車東西（公眾號：chedongxi）
作者 | James
編輯 | 曉寒
開年以來，一波新車型湧向臺前，其最亮眼的特點都集中在了自動駕駛方面。
蔚來ET7宣佈搭載鐳射雷達，自動駕駛域控制器內部整合了四顆英偉達Orin SoC，理論算力達到恐怖的1016TOPS，堪稱目前已釋出車型之最。上汽和阿里合資車企智己汽車也宣佈搭載了Xavier或Orin X晶片，最高算力也超過1000TOPS。
蔚來ET7自動駕駛電腦配置
長城WEY品牌推出的新車摩卡將搭載量產固態鐳射雷達，在2022年還將使用高通的Snapdragon Ride計算平臺。英特爾旗下自動駕駛公司Mobileye宣佈今年將在吉利旗下車型上率先搭載EyeQ5晶片…
很明顯，作為自動駕駛系統的大腦，自動駕駛晶片顯然已經成為“車企的必爭之地”，並且競爭日益白熱化。
自ADAS技術，或者說是L1~L2級自動駕駛技術興起之後，自動駕駛晶片市場長期被Mobileye和賽靈思兩個玩家所掌控，前者的年出貨量已經接近2000萬片，後者則超過700萬片。
但隨著感測器、AI等技術的發展，自動駕駛系統的硬體架構轉變為域控制器架構（所有感測器的資料彙總後進行統一處理計算），同時對計算晶片的算力要求也越來越高。
GPU王者英偉達、手機晶片王者高通先後推出大算力自動駕駛SoC，開始從特斯拉、蔚來，以及長城手中搶奪Mobileye和賽靈思的市場份額。
另一方面，以X86架構為主的PC晶片巨頭英特爾和AMD則分別以153億美元和350億美元的天價收購了Mobileye和賽靈思兩個老牌玩家，希望將自家的大算力晶片與老玩家的產品和經驗結合起來，搶佔自動駕駛和智慧汽車市場。
也正是在這一背景下，才出現了開頭英偉達、英特爾和高通分別與不同車企合作，競爭自動駕駛晶片市場的一幕。
一場由英特爾、英偉達、高通、AMD四大消費電子晶片巨頭主動的自動駕駛晶片大戰，正在上演。
一、四大巨頭動作連連 自動駕駛晶片之戰開打
在上週舉行的“中國電動汽車百人會論壇2021”高層論壇中，全國政協經濟委員會副主任苗圩在發言中說道，2020年，我國L2級自動駕駛的滲透率已經達到15%。
全國政協經濟委員會副主任苗圩
也就是說，2020年全年有近300萬輛配備L2級自動駕駛的車輛進入市場，相當於新能源汽車市場的2倍還多，並且這一市場還在快速擴大。
如此巨大的市場，各大車企都在加緊佔領，L2級自動駕駛的競爭愈加激烈。
同時，L2級自動駕駛晶片之戰也在拉開序幕。
此前，L2級自動駕駛晶片的霸主非Mobileye、賽靈思莫屬，不過從2020年開始，這一現象正在被逐漸改寫，2021年，Mobileye、賽靈思等老牌廠商在L2級自動駕駛晶片的地位可能會逐漸受到威脅。
1、英偉達快速拉攏造車新勢力
2021年開年，兩家造車新勢力召開了新車釋出會，蔚來發布了旗下第四款車型，同時也是首款轎車ET7，上汽和阿里合資汽車品牌智己汽車正式釋出了兩款量產車型。這三款車型將在今明兩年陸續上市。
巧合的是，這兩款車所採用的自動駕駛解決方案都來自英偉達。
蔚來ET7的Adam自動駕駛電腦採用4顆英偉達Orin SoC，單顆晶片的理論算力可以達到254TOPS。實際執行中，兩顆Orin SoC參與計算，每秒鐘能處理感測器產生的8GB資料。第三顆Orin SoC作為冗餘，隨時備用。第四顆Orin SoC則進行本地化的機器學習，不斷提升車輛的自動駕駛效能，同時根據駕駛員個人喜好提供個性化的駕駛體驗。
智己汽車的自動駕駛有兩種解決方案，一種是視覺感知解決方案，採用英偉達Xavier SoC，算力在30～60TOPS；另一種是相容鐳射雷達軟硬體架構的冗餘方案，理論算力可以達到500～1000+TOPS的算力，其中500TOPS算力版本配備兩顆Orin SoC。
除蔚來和智己汽車之外，國內造車新勢力理想汽車、小鵬汽車也都與英偉達達成了合作，英偉達已經全面拿下國內頭部造車新勢力。
理想汽車將在明年推出的下一代車型中採用英偉達的解決方案，而小鵬P7已經採用了英偉達Xavier自動駕駛晶片。
值得注意的是，蔚來現售三款車型ES8、ES6以及EC6，理想現售車型理想ONE採用的都是Mobileye的自動駕駛解決方案，一年時間內，兩個品牌卻先後與英偉達達成了合作。
2、Mobileye不甘心 EyeQ5晶片今年上車吉利
面對蔚來、理想的“拋棄”，Mobileye並不甘心。
本月初，車東西採訪了英特爾副總裁、Mobileye產品及戰略執行副總裁Erez Dagan，他在採訪中就談到了Mobileye與蔚來的關係。
中國媒體透過線上採訪Erez Dagan
Erez表示，2020年全年Mobileye向蔚來提供了超過5萬套系統，包括三目攝像頭系統以及ADAS解決方案。
不過，作為ADAS晶片行業的老大，Mobileye更希望與大廠合作。
Erez說道：“我們必須做出一個艱難的決定，那就是選擇誰作為我們解決方案在中國市場的領導者。正如今年CES上提到的，我們的選擇是與更大更強的吉利汽車集團合作。”
同時，他表示，隨著更先進功能的加入，我們需要選擇比蔚來更強大和有實力的OEM廠商。
Erez在採訪中表示：“我們跟蔚來的關係還是很好的，我們跟蔚來還有出行即服務（MaaS）運營車隊供應的合同和三目方案的延長合同。”
去年9月，Mobileye和吉利共同宣佈，Mobileye SuperVision自動駕駛系統將在今年秋季正式量產，首款車型就將是吉利的某款車型。
其中，SuperVision包含兩顆EyeQ5晶片，11顆感知攝像頭，能夠實現端對端全棧L2級自動駕駛能力、高精地圖以及泊車功能。
3、高通自動駕駛初見成果 2022年正式量產
相比於智慧座艙，高通在自動駕駛領域的動作可以用“低調”來形容。去年年初，高通推出了Snapdragon Ride自動駕駛解決方案，可以為L1/L2、L2+/L3、L4不同的自動駕駛系統提供不同的SoC。
就在去年12月30日，高通與長城汽車在自動駕駛領域達成合作，長城汽車將採用高通Snapdragon Ride平臺，量產搭載於長城汽車“咖啡智慧”車型，預計2022年可在長城高階量產車型中搭載。
搭載高通Snapdragon Ride平臺自動駕駛解決方案的測試車輛
高通Snapdragon Ride有多種硬體配置。面向L1/L2級自動駕駛，配備單個高通驍龍ADAS應用處理器；面向L2+/L3級自動駕駛，可以採用算力達到30 TOPS等級單顆SoC，如果是L4/L5級自動駕駛，則可以採用多顆SoC，算力超過700 TOPS，功耗為130瓦的裝置。
4、AMD花350億美元收購賽靈思
去年10月，AMD宣佈以總價值350億美元的全股票交易收購全球FPGA鼻祖暨第一大FPGA廠商賽靈思。這一交易額比當時AMD市值（大約940億美元）的1/3還要多。
AMD除了看中賽靈思的FPGA（現場可程式設計邏輯閘陣列）架構之外，汽車業務也是合併後公司的重點業務之一。
近期的這四場“大戰”，實際上只是晶片巨頭在L2級自動駕駛領域的一個縮影。2021年，隨著L2級自動駕駛普及度的不斷增高，汽車由分散式計算向中央計算的不斷進化，四家巨頭的自動駕駛晶片之“戰”還將不斷升級。
二、自動駕駛計算架構變革 晶片巨頭跑步進場
ADAS技術，或者說L1~L2級自動駕駛技術興起之初，基本的功能就是ACC自適應巡航、AEB主動剎車、還有LKA車道保持等系統。
想要實現這些功能，需要車輛對外部的其他車輛、行人等交通參與者，還有車道線進行感知。
博世等Tier1將毫米波雷達搬到了車上，用雷達感知前車的速度和距離，進行實現ACC功能。其雷達感知到的資料，一般都是在賽靈思的晶片上進行處理和計算，然後來實現車輛控制功能。
與此同時，以計算機視覺技術見長的Mobileye則選擇用攝像頭來感知外部的車輛和車道線，攝像頭抓取的畫面會在其自研的EyeQ系列晶片上進行計算，並輸出結果，從而實現AEB自動緊急制動、車道保持等功能。
在基於毫米波雷達和智慧攝像頭的ADAS技術各自發展一段時間後，Tier1和車企發現，可以將雷達和攝像頭的感知能力結合起來使用，實現更高階的功能——比如ICC整合式智慧巡航系統，就是現在常說的L2級自動駕駛技術。
工作時，雷達和攝像頭都會監測車輛前方其他道路參與者的資訊，比如車輛、行人、腳踏車等。同時攝像頭負責感知車道線資訊，有了其他車輛的位置和速度，以及車道線的資料，車輛即可在單一車道內進行自動駕駛，並根據前車距離和速度自動加減速。
在這個過程中，攝像頭和雷達都會感知前方的路況，需要對感知結果進行彙總、比對後來做出駕駛決策，因此廠家會選擇一個感測器（雷達或攝像頭）作為主控制器，接受另一個感測器的資料，並在此進行統一計算。
由於Mobileye在視覺感知領域經驗非常豐富，因此大部分車企都會選擇使用Mobileye提供的視覺感知方案（攝像頭+寫好了感知演算法的EyeQ晶片）。
毫米波雷達則選擇博世、大陸等公司的產品，雷達內部用於計算的晶片則依然是賽靈思的產品。
正是因為L1~L2級自動駕駛普遍使用了這樣的硬體架構，因此這個市場一直都是Mobileye和賽靈思的天下。
可以看兩組資料。
Mobileye在2020年，EyeQ晶片的出貨量再創新高達到1930萬枚，已經與28家車企達成合作。
賽靈思也是如此，2016年～2020年，汽車晶片的平均銷售量為1930萬套，在2020年，有超過750萬套裝置運用於ADAS。
可以說，絕大部分搭載了ADAS系統的車輛，都使用的是這兩個玩家的晶片。
但變化出現在2015年左右，英偉達當年推出了Drive PX系列自動駕駛SoC，希望為汽車的自動駕駛系統提供算力。
Drive PX首批客戶中最重要的就是特斯拉了。
當時，特斯拉已經意識到自動駕駛技術將是智慧汽車的核心功能。再加上深度學習技術的興起，特斯拉希望用深度學習等AI技術打造出全球最強的自動駕駛系統。
與傳統L1~L2多使用基於規則的演算法不同，因為要用到深度學習技術，特斯拉就需要改變系統的硬體架構，從雷達、攝像頭分別計算（並融合），跨入到了自動駕駛域控制器的玩法之中。
特斯拉基於英偉達的Drive PX晶片研發了自動駕駛域控制器，早期仍然選用Mobileye的感知系統，但同時額外安裝了自己的攝像頭來收集道路資料。
工作時，Mobileye的視覺感知系統和毫米波雷達會將感知結果輸出到特斯拉的域控制器中，域控制器對感知結果進行融合，同時進行計算，給出駕駛決策。
這一步裡，特斯拉相當於是將感知部分交給供應商來做，自己製作最後的決策演算法。事實上，像是寶馬、通用、福特等大型車企也目前也都是這種做法。
再往後，特斯拉有了足夠多的資料後，開始放棄Mobileye等供應商的感知方案，自己採購攝像頭和雷達，原始資訊全部在域控制器內部進行處理，自己獲得感知結果，然後自行進行融合和決策。
特斯拉的這種做法是當時量產車中最先進的自動駕駛系統架構，也是現在正在快速普及的域控制器架構。
這一架構的出現，徹底改變了遊戲規則。
一方面，在特斯拉的帶動下，越來越多的車企開始選擇自己做感知技術，這就不再需要在攝像頭或者雷達系統內安裝賽靈思的計算晶片。雷達和攝像頭採集的原始資料直接到域控制器內進行處理和計算即可。
另一方面，這一架構下所有感測器的資料都要回傳到域控制器進行處理，同時感測器的種類和數量也不斷增加，對域控制器的算力也提出了更高的要求。
或者說，就是對域控制器內最關鍵的計算晶片提出了更高的要求。
正是看到了這一技術變革趨勢，英偉達在2015年才會選擇用消費電子領域流行的SoC晶片來打造自動駕駛晶片，並與特斯拉一起促進了L2級自動駕駛系統的變革。
當然，由於特斯拉的發展速度太快，在2019年的時候更是決定甩開英偉達，直接做了自己的自動駕駛晶片，來提供更高的算力，但依然證明了這一變革已經大勢所趨。
自動駕駛計算架構向著集中計算架構轉變，自然讓英特爾、AMD、高通等消費電子晶片巨頭看到了新的機會。
畢竟，這個星球上算力最強的晶片，都是消費電子晶片巨頭的產品。
英偉達第一個做出了反應，以2015年的Drive PX產品開始，每年都在推出新的自動駕駛晶片，穩步推進。
2016年，英特爾選擇以153億美金天價收購了Mobileye，給自己買到一張入局自動駕駛，甚至是智慧汽車行業的門票。
手機SoC巨頭高通，在2014年先推出了602A汽車SoC，給座艙提供算力。在2016年，其又更進一步，推出了820A SoC，還能給ADAS系統提供算力，希望進入自動駕駛市場。
與此同時，高通還選擇了跟英特爾一樣的路子，希望透過以400多億美元收購全球最大的汽車晶片供應商恩智浦，來獲得裝車經驗和客戶資源，但最終被監管機構否決。
再往後，英偉達和AMD分別在去年宣佈收購Arm和賽靈思，收購價格也是空前的高，分別達到400億美元和350億美元。
至此，消費電子領域四大晶片巨頭，全部進軍到了自動駕駛和智慧汽車領域，新一輪的汽車晶片算力之戰打響。
三、天價收購不斷上演 自動駕駛成巨頭新戰場
除了在產品上的佈局之外，晶片巨頭的投資併購佈局腳步始終沒有停歇，幾年來投資併購總額已經超過900億美元。幾家晶片巨頭在資料中心、AI、工業、汽車領域的豪賭其實早就已經打響。
四家晶片巨頭近年來的投資併購
1、英特爾162億美元買下Mobileye和Moovit
2017年，英特爾斥資153億美元買下Mobileye，就是這場晶片大戰的開始。
實際上，英特爾也是藉助Mobileye打下L2級自動駕駛的市場。
2017年，英特爾與當時谷歌自動駕駛公司Waymo（後被拆分為Alphabet子公司）達成合作，Waymo測試使用的自動駕駛系統全部採用英特爾的處理器進行計算和決策。
不過，在L2級自動駕駛領域，英特爾的資源很少，在收購Mobileye之後，全球25個以上的汽車品牌、300多個車型、6000萬輛以上的汽車都搭載了Mobileye的L2級自動駕駛技術，讓英特爾在L2級自動駕駛領域站穩腳跟。
英特爾在L2級自動駕駛領域的入局無疑是非常成功的。
就在本月初，Mobileye釋出了一款自研的鐳射雷達系統整合晶片。利用矽光子工藝整合鐳射器，依靠FMCW（調頻連續波）計算物體的距離、速度、方向，將在2025年正式上車。
Mobileye自研鐳射雷達晶片
這款自研的鐳射雷達晶片就將使用英特爾的技術製造。而矽光子學加工、晶圓廠以及IP方面，英特爾都有其優勢，可以將有源和無源鐳射元件整合在晶片上。
除鐳射雷達之外，Mobileye透過行即服務（MaaS）、車輛即服務（VaaS）、駕乘即服務（RaaS）將自研自動駕駛技術推向市場。
去年5月，英特爾斥資9億美元（約合58。3億元人民幣）的價格收購以色列出行服務公司Moovit，這家公司所提供的服務就事MaaS。
Moovit移動app
Moovit的使用者群體非常龐大。公開資料顯示，Moovit在全球102個國家和地區提供公共交通、腳踏車以及兩輪電動車服務，整合城市內的出行資訊，也就是類似Uber、滴滴的出行服務平臺。同時，Moovit的使用者總數已經超過8億，已經有龐大的使用者群體。
2、AMD花350億美元買下賽靈思
去年10月，AMD宣佈以總價值350億美元的全股票交易收購全球FPGA鼻祖暨第一大FPGA廠商賽靈思。這一交易額比當時AMD市值（大約940億美元）的1/3還要多。
分析指出，AMD看中賽靈思的FPGA（現場可程式設計邏輯閘陣列）架構，能夠為雲、邊緣計算、終端裝置提供更強大的計算平臺，汽車業務也是合併後公司的重點業務之一。
3、英偉達400億美元收購Arm
2020年，英偉達宣佈將以400億美元收購晶片設計公司Arm。如果交易完成，這將成為半導體行業有史以來最大的併購案
。
在收購宣告中，英偉達也提到將與Arm生態系統相結合，能夠將計算從雲、智慧手機、PC、自動駕駛汽車和機器人技術推進到邊緣物聯網，進一步將AI計算擴充套件到全球各個角落。
在L2級自動駕駛的SoC中，Arm架構的CPU核心以及Mali GPU核心都非常常見，無論是賽靈思、英偉達、Mobileye還是高通，Arm架構的核心當前必不可少。
4、高通曾謀求收購恩智浦 但最終失敗
實際上，高通也曾在2018年謀求收購老牌汽車半導體公司恩智浦，當時恩智浦的估值為470億美元，交易額甚至超過英偉達收購Arm。但由於監管機構沒能批准，最終收購失敗。
近幾年，高通在智慧座艙領域的地位凸顯，高通驍龍820A、採用5G技術的第三代高通驍龍汽車數字座艙都已經大規模量產上車。
不過在自動駕駛領域，高通的腳步有些慢。
2020年初正式釋出自動駕駛平臺Snapdragon Ride，最早量產時間在2022年，而其他晶片巨頭的產品從去年開始已經陸續上車。
四、車企、晶片廠配對背後 算力與開放性是關鍵
晶片廠商提供晶片，最終決定是否裝車的還是整車企業。那麼，這些晶片巨頭的L2級自動駕駛晶片究竟能不能受到車企歡迎呢？
車東西諮詢了英偉達自動駕駛軟體總監卓睿，以及國內AI晶片廠商地平線市場拓展與戰略規劃副總裁李星宇，得到了問題的答案。
卓睿認為，英偉達和各大車企接觸的過程中，有五個關鍵指標影響著自動駕駛晶片的選擇。
1、深度學習的算力和效能。除spec算力之外，車企還會參考晶片的計算效能，也就是實際使用中究竟有多少算力是有效的，這個資料和多家廠商對比，最終得出結論。
2、支援多個不同種類感測器輸入。自動駕駛車輛不斷向高等級和多功能方向演進，除視覺感測器之外，還需要毫米波雷達、超聲波雷達甚至鐳射雷達加入。域控制器支援更多數量、更多種類的感測器輸入介面，也是一大優勢。
3、軟體開發的便利性。當前有不少有實力的車企正自研自動駕駛的感知和決策演算法。由於整套軟體的開發週期較長，對車企來說能早一天開發，就能早一天量產上車。英偉達提供多種開發工具，例如使用CUDA開發軟體，甚至能用GeForce以及Tesla GPU硬體進行開發。當產品正式量產後，可以輕鬆移植到自動駕駛硬體中。
4、獲得功能安全認證。在自動駕駛過程中，晶片需要保持安全性和穩定性。當前英偉達量產的Xavier自動駕駛晶片已經獲得德國TÜV的ASIL-C功能安全認證。
5、提供完整的解決方案。能否提供完整的解決方案也是車企選擇自動駕駛晶片的重要指標。一些車企自研自動駕駛系統，希望得到更加開放的軟硬體解決方案；還有一些車企希望買整套技術整合進車內，這兩種解決方案英偉達都能提供。
去年，英偉達和賓士達成合作，從2024年起，賓士所有車型的自動駕駛系統將採用英偉達的解決方案，賓士的選擇就是完整的自動駕駛解決方案。中國的造車新勢力小鵬、理想以及蔚來先後宣佈採用英偉達的自動駕駛晶片，同樣也在自研自動駕駛演算法，實際上採用的是晶片+底層軟體+開發工具鏈的方案。
車企對開放的解決方案有巨大需求，近年來也催生了一批自動駕駛晶片的初創公司。
國內汽車晶片初創公司中，唯一實現量產上車的就是地平線。當前地平線征程2晶片能夠讓奇瑞螞蟻實現L2+級自動駕駛，同時也在長安UNI-T上裝車，實現智慧座艙功能，這款晶片的出貨量已經超16。5萬。
去年釋出的征程3晶片，算力增強的同時，可以讓車輛實現自動泊車功能，目前已經實現量產。
地平線征程3晶片
而日益增長的算力需求，即將釋出的地平線征程5將擁有96TOPS算力，征程5P將擁有128TOPS的算力，征程5系列晶片預計將於明年下半年量產上車。
李星宇認為，面向未來中央計算的電子電氣架構，晶片廠商需要擁有開放策略，為車企提供晶片、工具鏈，讓有自研演算法的車企直接移植到硬體平臺中，同時為沒有演算法能力的車企提供演算法。
總結來看，四大晶片廠商的自動駕駛之戰，實際上就是算力和開放性的戰爭。
作為ADAS晶片行業的老大，Mobileye同樣有自己的考量。在此前的採訪中，Mobileye產品及戰略執行副總裁Erez Dagan表示，Mobileye更希望與大廠合作。
Erez說道：“我們必須做出一個艱難的決定，那就是選擇誰作為我們解決方案在中國市場的領導者。正如今年CES上提到的，我們的選擇是與更大更強的吉利汽車集團合作。”
同時，他表示，隨著更先進功能的加入，我們需要選擇更強大和有實力的OEM廠商。
Mobileye最新的L2級自動駕駛系統稱為SuperVision，首款與吉利汽車合作的車型將在今年9月正式量產上市。在Mobileye的測試影片中能看到，這款車搭載了11枚攝像頭、2顆EyeQ5晶片。
SuperVision硬體配置
Mobileye也展示了測試車輛搭載的硬體，共有2顆EyeQ5晶片組成計算裝置。在自動駕駛感知方面，Mobileye提供了端對端全棧L2級自動駕駛能力、高精地圖以及泊車功能。
Mobileye已經向著中央計算的電子電氣架構發展，但和此前相同，Mobileye仍然向車企出售整體解決方案。
結語：從L2到L4的晶片之戰正在進行
L2級自動駕駛滲透率的不斷提高，催生自動駕駛的普及，苦苦研發L4級自動駕駛的科技公司、初創公司心裡一定美滋滋，用L4級自動駕駛賺錢的那一天已經越來越近了。
無論是L2級還是L4級自動駕駛，晶片之戰早已打響，無論是晶片巨頭還是初創企業，看好的不僅是當前的市場，更多的是未來L4級自動駕駛的市場，追求高算力以及中央計算的電子電氣架構將是自動駕駛晶片公司未來一個時期內的主要目標。
