今天小编分享的财经经验：自动驾驶的漫长穿越，欢迎阅读。
作 者丨倪雨晴 , 林典驰
编 辑丨林虹
图 源丨视觉中国
就在 2016 年以前，没有人相信自动驾驶能够成为现实。
这一年，谷歌自动驾驶部门以 Waymo 为名正式独立，小马智行在美国硅谷成立。同年，英伟达在 CES 展上发布了 Drive PX2 车载计算平台，并与特斯拉、百度、沃尔沃等多家汽车厂商达成合作。
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自动驾驶芯片公司黑芝麻智能。
7 年时间风云涌动。
自动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。自动驾驶企业变得多元和细分，每一个领網域都有诸多企业激烈角逐。
风口下催生了一批国产自动驾驶芯片厂商，今年各家铆足劲，发展步伐明显提速。
7 月初，黑芝麻智能正式向港交所递交招股书，谋求上市。
而英伟达通过 GPU 实现基于深度学习的计算机视觉，几乎垄断了高算力自动驾驶芯片的市场。2022 年，据弗若沙利文数据，以出货量计，英伟达占到全球高算力自动驾驶芯片市场份额为 82.5%，地平线为 6.2%，黑芝麻智能为 4.8%。
7 月 20 日，在特斯拉第二季度业绩电话会上，特斯拉 CEO 马斯克称，在今年年底前，FSD（完全自动驾驶）的表现将优于人类驾驶员，更加安全可靠。FSD 在特定的情况下，价格有可能进一步降低。
会上，马斯克还谈到，就像北美充电标准（NACS）一样，特斯拉对将 FSD 硬體和軟體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。
Counterpoint 分析师 Mohit 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 级自动驾驶能力，而目前 FSD 主要应用于美国，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，特斯拉在训练自动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，对于在自动驾驶方面资源、技术不足的汽车制造商来说，特斯拉 FSD 可能是一个有吸引力的选择， FSD 的授权将有助于节省成本和时间。
芯片巨头与特斯拉的缠斗
记者关注到，目前入局自动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，或是与设计公司合资成立芯片公司。
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，其在车规级高算力自动驾驶芯片拥有超过 80% 的市场份额。
在自动驾驶领網域中，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 年比亚迪也将应用 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腦，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。因为它就是人机互動，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。"
比如巨头高通就是智能座舱的领军者，而它切入自动驾驶芯片相对较晚。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，高通公布了面向自动驾驶的骁龙 Ride 系列将包含四类芯片，其中包含自动驾驶芯片 Ride SoC，舱驾一体芯片 Ride FlexSoC，算力水平延伸至最高的 2000TOPS。高通寄希望于通过 Ride FlexSoC 芯片，复制其在座舱芯片 8155 的成功，攻入自动驾驶市场。
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份额。
另一家芯片巨头英特尔旗下的 Mobileye 实力同样不容小觑。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，搭配自研的自动驾驶辅助系统。特斯拉主导的 BEV、Transformer、自动标注等技术，现如今已经成为行业普遍延用的技术路线。
另外，据公开报道显示，小鹏、蔚来、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、软硬體一体化优势等问题，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，各大芯片创业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，突围自动驾驶芯片市场。
地平线在 2021 年发布的征程 5，首发搭载理想 L8, 峰值算力达到 128TOPS，所处领網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。
爱芯元智在智慧城市积累了经验和技术，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 芯片主要应用于前视一体机，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。"
而在竞争激烈的自动驾驶芯片市场上，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，而英伟达则有伺服器芯片的基础。对于我们也一样，可以把已经（在智慧城市上）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。中信证券研报指出，10 万 -20 万元的车型倾向于追求高性价比智驾方案，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。
公开信息显示，地平线靠着 J2、J3 两代自动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 2022 年的国内市占率达到 49.05%，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（移动数据中心）或涅槃归来。
等待奇点时刻
与此同时，自动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。
" 自动驾驶芯片主要会关注内核，强调的是自动驾驶控制器整体对外功能中的核心功能；其次是 DMIPS，主要用于测整数计算能力；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（连接各种的传感器设备）、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 世纪经济报道记者采访时表示。
简而言之，自动驾驶所需要的芯片，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，整个过程需要 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，比如硬體性能、軟體配套以及生态构建，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，能够保证供货的长期性和稳定性，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，中国公司在自动驾驶芯片领網域已占据不少席位，但是要达到世界领先水平，与英伟达、高通、特斯拉抗衡还有很长的路要走。
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台积电或三星。
尽管挑战重重，眼下，包括芯片厂商在内的自动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。
自动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。
SFC
本期编辑 刘雪莹 实习生 宋佳遥
