（報道）未來車企的競爭或者汽車產品的競爭會進入信息化、智慧化的場景當中，具體來看便是深入到自動駕駛芯片、操作系統、核心部件的國產化等。隨著競爭進入下半場，在中美科技的博弈當中，未來必定會有越來越多汽車相關企業進入核心技術部件的深水區中，這才是未來的競爭主調。

儼然，以智能化為變革的汽車競爭已經拉開帷幕，芯片絕對是新能源汽車實現智能化和電動化的核心硬件，也是未來實現自動駕駛的關鍵一環。

在自動駕駛芯片領域，技術路線眾多，廠商背景也相對多元，英偉達（NIVDIA）和英特爾Mobileye是業內公認的兩大芯片巨頭，國內實力較強的廠商則是華為、地平線、黑芝麻等。

綜觀當前自動駕駛芯片市場的發展和現狀，不難發現自動駕駛芯片在架構設計、研發投入與車規級應用等方面仍處于較為前期的探索過程中。值得留意的是，本土國產汽車芯片的生產份額還不到5%，因此突破本土自動駕駛芯片技術的發展壁壘將會成為促進未來中國智能汽車產業發展的關鍵。

芯片的比拼，算力不是唯一

在自動駕駛的全球競賽中，對于算力的重點著墨也成為了各家整車廠產品的營銷點。不可否認，高算力依然是芯片最核心的指標，可是單純追求高算力并不恰當，更加需要注重能效比功耗，當然還有成本。

曾經對黑芝麻智能創始人兼CEO單記章進行采訪，他認為：“其實算力只是中間的一部分，自動駕駛計算平臺更多是一個異構架構的SoC，是一個系統，需要從功耗、性能、成本三方面綜合考慮。”

算力和能效比是芯片最核心的競爭力。高算力就代表能夠更快地完成AI計算，而高能效比則表示可以用更少的能量完成計算，如此一來便可以更高效穩定地實現自動駕駛。

英偉達、英特爾公司都先后針對高級自動駕駛推出了高算力（100TOPS以上）主控芯片。英偉達的Orin芯片以200TOPS的算力水平遙遙領先，其Xavier芯片（30TOPS）則是現在市面上已經量產的芯片中算力最高的芯片之一。其剛推出了新一代面向自動駕駛汽車的NVIDIA DRIVE Atlan，該處理器性能最高達每秒超過1000TOPS運算。

華為MDC600、華為MDC 810、黑芝麻科技華山二號A1000和A1000 Pro算力也均達到100TOPS以上，均可滿足L3-L4級別以上自動駕駛需求。目前行業一般認為，L2級需要的計算力在10TOPS以下，L3級需要30-60TOPS，L4級需要超過100TOPS，L5級需要超過1000TOPS。

一知名車廠自動駕駛芯片產品人員梁榮（化名）告訴記者：“英特爾和英偉達的自動駕駛芯片目前仍然是行業內的主流選擇，以Mobileye的EyeQ5為例，其算力雖然僅有24TOPS，但其能效比達到了2.4，同時軟硬件的高度耦合也使得Mobileye在芯片算力并不高的情況下卻能表現出不俗的自動駕駛能力。”

“因此優秀的芯片不僅需要在算力方面擁有強大的競爭力，還需要兼顧能效比。因為高能效比的芯片不僅能夠為汽車節約大量的電力，還能產生更少的熱能，有助于芯片模組的穩定運行。”梁榮補充道。

除了算力和能耗比外，軟硬件耦合度的高低，也可以理解為平臺方案完整性，同樣影響著芯片的效率。高度耦合的軟硬件一般擁有更高的計算效率，但同時也限制了下游廠商在自動駕駛領域開發的自由度，這一方面Mobileye軟硬耦合度高，但相對封閉。

軟硬件耦合度低時，下游廠商便可擁有更高的自由度與靈活性，但這一靈活性帶來的弊端就是如果軟硬件之間沒有形成有效的契合，芯片的表現可能會大打折扣，同時也會對駕駛系統的穩定性造成影響。

梁榮表示：“為什么小鵬、蔚來、理想等新勢力造車力量在新車型上逐漸從Mobileye轉而采用英偉達的自動駕駛芯片？原因在于新勢力車企，甚至未來傳統車企，對于數據和技術的參與度要求越來越高，畢竟這些可能是未來的核心競爭力。”

自動駕駛時代，數據往往是一家公司的核心競爭力，沒有任何一家廠商愿意將核心數據與算法拱手相讓，因此，也有越來越多的廠商都傾向于選擇高度開放的企業。

英偉達開發的NVIDIA DRIVE平臺提供從底層運算、操作系統層以及應用層在內的全套可定制的解決方案，下游公司或者整車廠可在其平臺上開發自己的自動駕駛程序并擁有自有數據，自由度較高。

國內地平線方面有三種合作方式，第一種僅僅提供芯片硬件。第二種是根據客戶需求，提供包含芯片、算法在內的完整解決方案。第三種是更加協同的辦法，提供芯片和工具鏈，打造完整解決方案。

黑芝麻則與英偉達類似，集中精力提升硬件性能，將軟件與算法的設計工作開放給了主機廠，不過它在上海車展上也發布山海人工智能開發平臺，同樣包括了工具鏈和開發包，降低客戶的算法開發門檻，快速部署落地。

華為擁有自研芯片與開發平臺，具備全棧的開發能力，對外提供完整的解決方案，軟硬件耦合度偏高。

在芯片量產并上車方面，英偉達和Mobileye為首的自動駕駛芯片公司在推出時間上占有明顯優勢。英偉達于2019年量產Xavier芯片，已取得極大的市場收益，公司還計劃于2022年提前一年量產Orin芯片，并首先搭載在沃爾沃的XC90上，后續與理想汽車合作推出L4級別的自動駕駛。

此外本土國內自動芯片廠商也在奮力追趕，以黑芝麻智能科技為例，其在2019年底推出華山A500芯片，2020年實現了量產，又在2020年6月推出華山二號A1000并計劃于今年量產，而2021年4月推出華山二號A1000 Pro。

在信息變化萬千的市場中，汽車的智能化需求需要更貼合市場環境的變化，而芯片企業則能為下游應用需求實現定制化支持，助力整車廠或者主機廠快速開發實現智能化升級。

汽車產業變革，如何抓住機會？

梁榮表示，雖然近幾年國內汽車供應鏈水平提升迅速，但是本土國產自動駕駛芯片相關企業與國際壟斷巨頭的差距仍然存在。

“以車聯網和信息娛樂系統為例，目前具備ADAS控制芯片研發能力的公司沒有車企的前裝訂單，即使有也是非常小眾的產品，并不走量。本土企業進入汽車核心控制芯片的難度就像汽車電子領域一樣。”梁榮告訴記者。

梁榮舉了一個例子，ABS制動系統進入中國市場已經30多年，可是中國公司一直沒有邁過這個門檻，背后是國際公司的技術封鎖和價格戰遏制。

此外，粗略預估，中國本土芯片公司的技術水平與國際差距平均仍然有2-3年的差距。“以華為手機芯片崛起的歷史來看中國的自動駕駛芯片需要多長時間才能進入汽車前裝市場，華為麒麟芯片從推出第一款芯片到搭載該系列芯片的手機量產，前后也花了4-5年時間。車規級芯片的技術要求比手機更高，研發投入更大，周期會更長。”梁榮預估，“在奮力追趕的前提下，中國本土自動駕駛汽車芯片最快會在2023年開始進入前裝汽車市場。”

進入2021年，隨著百度、小米、滴滴、華為等越來越多的科技巨頭涌入汽車領域上，造車新賽道依然開啟。根據麥肯錫預測，到2030年，基于自動駕駛的出行服務訂單金額將達到約2600億美元，到2040年將達到約9400億美元。

單記章對于各大科技公司等新玩家進入汽車智能化變革產業中表示歡迎，他表示：“智能駕駛這個巨大的市場，在早期有很多玩家、有很多廠家進入是非常好的一件事情。”

“汽車這個市場要比智能手機產業的規模大得多，不同新玩家的進入，每家公司都有各自的積累和強項，大家用不同的方式、不同的角度去推動這個市場，最終會找到最優的模式。”單記章表達自己看法。

隨著技術的演進，人工智能的不斷發展，其能快速應用到汽車上面，進而產生新的商業模式。以華為為例，在它眼中，智能汽車已經成為一個更大型的智能終端，其端到端的智能化產品本質上也是2C端的產品，提供了面向用戶的軟件訂閱收費模式，跟合作伙伴進行收益分成。此外特斯拉的訂閱模式也是較好的例子，前期預埋了高性能的硬件，通過OTA等方式實現FSD，實現汽車功能和性能的提升。這一切都顛覆了傳統Tier 1的商業模式。

回歸到本土國內自動駕駛芯片企業本身，除了在產品層面上要在算力、能耗比、軟硬件耦合度、量產時間等維度上繼續加把勁，同時也要及時根據下游客戶的智能化需求快速響應，貼合市場需求，最后便是時刻留意著市場的趨勢變化，做好技術儲備，不斷去適應智能汽車革命時代的產業需求變化與商業模式。（Andrew）

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