“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建駕駛生態。自動駕駛作為技術價值已經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維寧爾(Veoneer)。芯片企業為何對自動駕駛情有獨鐘?在車企、互聯網企業紛紛進軍自動駕駛的趨勢下，芯片公司發展自動駕駛有何差異化優勢?
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，也促使巨頭企業采取“自研+收購”的布局手段。
“平臺化”是芯片企業及互聯網科技巨頭發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，也促使巨頭企業采取“自研+收購”的布局手段。
與英特爾收購Mobileye之前已經成立自動駕駛事業部類似，高通在高級輔助和自動駕駛領域進行了多年的研發投入，形成了平臺化的計算架構和解決方案。高通技術公司高級副總裁兼汽車業務總經理Nakul Duggal曾在年初的“重新定義汽車”主題活動時表示，高通開發車規級芯片已經有大約7年時間，其SoC以及加速器架構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年量產上路。據悉，目前高通公司汽車業務發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、控制器等硬件產品，另一方面也在安全、導航、感知、視覺等領域有系統化的解決方案。在今年年初，高通宣布了與維寧爾等企業的合作，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務增長和多元化戰略，強化了公司為汽車行業提供先進技術的承諾，是數字底盤解決方案的自然延伸。
“隨著汽車行業變革的不斷深化，對汽車制造商而言，水平平臺有助于推動創新并促進競爭。此項擬議收購旨在整合高通公司行業領先的汽車解決方案與維寧爾的輔助駕駛資源，使我們有能力以規模化的方式向汽車制造商和一級供應商提供具有競爭力的開放式先進駕駛輔助系統平臺。”高通公司總裁兼首席執行官安蒙表示。
新賽道誘惑多
英特爾、高通、英偉達、賽靈思等企業，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，自動駕駛已經成為芯片企業的新戰場。英特爾、高通、英偉達、賽靈思等企業，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，自動駕駛是一門好生意嗎?如果從變現的角度來看，自動駕駛是需要高投入且變現周期長的業務。在英特爾發布的今年第二季度財報中，自動駕駛系統公司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，汽車業務貢獻的營收為1.54億美元，營收貢獻不足3%。
Gartner發布的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定義的生產成熟期還有10年以上的時間。而自動駕駛芯片等車規半導體具有研發周期長且認證周期長的特點，芯片企業提前布局甚至逆周期投資，將更有機會占據先機。
“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，國際企業大多有早期投資經營的心態，若通過芯片助力發展實質上的自動駕駛，對于芯片業務上的發展，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，芯片企業正在拓展數據中心、AI、AIoT等新賽道，自動駕駛一旦量產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，年產新車1億輛，一旦量產自動駕駛車上路，且占比越來越大，駕駛腦成為汽車必配，駕駛數據和智能越來越累積，駕駛腦越來越聰明，將真正改變人類的出行方式。麥肯錫報告顯示，中國自動駕駛規模將突破萬億美元，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’的產業趨勢成為芯片企業加強與汽車領域鏈接的催化劑，傳統汽車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，使得芯片龍頭企業已經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，也沒有出現壟斷性企業，讓芯片企業的進入成為可能。”賽迪顧問人工智能產業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已有的產品進行融合或聯動，找到新的增量市場。高通在5G調制解調器等通信產品的布局，可以用于自動駕駛的5G和蜂窩車聯網技術。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、閃存產品整合到自動駕駛的技術棧中，以建立競爭優勢。
芯片巨頭優勢明顯
芯片企業進入自動駕駛領域主要有兩方面獨特的優勢：成本優勢和生態優勢。
雖然自動駕駛吸引了車企、互聯網科技企業等各方勢力涌入，且比亞迪、百度等企業也在造芯以提升產業鏈整合能力。但芯片企業在自動駕駛市場仍有固有的優勢和壁壘。
“芯片企業進入自動駕駛領域主要有兩方面獨特的優勢：成本優勢和生態優勢。”杜欣澤指出，“智能芯片在自動駕駛和輔助駕駛產品中的成本比重較高，芯片企業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品成本。同時，很多軟件系統都是基于芯片企業的芯片架構，因而芯片領軍企業擁有良好的開發生態，可以與人工智能算法形成協同效應。”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，這也讓芯片企業在成本控制上更具優勢。在自動駕駛技術落實到芯片層面之前，車規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據，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節，但通用芯片企業在軟硬件生態和開發者生態的構建上，有著自己的底蘊和優勢。由于數據格式和應用場景的多元化，更加柔性靈活的計算架構正在成為剛需，芯片企業也越來越強調“軟件基因”，以發揮硬件的全部潛能。英特爾打造了1.5萬人的軟件團隊，英偉達、高通面向各類產品線打造了軟件平臺方案和開發者社區。面向客戶對自動駕駛的定制化開發需求，英偉達推出了開源的自動駕駛開發和驗證平臺NVIDIA DRIVE，今年已經迭代到第八代版本。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能力。
“隨著汽車電氣化趨勢增長，汽車行業和自動駕駛在芯片系統和整體架構方面將會迎來重大的轉變，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，這為創造全新汽車解決方案和汽車領域技術創新提供了機遇。基于此，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同的保駕護航。由于通用芯片領軍企業大多在云、邊、端都有產品布局，如何打通“車-路-云”的計算生態，或將成為其發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節，因此每個部分都自成一塊研究領域，例如感測系統、自駕系統、定位系統、5G V2X等。而單靠車輛本身系統要達到高度自動駕駛，不僅難度高成本也高，‘車-路-云’協同是接下來能協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。(記者 張心怡)
