然而，在不確定性中，汽車行業對未來的方向非常確定。自動駕駛儀裏有幾個大新聞——
6月23日，剛剛宣布與寶馬在自動駕駛領域和平分手的奔馳宣布，與芯片供應商英偉達達成合作，將使用後者的Orin芯片開發下壹代車載計算系統，為奔馳量產車型將於2024年全面搭載的L2-L3自動駕駛功能和高達L4的自動泊車功能提供計算支持。
6月25日，沃爾沃汽車集團宣布，沃爾沃將與谷歌旗下的自動駕駛公司Waymo達成戰略合作夥伴關系，在全新的電動汽車平臺上與L4級自動駕駛技術合作，探索自動駕駛網約車等商業場景。
6月26日，亞馬遜正式收購美國自動駕駛公司Zoox，亞馬遜為此支付了超過6543.8+02億美元。
6月27日，滴滴自動駕駛網約車載人示範運營在上海正式啟動，全程由央視直播。從這壹天開始，滴滴在上海嘉定的自動駕駛測試車將向公眾開放。滴滴已經在應用程序中推出了“未來出行”頁面，供公眾申請在自動駕駛網絡上試乘。
壹時間，大公司幾乎開始了自動駕駛軍備競賽。毫無疑問，相關公司意識到未來的汽車將是壹臺在輪子上運行的超級計算機。高性能計算芯片在這場軍備競賽中變得越來越突出。
壹、奔馳有了新歡，就因為它？
6月23日，在與寶馬在自動駕駛方面的合作中止4天後，奔馳向芯片供應商英偉達投懷送抱，雙方達成合作，為奔馳將於2024年量產的自動駕駛車輛開發計算平臺。
在日前的公告中，雙方還表示，“鑒於為* * * *建立技術平臺的成本，以及目前的業務和經濟形勢，現在並不是成功實施合作的合適時機。”錢太多似乎是雙方決定中止技術合作的關鍵原因。
但奔馳隨後與英偉達的光速合作指向了錢以外的因素。壹般來說，車企之間的合作不會影響車企和供應商之間的合作，但是奔馳和寶馬的合作就不壹樣了。在與奔馳達成合作之前，寶馬已經與全球最大的ADAS系統供應商Mobileye結成自動駕駛聯盟，基於其EyeQ系列芯片開發自動駕駛。
與寶馬的合作意味著奔馳將選擇Mobileye的芯片來構建關鍵的自動駕駛計算單元。而這可能是雙方最重要的區別。國外咨詢公司Guidehouse首席分析師薩姆？Abuelsamid說，“什麽？我懷疑這兩家汽車制造商無法對他們使用的平臺達成* * *理解。現在，他們與Intel/？與Mobileye的產品相比，Orin似乎是壹個更強大的解決方案。”
從公開信息來看，山姆的分析不無道理。Mobileye計劃的下壹代自動駕駛芯片EyeQ？5，其計算能力為24TOPS(每秒24萬億次運算)，而NVIDIA去年年底發布的Orin的計算能力高達200TOPS。此外，Mobileye在過去與車企的合作中壹直很強勢(盡管有EyeQ的承諾？5會更開放)，它提供的功能模塊往往是OEM廠商的“黑匣子”；而英偉達Autopilot打造的驅動呢？AGX軟件平臺從壹開始就走了壹條開放的道路，可以支持汽車廠商在其計算平臺上自主開發算法。
事實上，在此之前，奔馳在探索開發自動駕駛網絡時，由於對芯片計算能力的要求很高，所以選擇了英偉達的Drive。飛馬車載電腦。6月23日的官方宣布，意味著奔馳在自動駕駛時代的芯片選型上轉向英偉達，並將雙方的合作延伸至奔馳的量產車型。
與沃爾沃達成自動駕駛戰略合作的Waymo，依托谷歌在AI領域的技術實力，使用自主研發的TPU。雖然Waymo在車輛端使用的TPU的計算能力並未公布，但根據Waymo官方披露，其自動駕駛系統在使用TPU後性能提升了15倍。
芯片在自動駕駛中的地位可謂“隱形冠軍”。從車輛外觀上看不出來，但自動駕駛汽車能平穩行駛，絕對是頭號功臣。
第二，自動駕駛競賽也是芯片競賽。
無論是奔馳放棄寶馬牽手英偉達，還是沃爾沃與Waymo達成戰略層面的聯盟，還是滴滴的自動駕駛網約車起步，上周發生的大新聞表明，汽車公司和科技公司把自動駕駛放在了至關重要的位置:在不久的將來，自動駕駛功能是汽車產品力的重要組成部分；從長遠來看，L4自動駕駛投入大規模應用後，可能會徹底改變汽車行業的商業模式。
所有這些變化的基礎都是壹個小小的芯片。為了在自動駕駛能力上獲得競爭優勢，參與此次競賽的企業要麽自主研發，要麽聯合連橫，只為尋找壹款高性能的自動駕駛芯片。業內有壹個非常典型的例子:特斯拉。
作為智能電動汽車的領導者，特斯拉已經與市場上兩家主流的自動駕駛芯片廠商有過合作經驗。但由於Mobileye的強勢和孤立，英偉達的持續耗電和高昂的開發成本，未能實現長期合作。為了充分發揮自動駕駛軟硬件壹體化的優勢，特斯拉在車企中率先自主研發了自動駕駛計算平臺的FSD，計算能力達到了144TOPS。FSD對自動駕駛的計算能力支持主要來自兩個AI芯片，單芯片計算能力約為72TOPS。
到目前為止，特斯拉的FSD仍然保持著量產車的自動駕駛計算記錄。特斯拉認為FSD足夠其全自動駕駛(全？自駕)功能提供支持。
毫無疑問，自動駕駛的競爭也是芯片的競爭。整個汽車行業對自動駕駛乃至全面轉向的重要性，將對自動駕駛芯片產生巨大的需求。如果有哪家公司在自動駕駛芯片市場占據了相當大的份額，那麽對應的市值可能就是數千億美元的想象空間。
目前，在巨大的市場吸引下，自動駕駛芯片領域出現了四股力量，或新或舊:
第壹類是Mobileye等老牌ADAS芯片/自動駕駛芯片供應商。
這類企業就是汽車行業開始研發高級輔助駕駛系統(ADAS)時參與市場競爭的企業。這些企業對於自動駕駛的競爭策略是，通過ADAS市場積累的技術和客戶資源，對現有產品進行升級，實現向自動駕駛的平穩過渡。典型的例子就是Mobileye對EyeQ系列芯片的不斷叠代。
除了Mobileye，瑞薩、恩智浦、德州儀器、電裝等老牌汽車半導體供應商都有自己的自動駕駛芯片計劃。
第二類是看到自動駕駛芯片機會的半導體巨頭，來自不同領域。
比如上面提到的英偉達，其主營業務是GPU、數據中心等，屬於消費電子，但英偉達在了解到自動駕駛對高性能芯片的需求後，迅速進入了這個市場，目前已經推出了Drive？PX、驅動？AGX？澤維爾、開車？奧林三代產品，並贏得了許多汽車公司的訂單。
主營業務為通信的高通主導基帶芯片和手機SoC，在試圖收購恩智浦並獲得自動駕駛比賽門票後，在今年的CES上推出了驍龍。乘坐自動駕駛計算平臺。根據高通官方信息，這款基於高通芯片的計算平臺最大計算能力可達700TOPS，可支持L4 - L5自動駕駛。
在高通之前，主營業務也是通信和消費電子的華為已經發布了自動駕駛計算平臺MDC？600。這個計算平臺由八個310？集成了AI芯片，最高運算能力達到352TOPS。
第三類是新機遇下誕生的自動駕駛芯片初創企業。
在中國，地平線就是典型代表。
本月，搭載地平線汽車級AI芯片征途2的長安單元正式上線。就這樣，地平線實現了國產自動駕駛芯片的首次“登船”。另壹方面，擁有4TOPS計算能力的征途2也是國內首款汽車級AI芯片。
今年晚些時候，Horizon還將發布Journey 5，其計算能力為96TOPS，支持16高清攝像頭信號。這款芯片擁有超越特斯拉FSD的計算能力，將面向高級自動駕駛。
最後壹類是以特斯拉為代表的車企自研派。
因為車企在半導體制造方面經驗不多，壹般都是從供應商那裏采購芯片。總部設在矽谷的特斯拉有不同的基因。為了發揮軟硬件壹體化的優勢，特斯拉依托矽谷的半導體人才資源，自主研發了FSD。
目前很難復制車企自研自動駕駛芯片的模式，特斯拉很可能是這條路徑的唯壹苗子。
在國內，無論是傳統車企還是造車新勢力，都沒有研發自動駕駛芯片的計劃。中國作為全球最大的單壹汽車市場，自然成為自動駕駛芯片供應商兵家必爭之地。
3.中國能誕生自動駕駛芯片巨頭嗎？
這麽多參賽者，尚待開發的自動駕駛芯片藍海市場，似乎已經呈現出壹片紅海的競爭態勢。這兩年中美圍繞芯片發生的壹系列事件，讓人對中國芯片產業的疲軟感到惋惜。年初，國家11聯合發布的《智能汽車創新發展戰略》到《新基礎設施》，均聚焦於車載芯片的研發。中國的汽車工業希望更多的本土芯片公司能夠強勢崛起。
如今汽車行業智能化轉型，自動駕駛芯片大量需求，中國芯片能否迎頭趕上，培育出壹家中國本土的自動駕駛芯片供應商？答案不確定，但6月份，地平線征途2芯片被裝上了長安單位的“列車”，至少已經開了個好頭。據了解，在ADAS芯片領域，Journey 2芯片的感知計算性能已經超越Mobileye芯片，尤其是針對中國特殊的路況，已經成功簽約國內各大汽車集團十余款指定車型。
Horizon的創始人余凱在壹次媒體采訪中總結了Horizon的差異化優勢:“我們是世界上唯壹壹家能夠提供如此水平的功耗和計算能力，並且是開放和賦能的芯片公司。英偉達在智能駕駛艙輔助駕駛和多模式交互方面沒有產品，芯片功耗比較高。我們的功耗和計算能力可以和Mobileye正面PK，但是Mobileye不開放，我們可以滿足車企自主開發的需求”，並表示未來有信心拿到1/3的全球市場。
事實上，當自動駕駛的潮流席卷而來時，率先瞄準汽車AI芯片市場，並已通過預組裝量產驗證的地平線等中國芯片公司，確實迎來了最好的時代。中國作為全球最大的汽車市場，加上自動駕駛技術發展的壹些典型特征和需求，為本土自動駕駛芯片企業創造了難得的機遇。
首先，自動駕駛技術具有很強的地域性。
由於世界各地自然條件、交通場景、交通規則甚至文化傳統的差異，很難將壹個國家開發的自動駕駛技術復用到其他地區。這種影響會直接傳導到硬件層面——由於與特定的數據和算法高度融合，自動駕駛芯片很難不受地域特征的影響。
在這種情況下，擁有強大的R&D本土團隊，更了解中國的數據和場景的企業，有更大的概率開發出更適合中國場景，算法和硬件結合更高效的自動駕駛芯片。
其次，當汽車被越來越多的人視為電子產品時，人們對其功能叠代的頻率和速度有了更高的期望，自動駕駛功能也不例外。
之前以國外供應商為主的ADAS，功能上了總線後就再也沒有更新過。但當汽車變得智能化後，汽車其實可以通過不斷的OTA進行功能升級，甚至實現從ADAS到半自動駕駛、自動駕駛的跨越。比如特斯拉通過升級實現模式？3的NOA函數就是壹個典型的例子。
當然只有特斯拉壹家。對於更多的車企來說，要完成這樣的任務，需要和自動駕駛芯片的供應商保持高頻、緊密的聯系，雙方共同開發。
這壹變化進壹步考驗了供應商對車企需求的快速反應。換句話說，這就需要自動駕駛芯片供應商建立大規模的現場支持團隊，實現對車企需求的快速反饋和支持。顯然，沒有文化和語言障礙的本地團隊可以更好地勝任。
最後，車企在自動駕駛研發上有更多的功能差異化需求。
當ADAS功能已經高度標準化或者在汽車產品中風頭正勁的時候，很難成為吸引消費者的亮點。在這方面，有遠見、有能力的車企選擇了基於場景開發新的、不同的自動駕駛功能(如寶馬的自動跟蹤和倒車)，從而獲得新的競爭力。
這種趨勢要求自動駕駛芯片的供應商不能再簡單采用過去的“黑箱”模式，直接給車企壹個完整的功能模塊，而是要給他們進行二次開發和深度開發的權利。換句話說，這需要自動駕駛芯片供應商改變思維，為車企的自動駕駛開發賦能。
具體來說，這需要芯片供應商轉變思維，戰略開放，賦能汽車企業發展自動駕駛；在產品策略上，要為車企排憂解難，通過搭建工具鏈，降低基於自動駕駛芯片開發差異化功能的難度和成本。
從以上三個特點來看，自動駕駛趨勢的到來，將考驗自動駕駛供應商的服務意識和快速開發能力。但由於歷史、成本、政治等因素，國外芯片供應商很少在中國設立大規模的R&D和現場支持團隊，過去的開放程度和發展速度也難以滿足新的需求。這是中國本土自動駕駛芯片供應商崛起的突破口。
最後，從情況來看，國外芯片巨頭產業本來就比較成熟，進入汽車行業較早，各自壁壘不同。中國本土的自動駕駛芯片供應商要和他們同臺競爭，最終突圍，並不容易。
但如果本土自動駕駛芯片供應商能夠在芯片計算能力、功耗等指標上迎頭趕上，發揮核心優勢抓住車企智能化轉型的機遇，那麽中國本土自動駕駛芯片巨頭的誕生將是大概率事件。
本文來自車家作者汽車之家，不代表汽車之家立場。