2020年被視為自動駕駛的關鍵之年。近日，Waymo在美開放沒有安全員的無人駕駛出租車服務，再次引發了市場對于自動駕駛發展的關注。

自動駕駛，似乎越來越觸手可及。特斯拉CEO埃隆·馬斯克也稱將推出FSD(完全自動駕駛)測試版軟件，其多次宣稱的特斯拉將在2020年實現完全自動駕駛的預言或將落地。

自動駕駛的每次進化都意味著技術的一次革新，而芯片則在其中扮演著心臟、大腦、發動機的角色。“過去十年的創新集中在手機產業鏈，未來十年最集中的創新產業則在智能汽車領域，包括上游核心的芯片、傳感器到整車、系統軟件應用服務等，而芯片是其中最為重要的技術創新。”黑芝麻智能科技CMO楊宇欣對搜狐科技表示。

隨著智能汽車時代加速到來，自動駕駛芯片行業越發熱鬧，無論是英特爾、英偉達等傳統廠家以及走向自研的特斯拉，還是華為、阿里等國內科技巨頭以及一批初創企業，都紛紛卡位這場關于自動駕駛未來的芯片爭奪戰。

不過，國外廠商仍占據領先地位，擁有本土優勢的國產廠商，則在奮力闖入這個國內幾乎空白的無人區意圖突圍。業內看好國內自動駕駛芯片市場前景，并判斷將由少數企業通吃，但擺在他們面前的還有很多挑戰。

國產廠商開始崛起

如果說激光雷達等傳感器是自動駕駛的眼睛，芯片則是自動駕駛的大腦。楊宇欣提到，軟件定義汽車的前提是需要有一個強大的計算平臺支撐，否則軟件無法做到不斷升級，而芯片決定了硬件性能及功能的邊界。

不過，目前已商用的自動駕駛芯片基本處于高級駕駛輔助系統(ADAS)階段，可實現L1-L2輔助駕駛和半自動駕駛(部分宣稱可實現L3功能)，而面向L4-L5自動駕駛的芯片離規模化商用仍有距離。

數據顯示，中國汽車產銷量占全球三分之一，但汽車半導體自給率低于3%，車規級芯片幾乎是空白，核心芯片高度依賴進口。自動駕駛芯片同樣由國外主導，英特爾、英偉達憑借產業并購和技術積累，形成雙雄爭霸局面，恩智浦、德州儀器等傳統汽車芯片廠商，高通等老牌電子消費芯片公司，以及谷歌等互聯網巨頭積極入局，特斯拉則是攪動市場的“大鯰魚”。

來不及造，就買買買，英特爾在自動駕駛芯片領域的布局主要通過并購完成。2015年英特爾以167億美元收購FPGA(現場可編程門陣列)巨頭Altera，2017年又以153億美元收購了以色列公司Mobileye，形成了比較完整的自動駕駛解決方案。

Mobileye的核心優勢是EyeQ系列專用芯片(ASIC)，目前已發展到第五代(EyeQ5)，可滿足L4/L5自動駕駛能力需求，寶馬將率先裝車并于明年投放。目前，EyeQ系列芯片已賣出5400萬枚，被搭載在全球超過5000萬輛汽車上，占據了全球70%的視覺ADAS市場份額。

不同于英特爾，英偉達主要憑借GPU優勢切入，而雙方在關于誰家芯片更加強大上也打過不少嘴仗。英偉達先后推出過DrivePX、DrivePX2系列，最新一代自動駕駛處理器Drive Xavier則可以滿足L3/L4自動駕駛的計算需求，擁有超過300個合作伙伴。英偉達還計劃于2022年正式投產7nm工藝的Orin系統級芯片，并已與小鵬與理想等達成合作。

攪動行業的則是特斯拉，其是第一個投入主控芯片開發的車廠。特斯拉曾先后采用過Mobileye和英偉達的產品，但2017年馬斯克決定親自下場，并于2019年4月推出自研主控芯片FSD并搭載量產。彼時馬斯克在發布會上瘋狂吐槽英偉達，英偉達雖然不滿，卻無法回擊。

在國內，造車新勢力蔚來也傳出計劃自研自動駕駛芯片的消息，華為、阿里等也在加緊布局這一領域。華為定位于汽車增量零部件供應商，其基于昇騰系列AI芯片自研的MDC智能駕駛平臺最高已能支持L4自動駕駛算力需求，并在不久前的北京車展上大秀肌肉。阿里以L4自動駕駛為切入點，旗下平頭哥推出了適用于自動駕駛的芯片玄鐵910等。

國內初創公司也是一股重要力量。如地平線已推出三款AI芯片，征程2已搭載長安汽車和奇瑞螞蟻進入量產階段，北京車展上發布的征程3則可支持ADAS、智能座艙、自動泊車輔助、高級別自動駕駛及眾包高精地圖定位等場景，地平線還計劃推出面向高等級自動駕駛場景的征程5和征程6。

另一家亮相北京車展的黑芝麻智能科技也已推出三款芯片，可覆蓋L2-L4自動駕駛級別場景，并打造了基于華山A1000芯片的FAD全自動駕駛計算平臺，官方稱在功耗和能效比等指標上可對標英偉達和特斯拉。楊宇欣表示，華山A1000芯片最快將于明年底實現小批量車裝量產。

在智能駕駛升級機遇下，芯片廠商的重要性不斷凸顯，這也吸引資本關注。今年9月底，2018年成立的芯馳科技完成5億元A輪融資，和利資本領投，經緯中國、聯想創投、紅杉中國等老股東再加碼。目前，芯馳科技針對智能座艙、智能駕駛、中央網關的應用已發布三款車載芯片，預計明年上半年會推出第一個量產車型。

成立于2017年的黑芝麻智能科技已完成三輪融資，而2015年成立的地平線則已獲得六輪融資，估值超過30億美元，背后不乏高瓴、紅杉、真格基金、創新工場、金沙江創投、晨興資本，以及廣汽資本、英特爾資本等知名機構身影。

在自動駕駛芯片領域，國產廠商正在崛起，但相較國外，仍存在明顯差距，尤其是在量產規模上。地平線副總裁兼智能駕駛產品線總經理張玉峰在接受搜狐科技采訪時表示，自動駕駛量產的規模和速度很關鍵，對比特斯拉，傳統廠商之前的速度都普遍較慢。

不過，他認為，國內市場發展會更快，企業求變的決心和速度都挺強。據了解，今年是地平線芯片量產的元年，張玉峰預計全年出貨量達到15萬片，明年將接近百萬級，從速度和規模上來講，賦能主機廠有望趕超特斯拉。

“智能駕駛是一個新興產業，大家起點都差不多，且中國市場對創新技術的接受程度更積極，技術演進路線和速度也較快，芯片在市場驗證的周期更短。”楊宇欣認為，中國市場會更大，機會會更多，后勁會更足，成熟度也會很快趕超國外。

機遇背后的諸多挑戰

雖然規模上落后不少，但自動駕駛升級將帶來可觀的市場前景。麥肯錫此前發布的一份研究報告顯示，中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場。

Mobileye首席執行官Ammon Shashua此前在接受采訪時預計，到2030年將有10%的私家車搭載L4及以上自動駕駛系統，芯片供應商將成為產業鏈中難以替代的核心環節。中國汽車工程協會發布的無人駕駛技術路線圖顯示，2026年-2030年每輛車均配備無人駕駛或輔助駕駛系統。

這將給自動駕駛芯片供應商帶來實實在在的需求。據IHS預測，2025年中國汽車半導體市場將達到1200億元，如加上自動駕駛相關需求，市場空間將達到1700億元。

不過，國內廠商若想做大做強，選擇哪種模式至關重要。Mobileye或是個借鑒，其提供的是將芯片算法捆的軟硬一體化方案，車企沒法自己寫算法。業內人士認為，Mobileye在自動駕駛時代已經落后，封閉模式難以滿足客戶升級迭代需求，這也是特斯拉結束與其合作的重要原因。Mobileye后來也意識到這種弊端，開始在EyeQ5的開發中嘗試走向開放。

“傳統的合作模式意味著很難快速地實現軟件算法的迭代，封閉模式會成為軟件定義汽車模式的阻力。”張玉峰表示，車廠需要差異化、定制化的能力，封閉模式難以滿足智能化時代下對于速度和質量的要求，這將驅動行業越來越走向開放，一級供應商(Tier 1)和二級供應商(Tier 2)的邊界會有一定的模糊化。

同時，在軟件定義汽車的模式下，主機廠要想實現數據閉環，完成軟件迭代，要么自建能力，要么選擇跟合作伙伴共建，這將會是行業大勢。

但這將使得地平線、黑芝麻智能科技這樣的Tier 2面臨更多挑戰。楊宇欣認為，車廠希望更多主導未來技術走向，參與產品定義，這對供應商在工具鏈支持、技術團隊支持、需求反饋等方面提出更高要求，同時很多技術方向需要直接面向車廠溝通，因此在技術的演進方面只有走在前面才能保證不被淘汰。

同時，隨著人工智能的發展，芯片也開始更多增加深度學習設計，但如何在人工智能算法模型和芯片架構及系統設計上更好適配，目前國內也處于探索期，技術路線也并未達成統一。從國外來看，英偉達以GPU為主，采用CPU+GPU異構設計，AI算力強大，英特爾的方案是ASIC+FPGA，也有單獨選擇具備可擴展性的FPGA，此前傳出要被AMD收購的賽靈思即為自動駕駛FPGA芯片巨頭。

地平線和黑芝麻智能科技等選擇了另外一條路，他們是ASIC的擁躉者。楊宇欣認為，通用芯片會犧牲效率，FPGA難以實現大規模量產，而ASIC針對汽車場景進行了專門優化，沒有過多冗余部分，性能更優，且汽車市場足夠大，ASIC會成為主流。不少機構也判斷，ASIC在成本和性能上更優，預計會成為自動駕駛芯片主流模式，但市場還需進一步開拓。

此外，自動駕駛芯片需要考慮的產品因素更多。芯馳科技CEO仇雨菁此前指出，消費類芯片主要看性能、功耗、價格三個維度，而汽車芯片還要考慮安全性、可靠性和耐久性三個維度。

由于涉及到人身安全問題，自動駕駛芯片對寬溫、濕度、穩定性等方面的要求非常高，相較消費電子芯片更加復雜，從IP選擇、設計、生產都有嚴格要求，市場周期也更長，做出來可能兩三年后才能量產，有的還需進行車規級認證。目前，車規級芯片需要經過可靠性標準AEC-Q100、質量管理標準ISO/TS 16949、功能安全標準ISO26262等認證，這又是一大門檻。

“車規級認證算是行業壁壘，市場上真正有這方面經驗的人才不多，工作量比較大，前期投入較高，時間至少需要一年。”但張玉峰表示，這種投入是值得的，因為一旦出現可靠性、一致性等相關問題，對駕駛安全和企業來說都可能是致命的。近年來特斯拉頻發的交通事故以及近期理想汽車的追尾事件都讓大眾對自動駕駛的安全性心存擔憂。

此外，自動駕駛芯片的成本和價格也是影響其普及和量產的因素，畢竟“做芯片九死一生”，車規級要求無疑又讓芯片研發難度提升了一個臺階。據了解，車規級芯片初始研發往往需要千萬級美元資金的投入，整個過程需要儲備億級美元的資金。

張玉峰認為，隨著自動駕駛級別提升，芯片單價肯定會往上走，但在整套系統中的成本占比不會特別高，算法軟件的分量會越來越重。以特斯拉來看，其Autopilot Hardware 3.0系統預裝價格為4.6萬元，在特斯拉Model3 接近20萬元的整車成本中占比約為23%(實際占比更低)，而市場有報告預測Model3的電子系統在2030年的成本比重預計將達到45%，這與包括芯片等在內的軟硬件的優化升級密不可分。

實現規模化量產可能是降低成本的關鍵因素。楊宇欣表示，大公司因為量多，在芯片成本方面可能更有優勢，但初創公司會有更靈活的價格策略。他還稱，車規級芯片認證門檻高，技術門檻也高，一旦打入產業鏈因替換成本高，車廠不愿意隨便更換，所以市場會越做越大，基本上會形成贏者通吃的局面。

對于未來的市場格局，張玉峰也判斷，自動駕駛芯片本身有較高壁壘，同時需要規模化來推動行業健康快速發展，未來可能只會有少數幾家企業參與市場競爭。

但這個市場何時會迎來爆發，將很大程度取決于自動駕駛汽車量產的規模和速度。而對于闖入國內自動駕駛芯片領域的國產廠商來說，沖刺的時機正在來臨。

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