[汽車之家 行業] 芯片，這是一個在近一兩年才真正觸動國人神經的小小配件。當中興被美國掐住脖子幾近窒息的時候，人們才知道指甲蓋大小的芯片竟然如此厲害。它是所有智能設備的“大腦”，尤其是自動駕駛汽車。不過，對於國內汽車產業來說，“國之重器”尚握在他人手中，但特斯拉卻在近期發佈了自己獨立研發的AI芯片，這也拉開了車企爭奪高端話語權的另一帷幕。
儘管一起自燃事件讓輿論譁然，但似乎對特斯拉的新“核武器”沒有一丁點影響，搭載了特斯拉自研芯片的全自動駕駛（FSD）計算機（也就是Autopilot 3.0）還是引起了廣泛關注。特斯拉獨自開啟芯片研發自然有其道理，但“率性而為”的舉動是否又能和當前汽車業態產生更多關聯呢？
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1、特斯拉自研芯片能夠使其在性能、功耗、成本等方面更加可控，同時在自動駕駛競賽中也更具有優勢。
2、高端芯片主要掌握在老牌芯片廠商手中，多數車企都與英偉達、英特爾等形成了深度綁定的合作關係。
3、特斯拉自研芯片其實體現出了軟硬一體的理念，對於產業大融合的汽車領域，軟硬協同的服務生態是車企所追求的。
● 特斯拉自研芯片為掌握更多主動權
Mobileye曾是特斯拉的芯片供應商，特斯拉在與Mobileye鬧翻以後，英偉達開放式人工智能車輛計算平臺Drive PX2成為了特斯拉Autopilot的“心臟”。不過，這種合作也隨著特斯拉自研芯片的誕生而告終。
『NVIDIA DRIVE PX2自動駕駛開發平臺』
其實，早在2015年特斯拉CEO馬斯克就曾連發數條推特稱要招人，Autopilot團隊的目標就是要實現自動駕駛。不久後，曾在AMD供職過的芯片大神Jim Keller（於2018年4月離開特斯拉）就加入了特斯拉，自此特斯拉開始了自己的芯片研發之路。到2017年，馬斯克首次公開提及了自主研發自動駕駛芯片的項目。
當初與Mobileye分手時，雙方也曾相互指責，Mobileye認為特斯拉超越了自動駕駛的安全底線，而特斯拉則認為Mobileye的技術不能滿足其需求，可以說特斯拉對芯片性能有著很高的追求。特斯拉自研的芯片是基於14nm工藝製造，FSD計算機的整體計算能力達144TOPS（萬億次每秒），能夠處理8個攝像頭同時產生的每秒2300幀圖像。
『特斯拉全自動駕駛（FSD）計算機』
相比之下，英偉達Drive PX2所搭載的芯片則是基於16nm工藝，現款特斯拉車型上的Autopilot 2.5的硬件平臺每秒只能處理110圖像，即使比Drive PX2更高階的計算平臺Drive Xavier的計算能力也才為30TOPS。而Mobileye的EyeQ4的計算能力則更低，僅為2.5TOPS。算力是一方面，功耗似乎更加關鍵，雖然搭載特斯拉自研芯片的FSD計算機（72W）比基於英偉達技術支持的Autopilot 2.5（57W）功耗要大，但卻擁有更明顯的性能-功耗比，既便與Drive Xavier相比也有優勢（FSD計算機為2TOPS/W，Xavier為1TOPS/W）。並且，每輛車的硬件成本也降低了大約20%。
單從數據上來看，特斯拉自研的芯片在當前自動駕駛計算平臺中的還是有一些長處的。儘管，無論從性能、功耗還是成本角度來看，自研芯片都基本滿足了企業當前的需求，但這並不全是特斯拉執著自研芯片的理由。
『特斯拉自研芯片』
特斯拉的自動駕駛技術在業界屬於“另類”，並沒有使用激光雷達，而是以攝像頭為主，雷達等傳感器為輔的視覺系，這與當前其他企業以激光雷達為核心的自動駕駛技術有很大的區別。因此，特斯拉更加依賴計算機視覺，也更加依賴AI技術。
大神Jim Keller曾給出了特斯拉自研芯片的解釋，“在技術變革方面，我們正處於AI革命之中。AI的計算方式和經典的標量計算、矢量計算、圖形計算都不一樣，可以說差別巨大，應用非常廣泛。每當有這樣變革的時候，尤其是從硬件到頂層軟件堆棧都在變革，就會有大量的人投身其中。”
對於特斯拉來說，計算機視覺+AI+海量真實數據，是AI技術在汽車業的最大想象空間，同時這也是最艱難的地方，需要從軟件到硬件底層的全面設計。而由於沒有專門的為神經網絡構建的芯片，因此特斯拉就自己動手開始研發。
『特斯拉Model 3(參數|詢價)』
用地平線智能駕駛研發負責人餘軼南的話來說就是，“AI芯片是特斯拉十分重視的零部件，肯定希望自己來做。但凡對自己的算法和軟件很在乎的公司，都希望承載的硬件平臺能最大程度發揮軟件算法的效力。”
● 高度整合的解決方案是車企的需求
新技術的飛速發展給傳統汽車帶來了顛覆性的效應，車聯網、自動駕駛等等新興的技術使汽車的邊界不斷地被拓展。而當前車企對於自動駕駛技術的研發主要是側重於算法和道路測試等方面，對於芯片、雲計算、5G技術等新的領域既無暇顧及也無力顧及，這也便給阿里、華為等企業帶來了機會。就芯片而言，英偉達、英特爾，以及高通等老牌的公司幾乎掌控了高端芯片市場。
從特斯拉自研芯片來看，也體現出了企業對於專用芯片的特殊要求。尤其是在AI時代，大客戶就需要面對更多細分的領域，更加追求的是從硬件底層到軟件上層的緊密融合。如何滿足大客戶對於個性化、定製化產品的需求，提供專業領域的專用芯片也是傳統的通用芯片廠商所關注的。
除了特斯拉自研芯片之外，新創公司零跑汽車曾公開過自研自動駕駛芯片項目“凌芯”。零跑汽車本身就是大華股份的“親兒子”，而大華股份與海康威視等在國際上也是知名的安防領域的供應商，而安防就涉及到人臉識別技術，所以大華股份本身對AI、大數據和芯片就有著經驗積累。因此，零跑汽車與大華股份合作研發AI自動駕駛芯片也是基於“家長”在該領域的既有優勢。
『零跑S01』
但大部分車企其實沒有自動駕駛芯片技術的基礎，也基本都是選擇與專業公司合作，位於芯片金字塔頂層的半導體公司都與車企形成了結盟，比如英特爾與長安、寶馬等，英偉達與奧迪、奔馳、沃爾沃等，以及威馬與Mobileye等。不僅如此，甚至連博世、大陸等零部件公司也加入了不同的聯盟陣營當中。
『寶馬、英特爾及Mobileye組建自動駕駛聯盟』
對於車企來說獨自研發自動駕駛芯片首先意味著巨大的研發投入，並且也充滿著不確定性，開發一款芯片通常都需要數年時間，這將對車企自動駕駛商用帶來很大的挑戰。而對於芯片公司而言，不與大客戶深度綁定就沒有“場景”，自動駕駛本身就需要海量的數據，未來的汽車也需要高度整合的芯片解決方案。
但是這種合作並不是說車企會深度參與芯片的研發，而是形成深度綁定的合作後能夠最大化地推動自動駕駛的落地，合力打造最合適的解決方案，而不是單純的技術拼接，畢竟各家車企的自動駕駛技術都有差異性。Mobileye在與威馬簽約的儀式上也提到，基於威馬“車”的基礎，在確保安全的基礎上開放硬件平臺，能夠發現更多的價值，這也契合Mobileye數據共享的理念。
● 更多車企想做的是“蘋果”
無論是特斯拉自研芯片，還是其他車企綁定芯片大佬，都是為了加強自己的軟肋。然而當汽車產業邊界被5G、AI等不斷打破併成為“血脈”，成為“大腦”的時候，未來汽車企業的核心又在於哪裡呢？
其實，當特斯拉自研芯片問世，單就自動駕駛技術而言所形成的能力就是“軟硬一體”。此前，雖然芯片來自於英偉達，但特斯拉是在該計算平臺上運行著自主開發的神經網絡。有了軟硬一體的能力後，也使特斯拉變得更加自主，在自動駕駛競賽中更有優勢。而這種軟硬一體的能力，也是未來汽車企業將要構建的。
傳統汽車企業的優勢其實在於硬件製造，但當前行業逐步分化，未來有部分汽車企業可能會逐步走向單純的硬件製造商，有的會走向服務型企業等等。為了擺脫淪為生產車間的命運，車企還需要在既有的硬件平臺的基礎上，實現軟硬服務的生態協同。當前也可以看到車企正在向軟性層面滲透，比如寶馬&奔馳的出行服務、大眾基於微軟Azure雲打造的車聯網雲平臺，還包括各車企深度開發的智能汽車車載系統等等。
車企不可能對雲計算這樣的每個新領域都像特斯拉研發芯片一樣形成獨立自主的能力，當然也包括特斯拉自己。當前車企多是拉攏各領域合作伙伴，組成相關領域的專業團隊，並且搭建起自己的生態圈。廣汽集團董事長曾慶紅就曾提到，“廣汽正在推進互聯網生態圈的建設，希望把銷售、服務、金融、保險、零部件等等整合起來，為客戶提供一個及時的服務平臺。”
『廣汽與騰訊合作打造智能網聯雲平臺』
在這樣一個軟硬融合的、不斷吸納更多跨領域夥伴的過程中，對於車企業而言也許不在於誰走得更快，而是誰更有能力把軟硬件資源整合得更好，硬件可能要向軟件妥協，軟件也會更加適應硬件，大多數車企其實都是希望能夠做“蘋果”。當然，這種整合也許沒有自研芯片這種形式來得更加可控，站在車企的角度來看更重要的是未來如何主導其軟硬協同的生態圈，能夠掌控自己的圈子也才更加具備競爭優勢，也才能繼續掌握價值鏈的核心。
全文總結：
說特斯拉最終決定自研芯片是“被迫”的也好，說諸多車企聯合更多合作伙伴是迫於形勢也罷。在產業大融合的形勢下，掌握高端話語權是車企不二訴求，而這種話語權的競爭將會在更多的層面體現。（文/汽車之家 鮑彬斌）
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