片，另外国内先进制程芯片代工也需倚仗

  或三星。尽管挑战重重，眼下，包括芯片厂商在内的无人驾驶企业们仍在进行大规模投入。产业界们也更加务实，在L2、L2+的市场上不断夯实，车企们也在深耕城市NOA，同步也向L3、L4级别进发。现在的角逐场上，已没有过热的概念化炒作，而是进入了一场漫长的中场战事。

  无人驾驶应更像是一场马拉松式拉锯战，无数高智力的投入创新后，就像AI迎来iPhone时刻一样，自动驾驶也将在某一刻迎来产业奇点。