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高通、英特尔和英伟达,这三家巨头级芯片公司正在将竞争的界限延展至自动驾驶。

芯片巨头的自动驾驶军备竞赛

本月初,高通宣布提出46亿美元(约合人民币300亿)的价钱收购瑞典汽车手艺供应商Veoneer。随后Veoneer方面确认将会和高通睁开谈判。此前,加拿大一级供应商麦格纳同样对收购Veoneer显示出了强烈的兴趣,并提出了38亿美元的报价。

在Veoneer的多项手艺中,高级驾驶辅助系统(ADAS)是他们最为引以为傲的。Veoneer的四代立体视觉相机系统接纳了深度学习架构,能够实现探测路面情形、分辨蹊径边缘、展望周边行人车辆行动等功效。也正是这项手艺,让高通下定刻意,支出了比竞争对手更优厚的报价。

高通一直以移动通讯领域的营业而广为人所知,但它们一直希望能将影响力扩展到其他的领域。从2002年起,高通就最先在汽车领域结构,其数字座舱平台已经被理想汽车、小鹏汽车、广汽等多家车企接纳,其汽车解决方案更是笼罩了全球跨越1亿辆汽车。

高通在汽车行业已结构许久,但他们的存在感似乎不能和他们的起劲相匹配,这点也直观地体现在了销售占比上:2020年,高通汽车营业只占芯片销售额的3%。在迟迟找不到突破口的情形下,高通的汽车营业迫切需要一剂强心针。因此,高通选择了加注自动驾驶。

而电脑芯片领域的霸主英特尔,则早在五年前就切进了自动驾驶赛道。

2016年,英特尔先后收购了自动驾驶汽车平安工具Yogitech,车载盘算机 OTA 手艺公司 Arynga、视觉处置芯片初创公司 Itseez 和 Movidus,掌握了大量硬件手艺。

2017年,英特尔斥资153亿美元(约1056亿人民币)收购了以色列自动驾驶手艺公司Mobileye。

Mobileye于1999年确立,主要致力于汽车盘算机视觉领域的研究,早期特斯拉的高级驾驶辅助 Autopilot 就使用的是 Mobileye 提供的视觉辅助方案。这笔收购案完成后,英特尔在自动驾驶领域形成了唯一无二的软硬一体竞争力。

相比高通和英特尔,英伟达在自动驾驶领域无疑确立起了加倍成熟的生态。围绕车端、桌面端、云端构建起了统一的GPU硬件架构和CUDA软件架构,同时另有着令人咂舌的壮大AI算力。

值得一提的是,英伟达是现在唯一能够提供桌面端、云端和车端三端的统一架构、统一软件开发环境的芯片巨头。

今年4月,英伟达推出了全新的自动驾驶SoC Atlan,单颗算力到达了1000TOPS,跨越了现在大多数L4级自动驾驶整车的算力。6月,英伟达又收购了DeppMap,增强了高精度舆图的研发能力。

高通、英特尔和英伟达在芯片开发的手艺深度上无人能够质疑,而自动驾驶又对芯片算力有着极高的要求,可以说先天就是适合这些公司。

同时,在自动驾驶领域,只有芯片也远远不够。若是不能形成算法+芯片的完整生态,就很难获得更高的单车价值。

因此,巨头们纷纷各显神通,入局较早的英伟达已经能够自力开发大部门软硬件手艺,处在了领先身位。而英伟达和高通则选择了通过收购快速补齐自身手艺短板,期待在未来弯道超车。

事实上,这三大传统芯片巨头,在自动驾驶领域已经缔造出伟大的领先优势。

现在,自动驾驶芯片的制程与电子消费品间另有着不小的差距,当手机、电脑纷纷用上了7nm甚至5nm制程的芯片时,28nm制程的芯片仍然是自动驾驶领域中的主流。

但为了提高自动驾驶的准确性和平安性,对芯片算力和功耗的要求也有了进一步提升,最新制程的芯片也最先进入了自动驾驶领域。此时,这些拥有自主芯片研发能力的公司就能够靠着自研芯片来降低成本。

在自动驾驶中另有一个不能忽视的因素就是软件,“软件界说汽车”已经成为了业内共识。

有业内人士在谈论高通收购Veoneer时就提到:“对于ADAS这种高端应用,软件的开发十分庞大,若是开发出的芯片没有配备成熟的软件,客户基本无法使用。”而这些芯片巨头都具备完整的软件生态:英特尔有着1.5万人的软件开发团队,英伟达和高通则有着针对差异产物的软件平台和开发者社区。芯片企业行使自己的软件生态,能够让软件、芯片和人工智能算法形成协同效应。

这些国际芯片巨头都在自动驾驶领域接纳了平台化战略:基于壮大的芯片开发能力,而且在此基础上连系其在成本控制和软件生态的优势,买通自动驾驶的产业链。

近两年,海内的自动驾驶厂商如雨后春笋般泛起,现在国际巨头们整体入局,对他们来说无疑是一场大考。

海内自动驾驶芯片厂商单点“突围”

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现在,L2级自动驾驶在海内市场的渗透率从2018年的3%左右飙升到了今年第一季度的快要18%,也正是在这一时期,海内泛起了一大批公司进入了这个领域,其中既包罗地平线这种专攻自动驾驶的新锐,也有华为这种万能型的科技巨头。

AI芯片企业地平线确立于2015年,虽然确立时间不算长,但他们的目的很远大:软硬一体,向客户提供“芯片+算法IP+工具链”的完整解决方案。

今年7月,地平线宣布了最新的征途5系列芯片,单颗芯片AI算力最高可到达128 TOPS,在国产芯片中压倒一切,这也是业界第一款集成自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央盘算芯片。征途5宣布后,地平线也成了业内唯一能笼罩从L2到L4全场景整车智能芯片方案的提供商。

但比起手艺,地平线的理念更引人注目。当前的自动驾驶厂商普遍走的是“苹果蹊径”,打造自己的软硬件生态闭环。而地平线更像是“安卓蹊径”,CEO余凯就示意,地平线不会做量产硬件、软件捆绑和封锁方案,而是以“全维利他”的头脑来为智能汽车产业赋能。

本着这个理念,地平线还宣布了车载操作系统TogetherOS,接纳开放式架构,所有产业生态的互助同伴都可以介入建设。

在自动驾驶领域,车企和第三方厂商之间在互助之余也往往心存芥蒂,上汽就由于不想把“灵魂”交给别人而拒绝与华为互助。而地平线较为开放的态度则能够辅助它吸引到更多厂商,就连理想ONE这种售价跨越30万的中高端车型都接纳了征途系列芯片。

华为对自动驾驶的结构则最先于2019年,这一年,华为智能汽车解决方案部门确立,研发智能汽车全栈解决方案,而其中的焦点则是“ADS高阶自动驾驶全栈解决方案”。

华为的这套全栈方案包罗毫米波雷达、华为自研96线中长距离激光雷达等焦点部件,并接纳专门定制的超级中央超算ADCSC,最低起步算力为400TOPS,高阶能到800TOPS算力。

在软件方面,华为的ADS方案能够通过机械的自我学习,连续积累环境信息和驾驶习惯,针对庞大场景举行迭代和优化。同时,为了尽可能网络更多样本,华为也组建了拥有甲级舆图绘测资质的团队,在一线都会采集了大量的数据。

除了全栈方案外,华为还推出了MDC解决方案,集成了华为自研的Host CPU芯片、AI芯片、ISP芯片与SSD控制芯片,具有高能效、高性能、高平安性以及低时延等特点。此外,华为MDC还具备组件服务化、接口尺度化、开发工具化的特征,基于此平台可快速开发、调测、运行自动驾驶算法与功效。

华为MDC现在已经宣布了MDC210、MDC300、MDC610和MDC810四个差异算力品级的产物,其中最强的MDC810算力能到达400TOPS。

现在,搭载了华为ADS全栈解决方案的北汽极狐阿尔法S华为HI版车型已经正式发售,华为的MDC也在奥迪Q7上举行了L4级别自动驾驶的测试。

除了地平线和华为外,另有许多海内厂商在自动驾驶领域显示活跃:初创公司黑芝麻(000716,股吧)现在已经乐成试产了三款高算力自动驾驶芯片,其中“西岳二号A1000 Pro”的INT8算力到达了 106 TOPS、INT4算力196 TOPS、典型功耗25W,可以知足ISO 26262 ASIL D级别功效平安要求。

零跑也在去年推出了首款自动驾驶芯片凌芯01,这款芯片也是海内首款拥有完全自主知识产权的自动驾驶芯片。凌芯01处置性能靠近市场顶尖的Mobileye芯片,整体开放性则更强,既能支持通用运算,又有特定的AI运算逻辑,具有能耗比更低、平安可靠性更高的优势。

可以看到,虽然海内自动驾驶芯片厂商起步普遍较晚,但在几年的高速生长后,都交出了各具特色的方案。这也解释,在新能源汽车领域,中国企业有望打破外国企业的手艺垄断,实现厥后者居上。

固然,现在也远没有到可以庆祝胜利的时刻。上述企业中,华为的ADS方案还没有找到第二家互助车企,地平线、黑芝麻、零跑的多款芯片也还没有大规模“上车”,在未来的实战中,挑战肯定也会随之而来。

谁能逾越特斯拉?

现在,自动驾驶领域最乐成的公司当属特斯拉,它就是一家能够实现真正全栈自研的公司。另外,软件也是其收入的主要组成部门。特斯拉财报显示,其FSD营业在2020年为公司带来了10亿美元的收入。

特斯拉预计,FSD未来的收入将会跨越卖车。

软件服务在商业模式和未来的拓展空间上都有更大的天真性,照样以特斯拉的FSD为例,现在用户可以选择一次性买断或是按月付费订阅,同时特斯拉也可以通过OTA升级的方式随时添加新的功效。

特斯拉的乐成对于厥后者无疑有着主要的借鉴意义。

据全球市场研究公司Frost & Sullivan的数据,到2025年,在汽车领域的数字化移动服务市场规模有望到达1.9万亿欧元。

显然,这是一块谁都不会放弃的大蛋糕。因此在芯片巨头们纷纷完成了硬件层面的结构后,下一阶段的竞争将很有可能围绕软件继续睁开。

对于车企来说,首选一定是像特斯拉一样全栈自研,将运气牢牢掌握在自己手中。但无奈这对于手艺的要求太高,能实现的企业凤毛麟角,但幸亏英伟达、英特尔、华为、地平线等诸多选择已经摆在了车企眼前,更多的互助必将是事态所趋。

不外从另一方面来说,车企想做出差异化的理念是不会变的,由此也不难推断,软件和硬件的定制化将成为日后第三方厂商在与车企互助的主旋律。

也许,在之后的自动驾驶大战中,各家比拼的除了算力,谁能真正与车企融为一体,才算是真找到了自动驾驶的行业财富密码。

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