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文 | 談擎說AI，作者 | 鄭開車
“一開始宣傳的是車機裡面的晶片，然後改口說通訊子產品，現在又繼續改成遠端子產品，下次還要變成什麼？我都不知道我的車還有這麼多功能。”一位歐拉好貓車主如此表示對廠商的不滿。
最近，據财經網報道，長城歐拉汽車好貓被車主質疑偷換晶片的事件持續發酵多日。負責人回應稱，“歐拉好貓參數配置表裡的智能服務處理平台，提及的高通晶片是用于遠控子產品中的晶片。”有專業人士稱，歐拉這次回應無異于承認沒有采用高通座艙晶片的事實……
談擎說AI認為，在這場看似普通的汽車買賣糾紛中，背後其實反映出汽車行業圍繞智能化的軍備競賽相當激烈，正處于對晶片研發的“割據戰”階段。
智能化、網聯化的汽車需要随時處于互動狀态，需要大量的資料處理和運算，正常晶片已經無法适用于未來的汽車，具備強大算力的AI晶片的需求與日俱增。能夠自研晶片的車企畢竟是少數，更多的車企在與軟體、晶片等供應商合作時，需要權衡成本、功耗、算力等多種要素。
然而，更現實的問題是，車企推出新車型的速度和晶片廠商的開發速度不一緻，誰應該遷就誰？在這場以晶片為核心的汽車智能化變革中，車企和AI晶片廠商們正在尋找一個讓彼此都盡可能受益的平衡點，但這樣的過程無可避免地會出現一些變數。
英偉達蠻力壓倒Mobileye，地平線差異化架構快速追趕
在智能汽車時代到來後，汽車電子架構越來越複雜，整體的演變趨勢是，從多個分立系統演變到更加集中化的域控制系統，再到未來大一統的中央計算平台。在這個過程中，自動駕駛AI晶片成為核心技術，也吸引着衆多公司入場。
這些公司主要有跨行不跨界的消費電子晶片巨頭，如英特爾、英偉達、高通等，也有Mobileye、地平線、黑芝麻等業務更加垂直的汽車AI晶片企業，還有特斯拉為代表的“自研派”車企。其中最有代表性的Mobileye、英偉達和地平線，有着截然不同的打法，如下：
“算法派”Mobileye
Mobileye在智能駕駛領域起步早，在L1~L2低級别輔助駕駛階段，Mobileye占據統治地位，2017年，收購賽靈思後的Mobileye成為風光一時的行業霸主，其輔助駕駛AI晶片的市占率達到70%。
但是，Mobileye似乎過早地開始縱向一體化的擴張，将制造模式由Fabless向IDM轉型，也就是不僅參與晶片的設計、還要增加了流片、封裝等業務，以此實作晶片的軟硬一體化。
但是，Mobileye設定的構想似乎并不被有自研夢想的車企買賬，最典型的代表是特斯拉。特斯拉早期采購Mobileye EyeQ3，後來Mobileye主導的開發節奏無法配合特斯拉的需求，特斯拉轉而采用高算力的NVIDIA 晶片平台，而目前特斯拉自研的FSD已經量産上車，徹底掙脫了Mobileye的束縛。
Mobileye在ADAS方面曾經的領先優勢滿足了車企快速量産的需求，也為車企節省了研發資金。但當下ADAS技術已經不再新鮮，不同車企有着差異化智能汽車産品的訴求，Mobileye的困境是如何處理好滿足不同車企的個性化需求與規模效應之間的沖突。
“算力派”英偉達
英偉達是消費電子晶片行業的龍頭廠商，在獨立GPU市場上保持着壓倒性份額，在其他汽車晶片企業想辦法用算法彌補算力的時候，英偉達高舉“軟硬體解耦”的大旗，成為與Mobileye敵對的一股強勢力量。
一時之間，這種“大力出奇迹”式的野蠻打法讓那些不滿足Mobileye同質化自動駕駛AI晶片的車企找到了更佳的替代品，再加上備援算力的“預埋”意味着對OTA的支援，英偉達的确給Mobileye造成了不小的壓力。2019年前，英偉達在高算力自動駕駛晶片上一騎絕塵。
英偉達相較于Mobileye，優勢不僅在于更高的算力，還有“軟硬體解耦”帶來的“開放性”，而這種“開放性”也是一把雙刃劍。
例如，特斯拉在2016年底從Mobileye的EyeQ 3切換成英偉達的Drive PX 2後，一度出現過AEB功能降級的問題，原因是Drive PX 2的感覺算法不夠成熟，特斯拉也沒來得及進行算法适配。
在現階段，大部分車企都難以具備像特斯拉一樣的自研能力，和能夠攤薄研發成本的銷量，是以深耕算法就成為英偉達的“必修課”，也決定着英偉達将來能夠吃下多少晶片市場。
“差異化賦能派”地平線
地平線自我定位為一家Tier 2的供應商，其主要産品既包含自研算法，又有掌管算力的晶片，是一家融資能力很強的企業。據天眼查APP查詢，最近半年内，其C輪融資達到7次之多。
2017年地平線釋出征程1晶片，面向汽車智能駕駛；今年7月就釋出了征程5。從釋出晶片産品的速度和性能來看，地平線在國内處于第一梯隊。
征程5的AI運算單元采用BPU架構（第三代貝葉斯架構），BPU的主要作用是用來支撐深度神經網絡，通用性不如CPU和GPU，但在軟體實作上比CPU更高效。另一方面，BPU一旦生産，不可再程式設計，且必須在CPU控制下使用。
就職于長城汽車的感覺算法工程師劉歆（化名）向談擎說AI表示，對于搭載征程5的汽車，其OTA功能的實作必須借助多顆晶片，內建度上限不如ASIC（專用晶片），由于內建度決定晶片的性能上限，BPU大規模量産的成本效益也就不如ASIC晶片。
從征程5的晶片架構可以看出，地平線目前的産品定位介于Mobileye的EyeQ和英偉達的Orin之間，在算力和算法上都兼顧到，優勢是可以更快換代，但難以達到像特斯拉FSD一般ASIC的水準。是以，BPU架構其實已經決定着，征程5系列或許更适合需要快速疊代的“二線”整車廠。
在6月11日舉辦的第十三屆中國汽車藍皮書論壇上，地平線創始人餘凱在演講提到，“我們認為自動駕駛一定是以人為中心而不是以機器為中心，我們的目标不是讓機器變得更強大，而是讓人成為車的主人。這裡真正的價值創造在于，人機互動跟自動駕駛要不可分割，要結為一體。”
在談擎說AI看來，自動駕駛事關安全問題，分級标準極為嚴格，不适合也不被允許做出差異化，而人機互動更多是智能座艙的範疇，是使用者驅動需求，是以适合做差異化。自動駕駛和人機互動綁定，對于地平線來說，意味着可以讓BPU架構的征程5賦能車企實作智能駕駛互動體驗的差異化，這是地平線未來長期立足于Tier 2的前置條件。
然而，Tier 2在智能化汽車供應鍊中的位置要想牢固，取決于有相當多的車企不會自研晶片，對晶片供應商有長期的需求。而事實上，車企自研晶片的動機其實已經暴露。
新勢力車企“暗度陳倉”，地平線們何處容身？
汽車晶片承載着自動駕駛、智能座艙等功能，關乎智能化、網聯化的體驗優劣，而對使用者來說，諸多智能化功能的整合是必不可少的。
就像Windows系統本身自帶碎片整理、防火牆等原生系統優化功能，但由于功能過于繁多，操作過于複雜，大部分使用者難以掌握，是以這些功能被360安全衛士之類的軟體整合為垃圾清理、系統優化等功能。
車機系統的繁瑣程度已經不亞于PC，是以諸多涉及智能體驗的功能也需要進行整合，才能降低使用者使用的學習成本。
在智能化功能融合的大趨勢下，要想做一名出色的晶片供應商，無論Tier 1還是Tier 2，在激烈的橫向競争中，勢必要想方設法擴大話語權，朝着“全棧解決方案”的方向擴充業務。
是以，晶片供應商大多不甘心停留在晶片本身，而是向軟體層逐漸延伸，構築自家的産業生态。于是，晶片廠商就會對車企的靈魂構成了無法避免的“割占”，車企面對“奪食”的晶片廠商，不得不加入自研晶片的隊伍之中。
有意思的是，不同的車企對布局自研晶片有着截然不同的表态。
最先“明牌”造芯的是特斯拉。特斯拉曾是英偉達PX 2晶片的首發車企，但在2017年，特斯拉就宣布已開始自研自動駕駛晶片的計劃。2019年4月起，特斯拉的新車上均使用自研的FSD晶片，替換掉原先依賴的英偉達方案，給衆多車企們做出了一個表率。
2020年，有多家傳統車企都公開了自研自動駕駛晶片的計劃。例如，5月份北汽産投跟Imagination集團（英國晶片設計公司）成立合資公司北京核芯達科技，10月份吉利旗下億咖通跟ARM中國成立芯擎科技，這兩家合資公司的業務範圍都包括自研自動駕駛晶片。
相比傳統車企大方宣布成立合資公司模式，國内新勢力對于是否宣布自研晶片的計劃的态度有些微妙。
最典型的是“蔚小理”三家新勢力，盡管自研晶片的計劃沒有直接公開，但種種“預兆”表明，自研晶片事宜或許作為“備胎計劃”已在籌備當中，等待時機成熟就要像特斯拉一樣單飛。
比如，李斌在成都車展就曾表示：“蔚來未來肯定是要建立全棧的自動駕駛能力，而晶片能力，正是其中的關鍵一環。”而根據36氪報道的消息，蔚來汽車内部已成立了一個代号為"Smart HW（Hardware）"的硬體團隊，專門用來攻堅晶片技術難題。
除了蔚來，小鵬汽車CEO何小鵬表示，“2021年，我們會加大研發投入，包括與自動駕駛緊密相關的硬體。”理想也比較謹慎，創始人李想表示“做好晶片的前提是算法高度成熟”，但在今年4月份，理想已宣布計劃把自動駕駛功能做成新車标配，這或許表明理想的算法已經成熟，離做晶片不遠了。
談擎說AI認為，在軟體定義汽車的變革過程中，英偉達、高通等消費電子行業晶片巨頭入局汽車晶片的确有着先天優勢，較容易在短期内形成“壟斷”市場的錯覺。但車企的智能化競逐是一場馬拉松，更多的增量市場也預示着更多的變量。
從更長的時間次元上看，不論是享有算力霸權的英偉達還是不造車的華為、高通，都要面臨來自車企自研晶片的挑戰。