做自動駕駛的芯片，無論是投入，還是風險都要更上一層樓。

今年的自動駕駛依然沒能進入大規模商業化落地，但產業裡卻是大動作不斷：有因為利益分配不均關門大吉的，有難以為繼而“委身”於強者的，也有開始小範圍內嘗試商業化的，還有一些躍躍欲試、試圖殺出一條生路的新人……

而隨著近日Arm和汽車製造商以及Tier 1（汽車零部件供應商）的深入合作，再加上佈局已久的英特爾、英偉達，自動駕駛逐漸成為半導體廠商的新戰場。

進化：從ADAS到自動駕駛AI芯片

早期，在被稱為自動駕駛產業里程碑的谷歌無人車Waymo還未面世前，傳統汽車電子巨頭，諸如恩智浦、瑞薩、TI等已經在研發面向ADAS（高級駕駛輔助系統）的處理芯片，彼時市場還是老牌汽車芯片巨頭，或者說是Tier1的天下。

在ADAS芯片方面，德州儀器有基於DSP的解決方案TDA2x SoC、瑞薩開發了R-Car系列、恩智浦發布了集成ADAS芯片的BlueBox平臺。相較於半導體巨頭們，這些Tier1顯然更注重實際的經濟效益，以能夠批量化生產落地的ADAS芯片為主。

但ADAS距離真正的無人駕駛還有一道鴻要跨越。

當我們討論自動駕駛AI芯片的時候，限定的範圍非常廣，小到攝像頭上的視覺處理芯片，大到處理整車數據的計算平臺，每個關鍵的環節都離不開它。

而自動駕駛本質是解決AI計算的問題，AI芯片在其中扮演的角色無非兩種：

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。

想要在短時間內完成這兩項任務，並非易事，所以自動駕駛汽車需要一個非常強大的計算平臺實時分析、處理海量的數據，並且進行復雜的邏輯運算。

因此，自動駕駛對AI芯片的算力要求較之其他場景更高，同時芯片還需要滿足車規級的嚴苛要求，種種原因使得自動駕駛芯片的開發難度以及進入門檻更高。

如前文所述，自動駕駛芯片對算力的要求非常高，曾經單一的汽車芯片已經無法滿足，和多數技術領域類似，在這個過渡階段，真正的角色是那些“跨界”而來的巨頭以及新興的創業公司。

市場格局生變，自動駕駛芯片領域一場混戰

從ADAS向自動駕駛演進的過程中，CPU也好、GPU也罷，都無法支撐大量傳感器的數據處理分析，自動駕駛芯片架構朝著異構方向發展，而那些在PC、移動市場叱吒風雲的半導體巨頭也聞聲而動，憑藉著在處理器芯片領域的經驗積累和“豪擲千金”的收購，以迅雷之勢成為自動駕駛芯片的第一梯隊。

在GPU大行其道的幾年裡，英偉達趕上了好幾波風口：自動駕駛和加密數字貨幣的熱潮，讓黃仁勳過著“躺著數錢”的日子。

英偉達在2015年推出了自動駕駛平臺Drive PX系列，曾是整車廠、Tier 1、科技公司選擇的主流計算解決方案，但是礙於業內對GPU高功耗、高成本的不滿，英偉達又於去年年初發布了新一代自動駕駛處理器Xavier，與PX不同的是，Xavier是一個獨立完整的SoC，包括定製的8核CPU、一個512核Volta架構的GPU和相關的視覺、深度學習加速器，功耗是前代的十分之一。

英偉達產品的迭代，也是自動駕駛芯片發展的一個縮影，高集成、低功耗才是趨勢，在這一點上，老對手英特爾做的就比較好。

英特爾通過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的視覺處理單元VPU。舉個例子，在英特爾提供的整套解決方案中，EyeQ可以負責視覺數據處理，Altera的FPGA芯片CycloneV負責毫米波雷達與激光雷達的數據處理，“殺手鐧”CPU凌動Atom負責處理其他數據任務。

當然，除了兩個熱門的種子選手，還有不少虎視眈眈的巨頭。

近兩年，整個自動駕駛芯片市場再次發生了天翻地覆的變化。如果早期是三國爭雄，那麼現在則成了多方勢力割據。

特斯拉屬於“異類”，它們是少有的既做整車，也自研自動駕駛芯片的公司。在“拋棄”了Mobileye和英偉達後，特斯拉在今年4月發佈了首款自動駕駛芯片FSD，這款芯片除了常規的CPU和GPU之外，多配備了兩個神經網絡處理器（NNP）。

國內初創公司地平線在8月底推出了基於自研架構BPU 2.0的自動駕駛AI芯片征程二代。

除此之外，還有技術實力更為雄厚的Arm和華為，也正快速滲透到產業中。

專做架構授權的Arm特地在去年9月發佈了專為自動駕駛汽車打造的處理器Cortex-A76AE，新產品線AE即“Automotive Enhanced（自動駕駛增強）”。本月，他們又聯合汽車製造商和Tie 1成立自動駕駛汽車計算聯盟，目標是制定一套可規模量產的自動駕駛方案，解決安全和計算問題。

如果Arm的加入是如虎添翼，那麼另外一位重磅選手，則讓人有點“聞風喪膽”。去年的全聯接大會上，華為發佈了支持L4級別自動駕駛的計算平臺MDC 600，基於8顆昇騰310 AI芯片，同時還整合了CPU和相應的ISP模塊。

從這個階段的自動駕駛芯片架構也能看到，單一CPU+GPU已經成為過去式，如今GPU+FPGA的通用芯片方案成為主流。

同時，在這個戰場上，還有一些“出師未捷身先死”的巨頭，高通曾想通過收購恩智浦佈局汽車芯片領域，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，做自動駕駛的芯片，無論是投入，還是風險都要更上一層樓。

通常情況下，需要通過AECQ100和ISO16949兩個車規級認證，才能大規模上線應用，拋開算力的因素，汽車芯片本身對安全性、溫度、質量、使用壽命和可靠性的要求非常高，也是諸多新入局自動駕駛芯片廠商努力的方向。

另外，自動駕駛落地難的因素很多，價格是技術之外最高的門檻了，而技術和價格往往成反比，技術越成熟，規模化落地的可能性越高，價格才有機會下調，如何平衡這三個要素，對自動駕駛芯片廠商來說也是很大的挑戰。

技術指標之外，汽車產業鏈的特殊性、封閉性也決定了自動駕駛芯片的市場格局會受到上下游產業鏈影響，這也讓芯片市場的格局愈加撲朔迷離。

自動駕駛芯片：群雄環伺，鹿死誰手難定論

當整車廠開始大規模地投入到自動駕駛的研發中，上游的零部件廠商也不得不在智能化浪潮中求得生存。

就像開頭所述，傳統的汽車SoC廠商很早就瞄準了ADAS，推出了匹配的產品，但是隨著算力要求越來越高，這些汽車供應商就有些力不從心了，而自動駕駛芯片廠商自身有很大的機會“晉升”為產業鏈上新一代Tier 1。

所以，對於自動駕駛芯片廠商來說，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，因此在這個關鍵的過渡期，拉聯盟、統一戰隊是常態。

博世、採埃孚加入了英偉達自動駕駛聯盟，德爾福和Mobileye共同開發“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主導的計算產業聯盟……

而諸如地平線這樣“勢單力薄”的創企，也在以非常成熟的方式打入產業鏈，推出自動駕駛芯片的同時找好相應的Tier 1廠商和OEM廠商給自己“託底”。

正如業內人士所說，自動駕駛所需要的環節越多，Tier 1的重要性就會越發明顯。因為它們是所有環節最終能否落地到量產產品上的關鍵。任何單一技術供應商，想要跨過Tier 1 直接落地到車廠的量產產品上都會十分艱難。

一方面是站隊的問題，另一個更為現實的問題是賺錢，連整車廠在面對自動駕駛這個吞金怪獸都要結盟，通過採購體系分攤成本、降低研發成本，更何況初出茅廬的新人們。

對於半導體巨頭或者特斯拉這樣已經成氣候的廠商來說，研發自動駕駛芯片是錦上添花，但依然會影響其他業務的營收表現。而對於那些家底不足的新興公司來說，還有生存的壓力。

從實際現狀來看，融資之外，有部分廠商會退而求其次，從ADAS或者其他應用場景出發，彌補自動駕駛芯片的漏洞。

同時，那些擁有強算力的技術公司都有可能跨界到自動駕駛領域。以谷歌為例，谷歌Waymo克萊斯勒無人車採用了英特爾的Xeon服務器芯片、Altera的FPGA和英特爾的以太網關芯片，但難以保證谷歌不會在TPU的基礎上，研發出適用於自動駕駛的AI芯片。

綜上種種，在自動駕駛汽車還停留在路測階段時，市場無法給出短期的評判結果，現在比拼的是供應鏈能力，上下游廠商，誰願意為你的技術買單，提供更多的數據反饋，誰才能在蟄伏期獲得更大的賭注。

所以，自動駕駛芯片的戰爭，鹿死誰手，現在下定論過早。

最後：

汽車產業注重合作，單打獨鬥是不現實的。要不依靠巨頭，爭取產業鏈上的話語權，要不就是技術實力甩開競爭對手十幾條街，用技術說話。

所以，自動駕駛芯片廠商需要和上下游的供應商以及整車廠保持良好關係，最好以結盟的方式統一戰線，未來大家比拼的一定是供應鏈能力。

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