被算力焦虑逼疯的车企 这次真得救了？

　　在汽车智能化不断深入的今天，车企之间的竞争早已从“马力”大战演变为“算力”大战。

　　随着一颗颗车载芯片迭代出新，各大车企在智能驾驶的“军备竞赛”也愈演愈烈。高算力芯片成为汽车市场的主打卖点，谁拥有更强大的车载芯片，也就意味着谁拥有更大的智能化空间。

　　汽车智能化进程中潜在的巨大市场，更是引得原本专注于电脑、手机芯片生产的科技巨头们分外眼红，争先入局抢占市场的蛋糕。9月20日晚，英伟达在2022秋季GTC大会上史无前例地发布了单颗算力高达2000TOPS(万亿次运算)的车载芯片Thor，将这场芯片大战带入了新的高度。

　　在这场“算力”大战背后，或许有更多的问题值得我们去思考：谁是现在车载芯片市场的主导?车企自研芯片可行吗?车载芯片与建构汽车智能生态之间的关系又是如何?

　　车企们的“芯”之所选

　　资料显示，早在2020年，汽车领域芯片需求量已占全球芯片市场11.4%，据亿欧智库测算，2021年中国车载计算芯片市场规模将达15.1亿美元，2025年市场规模将迅速增长至89.8亿美元，届时车载计算芯片将成为智能汽车产业价值核心。

　　回溯过去，汽车市场对芯片的需求并不是突然井喷，而是随着智能化的推进逐步递进。一方面是汽车智能化的使用场景逐渐扩大，另一方面是激光雷达、高清摄像头等要求高算力的产品加速上车，车载芯片成为汽车制造中不可或缺的定海神针。

　　事实上，早在2014年，高通、英伟达便敏锐地嗅到汽车智能化中的商机，抢先布局车载芯片，占据市场先机。

　　彼时，高通率先在CES上推出骁龙汽车602平台，开启进军汽车智能座舱芯片市场的第一次尝试。随后的8年时间中，高通推陈出新，发布820A平台在内的四代智能座舱，其成为理想ONE、小鹏P7等多款车型的智能座舱芯片标配。

　　就在高通进军汽车市场的一年后，英伟达推出了基于Tegra X1 Soc打造的DRIVE PX，宣布正式进入自动驾驶领域。当时的Driver PX，算力仅有2TOPS，只能够支持L2级别的自动驾驶，但随后几年，英伟达开始了一系列近乎“开挂”才能完成的研发操作。

　　2016年，Drive PX2自动驾驶平台推出，算力8TOPS，可支持L3级自动驾驶;2018年，Drive Xavier诞生，算力达到30TOPS，满足L4级别自动驾驶;2019年，DRIVE AGX Orin发布，算力高达每秒 254 TOPS，覆盖L2+级至L5级全域自动驾驶，同时还为置信视图、数字集群以及 AI 驾驶舱提供动力支持。

　　几乎每一年，英伟达都在完成对车载芯片的重新定义，自动驾驶的研发进程似乎已经追赶不上英伟达对芯片算力的强大开发能力。

　　当然，算力并不等同于产品力，为此《智行驾道》也采访了芯片行业的资深专家陈杰，他表示：“算力与产品力不能简单划等号，光有算力不代表体验就好，还需要软硬协同优化、具体到某个应用场景，未来当车路协同发展起来，路也可参与到计算中，可以分担掉一部分算力，因此，目前而言算力高低并不会直接影响智能汽车的产品力。”

　　与高通、英伟达抢先投入车载芯片研发不同，同为消费电子芯片巨头的英特尔和AMD则采用并购的方法试图弯道超车，打造自身的一片天地。

　　英特尔分别在2015年和2017年完成了对全球第二大FPGA芯片厂商Altera和全球领先的自动驾驶芯片厂商Mobileye的并购;AMD则是在2020年对全球第一大FPGA芯片厂商塞琳思启动了并购程序。

　　各大芯片巨头纷纷入局车载芯片市场的影响是显而易见的，得益于此前在手机和电脑端口开发芯片的技术基础和经验优势，它们生产出的芯片一经上市，便成为了大部分新能源车企的心之所选。

　　从搭载高通智能座舱的蔚来EC6、理想ONE、小鹏P7到搭载英伟达自动驾驶芯片的蔚来ET7、理想L9和9月21日上市的小鹏G9，芯片巨头们肆意瓜分着目前车载芯片市场的蛋糕。

　　与此同时，车企们在选择合作者时，往往没有固定的单一合作伙伴，甚至你可以见到高通的智能座舱平台和英伟达的自动驾驶芯片同时出现在小鹏P7上。

　　这也在一定程度上说明了车企自身对于车载芯片应用的态度：谁有着更高的算力，谁能够为后续的升级提供更强的支撑，我便选择谁。

　　对于各大争相入局的芯片厂商来说，它们获得了车载芯片的生产效益，得到了想要的蛋糕。对于各大车企来说，拥有高算力的芯片加持，它们便拥有了在新能源赛道上发挥的更大空间，可以专注于对汽车性能本身以及智能化设备的适配之上。

　　国产车载芯片的突围之路

　　英伟达、高通等芯片巨头在车载芯片市场赚得盆满钵满，新能源车企们也插上算力的“翅膀”，这似乎是一件双赢的事情，其实不然。

　　事实上，当英伟达、高通等芯片巨头在车载芯片市场赚得盆满钵满时，对于我国的国产芯片制造厂商以及依赖于各大芯片巨头的新能源势力们来说，更需要提高警惕。

　　半导体产业专家林燕也表示：“乐观数据统计，目前汽车上有20%的芯片能实现自主国产化，即便如此，依旧有80%需要依赖国外进口，如果国外芯片供应商卡断的话，我们暂时还无法做到自给自足。”

　　芯片巨头们提供了强大的车载芯片为智能汽车保驾护航的同时，也对市场进行了一定的垄断。这样一来，国产车载芯片制造商们的蛋糕被抢走后，不得不在夹缝中生存。而对于我国的新能源车企们来说，芯片巨头们是处在在上游的供应商，一旦出现政策导向等不可控因素的变化，上游的水源被切断，处在下游的车企们就不得不面临缺少芯片的尴尬局面。

　　因此，发展国产新能源车载芯片刻不容缓，然而突围之路上布满荆棘。

　　从市场潜力来看，中国的车载芯片市场无疑是巨大的。目前，我国新能源汽车产业规模全球领先，产销量连续五年位居世界首位。随着Mobileye在全球的市场难扭颓势，国内汽车芯片供应出现了英伟达、华为、地平线、黑芝麻等国内外芯片厂商混战的姿态。

　　“现在本土汽车芯片企业的机会非常明显。”黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣曾表示，“汽车行业很保守，以前连机会都没有，不愿意用新的供应商产品，随着技术迭代以及芯片供应短缺，车企会选择更加创新的技术公司产品，愿意培养本土供应商。”

　　抓住新能源汽车市场的上升期，把握Mobileye的离开留下了巨大的蛋糕，是国内芯片厂家目前最重要的任务。

　　从最大算力196TOPS的黑芝麻华山二号A1000 Pro，到支持L4级别辅助驾驶的地平线J5(征程5)，再到集成平台算力1000TOPS高达1000TOPS的芯驰V9S，国产汽车芯片的研发其实一直在路上。

　　然而，就当前而言，虽然国产汽车芯片研发正在蒸蒸日上，但不足5%的市场占有率仍旧给其发展前景蒙上了一层阴影。而目前发展中最主要的难题便是，车规级芯片，投入大，成本高，周期长，认证难。

　　相比于普通电子产品的芯片，市场对其的应有场景安全性要求更高，消费环境更加严苛，由此其制造方面的壁垒也很高。对于车规级芯片来说，其架构所需的关键技术涉及到先进封装，隔离技术，大型异构，安全机制，核心IP，多芯片高速、低延时互联架构技术等，都需要经过严格的测试和认证，同时对于其供货周期也有十年稳定供应，十五年内无问题的要求。

　　以黑芝麻的华山二号A1000系列为例，其从产品设计、流片、封测、车规认证和打造算法工具链，到功能安全认证，自动驾驶软件包开发再到完善支持行业生态，前后共历时三年多。

　　这样一来，国产芯片厂商的突围难度是显而易见的。

　　而除了国产芯片厂商的突围之外，车企们或许也可以像特斯拉和通用汽车一样，走出一条自研芯片的道路。掌握芯片生产的自主权，也就能避免被“卡脖子”的尴尬局面。

　　在这个领域，中国同样不乏走在风口的弄潮儿。譬如去年12月，吉利就发布了首款自研智能座舱芯片“龍鹰一号”，也是中国第一颗7nm车规级SoC芯片。更早之前，2020年的10月27日，零跑发布了车规级AI智能驾驶芯片“凌芯01”。不仅如此，比亚迪也传出计划自主研发智能驾驶专用芯片的消息，据悉该项目由比亚迪半导体团队牵头，已经向设计公司发出需求，同时自身也在招募BSP技术团队。

　　其实和国内汽车芯片生产厂商面临的情况类似，目前自研芯片车企同样面临着质量和时间的双重考验。一方面是强大的国外芯片巨头，一方面是日新月异的新能源汽车市场，既要在算力上接轨国际甚至完成超越，又要在短时间内把握住来之不易的市场机遇，它们还有很长的路要走。

　　从算力到算法再到智能生态

　　接下来让我们回到车载芯片的本质——算力，即AI系统所需要的硬件计算能力。

　　英伟达和高通“们”在芯片领域拥有的一技之长帮助它们快速接入了智能汽车的产业链，它们也仅经过短短几年布局之后便大幅度将车载芯片算力提升到了满足L5自动驾驶级别。

　　但就目前汽车科技的发展程度来看，仅靠高算力芯片的简单叠加，汽车离达到L5级别的自动驾驶还相差甚远。从某一方面来说，智能汽车的发展似乎出现了一种畸形现象，一方是强大的算力芯片，另一方是迟迟跟不上节奏的算法。

　　要知道的是，推动算力的发展，是为了能够保证算法的实现，即使有能够达到L5级别的算力水平，但是没有实现L5级别的算法建构，高级自动驾驶也是天方夜谭。这就好比仅仅有一套顶级的厨具，但是缺少手艺高超的厨师，想要做出一桌美味佳肴，是完全不可能的。

　　由此来看，仅仅拥有高算力芯片对于智能汽车发展来说远远不够，当各家芯片厂商都达到了最高标准时，决定汽车产品力的，便是算法大战，是软件的适配程度和功能的丰富程度。

　　由此，算力为算法的实现提供保证，算法是实现智能的方法论，算法的目的则是构造汽车的智能生态。智哥认为，各大芯片厂商和自研车企们，除了在发展算力的同时，还需要着重考虑围绕算法，构建汽车的智能生态。

　　相比于英伟达和因特尔，AMD似乎正是以此行动目标的。虽然在涉足智能汽车领域时间远远落后其它芯片巨头，但AMD正在另辟蹊径，打造自己的智能汽车生态圈。

　　据AMD 大中华区销售副总裁唐晓蕾女士介绍，在汽车行业，现阶段AMD重点关注三个领域，分别是信息娱乐、ADAS和自动驾驶。其中信息娱乐，聚焦的是车舱内的数字化。8月11日，AMD宣布将联手亿咖通科技打造智能座舱平台，这也预示着AMD向自己的汽车智能生态迈出了第一步。

　　从国内来看，也有着不少着眼于算法建构，打造智能生态的大企业。以百度为例，其于2017年推出全球首个自动驾驶开放平台Apollo，并在自动驾驶、智能汽车、智能交通三大领域取得了巨大突破，仅智能交通解决方案一项，便包含了智能网联、智慧交管、智能停车等8个类别。

　　总而言之，算力的堆叠上最终要落脚到技术和智能化的进步，要适配用户的驾乘体验和各类使用场景。在未来的某天，当各大芯片巨头包括国产芯片厂商都到达了算力发展的峰顶时，谁能够转变思维，围绕汽车打造自己的智能生态，谁就能够进一步拓宽市场。

　　否则，再高的算力芯片，也可能沦为一个个技术堆叠下的营销噱头。

　　智行观

　　从目前来看，汽车芯片成为了各大芯片巨头进入汽车市场的“金钥匙”，这些巨头们一方面抢夺市场的蛋糕，一方面挤压了国内其它厂商的发展。对国内的车企和芯片厂商来说，尽快发展自身芯片科技，减少对芯片巨头的依赖，才能摆脱受制于人的被动局面。此外，基于芯片强大的算力，让算法和智能生态尽快跟上发展节奏，才能避免整体汽车产业发展“长短腿”的问题。

　　(文内陈杰、林燕均为化名)