華為終於找到了做自動駕駛的正確姿勢。
2018年10月11日，在華為的年度開發者大會上，這家公司發佈了能夠支持L4級別自動駕駛能力的計算平臺——MDC600，並宣佈與奧迪達成戰略合作，這款芯片將集成在奧迪在華生產的汽車上，助後者實現自動駕駛能力。
MDC600，擁有8顆華為公司最新推出的AI芯片昇騰310，同時還整合了CPU和相應的ISP模塊。
在發佈會現場，華為稱，MDC600的算力高達352TOPS（TOPS：萬億次/秒），整體系統的功耗算力比是1 TOPS/W，相對而言，自動駕駛計算平臺霸主英偉達最新一代產品Drive PX Pegasus的算力為320TOPS，功耗算力比為1TOPS/1.56W。
華為方面還宣佈，MDC600符合最高級別的車規標準，即ISO26262 ASIL-D級別標準。要知道，目前廣泛應用於自動駕駛初創公司Demo車的英偉達這一代產品Drive PX 2也沒有達到車規標準，需要車企自己做集成和認證。
目前，全球範圍內，具備高算力的、能夠支持L2級別自動駕駛要求的SOC，能夠達到車規要求的，只有Mobileye的Eye Q系列。中國的自動駕駛芯片初創公司地平線的“星雲”，據稱在2019年初，能夠達到ISO 26262 ASIL-B級別的車規要求。
因此，當華為的MDC600橫空出世的時候，圈內的朋友們還是會感到“震驚”。這有可能對當前的自動駕駛芯片的競爭格局，帶來衝擊和影響。
自動駕駛的軍備競賽風起雲湧，科技巨頭包括谷歌、蘋果、百度、阿里，汽車巨頭包括特斯拉、通用、福特、豐田等，供應商包括英特爾、安波福等，還有數百家初創公司都在投入巨資進行研發。
在自動駕駛技術落地的過程中，有三大主要的挑戰：
1、感知機構的量產：價格足夠便宜的、符合車規的激光雷達，能夠得以大規模量產；
2、駕駛大腦的量產：擁有算力足夠強的計算平臺，和足夠好的AI軟件；
3、執行機構的量產：價格足夠便宜的、帶有冗餘的線控執行器，能夠大規模量產。
在上述三大挑戰中，產業界人士普遍認為，符合車規的、具備足夠算力的計算平臺，會成為在自動駕駛系統快速量產過程中“拖後腿”的因素。
原因在於，無論是激光雷達、AI計算軟件，還是線控油門、線控轉向或線控制動，市場上都有大量的參與者，競爭異常激烈，這會促進產品的迭代和價格的下降；唯獨自動駕駛芯片市場，呈現出高度壟斷的格局。
在全球範圍，自動駕駛計算芯片市場被Mobileye和英偉達兩家公司牢牢地控制在自己手裡，更加可怕的是，這兩家還不是全面競爭關係，而是在各自的細分市場處於壟斷地位。
Mobileye主要壟斷了L2級別的自動駕駛市場，在這方面，全球範圍內暫時沒有一家芯片製造商能夠與之匹敵。
英偉達則控制了L4及以上級別的自動駕駛芯片市場，完全處於壟斷地位。
儘管Mobileye和英偉達都試圖攻進對方統治的細分市場，但截止目前，並無起色。這樣的結果是，全球自動駕駛的前進速度，基本上要看兩家芯片廠商的心情。
比如“鋼鐵俠”馬斯克，曾經飽受Mobileye的欺負，這家以色列的公司不允許特斯拉對他們的方案進行任何修改，最終結果是強勢如馬斯克只能服軟。
特斯拉忍氣吞聲的日子持續到了2016年10月，才告結束。因為2016年5月7日的一場自動駕駛車禍致死案，讓他們的矛盾徹底公開化。
與此同時，特斯拉終於開發出自己的Autopilot 2.0，加上英偉達的緊急馳援，提供一套Drive PX 2的SOC，才讓特斯拉將Mobileye從自己的供應鏈中踢了出去。
但是，馬斯克付出了慘重的代價。首先，價格上漲了幾十倍，每塊SOC價格從幾十美金漲到了2500美金。其次，Autopilot 2.0缺少了很多原來1.0沒有的功能。
哪怕是到現在，在量產車市場，獲得Mobileye的供應都是挺不容易的事情。一些造車新勢力在與其建立合作關係時，都會高調發公關稿吹噓。
而在L4級別的自動駕駛賽道，初創公司以能夠拿到英偉達的Drive PX 2為榮。比如說排隊等待的時間有多長，價格有多優惠。一般情況下，初創公司向英偉達零星採購Drive PX 2的價格高達1.6萬美金。而前面我們曾提過，黃仁勳給馬斯克的價格為2500美金。
儘管如此，馬斯克還盛怒不已。因為截止目前，全球範圍內單車平均芯片含量只有300美金。
對芯片的價格而言，量是最大的關鍵。
所以，飽受芯片供應商欺負的馬斯克毅然決然地準備自研自動駕駛AI芯片，與AMD和格羅方德合作。
並不是每一個汽車廠商都是可以做芯片研發的。
在這樣的背景之下，華為MDC600適時地出現了。
這款自動駕駛的計算平臺，將有助於緩解自動駕駛研發機構在芯片供應上被“掐脖子”的局面。
當然，華為的MDC600什麼時候能夠供貨呢？
其核心的AI芯片昇騰310需要到2019年2月，才能面世，然後圍繞著AI芯片做SOC，再研發系統軟件，再做應用軟件，再去做車規級認證，會是一個漫長的過程。
當然，反正具備L4級別的自動駕駛系統，應用在量產車上，還有比較漫長的路要走。前期主要會在無人駕駛出租車、無人駕駛物流車、無人駕駛bus等特定場景，因為購買方都是大B，他們對是不是車規是無感的。
另外，也不影響跑demo，做測試。
無論如何，L4級別自動駕駛芯片，目前的市場和L2級別的自動駕駛芯片相比，會小很多個數量級。
所以，現階段華為的MDC600更大的意義恐怕還是打品牌，真正對市場帶來衝擊，還需要時間。
此外，我們相信華為不會僅僅停留在L4級別及以上的市場，面向量產的L2這個龐大的市場恐怕也會在他們的射程之內。
在全球範圍內，中國還有一家自動駕駛芯片供應商，就是地平線。
該公司目前已是AI芯片領域最大的獨角獸，估值早已超過20億美金。該公司能夠提供L2~L4級別不同的計算平臺解決方案。
唯一的問題也是時間。
地平線面向L2級別自動駕駛市場的解決方案“地平線星雲”將會在2019年春天批量供貨；L4級別的計算平臺，目前在美國已經拿下了一家大型OEM。
華為的加入，使得中國有了兩家能夠提供自動駕駛芯片的供應商，加入使得市場擁有一定的競爭，顯然也能夠促進技術的進步。
當然，鑑於AI芯片的重要性，以及美國的壟斷，中國還有一些科技公司，也在試圖推出能夠支持自動駕駛系統的AI芯片。
明確已有類似計劃的是百度的“崑崙”，還有一家是阿里的“平頭哥”。
但相對而言，華為做自動駕駛AI芯片是最順理成章的，因為截止目前，華為還是中國最有積澱的芯片設計商。
該公司的海思半導體，截止目前還是中國大陸營業額最大的半導體公司。
按照常識，我們可以認為，做芯片百度和阿里做不過華為。同理，如果華為如果想做基於AI的自動駕駛決策軟件，顯然是做不過百度和阿里的。
因而，華為從芯片切入自動駕駛產業鏈，是非常明智的選擇。
但是，自動駕駛芯片，還只是華為佈局汽車產業的一部分，這家公司在汽車領域還有其他的內容豐富的故事。
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