Arm、華為紛紛涌入，自動(dòng)駕駛芯片混戰，鹿死誰(shuí)手難定論

做自動(dòng)駕駛的芯片，無(wú)論是投入，還是風(fēng)險都要更上一層樓。

今年的自動(dòng)駕駛依然沒(méi)能進(jìn)入大規模商業(yè)化落地，但產(chǎn)業(yè)里卻是大動(dòng)作不斷：有因為利益分配不均關(guān)門(mén)大吉的，有難以為繼而“委身”于強者的，也有開(kāi)始小范圍內嘗試商業(yè)化的，還有一些躍躍欲試、試圖殺出一條生路的新人……

而隨著(zhù)近日Arm和汽車(chē)制造商以及Tier 1（汽車(chē)零部件供應商）的深入合作，再加上布局已久的英特爾、英偉達，自動(dòng)駕駛逐漸成為半導體廠(chǎng)商的新戰場(chǎng)。

進(jìn)化：從ADAS到自動(dòng)駕駛AI芯片

早期，在被稱(chēng)為自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)里程碑的谷歌無(wú)人車(chē)Waymo還未面世前，傳統汽車(chē)電子巨頭，諸如恩智浦、瑞薩、TI等已經(jīng)在研發(fā)面向ADAS（高級駕駛輔助系統）的處理芯片，彼時(shí)市場(chǎng)還是老牌汽車(chē)芯片巨頭，或者說(shuō)是Tier1的天下。

在A(yíng)DAS芯片方面，德州儀器有基于DSP的解決方案TDA2x SoC、瑞薩開(kāi)發(fā)了R-Car系列、恩智浦發(fā)布了集成ADAS芯片的BlueBox平臺。相較于半導體巨頭們，這些Tier1顯然更注重實(shí)際的經(jīng)濟效益，以能夠批量化生產(chǎn)落地的ADAS芯片為主。

圖源：怪誕筆記

但ADAS距離真正的無(wú)人駕駛還有一道鴻要跨越。

當我們討論自動(dòng)駕駛AI芯片的時(shí)候，限定的范圍非常廣，小到攝像頭上的視覺(jué)處理芯片，大到處理整車(chē)數據的計算平臺，每個(gè)關(guān)鍵的環(huán)節都離不開(kāi)它。

而自動(dòng)駕駛本質(zhì)是解決AI計算的問(wèn)題，AI芯片在其中扮演的角色無(wú)非兩種：

1、處理輸入的傳感器信號（雷達、激光雷達、攝像頭等）；

2、做出決策判斷、給出控制和執行信號，比如是左轉、變道還是減速。

想要在短時(shí)間內完成這兩項任務(wù)，并非易事，所以自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要一個(gè)非常強大的計算平臺實(shí)時(shí)分析、處理海量的數據，并且進(jìn)行復雜的邏輯運算。

因此，自動(dòng)駕駛對AI芯片的算力要求較之其他場(chǎng)景更高，同時(shí)芯片還需要滿(mǎn)足車(chē)規級的嚴苛要求，種種原因使得自動(dòng)駕駛芯片的開(kāi)發(fā)難度以及進(jìn)入門(mén)檻更高。

如前文所述，自動(dòng)駕駛芯片對算力的要求非常高，曾經(jīng)單一的汽車(chē)芯片已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足，和多數技術(shù)領(lǐng)域類(lèi)似，在這個(gè)過(guò)渡階段，真正的角色是那些“跨界”而來(lái)的巨頭以及新興的創(chuàng )業(yè)公司。

市場(chǎng)格局生變，自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域一場(chǎng)混戰

從ADAS向自動(dòng)駕駛演進(jìn)的過(guò)程中，CPU也好、GPU也罷，都無(wú)法支撐大量傳感器的數據處理分析，自動(dòng)駕駛芯片架構朝著(zhù)異構方向發(fā)展，而那些在PC、移動(dòng)市場(chǎng)叱咤風(fēng)云的半導體巨頭也聞聲而動(dòng)，憑借著(zhù)在處理器芯片領(lǐng)域的經(jīng)驗積累和“豪擲千金”的收購，以迅雷之勢成為自動(dòng)駕駛芯片的第一梯隊。

在GPU大行其道的幾年里，英偉達趕上了好幾波風(fēng)口：自動(dòng)駕駛和加密數字貨幣的熱潮，讓黃仁勛過(guò)著(zhù)“躺著(zhù)數錢(qián)”的日子。

英偉達在2015年推出了自動(dòng)駕駛平臺Drive PX系列，曾是整車(chē)廠(chǎng)、Tier 1、科技公司選擇的主流計算解決方案，但是礙于業(yè)內對GPU高功耗、高成本的不滿(mǎn)，英偉達又于去年年初發(fā)布了新一代自動(dòng)駕駛處理器Xavier，與PX不同的是，Xavier是一個(gè)獨立完整的SoC，包括定制的8核CPU、一個(gè)512核Volta架構的GPU和相關(guān)的視覺(jué)、深度學(xué)習加速器，功耗是前代的十分之一。

英偉達產(chǎn)品的迭代，也是自動(dòng)駕駛芯片發(fā)展的一個(gè)縮影，高集成、低功耗才是趨勢，在這一點(diǎn)上，老對手英特爾做的就比較好。

英特爾通過(guò)三輪高達百億美元的收購，擁有了Mobileye的EyeQ系列芯片（ASIC）、Altera的FPGA芯片、Movidius的視覺(jué)處理單元VPU。舉個(gè)例子，在英特爾提供的整套解決方案中，EyeQ可以負責視覺(jué)數據處理，Altera的FPGA芯片CycloneV負責毫米波雷達與激光雷達的數據處理，“殺手锏”CPU凌動(dòng)Atom負責處理其他數據任務(wù)。

當然，除了兩個(gè)熱門(mén)的種子選手，還有不少虎視眈眈的巨頭。

近兩年，整個(gè)自動(dòng)駕駛芯片市場(chǎng)再次發(fā)生了天翻地覆的變化。如果早期是三國爭雄，那么現在則成了多方勢力割據。

特斯拉屬于“異類(lèi)”，它們是少有的既做整車(chē)，也自研自動(dòng)駕駛芯片的公司。在“拋棄”了Mobileye和英偉達后，特斯拉在今年4月發(fā)布了首款自動(dòng)駕駛芯片FSD，這款芯片除了常規的CPU和GPU之外，多配備了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器（NNP）。

國內初創(chuàng )公司地平線(xiàn)在8月底推出了基于自研架構BPU 2.0的自動(dòng)駕駛AI芯片征程二代。

除此之外，還有技術(shù)實(shí)力更為雄厚的Arm和華為，也正快速滲透到產(chǎn)業(yè)中。

專(zhuān)做架構授權的Arm特地在去年9月發(fā)布了專(zhuān)為自動(dòng)駕駛汽車(chē)打造的處理器Cortex-A76AE，新產(chǎn)品線(xiàn)AE即“Automotive Enhanced（自動(dòng)駕駛增強）”。本月，他們又聯(lián)合汽車(chē)制造商和Tie 1成立自動(dòng)駕駛汽車(chē)計算聯(lián)盟，目標是制定一套可規模量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛方案，解決安全和計算問(wèn)題。

如果Arm的加入是如虎添翼，那么另外一位重磅選手，則讓人有點(diǎn)“聞風(fēng)喪膽”。去年的全聯(lián)接大會(huì )上，華為發(fā)布了支持L4級別自動(dòng)駕駛的計算平臺MDC 600，基于8顆昇騰310 AI芯片，同時(shí)還整合了CPU和相應的ISP模塊。

從這個(gè)階段的自動(dòng)駕駛芯片架構也能看到，單一CPU+GPU已經(jīng)成為過(guò)去式，如今GPU+FPGA的通用芯片方案成為主流。

同時(shí)，在這個(gè)戰場(chǎng)上，還有一些“出師未捷身先死”的巨頭，高通曾想通過(guò)收購恩智浦布局汽車(chē)芯片領(lǐng)域，可惜這樁交易在2018年以失敗宣告結束。

畢竟做芯片不是易事，做自動(dòng)駕駛的芯片，無(wú)論是投入，還是風(fēng)險都要更上一層樓。

通常情況下，需要通過(guò)AECQ100和ISO16949兩個(gè)車(chē)規級認證，才能大規模上線(xiàn)應用，這拋開(kāi)算力的因素，汽車(chē)芯片本身對安全性、溫度、質(zhì)量、使用壽命和可靠性的要求非常高，也是諸多新入局自動(dòng)駕駛芯片廠(chǎng)商努力的方向。

另外，自動(dòng)駕駛落地難的因素很多，價(jià)格是技術(shù)之外最高的門(mén)檻了，而技術(shù)和價(jià)格往往成反比，技術(shù)越成熟，規?；涞氐目赡苄栽礁?，價(jià)格才有機會(huì )下調，如何平衡這三個(gè)要素，對自動(dòng)駕駛芯片廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)也是很大的挑戰。

技術(shù)指標之外，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈的特殊性、封閉性也決定了自動(dòng)駕駛芯片的市場(chǎng)格局，會(huì )受到上下游產(chǎn)業(yè)鏈影響，這也讓芯片市場(chǎng)的格局愈加撲朔迷離。

自動(dòng)駕駛芯片：群雄環(huán)伺，鹿死誰(shuí)手難定論

當整車(chē)廠(chǎng)開(kāi)始大規模地投入到自動(dòng)駕駛的研發(fā)中，上游的零部件廠(chǎng)商也不得不在智能化浪潮中求得生存。

就像開(kāi)頭所述，傳統的汽車(chē)SoC廠(chǎng)商很早就瞄準了ADAS，推出了匹配的產(chǎn)品，但是隨著(zhù)算力要求越來(lái)越高，這些汽車(chē)供應商就有些力不從心了，而自動(dòng)駕駛芯片廠(chǎng)商自身有很大的機會(huì )“晉升”為產(chǎn)業(yè)鏈上新一代Tier 1。

所以，對于自動(dòng)駕駛芯片廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，Tier 1既可能是強勁的競爭對手，更可能是最有力的合作伙伴，因此在這個(gè)關(guān)鍵的過(guò)渡期，拉聯(lián)盟、統一戰隊是常態(tài)。

博世、采埃孚加入了英偉達自動(dòng)駕駛聯(lián)盟，德?tīng)柛：蚆obileye共同開(kāi)發(fā)“中央傳感定位與規劃（CSLP）平臺”， 博世、電裝、大陸牽手恩智浦、英偉達加入Arm主導的計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟……

而諸如地平線(xiàn)這樣“勢單力薄”的創(chuàng )企，也在以非常成熟的方式打入產(chǎn)業(yè)鏈，推出自動(dòng)駕駛芯片的同時(shí)找好相應的Tier 1廠(chǎng)商和OEM廠(chǎng)商給自己拖底。

正如業(yè)內人士所說(shuō)，自動(dòng)駕駛所需要的環(huán)節越多，Tier 1的重要性就會(huì )越發(fā)明顯。因為它們是所有環(huán)節最終能否落地到量產(chǎn)產(chǎn)品上的關(guān)鍵。任何單一技術(shù)供應商，想要跨過(guò)Tier 1 直接落地到車(chē)廠(chǎng)的量產(chǎn)產(chǎn)品上都會(huì )十分艱難。

一方面是站隊的問(wèn)題，另一個(gè)更為現實(shí)的問(wèn)題是賺錢(qián)，連整車(chē)廠(chǎng)在面對自動(dòng)駕駛這個(gè)吞金怪獸都要結盟，通過(guò)采購體系分攤成本、降低研發(fā)成本，更何況初出茅廬的新人們。

對于半導體巨頭或者特斯拉這樣已經(jīng)成氣候的廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，研發(fā)自動(dòng)駕駛芯片是錦上添花，但依然會(huì )影響其他業(yè)務(wù)的營(yíng)收表現。而對于那些家底不足的新興公司來(lái)說(shuō)，還有生存的壓力。從實(shí)際現狀來(lái)看，融資之外，有部分廠(chǎng)商會(huì )退而求其次，從ADAS或者其他應用場(chǎng)景出發(fā)，彌補自動(dòng)駕駛芯片的漏洞。

同時(shí)，那些擁有強算力的技術(shù)公司都有可能跨界到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。以谷歌為例，谷歌Waymo克萊斯勒無(wú)人車(chē)采用了英特爾的Xeon服務(wù)器芯片、Altera的FPGA和英特爾的以太網(wǎng)關(guān)芯片，但難以保證谷歌不會(huì )在TPU的基礎上，研發(fā)出適用于自動(dòng)駕駛的AI芯片。

綜上種種，在自動(dòng)駕駛汽車(chē)還停留在路測階段時(shí)，市場(chǎng)無(wú)法給出短期的評判結果，現在比拼的是供應鏈能力，上下游廠(chǎng)商，誰(shuí)愿意為你的技術(shù)買(mǎi)單，提供更多的數據反饋，誰(shuí)才能在蟄伏期獲得更大的賭注。

所以，自動(dòng)駕駛芯片的戰爭，鹿死誰(shuí)手，現在下定論過(guò)早。

最后：

汽車(chē)產(chǎn)業(yè)注重合作，單打獨斗是不現實(shí)的。要不依靠巨頭，爭取產(chǎn)業(yè)鏈上的話(huà)語(yǔ)權，要不就是技術(shù)實(shí)力甩開(kāi)競爭對手十幾條街，用技術(shù)說(shuō)話(huà)。

所以，自動(dòng)駕駛芯片廠(chǎng)商需要和上下游的供應商以及整車(chē)廠(chǎng)保持良好關(guān)系，最好以結盟的方式統一戰線(xiàn)，未來(lái)大家比拼的一定是供應鏈能力。

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