“車”與“芯”正在雙向奔赴彼此。在車企紛紛入局造芯的同時，芯片廠商也在加緊構(gòu)建駕駛生態(tài)。自動駕駛作為技術價值已經(jīng)明確但技術路線仍未成型的新一代信息技術，正在成為“車”與“芯”的交織點和各方勢力的角斗場。在英特爾豪擲153億美元并購Mobileye之后，高通也拿出46億美元（約合297億元人民幣）與麥格納國際公司競購自動駕駛企業(yè)維寧爾（Veoneer）。芯片企業(yè)為何對自動駕駛情有獨鐘？在車企、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛進軍自動駕駛的趨勢下，芯片公司發(fā)展自動駕駛有何差異化優(yōu)勢？
補強“平臺化”策略
平臺化對解決方案整合能力和技術體系完善度的要求，也促使巨頭企業(yè)采取“自研+收購”的布局手段。
“平臺化”是芯片企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭發(fā)展自動駕駛的關鍵策略。而平臺化對解決方案整合能力和技術體系完善度的要求，也促使巨頭企業(yè)采取“自研+收購”的布局手段。
與英特爾收購Mobileye之前已經(jīng)成立自動駕駛事業(yè)部類似，高通在高級輔助和自動駕駛領域進行了多年的研發(fā)投入，形成了平臺化的計算架構(gòu)和解決方案。高通技術公司高級副總裁兼汽車業(yè)務總經(jīng)理Nakul Duggal曾在年初的“重新定義汽車”主題活動時表示，高通開發(fā)車規(guī)級芯片已經(jīng)有大約7年時間，其SoC以及加速器架構(gòu)目前最高可以支持超過700 TOPS的算力，搭載Snapdragon Ride平臺的汽車預計2022年量產(chǎn)上路。據(jù)悉，目前高通公司汽車業(yè)務發(fā)展的訂單總估值約為100億美元。
作為自動駕駛的技術提供商，維爾寧一方面能為高通提供ECU、LIDAR、傳感器、控制器等硬件產(chǎn)品，另一方面也在安全、導航、感知、視覺等領域有系統(tǒng)化的解決方案。在今年年初，高通宣布了與維寧爾等企業(yè)的合作，將采用維寧爾Arriver視覺和駕駛策略軟件棧，并集成在Snapdragon Ride平臺上。
高通表示，此項擬議收購符合高通公司的業(yè)務增長和多元化戰(zhàn)略，強化了公司為汽車行業(yè)提供先進技術的承諾，是數(shù)字底盤解決方案的自然延伸。
“隨著汽車行業(yè)變革的不斷深化，對汽車制造商而言，水平平臺有助于推動創(chuàng)新并促進競爭。此項擬議收購旨在整合高通公司行業(yè)領先的汽車解決方案與維寧爾的輔助駕駛資源，使我們有能力以規(guī)?；姆绞较蚱囍圃焐毯鸵患壒烫峁┚哂懈偁幜Φ拈_放式先進駕駛輔助系統(tǒng)平臺。”高通公司總裁兼首席執(zhí)行官安蒙表示。
新賽道誘惑多
英特爾、高通、英偉達、賽靈思等企業(yè)，都在基于芯片技術，打造自動駕駛的通用技術平臺。
輔助駕駛技術正在從L2+向L3過渡，L4及以上的全自動駕駛還為時尚早。但是，自動駕駛已經(jīng)成為芯片企業(yè)的新戰(zhàn)場。英特爾、高通、英偉達、賽靈思等企業(yè)，都在基于芯片技術，打造自動駕駛的通用技術平臺。
對于芯片企業(yè)，自動駕駛是一門好生意嗎？如果從變現(xiàn)的角度來看，自動駕駛是需要高投入且變現(xiàn)周期長的業(yè)務。在英特爾發(fā)布的今年第二季度財報中，自動駕駛系統(tǒng)公司Mobileye的季度營收為3.27億美元，同比增長了128%。英偉達的Drive AGX系列覆蓋了從L2~L5的算力需求，然而在英偉達2022財年第一季度財報中，汽車業(yè)務貢獻的營收為1.54億美元，營收貢獻不足3%。
Gartner發(fā)布的2019年度新科技的技術成熟度曲線顯示，Level4自動駕駛已經(jīng)進入泡沫化的底谷期，Level5自動駕駛進入期望膨脹期，距離Gartner定義的生產(chǎn)成熟期還有10年以上的時間。而自動駕駛芯片等車規(guī)半導體具有研發(fā)周期長且認證周期長的特點，芯片企業(yè)提前布局甚至逆周期投資，將更有機會占據(jù)先機。
“要達到真正的自動駕駛愿景，動輒需要10年甚至是15年以上的時間，國際企業(yè)大多有早期投資經(jīng)營的心態(tài)，若通過芯片助力發(fā)展實質(zhì)上的自動駕駛，對于芯片業(yè)務上的發(fā)展，自然就有幫助，同時也能分擔營運風險。” TrendForce集邦咨詢分析師姚嘉洋向記者指出。
隨著PC、手機等消費電子難以再單純依賴人口紅利增長，芯片企業(yè)正在拓展數(shù)據(jù)中心、AI、AIoT等新賽道，自動駕駛一旦量產(chǎn)上路且得到消費市場認可，將打開新的藍海市場。中國工程院院士李德毅指出，當前全球有70億人口20億輛車，中國的汽車保有量大概是2.8億輛，年產(chǎn)新車1億輛，一旦量產(chǎn)自動駕駛車上路，且占比越來越大，駕駛腦成為汽車必配，駕駛數(shù)據(jù)和智能越來越累積，駕駛腦越來越聰明，將真正改變?nèi)祟惖某鲂蟹绞?。麥肯錫報告顯示，中國自動駕駛規(guī)模將突破萬億美元，有潛力成為世界上最大的自動駕駛汽車市場。
“芯片龍頭企業(yè)進軍自動駕駛領域最主要的動機是看到了自動駕駛領域巨大的市場潛力。汽車‘新四化’的產(chǎn)業(yè)趨勢成為芯片企業(yè)加強與汽車領域鏈接的催化劑，傳統(tǒng)汽車ECU等組件中的微處理器模塊難以滿足日益增長的汽車智能化算力需求，自動駕駛企業(yè)甚至會主動尋求與英偉達等AI芯片公司建立合作，使得芯片龍頭企業(yè)已經(jīng)具備了一定的汽車領域知識積累。加上自動駕駛領域技術路線尚未固化，也沒有出現(xiàn)壟斷性企業(yè)，讓芯片企業(yè)的進入成為可能。”賽迪顧問人工智能產(chǎn)業(yè)研究中心高級分析師杜欣澤向《中國電子報》記者指出。
由于自動駕駛技術覆蓋面廣、涉及的芯片種類繁多，也能與各大芯片企業(yè)已有的產(chǎn)品進行融合或聯(lián)動，找到新的增量市場。高通在5G調(diào)制解調(diào)器等通信產(chǎn)品的布局，可以用于自動駕駛的5G和蜂窩車聯(lián)網(wǎng)技術。英偉達的GPU被滴滴用于自動駕駛的機器學習算法訓練。而英特爾也希望能將CPU、FPGA、閃存產(chǎn)品整合到自動駕駛的技術棧中，以建立競爭優(yōu)勢。
芯片巨頭優(yōu)勢明顯
芯片企業(yè)進入自動駕駛領域主要有兩方面獨特的優(yōu)勢：成本優(yōu)勢和生態(tài)優(yōu)勢。
雖然自動駕駛吸引了車企、互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)等各方勢力涌入，且比亞迪、百度等企業(yè)也在造芯以提升產(chǎn)業(yè)鏈整合能力。但芯片企業(yè)在自動駕駛市場仍有固有的優(yōu)勢和壁壘。
“芯片企業(yè)進入自動駕駛領域主要有兩方面獨特的優(yōu)勢：成本優(yōu)勢和生態(tài)優(yōu)勢。”杜欣澤指出，“智能芯片在自動駕駛和輔助駕駛產(chǎn)品中的成本比重較高，芯片企業(yè)在進入自動駕駛領域之后能夠利用自研芯片的方式降低產(chǎn)品成本。同時，很多軟件系統(tǒng)都是基于芯片企業(yè)的芯片架構(gòu)，因而芯片領軍企業(yè)擁有良好的開發(fā)生態(tài)，可以與人工智能算法形成協(xié)同效應。”杜欣澤表示。
目前來看，由于自動駕駛芯片加入了追趕制程的第一陣營，芯片在自動駕駛的硬件占比會進一步提升，這也讓芯片企業(yè)在成本控制上更具優(yōu)勢。在自動駕駛技術落實到芯片層面之前，車規(guī)芯片的制程演進很少追隨消費電子的腳步。而自動駕駛平臺需要同時處理十幾個傳感器的數(shù)據(jù)，并進行實時的處理和決策，算力和功耗要求越來越高，汽車芯片也用上了最新制程。Mobileye規(guī)劃的Eye Q5芯片采用7nm制程，恩智浦將在下一代高性能汽車平臺中采用臺積電的5nm制程，高通第4代驍龍汽車數(shù)字座艙平臺采用5nm制程工藝。
雖然芯片只是自動駕駛的一個環(huán)節(jié)，但通用芯片企業(yè)在軟硬件生態(tài)和開發(fā)者生態(tài)的構(gòu)建上，有著自己的底蘊和優(yōu)勢。由于數(shù)據(jù)格式和應用場景的多元化，更加柔性靈活的計算架構(gòu)正在成為剛需，芯片企業(yè)也越來越強調(diào)“軟件基因”，以發(fā)揮硬件的全部潛能。英特爾打造了1.5萬人的軟件團隊，英偉達、高通面向各類產(chǎn)品線打造了軟件平臺方案和開發(fā)者社區(qū)。面向客戶對自動駕駛的定制化開發(fā)需求，英偉達推出了開源的自動駕駛開發(fā)和驗證平臺NVIDIA DRIVE，今年已經(jīng)迭代到第八代版本。而維爾寧若收購成功，將進一步補強高通的自動駕駛軟件開發(fā)能力。
“隨著汽車電氣化趨勢增長，汽車行業(yè)和自動駕駛在芯片系統(tǒng)和整體架構(gòu)方面將會迎來重大的轉(zhuǎn)變，越來越多的汽車制造商希望能夠自主打造屬于自己的軟件和軟件棧，這為創(chuàng)造全新汽車解決方案和汽車領域技術創(chuàng)新提供了機遇?；诖?，高通正與眾多汽車制造廠商和一級供應商展開合作，合力推動ADAS和自動駕駛向前邁進。”Nakul Duggal表示。
在角逐單車智能的同時，自動駕駛的安全需要車路協(xié)同的保駕護航。由于通用芯片領軍企業(yè)大多在云、邊、端都有產(chǎn)品布局，如何打通“車-路-云”的計算生態(tài)，或?qū)⒊蔀槠浒l(fā)展自動駕駛的下一個角力點。
“由于自動駕駛相關的每一項技術都是需要不斷突破的困難環(huán)節(jié)，因此每個部分都自成一塊研究領域，例如感測系統(tǒng)、自駕系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、5G V2X等。而單靠車輛本身系統(tǒng)要達到高度自動駕駛，不僅難度高成本也高，‘車-路-云’協(xié)同是接下來能協(xié)助高度自動駕駛落地的重要階段。”TrendForce集邦咨詢分析師陳虹燕向記者表示。
