今天小編分享的财經經驗：自動駕駛的漫長穿越，歡迎閲讀。
作 者丨倪雨晴 , 林典馳
編 輯丨林虹
圖 源丨視覺中國
就在 2016 年以前，沒有人相信自動駕駛能夠成為現實。
這一年，谷歌自動駕駛部門以 Waymo 為名正式獨立，小馬智行在美國硅谷成立。同年，英偉達在 CES 展上發布了 Drive PX2 車載計算平台，并與特斯拉、百度、沃爾沃等多家汽車廠商達成合作。
也是在大洋彼岸，劉衞紅辭去了博世底盤制動事業部亞太區總裁職位，與多年老友單記章一同成立了自動駕駛芯片公司黑芝麻智能。
7 年時間風雲湧動。
自動駕駛從投資熱潮走向冷靜，在漫長的技術迭代演進後，業内更加務實。自動駕駛企業變得多元和細分，每一個領網域都有諸多企業激烈角逐。
風口下催生了一批國產自動駕駛芯片廠商，今年各家鉚足勁，發展步伐明顯提速。
7 月初，黑芝麻智能正式向港交所遞交招股書，謀求上市。
而英偉達通過 GPU 實現基于深度學習的計算機視覺，幾乎壟斷了高算力自動駕駛芯片的市場。2022 年，據弗若沙利文數據，以出貨量計，英偉達占到全球高算力自動駕駛芯片市場份額為 82.5%，地平線為 6.2%，黑芝麻智能為 4.8%。
7 月 20 日，在特斯拉第二季度業績電話會上，特斯拉 CEO 馬斯克稱，在今年年底前，FSD（完全自動駕駛）的表現将優于人類駕駛員，更加安全可靠。FSD 在特定的情況下，價格有可能進一步降低。
會上，馬斯克還談到，就像北美充電标準（NACS）一樣，特斯拉對将 FSD 硬體和軟體授權給其他汽車公司持開放态度，已經與一家大型汽車制造商就使用特斯拉 FSD 進行了早期讨論。
Counterpoint 分析師 Mohit Sharma 向 21 世紀經濟報道記者表示，近年馬斯克多次預測 FSD 将達到 4/5 級自動駕駛能力，而目前 FSD 主要應用于美國，也有報道稱它不能準确識别 " 停止 " 的标志。
但是特斯拉依然表現優異，已經有 40 多萬輛配備 FSD 的汽車，行駛裏程超過 3 億英裏。因此，與其他公司相比，特斯拉在訓練自動駕駛模型方面具有巨大的數據優勢。
正如馬斯克在投資者電話會議上所聲稱，對于在自動駕駛方面資源、技術不足的汽車制造商來説，特斯拉 FSD 可能是一個有吸引力的選擇， FSD 的授權将有助于節省成本和時間。
芯片巨頭與特斯拉的纏鬥
記者關注到，目前入局自動駕駛芯片的企業大致有三類：
一是芯片巨頭，相關芯片的研發能力得以遷移；
二是初創企業，團隊從大廠出來，并與車企建立合作；
三是整車廠下場造芯，或是與設計公司合資成立芯片公司。
各家企業所處的定位和打法各有差别。
第一類企業中，英偉達擁有絕對的話語權，其在車規級高算力自動駕駛芯片擁有超過 80% 的市場份額。
在自動駕駛領網域中，英偉達依然是性能怪獸，并不斷自我迭代。2022 年量產的英偉達 Orin 芯片，算力高達 254TOPS，合作的企業包括文遠知行、元戎啓行、Lucid 等，定位于 L3 及以上的智能駕駛，2024 年比亞迪也将應用 Orin 芯片，據悉将在比亞迪新一代王朝和海洋系列的部分車型中搭載。
2021 年，英偉達曾發布 Atlan 芯片，目标算力将達到 1000TOPS，計劃 2025 年量產，而 Atlan 還未上市，英偉達又在 2022 年發布了新一代的 Thor，這顆 SoC 芯片内部擁有 770 億個晶體管，可實現 2000 TOPS 的 AI 算力，計劃 2025 年投入生產。
從一開始，英偉達的 DRIVE 系列芯片平台就要做汽車的最強大腦，相比而言，通信廠商們則優先從座艙開始。愛芯元智創始人、董事長兼首席執行官仇肖莘向 21 世紀經濟報道記者表示：" 座艙的芯片，我認為最合适的是從手機公司轉駕艙。因為它就是人機互動，另外一個重要功能就是控多屏、多媒體的能力，和手機的需求非常像。"
比如巨頭高通就是智能座艙的領軍者，而它切入自動駕駛芯片相對較晚。國内僅有長城汽車一款摩卡車型搭載第一代 Ride 芯片，并于 2022 年上市。
今年 5 月，高通公布了面向自動駕駛的骁龍 Ride 系列将包含四類芯片，其中包含自動駕駛芯片 Ride SoC，艙駕一體芯片 Ride FlexSoC，算力水平延伸至最高的 2000TOPS。高通寄希望于通過 Ride FlexSoC 芯片，復制其在座艙芯片 8155 的成功，攻入自動駕駛市場。
同樣在 5 月，英偉達與聯發科也攻入高通腹地。他們共同宣布合作，将為新一代智能汽車提供解決方案，首款芯片就是面向智能座艙，預計 2025 年面世，并在 2026 年至 2027 年投入量產。在座艙和自動駕駛的雙賽道上，巨頭們都欲搶奪更多市場份額。
另一家芯片巨頭英特爾旗下的 Mobileye 實力同樣不容小觑。天風證券研報顯示，Mobileye 采取的 " 芯片 + 感知算法 " 的打包方案，以便車企高效、低成本地實現 ADAS 能力。截至目前，與全球超過 50 家 OEM 整車廠合作實施 ADAS 解決方案。
另一方面，特斯拉則是整車廠下場造芯的代表企業，在與英偉達和 Mobileye 先後分道揚镳之後，特斯拉 2019 年起用自研的 FSD 芯片，搭配自研的自動駕駛輔助系統。特斯拉主導的 BEV、Transformer、自動标注等技術，現如今已經成為行業普遍延用的技術路線。
另外，據公開報道顯示，小鵬、蔚來、理想等均組建芯片研發團隊，考慮到算力芯片高昂的成本、數據歸屬、軟硬體一體化優勢等問題，汽車企業也希望構建更堅固的核心壁壘。
國產芯片攻入巨頭腹地
進入 2023 年，各大芯片創業公司明顯加快了落地步伐。第三類企業以地平線、黑芝麻智能、愛芯元智、芯馳科技等為代表，突圍自動駕駛芯片市場。
地平線在 2021 年發布的征程 5，首發搭載理想 L8, 峰值算力達到 128TOPS，所處領網域正是英偉達高算力芯片的核心腹地。
截至 2022 年底，黑芝麻智能華山 A1000 系列芯片實現了 2.5 萬片的出貨量。同時，黑芝麻智能預計今年将實現 10 萬片的年出貨量目标。
愛芯元智在智慧城市積累了經驗和技術，近兩年也開始 " 車 " 的布局。仇肖莘告訴 21 世紀經濟報道記者：" 首款車規芯片于 2022 年 7 月通過認證，目前已經量產。這顆 SoC 芯片主要應用于前視一體機，定位為 L2 輔助駕駛，這顆芯片已經在兩款車型上量產，同時我們也在積極地和其他 OEM 定點。"
而在競争激烈的自動駕駛芯片市場上，愛芯元智又是如何從智慧城市跨越到車規芯片？仇肖莘向記者分析道：" 就像高通能做座艙芯片，是因為有手機芯片做基礎，而英偉達則有伺服器芯片的基礎。對于我們也一樣，可以把已經（在智慧城市上）打磨過的 IP 直接復用。"
事實上，針對不同價格車型，車企的選擇各有側重，廠商們也在探索自身定位進行角逐。中信證券研報指出，10 萬 -20 萬元的車型傾向于追求高性價比智駕方案，中短期内仍将以傳統的 L2 功能為主，部分車型或可提供基本高速領航功能，算力需求在 5-30TOPS。
公開信息顯示，地平線靠着 J2、J3 兩代自動駕駛芯片市場迅速占領中低端市場，根據高工智能汽車數據，地平線 2022 年的國内市占率達到 49.05%，位列行業第一。
處于 20 萬 -30 萬的車型，将與特斯拉 Model 3/Y 的直接競争，位于中算力芯片市場，所需算力需求或在 30-80TOPS，目前仍然以英偉達 Xavier 為主，黑芝麻 A1000 已瞄準該市場開始出擊。
而在大算力芯片市場，30 萬以上高端車型，算力需求或超過 200TOPS，英偉達和高通走在前列，地平線量產進度領跑國内市場，華為 MDC（移動數據中心）或涅槃歸來。
等待奇點時刻
與此同時，自動駕駛芯片在上車的過程中仍面臨不小挑戰，一方面考驗着芯片廠商在性能、安全、供應鏈等全方位的能力。
" 自動駕駛芯片主要會關注内核，強調的是自動駕駛控制器整體對外功能中的核心功能；其次是 DMIPS，主要用于測整數計算能力；再者是算力，以便完成瞬時處理、反饋、決策規劃和執行；算法、功耗、存儲、制程、接口資源（連接各種的傳感器設備）、PCLe（數據傳輸吞吐量大和延遲低）等指标。"IDC 亞太區研究總監郭俊麗在接受 21 世紀經濟報道記者采訪時表示。
簡而言之，自動駕駛所需要的芯片，盡管需要足夠的算力，但不僅僅只是 AI 計算單元的簡單堆疊。
郭俊麗表示，一款車規級芯片需要經過設計（計算架構設計、後端設計）、流片驗證、車規級系統認證開發（AEC-Q100、ASIL 等）、車型導入測試實驗、量產部署的過程，整個過程需要 3-5 年時間。
" 如果想要進入車企的供應鏈，首先，需要滿足一系列安全認證。其次，產品性能需要具備強大的競争力，比如硬體性能、軟體配套以及生态構建，都能夠保持質量的穩定性，生态的豐富性。再次，有足夠的產能和 roadmap（路線圖）規劃，能夠保證供貨的長期性和穩定性，同時提供專業的維護團隊和服務。" 郭俊麗談道。
另一方面，對于國產廠商而言，仍要直面大廠競争。并且，在汽車計算架構變革、艙駕一體化趨勢、以及車廠降價潮之下，更考驗芯片供應商在算力、架構、極致性價比等方面的實力。
僅看數量，中國公司在自動駕駛芯片領網域已占據不少席位，但是要達到世界領先水平，與英偉達、高通、特斯拉抗衡還有很長的路要走。
在郭俊麗看來，首先是人才短缺的挑戰。駕駛芯片的研發急需既懂芯片又懂汽車的復合型團隊，而中國芯片產業發展時間短，經驗少，相對應的人才始終處于短缺狀态。其次，智能駕駛芯片的落地復雜度高，個性化服務帶來客户的定制化要求，需要芯片平台更加開放。單從算力來講，英偉達和特斯拉以及 Mobileye 的算力仍高于國内芯片，另外國内先進制程芯片代工也需倚仗台積電或三星。
盡管挑戰重重，眼下，包括芯片廠商在内的自動駕駛企業們仍在進行大規模投入。產業界們也更加務實，在 L2、L2+ 的市場上不斷夯實，車企們也在深耕城市 NOA，同步也向 L3、L4 級别進發。
現在的角逐場上，已沒有過熱的概念化炒作，而是進入了一場漫長的中場戰事。
自動駕駛應更像是一場馬拉松式拉鋸戰，無數高智力的投入創新後，就像 AI 迎來 iPhone 時刻一樣，自動駕駛也将在某一刻迎來產業奇點。
SFC
本期編輯 劉雪瑩 實習生 宋佳遙
