巨头们参与自动驾驶芯片竞逐赛，初创公司可有机会？

如果把自动驾驶的研发和落地看作是一次星辰大海之旅，遇到的每一颗星星都代表着一个难题，那么自动驾驶芯片无疑是最难的问题，它所代表的星星也是最亮的一颗。随着中美贸易战的普及，普通人意识到，芯片不是普通人买得起的，注定是巨头之间的博弈。在这样的背景下，他们不禁为地平线这样的创业公司深深捏了一把汗。他们如何在巨头包围的市场环境中开辟自己的天地？如何在最具挑战性的自动驾驶赛道选择中成功脱下最亮的“芯”？自驾车芯片赛道的典型玩家目前，自驾车芯片赛道的玩家非常多，战斗有几百场。根据代表玩家的产品特点和战略方向，智能相对论认为大致可以分为以下几类。1.一般芯片厂商代表企业:Nvidia是目前自动驾驶芯片赛道当之无愧的领导者，其在2018CES展会上发布的Xavier系列芯片被称为现阶段“最强大”的自动驾驶芯片。为了推动自动驾驶芯片应用生态的形成，英伟达还推出了两个平台，分别是DRIVE Pegasus和DRIVE Constellation。前者支持L4和L5自动驾驶能力，后者允许开发者在虚拟世界中测试他们的程序。虽然目前的车载芯片都是以GPU为核心的智能驾驶辅助芯片，并且英伟达在GPU方面一直处于主导地位，但英伟达推出的通用芯片在功耗和成本方面仍然面临挑战，相当一部分厂商采用定制或半定制的芯片来实现自动驾驶。2.自产自销定制师代表企业:特斯拉特斯拉是自动驾驶赛道上为数不多的不仅制造整车，还研发自动驾驶芯片的公司。在特斯拉开发自己的芯片之前，它已经与Mobileye和Nvidia合作过。它的Autopilot 1.0使用了Mobileye的视觉方案，一个前置摄像头，一个毫米波雷达和12个超声波雷达组成了一个传感系统。内置芯片是Mobileye的EyeQ 3；自动驾驶2.0使用英伟达的芯片平台。但这两次合作的“体验”都不太好。在Autopilot 1.0时期，特斯拉经历了一系列车祸。Mobileye认为特斯拉的功能超出了安全底线，特斯拉认为Mobileye的方案不符合需求。在Autopilot 2.0时期，NVIDIA Drive PX Pegasus平台的500W功耗一直是特斯拉车辆性能的短板。与运行两个小时相比，芯片将使用1千瓦时。于是马斯克加强了自研芯片的方向。今年推出的Autopilot 3.0搭载了特斯拉自研芯片FSD，除了常规的CPU和GPU之外，还配备了两个神经网络处理器(NNP)。在马斯克看来，与依赖现成的技术相比，设计和制造自己的AI硬件可以让特斯拉获得更高的竞争优势。像苹果一样，可以同时掌握软硬件的设计和制造，除了核心技术和数据。除了掌握在自己手中，在体验上肯定会形成更好的匹配和闭环。3、专业芯片和通用解决方案提供商代表企业:Mobileye、Horizon由于自动驾驶面临的场景非常复杂，每个R&D公司或OEM厂商的需求都不尽相同，因此很难用一个通用的算法或芯片解决所有问题，而这也为一批初创公司提供了发展的机会和空间。我们可以把英伟达的通用芯片看作一个参考平台，而不是一个面向终端市场的完整产品。那么第三类玩家的主要方向就是针对自动驾驶的某项功能推出专业的芯片，也有支持芯片的通用解决方案，就像“交钥匙”项目，省去了自动驾驶R&D企业或OEM厂商在某些特定功能或问题上的二次R&D投入。像Mobileye这样的EyeQ系列芯片(ASIC)主要负责视觉数据的处理。初创公司Horizon最近也量产了中国首款汽车级AI芯片——Journey II。这款新产品可以实时检测和识别多种目标，可以满足自动驾驶视觉感知、视觉地图与定位、视觉ADAS等智能驾驶场景的需求，以及语音识别、眼球追踪、手势识别等智能人机交互的功能需求。为了支持自动驾驶产品的快速落地，地平线还推出了AI芯片工具链Horizon OpenExplorer(地平线“天工吴凯”)，内含面向实际场景的AI算法和应用开发全套工具:模型训练工具、检验验证工具、编译器、模拟器、嵌入式开发包等创业公司跑出巨头的机会在哪里？从上面的分析可以看出，自动驾驶芯片的每个参与者都有自己的“独门秘籍”，每个参与者都是在行业内摸爬滚打了很久的老手。其中，有一个意外。2015年成立的初创公司地平线也在这个门槛赛道上找到了自己的领地。很多人难免会好奇。地平线是怎么突破的？首先，目前来看，自动驾驶芯片赛道似乎是英伟达的一枝独秀，但是英特尔和英伟达在芯片赛道上的角力一刻也没有停止过。只是在自动驾驶芯片上，英特尔并没有亲自离开，而是通过投资打起了“代理”牌。2017年，英特尔完成了自动驾驶芯片布局的两项重大投资。一个是以153亿美元的天价收购Mobileye。Mobileye与英特尔自动驾驶部门(ADG)合并，作为英特尔子公司存在；另一个是领投地平线的A+轮融资。凭借在CPU、FPGA、5G方面的经验和资源，帮助地平线进行嵌入式人工智能硬件架构的研发。加上之前167亿美元收购的FPGA巨头Altera，以及收购Here Map 15%的股份，英特尔完成了CPU+FGPA+EYEQ+5G在自动驾驶赛道上的技术布局，不仅获得了这些独角兽的市场份额和客户资源，更重要的是形成了合力，自动驾驶芯片赛道上的综合实力大幅提升，相当于用资本换取了研发和市场开发时间。Horizon作为英特尔的重要“棋子”，在基于摄像头的传感技术、驾驶策略、RSS(响应敏感安全)模型等方面具有优势。此外，地平线正在尝试从后市场向前端市场发展，这对英特尔在中国的市场和自动驾驶的生态布局是非常有益的补充。其次，在与主要对手英伟达的竞争中，地平线采用了芯片+算法+云的非常规风格，与客户的联系更加紧密。在以英伟达为代表的传统芯片商业模式中，芯片厂商在卖出产品后，与用户失去联系。但自动驾驶芯片(AI芯片)在应用场景中必须有相应的算法与之配合，根据场景进行感知分析。这个过程是不断升级迭代的，所以需要用户和厂商保持密切联系。地平线作为初创公司的优势在于能够放下姿态，灵活决策，深入理解用户的场景需求，通过算法解决场景中可能遇到的问题，并对处理器进行深度优化，从而形成一套基于场景理解的软硬件结合的一站式解决方案，从而大大加快定制产品的时间和上线速度。《征途二》发布时，地平线表示已经在高级自动驾驶、ADAS、多模式交互等方向，攻占了多达五个国家的客户前装点，预计明年上半年将获得两位数的前装车点。显然，随着自动驾驶R&D公司和主机厂对应用落地的需求越来越大，定制解决方案中包含的专业芯片的市场正在逐渐开放，因为它更容易形成产品形式，这也是Horizon能够与巨头竞争的原因。有英特尔做“靠山”，地平线能高枕无忧吗？挤进英特尔的生态系统，又有自己独特的打法，地平线还能继续像平地一样那么“光滑”吗？除了对付以英伟达为代表的通用芯片巨头的狙击手，还有谁会挑战地平线？智能相对论认为，自动驾驶芯片赛道在地平线之外，未来有三股力量会对现有市场格局产生影响。第一股力量是算法公司。从地平线的商业模式可以看出，在其通用解决方案组成的“产品”中，芯片只是硬件的一部分，另一部分是软件层面的算法。所以当算法公司决定进入芯片赛道，或者与一些芯片巨头合作，进入芯片巨头的生态，就能立刻对现有格局形成冲击。国内商汤科技在计算机视觉算法领域有着非常深厚的实践，计算机视觉技术也是实现自动驾驶的核心能力之一。所以，以商汤为代表的算法公司将是一个很大的不确定因素。第二股势力是阿里的芯片公司。自动驾驶芯片市场是一座潜力巨大的金矿。根据Gartner的数据，到2021年，全球自动驾驶汽车芯片行业的年收入将增加一倍以上，达到50亿美元。在中国，根据相关规划，10年内将部署3000万辆自动驾驶汽车，使用自主芯片。目前，政府已经设立了2000亿元的基金，用于投资本土芯片制造商。这对于国内研发车载AI芯片的创业公司来说，无疑是一块巨大的蛋糕。事实上，在国内科技巨头中，阿里在AI芯片上布局颇多。目前，他已经投资了寒武纪、沈剑科技、旷视等。这些独角兽也在各自的领域形成了自己的竞争壁垒。在阿里的支持下，这些企业……随时可以进入自动驾驶赛道，到时候会成为一股不可忽视的力量。第三股力量是华为。在自动驾驶方面，华为是非常重要的参与者。早在去年的全连接大会上，华为就发布了支持L4级自动驾驶的计算平台MDC 600，该平台基于8个310 AI芯片，还集成了CPU和相应的ISP模块。华为可怕的不是芯片性能有多强大，而是在硬件、5G通信、云平台、车联网系统等方面的布局。虽然“不造车”，但华为已经围绕自动驾驶形成了一个生态闭环，以“全家桶”的形式轻松完成OEM市场安排。这种打法不仅对自动驾驶芯片企业有影响，对整个自动驾驶赛道也有“杀伤力”。总结:芯片是一个赢者通吃、高度垄断的行业。虽然Nvidia是目前自动驾驶芯片赛道绝对出货量无可匹敌的“霸主”，但随着自动驾驶研发的深入，行业对芯片的需求也开始多元化，这也是地平线的机会。面对诸多挑战，地平线唯一的取胜之道就是快速覆盖市场，在市场验证中完成升级迭代，周而复始，在自动驾驶实现之前。[完]如果把自动驾驶的研发和落地看作是一次星辰大海之旅，遇到的每一颗星星都代表着一个难题，那么自动驾驶芯片无疑是最难的难题，它所代表的星星也是最亮的一颗。随着中美贸易战的普及，普通人意识到，芯片不是普通人买得起的，注定是巨头之间的博弈。在这样的背景下，他们不禁为地平线这样的创业公司深深捏了一把汗。他们如何在巨头包围的市场环境中开辟自己的天地？如何在最具挑战性的自动驾驶赛道选择中成功脱下最亮的“芯”？自驾车芯片赛道的典型玩家目前，自驾车芯片赛道的玩家非常多，战斗有几百场。根据代表玩家的产品特点和战略方向，智能相对论认为大致可以分为以下几类。1.一般芯片厂商代表企业:Nvidia是目前自动驾驶芯片赛道当之无愧的领导者，其在2018CES展会上发布的Xavier系列芯片被称为现阶段“最强大”的自动驾驶芯片。为了推动自动驾驶芯片应用生态的形成，英伟达还推出了两个平台，分别是DRIVE Pegasus和DRIVE Constellation。前者支持L4和L5自动驾驶能力，后者允许开发者在虚拟世界中测试他们的程序。虽然目前的车载芯片都是以GPU为核心的智能驾驶辅助芯片，并且英伟达在GPU方面一直处于主导地位，但英伟达推出的通用芯片在功耗和成本方面仍然面临挑战，相当一部分厂商采用定制或半定制的芯片来实现自动驾驶。2.自产自销定制师代表企业:特斯拉特斯拉是自动驾驶赛道上为数不多的不仅制造整车，还研发自动驾驶芯片的公司。在特斯拉开发自己的芯片之前，它已经与Mobileye和Nvidia合作过。它的Autopilot 1.0使用了Mobileye的视觉方案，一个前置摄像头，一个毫米波雷达和12个超声波雷达组成了一个传感系统。内置芯片是Mobileye的EyeQ 3；自动驾驶2.0使用英伟达的芯片平台。但这两次合作的“体验”都不太好。在Autopilot 1.0时期，特斯拉经历了一系列车祸。Mobileye认为特斯拉的功能超出了安全底线，特斯拉认为Mobileye的方案不符合需求。在Autopilot 2.0时期，NVIDIA Drive PX Pegasus平台的500W功耗一直是特斯拉车辆性能的短板。与运行两个小时相比，芯片将使用1千瓦时。于是马斯克加强了自研芯片的方向。今年推出的Autopilot 3.0搭载了特斯拉自研芯片FSD，除了常规的CPU和GPU之外，还配备了两个神经网络处理器(NNP)。在马斯克看来，与依赖现成的技术相比，设计和制造自己的AI硬件可以让特斯拉获得更高的竞争优势。像苹果一样，可以同时掌握软硬件的设计和制造，除了核心技术和数据。除了掌握在自己手中，在体验上肯定会形成更好的匹配和闭环。3、专业芯片和通用解决方案提供商代表企业:Mobileye、Horizon由于自动驾驶面临的场景非常复杂，每个R&D公司或OEM厂商的需求都不尽相同，因此很难用一个通用的算法或芯片解决所有问题，而这也为一批初创公司提供了发展的机会和空间。我们可以把英伟达的通用芯片看作一个参考平台，而不是一个面向终端市场的完整产品。那么第三类玩家的主要方向就是针对自动驾驶的某项功能推出专业的芯片，也有支持芯片的通用解决方案，就像“交钥匙”项目，省去了自动驾驶R&D企业或OEM厂商在某些特定功能或问题上的二次R&D投入。像Mobileye这样的EyeQ系列芯片(ASIC)主要负责视觉数据的处理。初创公司Horizon最近也量产了中国首款汽车级AI芯片——Journey II。这款新产品可以实时检测和识别多种目标，既可以满足自动驾驶视觉感知、视觉映射与定位、视觉ADAS等智能驾驶场景的需求，也可以满足语音识别、眼球追踪、手势识别等智能人机交互的功能需求。为了支持自动驾驶产品的快速落地，地平线还推出了AI芯片工具链Horizon OpenExplorer(地平线“天工吴凯”)，内含面向实际场景的AI算法和应用开发全套工具:模型训练工具、检验验证工具、编译器、模拟器、嵌入式开发包等创业公司跑出巨头的机会在哪里？从上面的分析可以看出，自动驾驶芯片的每个参与者都有自己的“独门秘籍”，每个参与者都是在行业内摸爬滚打了很久的老手。其中，有一个意外。2015年成立的初创公司地平线也在这个门槛赛道上找到了自己的领地。很多人难免会好奇。地平线是怎么突破的？首先，目前来看，自动驾驶芯片赛道似乎是英伟达的一枝独秀，但是英特尔和英伟达在芯片赛道上的角力一刻也没有停止过。只是在自动驾驶芯片上，英特尔并没有亲自离开，而是通过投资打起了“代理”牌。2017年，英特尔完成了自动驾驶芯片布局的两项重大投资。一个是以153亿美元的天价收购Mobileye。Mobileye与英特尔自动驾驶部门(ADG)合并，作为英特尔子公司存在；另一个是领投地平线的A+轮融资。凭借在CPU、FPGA、5G方面的经验和资源，帮助地平线进行嵌入式人工智能硬件架构的研发。加上之前167亿美元收购的FPGA巨头Altera，以及收购Here Map 15%的股份，英特尔完成了CPU+FGPA+EYEQ+5G在自动驾驶赛道上的技术布局，不仅获得了这些独角兽的市场份额和客户资源，更重要的是形成了合力，自动驾驶芯片赛道上的综合实力大幅提升，相当于用资本换取了研发和市场开发时间。Horizon作为英特尔的重要“棋子”，在基于摄像头的传感技术、驾驶策略、RSS(响应敏感安全)模型等方面具有优势。此外，地平线正在尝试从后市场向前端市场发展，这对英特尔在中国的市场和自动驾驶的生态布局是非常有益的补充。其次，在与主要对手英伟达的竞争中，地平线采用了芯片+算法+云的非常规风格，与客户的联系更加紧密。在以英伟达为代表的传统芯片商业模式中，芯片厂商在卖出产品后，与用户失去联系。但自动驾驶芯片(AI芯片)在应用场景中必须有相应的算法与之配合，根据场景进行感知分析。这个过程是不断升级迭代的，所以需要用户和厂商保持密切联系。地平线作为初创公司的优势在于能够放下姿态，灵活决策，深入理解用户的场景需求，通过算法解决场景中可能遇到的问题，并对处理器进行深度优化，从而形成一套基于场景理解的软硬件结合的一站式解决方案，从而大大加快定制产品的时间和上线速度。《征途二》发布时，地平线表示已经在高级自动驾驶、ADAS、多模式交互等方向，攻占了多达五个国家的客户前装点，预计明年上半年将获得两位数的前装车点。显然，随着自动驾驶R&D公司和主机厂对应用落地的需求越来越大，定制解决方案中包含的专业芯片的市场正在逐渐开放，因为它更容易形成产品形式，这也是Horizon能够与巨头竞争的原因。有英特尔做“靠山”，地平线能高枕无忧吗？挤进英特尔的生态系统，又有自己独特的打法，地平线还能继续像平地一样那么“光滑”吗？除了对付以英伟达为代表的通用芯片巨头的狙击手，还有谁会挑战地平线？智能相对论认为，自动驾驶芯片赛道在地平线之外，未来有三股力量会对现有市场格局产生影响。第一股力量是算法公司。从地平线的商业模式可以看出，在其通用解决方案组成的“产品”中，芯片只是硬件的一部分，另一部分是软件层面的算法。所以当算法公司决定进入芯片赛道，或者与一些芯片巨头合作，进入芯片巨头的生态，就能立刻对现有格局形成冲击。国内商汤科技在计算机视觉算法领域有着非常深厚的实践，计算机视觉技术也是实现自动驾驶的核心能力之一。所以，以商汤为代表的算法公司将是一个很大的不确定因素。第二股势力是阿里的芯片公司。自动驾驶芯片市场是一座潜力巨大的金矿。根据Gartner的数据，到2021年，全球自动驾驶汽车芯片行业的年收入将增加一倍以上，达到50亿美元。在中国，根据相关规划，10年内将部署3000万辆自动驾驶汽车，使用自主芯片。目前，政府已经设立了2000亿元的基金，用于投资本土芯片制造商。这对于国内研发车载AI芯片的创业公司来说，无疑是一块巨大的蛋糕。事实上，在国内科技巨头中，阿里在AI芯片上布局颇多。目前，他已经投资了寒武纪、沈剑科技、旷视等。这些独角兽也在各自的领域形成了自己的竞争壁垒。在阿里的支持下，这些企业……随时可以进入自动驾驶赛道，到时候会成为一股不可忽视的力量。第三股力量是华为。在自动驾驶方面，华为是非常重要的参与者。早在去年的全连接大会上，华为就发布了支持L4级自动驾驶的计算平台MDC 600，该平台基于8个310 AI芯片，还集成了CPU和相应的ISP模块。华为可怕的不是芯片性能有多强大，而是在硬件、5G通信、云平台、车联网系统等方面的布局。虽然“不造车”，但华为已经围绕自动驾驶形成了一个生态闭环，以“全家桶”的形式轻松完成OEM市场安排。这种打法不仅对自动驾驶芯片企业有影响，对整个自动驾驶赛道也有“杀伤力”。总结:芯片是一个赢者通吃、高度垄断的行业。虽然Nvidia是目前自动驾驶芯片赛道绝对出货量无可匹敌的“霸主”，但随着自动驾驶研发的深入，行业对芯片的需求也开始多元化，这也是地平线的机会。面对诸多挑战，地平线唯一的取胜之道就是快速覆盖市场，在市场验证中完成升级迭代，周而复始，在自动驾驶实现之前。[结束]

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