“英特尔牌”汽车超5000万辆，全球汽车芯片战争已经打响

悄悄潜入5000多万辆智能汽车的芯片巨头英特尔，靠着EyeQ自动驾驶芯片赚了大钱。4月9日，英特尔在2020年中国年度战略媒体在线交流会上宣布，Mobileye已售出5400万颗EyeQ芯片，搭载在全球超过5000万辆汽车上，高精地图覆盖全球超过3亿公里的道路。2019年，自动驾驶芯片成为英特尔最大的增长业务板块，收入同比增长26%，达到近10亿美元，这使得英特尔获得了ADAS全球70%的市场份额。错过了移动互联网的PC巨头英特尔，把汽车当成了收复失地、复仇的战场。在万亿美元的未来出行蓝海中，占据技术高地的汽车“大脑”无疑是热门赛道。与英特尔同台竞技的，不仅有消费芯片领域的老对手英伟达、高通、联发科，还有虎视眈眈的跨界互联网巨头，还有不愿放弃霸主地位的整车厂商。在老牌车企的全力支持下，迅速扩张的Mobileye能否成为汽车业对抗谷歌的秘密武器？将芯片装入5000万辆汽车2017年，英特尔斥资153亿美元，溢价近50倍收购以色列自动驾驶公司Mobileye。伴随着153亿美元的“嫁妆”，300名精心挑选的英特尔工程师抵达Mobileye。在令人咋舌的大规模投入和技术援助背后，是英特尔对自己在移动互联网份额几乎为零的焦虑，以及在智能可穿戴设备领域表现也平平，在智能汽车时代誓要逆风而行的决心。财报数据显示，2018-2019年，英特尔以数据为中心的业务后来居上，占总营收的48%，与以PC为中心的业务基本持平。2019年，英特尔决定向数据公司转型。不难理解为什么自动驾驶汽车对英特尔的未来如此重要。英特尔认为，2020年，自动驾驶汽车每8小时可以产生4TB的数据。2025-2035年，预计自动驾驶汽车出货量年复合增长率将达到47.5%。到2050年，“乘客经济”(无人驾驶带来的社会经济价值)规模可达7万亿美元，其中消费出行服务市场规模约为3.7万亿美元。

到2050年，“客运经济”规模将达到7万亿美元。来源:英特尔研究报告“无人驾驶出租车的市场规模将在10年内达到1600亿美元，我们的目标是占据其中的大部分。”Mobileye首席执行官Ammon Shashua近日在接受凤凰卫视采访时表示，到2030年，预计10%的私家车将配备L4及以上自动驾驶系统，芯片供应商将成为汽车产业链中不可替代的核心环节。Ammon Shashua的信心来自于Mobileye在L2+自动驾驶(辅助驾驶)领域的长期霸主地位。截至2019年底，Mobileye已占据全球驾驶辅助芯片市场70%的份额，服务对象包括宝马、日产、大众、通用、福特等头部主机厂。目前L4级别以上的自动驾驶系统成本约为1.5万美元，Mobileye将在2025年将这一数字降至5000美元以下。Ammon Shashua透露，Mobileye在辅助驾驶领域的盈利能力很强，净利润率高达30%，完全有能力自行承担研发费用和其他费用，“无需英特尔资助”。要实现自动驾驶的终极目标，高精地图是必须跨越的一道门槛。目前，谷歌通过其强大的测绘能力进行了细致的记录，其影像已经覆盖了全球98%的人居环境。谷歌的自动驾驶汽车在行驶时，会使用激光雷达详细扫描行驶路线，并与绘制的3D地图进行对比。但由于激光雷达价格较高，且扫描会占用大量带宽，这种巨额投资的方式很难大规模应用，在业内也没有得到广泛认可。德意志银行(Deutsche Bank)分析师罗德·拉切(Rod Lache)认为，“一个小时的3D数据收集的数据量相当于一部智能手机使用20年”。即使扫描了道路，如何使地图保持最新也是一个问题……莱姆。Mobileye使用安装在数百万辆汽车上的芯片来连接人体摄像头，以创建3D地图。据《福布斯》杂志报道，其道路管理软件只需要很低的带宽(每公里约10KB)就可以识别地面标记和其他选定的道路信息。虽然不如谷歌3D地图精确，但对于自动驾驶来说已经足够了。Ammon Shashua预测，到2025年，该公司将拥有整个地区的地图。从无人驾驶头部企业和知名汽车厂商的SoC(集成)芯片架构不难看出芯片巨头进入汽车市场的重要性。据中信证券统计，谷歌自动驾驶公司Waymo与英特尔合作。特斯拉的主控芯片是英伟达，Mobileye曾是其视觉芯片供应商。奥迪采用英特尔、英伟达、英飞凌等公司的多芯片集成解决方案。百度无人车Apollo开源项目和Apollo Pilot商用项目使用Mobileye的RSS安全驾驶模型和EyeQ芯片。

汽车芯片市场主要参与者来源:中信证券智能驾驶要求汽车能够自主判断和决策。自动驾驶软件的计算量达到10 TOPS(每秒万亿次运算)的量级，传统汽车MCU(单片机芯片)的计算能力已经不能满足自动驾驶汽车的计算需求。借此机会，人工智能芯片巨头试图蚕食汽车芯片市场。英特尔此前专注于PC业务，消费级芯片和汽车级芯片的设计研发在制造工艺和集成方式上是不同的。从2015年开始，英特尔通过收购的方式弥补了自己在汽车专业上的短板。收购Mobileye是稳固其在自动驾驶汽车芯片行业地位的重要一步。目前，在中国市场，与Mobileye有直接或间接合作的车企有十余家，包括一汽、SAIC、东风、长城、蔚来、威马等。英特尔、东软集团、一汽红旗联合发布“智能驾驶舱平台”。Mobileye和蔚来将在2022年合作量产，SAIC也将采用Mobileye的REM(道路体验管理)技术，推动L2+ ADAS系统的落地。英特尔最大的竞争对手之一高通原本希望通过收购切入汽车领域。2016年，高通计划以440亿美元的天价收购半导体公司恩智浦，并在9个国家申请反垄断审批。然而，由于中国缺乏反垄断批准，芯片史上最大的合并案以高通向恩智浦支付20亿美元的终止费而告终。收购计划的失败意味着高通在自动驾驶芯片领域的筹码减少。然而，高通在智能手机时代的SoC(集成芯片)市场份额常年排名第一。凭借通信方面的优势，高通将把在信息娱乐方面的优势扩大到车联网，重点是车载信息娱乐系统。奥迪、吉利、标致雪铁龙、大众、捷豹路虎、丰田、比亚迪和Xpeng汽车都计划采用高通的骁龙信息娱乐系统。与英特尔、高通并列全球三大芯片巨头的英伟达是显示芯片(GPU)的发明者，在汽车主控芯片GPU市场处于垄断地位，常年保持70%的市场份额。目前，英伟达已与特斯拉、奥迪、奔驰、宝马、沃尔沃、丰田、大众、蔚来等370多家整车厂商达成合作。

2016 -2019年收购英特尔、英伟达、高通数据来源:crunchbase制图:未来汽车日报三大芯片巨头自成体系，各有所长，牢牢占据智能汽车芯片的领先地位。三足鼎立的局面已经初步形成，看似稳定，但来自传统主机厂和互联网巨头的变数也不容忽视。毕竟谁也不想让汽车“大脑”的控制权旁落，被别人掐死。《做一辈子芯片》AI芯片领域第一个吃螃蟹的车企是特斯拉，以科技感和未来感著称。特斯拉硬件工程副总裁皮特·班农(Pete Bannon)去年9月透露，自动驾驶仪chi……特斯拉全自动驾驶(FDS)系统的et未来将比现在的英伟达芯片快21倍，而成本只有后者的80%。特斯拉坚持自主研发芯片的原因之一就是坚持纯视觉解决方案。业内普遍认为，L4及以上级别自动驾驶的实现必须配备至少一台激光雷达，但特斯拉认为“你会开车是因为你的眼睛看到了路况，而不是眼睛发出了激光”，所以你坚持不用激光雷达和高精度地图。同样在去年9月，吉利汽车发布了搭载GKUI19智能车载系统的新车型，使用的芯片是吉利子公司ECARX与联发科联合开发的E01。比亚迪全资子公司比亚迪半导体近日完成内部重组。重组后，其业务范围扩大，涵盖智能控制IC芯片和光电半导体。该公司的IGBT模块(功率半导体)在中国占据领先地位。国内外的互联网巨头也试图分一杯羹。基于华为Ascension系列AI芯片的华为MDC智能驾驶平台已通过ISO 26262功能安全认证。在2018百度AI开发者大会上，百度CEO李彦宏发布了云AI芯片“昆仑”。腾讯投资的随缘科技发布了AI训练芯片“基斯”，阿里在2019年云起大会上推出了AI推理芯片“包括光800”。谷歌开发的TPU比GPU更适合AI在云端计算和处理。但作为技术密集型产品，自研成本很高。以手机行业为例，华为fellow(华为院士级)艾薇曾对媒体透露，华为手机AI芯片麒麟980的研发耗时36个月，投资超过3亿美元(约合21亿元人民币)，未来有望跃升至7亿美元(约合50亿元人民币)。从时间成本来看，华为海思用了10年时间，在2014年推出了跨越设计门槛的麒麟920，并开始正常迭代。小米的澎湃芯片不断跳票，进度还藏在水下。小米CEO雷军在2017年的发布会上公开承认“做芯片是九死一生”。

小米澎湃S1芯片发布来源:小米智能汽车的汽车规格要求使得芯片的开发更加困难。史航智能CTO刘振宇在接受亿欧汽车采访时表示，在最初的R&D过程中，需要投入数千万美元，整个过程需要储备数十亿美元。特斯拉AI部门高级总监安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)曾在论坛上表示，用一组八个GPU训练Autopilot的深度计算网络需要一年时间。据美国调研公司Gartner统计，一辆无人驾驶智能网联汽车一年的数据流量超过280 Petabyte，相当于每秒8.8GB。这也意味着，在英特尔、英伟达和高通的绝对优势面前，下跌的R&D进度需要以年计算。挑战者们要赶上来还有很长的路要走。这条追赶之路注定是漫长而孤独的。正如英特尔前CEO安迪·格罗夫(andy grove)在《只有偏执狂才能生存》一书中所写的:“在这孤独的旅途中，如果你不是一个特别偏执或者不合群的人，往往很难活着走到最后。”悄悄潜入5000多万辆智能汽车的芯片巨头英特尔，靠着EyeQ自动驾驶芯片赚了大钱。4月9日，英特尔在2020年中国年度战略媒体在线交流会上宣布，Mobileye已售出5400万颗EyeQ芯片，搭载在全球超过5000万辆汽车上，高精地图覆盖全球超过3亿公里的道路。2019年，自动驾驶芯片成为英特尔最大的增长业务板块，收入同比增长26%，达到近10亿美元，这使得英特尔获得了ADAS全球70%的市场份额。错过了移动互联网的PC巨头英特尔，把汽车当成了收复失地、复仇的战场。在万亿美元的未来出行蓝海中，占据技术高地的汽车“大脑”无疑是热门赛道。与英特尔同台竞技的不仅仅是消费芯片领域的老对手，比如N……迪亚、高通、联发科，还有虎视眈眈的跨界互联网巨头，还有不愿放弃霸主地位的整车厂商。在老牌车企的全力支持下，迅速扩张的Mobileye能否成为汽车业对抗谷歌的秘密武器？将芯片装入5000万辆汽车2017年，英特尔斥资153亿美元，溢价近50倍收购以色列自动驾驶公司Mobileye。伴随着153亿美元的“嫁妆”，300名精心挑选的英特尔工程师抵达Mobileye。在令人咋舌的大规模投入和技术援助背后，是英特尔对自己在移动互联网份额几乎为零的焦虑，以及在智能可穿戴设备领域表现也平平，在智能汽车时代誓要逆风而行的决心。财报数据显示，2018-2019年，英特尔以数据为中心的业务后来居上，占总营收的48%，与以PC为中心的业务基本持平。2019年，英特尔决定向数据公司转型。不难理解为什么自动驾驶汽车对英特尔的未来如此重要。英特尔认为，2020年，自动驾驶汽车每8小时可以产生4TB的数据。2025-2035年，预计自动驾驶汽车出货量年复合增长率将达到47.5%。到2050年，“乘客经济”(无人驾驶带来的社会经济价值)规模可达7万亿美元，其中消费出行服务市场规模约为3.7万亿美元。

到2050年，“客运经济”规模将达到7万亿美元。来源:英特尔研究报告“无人驾驶出租车的市场规模将在10年内达到1600亿美元，我们的目标是占据其中的大部分。”Mobileye首席执行官Ammon Shashua近日在接受凤凰卫视采访时表示，到2030年，预计10%的私家车将配备L4及以上自动驾驶系统，芯片供应商将成为汽车产业链中不可替代的核心环节。Ammon Shashua的信心来自于Mobileye在L2+自动驾驶(辅助驾驶)领域的长期霸主地位。截至2019年底，Mobileye已占据全球驾驶辅助芯片市场70%的份额，服务对象包括宝马、日产、大众、通用、福特等头部主机厂。目前L4级别以上的自动驾驶系统成本约为1.5万美元，Mobileye将在2025年将这一数字降至5000美元以下。Ammon Shashua透露，Mobileye在辅助驾驶领域的盈利能力很强，净利润率高达30%，完全有能力自行承担研发费用和其他费用，“无需英特尔资助”。要实现自动驾驶的终极目标，高精地图是必须跨越的一道门槛。目前，谷歌通过其强大的测绘能力进行了细致的记录，其影像已经覆盖了全球98%的人居环境。谷歌的自动驾驶汽车在行驶时，会使用激光雷达详细扫描行驶路线，并与绘制的3D地图进行对比。但由于激光雷达价格较高，且扫描会占用大量带宽，这种巨额投资的方式很难大规模应用，在业内也没有得到广泛认可。德意志银行(Deutsche Bank)分析师罗德·拉切(Rod Lache)认为，“一个小时的3D数据收集的数据量相当于一部智能手机使用20年”。即使扫描了道路，如何使地图保持最新也是一个问题。Mobileye使用安装在数百万辆汽车上的芯片来连接人体摄像头，以创建3D地图。据《福布斯》杂志报道，其道路管理软件只需要很低的带宽(每公里约10KB)就可以识别地面标记和其他选定的道路信息。虽然不如谷歌3D地图精确，但对于自动驾驶来说已经足够了。Ammon Shashua预测，到2025年，该公司将拥有整个地区的地图。从无人驾驶头部企业和知名汽车厂商的SoC(集成)芯片架构不难看出芯片巨头进入汽车市场的重要性。据中信证券统计，谷歌自动驾驶公司Waymo与英特尔合作。特斯拉的主控芯片是英伟达，Mobileye曾是其视觉芯片供应商。奥迪采用英特尔、英伟达、英飞凌等公司的多芯片集成解决方案。百度无人车Apollo开源项目和Apollo试点商用项目使用Mobileye的……SS安全驾驶模型和EyeQ芯片。

汽车芯片市场主要参与者来源:中信证券智能驾驶要求汽车能够自主判断和决策。自动驾驶软件的计算量达到10 TOPS(每秒万亿次运算)的量级，传统汽车MCU(单片机芯片)的计算能力已经不能满足自动驾驶汽车的计算需求。借此机会，人工智能芯片巨头试图蚕食汽车芯片市场。英特尔此前专注于PC业务，消费级芯片和汽车级芯片的设计研发在制造工艺和集成方式上是不同的。从2015年开始，英特尔通过收购的方式弥补了自己在汽车专业上的短板。收购Mobileye是稳固其在自动驾驶汽车芯片行业地位的重要一步。目前，在中国市场，与Mobileye有直接或间接合作的车企有十余家，包括一汽、SAIC、东风、长城、蔚来、威马等。英特尔、东软集团、一汽红旗联合发布“智能驾驶舱平台”。Mobileye和蔚来将在2022年合作量产，SAIC也将采用Mobileye的REM(道路体验管理)技术，推动L2+ ADAS系统的落地。英特尔最大的竞争对手之一高通原本希望通过收购切入汽车领域。2016年，高通计划以440亿美元的天价收购半导体公司恩智浦，并在9个国家申请反垄断审批。然而，由于中国缺乏反垄断批准，芯片史上最大的合并案以高通向恩智浦支付20亿美元的终止费而告终。收购计划的失败意味着高通在自动驾驶芯片领域的筹码减少。然而，高通在智能手机时代的SoC(集成芯片)市场份额常年排名第一。凭借通信方面的优势，高通将把在信息娱乐方面的优势扩大到车联网，重点是车载信息娱乐系统。奥迪、吉利、标致雪铁龙、大众、捷豹路虎、丰田、比亚迪和Xpeng汽车都计划采用高通的骁龙信息娱乐系统。与英特尔、高通并列全球三大芯片巨头的英伟达是显示芯片(GPU)的发明者，在汽车主控芯片GPU市场处于垄断地位，常年保持70%的市场份额。目前，英伟达已与特斯拉、奥迪、奔驰、宝马、沃尔沃、丰田、大众、蔚来等370多家整车厂商达成合作。

2016 -2019年收购英特尔、英伟达、高通数据来源:crunchbase制图:未来汽车日报三大芯片巨头自成体系，各有所长，牢牢占据智能汽车芯片的领先地位。三足鼎立的局面已经初步形成，看似稳定，但来自传统主机厂和互联网巨头的变数也不容忽视。毕竟谁也不想让汽车“大脑”的控制权旁落，被别人掐死。《做一辈子芯片》AI芯片领域第一个吃螃蟹的车企是特斯拉，以科技感和未来感著称。特斯拉硬件工程副总裁皮特·班农(Pete Bannon)去年9月透露，未来特斯拉全自动驾驶(FDS)系统的Autopilot芯片组将比目前的英伟达芯片快21倍，而成本仅为后者的80%。特斯拉坚持自主研发芯片的原因之一就是坚持纯视觉解决方案。业内普遍认为，L4及以上级别自动驾驶的实现必须配备至少一台激光雷达，但特斯拉认为“你会开车是因为你的眼睛看到了路况，而不是眼睛发出了激光”，所以你坚持不用激光雷达和高精度地图。同样在去年9月，吉利汽车发布了搭载GKUI19智能车载系统的新车型，使用的芯片是吉利子公司ECARX与联发科联合开发的E01。比亚迪全资子公司比亚迪半导体近日完成内部重组。重组后，其业务范围扩大，涵盖智能控制IC芯片和光电半导体。公司……IGBT模块(功率半导体)在中国占据领先地位。国内外的互联网巨头也试图分一杯羹。基于华为Ascension系列AI芯片的华为MDC智能驾驶平台已通过ISO 26262功能安全认证。在2018百度AI开发者大会上，百度CEO李彦宏发布了云AI芯片“昆仑”。腾讯投资的随缘科技发布了AI训练芯片“基斯”，阿里在2019年云起大会上推出了AI推理芯片“包括光800”。谷歌开发的TPU比GPU更适合AI在云端计算和处理。但作为技术密集型产品，自研成本很高。以手机行业为例，华为fellow(华为院士级)艾薇曾对媒体透露，华为手机AI芯片麒麟980的研发耗时36个月，投资超过3亿美元(约合21亿元人民币)，未来有望跃升至7亿美元(约合50亿元人民币)。从时间成本来看，华为海思用了10年时间，在2014年推出了跨越设计门槛的麒麟920，并开始正常迭代。小米的澎湃芯片不断跳票，进度还藏在水下。小米CEO雷军在2017年的发布会上公开承认“做芯片是九死一生”。

小米澎湃S1芯片发布来源:小米智能汽车的汽车规格要求使得芯片的开发更加困难。史航智能CTO刘振宇在接受亿欧汽车采访时表示，在最初的R&D过程中，需要投入数千万美元，整个过程需要储备数十亿美元。特斯拉AI部门高级总监安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)曾在论坛上表示，用一组八个GPU训练Autopilot的深度计算网络需要一年时间。据美国调研公司Gartner统计，一辆无人驾驶智能网联汽车一年的数据流量超过280 Petabyte，相当于每秒8.8GB。这也意味着，在英特尔、英伟达和高通的绝对优势面前，下跌的R&D进度需要以年计算。挑战者们要赶上来还有很长的路要走。这条追赶之路注定是漫长而孤独的。正如英特尔前CEO安迪·格罗夫(andy grove)在《只有偏执狂才能生存》一书中所写的:“在这孤独的旅途中，如果你不是一个特别偏执或者不合群的人，往往很难活着走到最后。”

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