高算力和开放性正成为汽车智能化之下自动驾驶芯片公司的必争之地。近日，黑芝麻智能宣布第二款车规级芯片A1000 Pro流片成功，算力达106 TOPS；而地平线除正式发布中央计算芯片征程5外，还将启动开放生态战略，加速商业化。

多位专家接受财联社记者采访时表示，地平线此举在意料之中，此前盛行的Mobileye的“黑盒”交付模式，一定程度上阻碍了客户的自主创新和差异化竞争，正在被市场教育，以英伟达为代表的开放生态才是未来。

群雄逐鹿之际，国内玩家也开始展露头角，量产脚步加快。如7月29日，地平线就在发布会上官宣了与上汽集团、长城汽车、比亚迪等车厂达成征程5芯片首发量产合作意向。有业内人士称大型数字芯片必是一个少数人玩的游戏，而国产AI芯片厂商机会很大，预计或将占据至少五成以上市场。

算力竞赛和开放性生态

要实现高级别自动驾驶，需要足够的安全冗余，而不断增加的传感器数量带来环境数据的剧增，一台智能车每个小时就有可能产生超过1TB的数据量。为处理环境感知、传感器融合和路径规划等算法带来的大量并行计算需求，自动驾驶芯片公司普遍采用AI芯片路线。

智能化时代，软件定义汽车成为业内共识。主机厂纷纷选择通过SOA（Service-Oriented Architectur）架构实现软硬分离，然后购置有算力冗余的芯片，为之后的软件升级预留空间。同时电子电气架构也由分布式向域控制/中央集中式方向发展，于是计算和冗余需求叠加引发自动驾驶芯片厂商间的算力军备赛。

大算力俨然成为自动驾驶AI芯片公司的最大“卖点”。不完全统计，Mobileye（已为英特尔收购）的Eye Q5采用7nm制程，算力达24TOPS（注：TOPS，处理器运算能力单位，一万亿次/秒）；英伟达的Orin支持L2-L5级自动驾驶，算力高达200TOPS；地平线预计2022年量产上车的征程5，算力有96TOPS；华为昇腾610算力达160TOPS。

值得注意的是，算力并非唯一，算法也很关键。某专注硬科技的FA合伙人对记者说，二者结合的“有效算力”才是更客观的评价标准。比如优异的AI算法可以实现较低的功耗，从而不断发挥算力潜能。

当下的前装市场，Mobileye市占率最高，约达7成，不过情况正在改变。Mobileye主要面向的是L3级以下市场提供芯片+算法绑定的一体式解决方案，虽可帮助主机厂快速实现自动驾驶功能，但黑盒捆绑销售模式一定程度上也限制了后续创新。加之其高算力芯片推出时间较晚，在下一代自动驾驶平台，英伟达已占据优势。

“就自动驾驶芯片而言，英伟达的Orin芯片算力达到200TOPS，比Mobileye规划Eye Q6的128TOPS要高。而在客户端，英伟达已和全球6大Tier1，沃尔沃、奥迪、丰田、小鹏和理想等达成合作；Mobileye则有奥迪、宝马等，总体而言，英伟达客户面更广、实力也更强。”云岫资本合伙人兼CTO赵占祥对记者说。

某Tier1自动驾驶负责人则对记者分析称，未来主机厂如果要做出差异化，必须掌握软件定义能力，这意味着黑盒模式或将不合时宜。而以英伟达为代表的开放性厂商致力于构建生态，帮助主机厂在底层硬件的基础上，搭建自己的算法或应用。

“未来市场向高级别自动驾驶方向发展，英伟达、高通的市场战略地位或将提升。同时Mobileye和地平线这类公司，即使提供了算法，也在以更开放的态度面对客户，比如Eye Q5已经能开放一些指令性了。对用户、车厂开放，数据共享是未来的方向。当前市场正在教育Mobileye，未来我相信它会开放更多东西。”该负责人表示。

事情正在不断得到验证。7月29日，地平线CEO余凯在战略发布会上称，“地平线不做量产硬件，不做软件捆绑，不做封闭方案。”其计划将底层技术平台多维度开源开放给不同的生态伙伴，赋能自主研发、加速汽车智能应用的开发和智能汽车的量产进程。

寡头未来与国产化机会

从自动驾驶AI芯片类型上看，主要有CPU、GPU、FPGA、ASIC四种。其中CPU、GPU是通用型芯片，区别在后者更适合于并行计算。FPGA是半定制芯片，具备可编程性，运算速度也快于GPU。

ASIC属于定制芯片，最适用自动驾驶。缺点在研发成本高，周期长。现在自动驾驶AI算法尚未稳定，如果产品正在设计生产，而算法面临较大迭代，前期投入难免变成沉没成本。

据财联社记者不完全统计，目前采用ASIC类型芯片的主要有特斯拉的FSD，Mobileye的Eye Q系列以及地平线的征程系列。华为的昇腾系列作为NPU，集成了FPGA和ASIC两款芯片的优点。

“现在主要以GPU、FPGA、ASIC为主，具体哪一种还要看这款车对自动驾驶的需求，不过，未来我认为ASIC的量会更大，因为它是专门针对车这个场景开发的。”赵占祥说。

选择ASIC为技术路径，可较对手更轻松实现优异性能，但高度定制化也必须面对可复制性一般的压力，因为只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。这也意味着越到后期竞争将越激烈，唯有巨头才有资格拿到船票。

以手机芯片发展对比，或可窥见一斑。一开始也有很多公司涌入，英伟达、博通、英特尔都曾各擅胜场，但现在全球最大的厂商就只有高通和联发科，国内虽然还有展讯，不过市场份额不高。

“行业的规律就是通过不断的迭代，剩下小部分玩家，有足够的资本实力投得起那么多芯片。比如GPU，目前全球就英伟达和AMD，每颗芯片都是几十亿美元的投入，但它们的收入体量足够支撑。”赵占祥总结。

据云岫资本测算，包括AI芯片、传感器在内的整个自动驾驶芯片，在L1/L2时，单车半导体价格在100-200美元，但到了L3，价值量猛增到了600美元，预计到L4/L5时，将达到1000美元。

自动驾驶作为AI芯片最重要的商业化场景之一，确定性的高昂价值量不断吸引玩家入局。7月6日，寒武纪-U（688256.SH）创始人兼CEO陈天石就在2021WAIC上透露，公司正在设计行歌智能驾驶芯片，其算力超过200TOPS，采用7nm制程，支持高级别自动驾驶。

华西证券4月研报分析认为，华为、地平线、黑芝麻等有望依托本土化带来的快速反应能力，抢占一定市场，同时芯片技术的快速迭代也为自主品牌带来一定机会，但短期可能受限于芯片代工能力，比如制程工艺和芯片缺陷率。

“现在很多国内厂商会跟国产AI芯片公司合作，未来英伟达、英特尔这种巨头，肯定会有部分市占率，但至少也会留给国内玩家50%以上的份额。因为现在这个时点，大家在同一起跑线，差距并没那么大。”，赵占祥判断。