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去年12月1日，高通發(fā)布了號稱迄今為止最強大的手機移動處理器——驍龍8 Gen1。為爭奪驍龍8的首發(fā)權，小米和摩托羅拉在微博上吵得熱火朝天。
這樣的現象在當下的智能汽車行業(yè)也已成為常態(tài)。
為了賦予汽車產品更大的賣點，不少車企在旗艦車型上進行算力比拼，“雙Orin”已成為標配，甚至有“四Orin”的堆疊組合出現。
不久前，英偉達發(fā)布了算力達2000TOPS的Thor芯片，將汽車行業(yè)的算力競爭推至高潮。
有意思的是，新智駕從多方了解到，盡管車企常常對其搭載的高算力自動駕駛芯片引以為豪，但目前很少有將算力充分利用的案例，甚至可能連一半都沒有開發(fā)出來。
這樣的落差不免讓人疑惑，“唯算力論”是否為偽命題。
對此，新智駕對話了芯馳科技副總裁徐超，試從“唯算力論”的演變中洞悉行業(yè)的現狀以及未來發(fā)展的風向。
說起車企在高算力芯片上的內卷，威馬絕對是榜上有名。
今年三月份，威馬推出了搭載四顆英偉達Orin X芯片的M7，算力1016TOPS，并號稱采用了中央域控架構。
這一車型的上市將汽車行業(yè)的算力內卷與跨域融合的趨勢，帶向了一個新的階段。
汽車電子電氣架構從傳統(tǒng)分布式朝著集中式、輕量化的方向轉變已成為老生常談。在這個過程中，域控制器的概念順勢出現，進而演變出三種架構：分布式架構、跨域融合式架構以及中央域控式架構。
目前，分布式域控已經在不少量產汽車身上實現，如威馬M7般的跨域融合成為了行業(yè)新的追求。
在過去的文章中，我們談及了不少關于行泊一體技術的演進，其實，行泊一體只是跨域融合的表現形式之一，類似還有艙泊一體，駕艙一體等域控架構。
徐超認為：“從芯片設計的角度來看，在A域里面融合B域的一部分功能，車企可以拿B域的功能作為主要功能來使用，也可以拿B域的功能作為A域的備份或增強。這是一種大趨勢。”
跨域融合帶來的優(yōu)點顯而易見，如果將駕駛域與座艙域融合起來，車企目前追逐的高通8155與英偉達Orin X的搭配可能會被一塊芯片或者一組芯片所替代，這樣硬件上的成本可能會下降一半。
在軟件開發(fā)層面，跨域融合可以采用標準化的底層基礎軟件與通用型中間件，二者可以適用于不同平臺，比起分別開發(fā)兩套系統(tǒng)，可以縮短一倍底層軟件和中間件的開發(fā)周期。相當于一棵主干生出兩套系統(tǒng)，同根同源。
對于消費者而言，駕駛體驗上也能得到不小的提升。不同的傳感器在行車、泊車、以及座艙中可以復用。例如在泊車時，泊車攝像頭只能識別到近處物體，對于遠處來車，車主可用行車系統(tǒng)的前攝像頭遠距離觀察，更加安全且可靠。
圖源：芯馳科技官網
但過于集中化的芯片設計也可能會出現一些問題。
徐超告訴新智駕：“如果單一控制器被損毀會面臨沒有備份的情況，這很危險。未來真正做到跨域融合的時候，很有可能還是要采用另外一張芯片來做備份接管，做好安全冗余設計。”
而想要以更少的芯片數量做到跨域融合，單個芯片的算力就必須達到一定水平。
集度汽車日前宣稱，未來量產的ROBO-01可以做到智艙、智駕互為冗余，在智駕系統(tǒng)出現問題時智艙系統(tǒng)及時接管。這是目前為止通往駕艙融合方向的一個不小突破。
集度方面在發(fā)布會后也坦言，可以做到如此地步的原因在于高通8295芯片的應用，8295芯片算力為30TOPS，比之8155芯片的8TOPS有了極大的提升。
因此，想做到跨域融合，算力上就必須有所拔高，芯片企業(yè)與車企也不約而同的走上了算力內卷之路。
數據顯示，自動駕駛等級每增加一級，所需要的芯片算力就會呈現十數倍的上升：
L2級自動駕駛的算力需求僅要求2-2.5TOPS，L3級自動駕駛算力需求則需要20-30TOPS，L4級需要200TOPS以上，L5級別算力需求超過了2000TOPS。
目前，受限于政策環(huán)境以及自動駕駛技術的成熟度，各大車企的智能駕駛功能大多還仍停留在L2階段。理論上講，即便是L3級自動駕駛也只需要20-30TOPS，但車企的內卷程度遠超相應需求。
當下行業(yè)內算力最高的芯片為英偉達254TOPS的自動駕駛芯片Orin X以及高通8TOPS的智能座艙芯片8155。
自兩塊芯片量產以來，各家車企發(fā)布的新車均以二者為賣點，這自然成為了消費者吐槽與對比的焦點。
舉例而言，理想L8、L7，小鵬G9，集度ROBO-01，飛凡R7在智駕方面均搭載了兩塊Orin X，蔚來ES7搭載了四塊Orin X，算力破千。在智艙領域，高通8155則是上述車型的標配，明年才量產的集度ROBO-01甚至搭載了高通8295智艙芯片。
極氪001上市時搭載的高通820A智艙芯片，因車機卡頓與芯片性能不足被不少車主投訴，考慮到競爭力問題，極氪斥資3億元免費為用戶升級為8155芯片。
今年10月，極氪首次突破月銷萬輛大關，實現交付1.01萬輛，環(huán)比增長22.3%，累計交付5.56萬輛。
不管算力是否能被充分發(fā)揮，起碼在銷量上的作用是顯而易見的。
對此，徐超認為：“消費電子行業(yè)里所謂的旗艦算力進入到了汽車領域中，導致大家都在進行算力競賽，這不是基于應用跟性價比的角度去做產品，而是基于宣傳賣點為導向去做產品，并不理性?！?/p>
更加內卷的是芯片企業(yè)。9月21日晚，在一年一度的“春晚”GTC大會上，英偉達發(fā)布了一款算力高達2000TOPS的汽車芯片Thor。對比于當下Orin X的254TOPS，真正做到了“一個打八個”。
圖源：英偉達
此前一直主打座艙芯片的高通也不甘示弱，星夜兼程，僅過了兩天，在23日凌晨便推出了號稱“業(yè)內首個集成式汽車超算SOC”——Snapdragon Ride Flex。
雖然沒有技術展示，僅有PPT內容，但最高版本的Ride Flex Premium SoC加上外掛AI加速器組合起來，同樣可以實現2000TOPS的綜合算力，與Thor旗鼓相當。
高通的Snapdragon Ride Flex與英偉達的Thor芯片都可以作為智能汽車的計算中樞，同時為自動駕駛、智能座艙等車載智能系統(tǒng)提供算力支持。至此，芯片算力內卷大戰(zhàn)，達到高潮。
不過，芯片算力堆得越高是否就代表智能化程度越高，是個值得琢磨的問題，因為算力只是一個理論上限，芯片能發(fā)揮多少效率，還得取決于跟軟件算法的配合。
在實際應用中，業(yè)內常以特斯拉作為典型來舉例，特斯拉自研的FSD芯片單顆算力為72TOPS，每輛車搭載兩顆，算力共計144TOPS，但得益于特斯拉的軟件算法，在實際上感知層的神經網絡上面，其效果是比英偉達200-300TOPS好上許多。
徐超便指出：“在整車生命周期和產品售賣的過程中，大算力芯片的算力往往都不能完全發(fā)揮，甚至可能連一半都發(fā)揮不了?！?/p>
因此，充分挖掘芯片算力，將算力轉化為汽車的智能化能力才是車企的決勝手段。
車企想要達成這個目標，便要深入了解芯片構造，與芯片企業(yè)聯手探索智能化道路。芯片企業(yè)也應該在追逐高算力之路上冷靜下來，更多的在軟件層面下些功夫。
電動化、智能網聯的趨勢為汽車行業(yè)帶來了新的半導體需求，也給作為Tier2的芯片企業(yè)帶來了角色上的轉變。
燃油車時代，主機廠+Tier1+Tier2的金字塔格局固若金湯，芯片企業(yè)僅與Tier1對接，完成本職工作便可生存。
但如今，考慮整車項目與芯片設計的開發(fā)流程與適配性，主機廠經常會跳過Tier1直接與芯片廠商進行前端溝通，以此來挖掘市場真實的需求并促成軟件的適配與迭代。
徐超告訴新智駕：“車企如果沒有非常深入的了解芯片行業(yè)，在智能化創(chuàng)新的過程當中就很容易碰到天花板。如果車企不知道芯片該怎么用或者該如何用好，以及芯片能力的上限在哪，便無法把芯片的功能發(fā)揮出來，或者即便能實現，成本也會非常高?！?/p>
因此，車企與芯片企業(yè)需要去深度交流與合作。在這個過程中，芯片企業(yè)研發(fā)速度不斷加快。
回到2018年，Mobileye在汽車芯片行業(yè)可以說擁有絕對的統(tǒng)治力，2018年量產EyeQ4芯片之時，其在ADAS領域市占率近90%。
然而，到了2021年，Mobileye下一代芯片EyeQ5量產，市場份額快速跌至70%，且多數是存量份額，幾乎很少見到搭載EyeQ5的新車出現。
Mobileye的三年空白期中，特斯拉的FSD迭代了兩次；英偉達推出了Parker與Xavier芯片；地平線在兩年內從個位級算力突破到128TOPS；黑芝麻在2021年將算力提升至了70TOPS超過EyeQ5。
“作為傳統(tǒng)的零部件供應商，三年迭代一款產品已經是正常速度，甚至偏快”。徐超說道。但在智能化的大潮中Mobileye的地迭代節(jié)奏儼然限制了其上車的速度。
不過，一味的追求速度并不合理。
相對于消費級和工業(yè)級半導體，車規(guī)級半導體對產品的可靠性、一致性、安全性、穩(wěn)定性等要求更為嚴苛。一款車規(guī)級芯片從產品定義，設計，流片，仿真，再到客戶適配的流程至少需要2-3年，芯片企業(yè)需要投入大量的人力物力。
目前芯片企業(yè)的迭代速度，多少有點被市場牽著鼻子走，徐超告訴新智駕：“一定要夯實芯片研發(fā)的基礎，尤其是在安全性上的考量，過分的用先進技術去追求超高的算力競爭，有點過頭?！?/p>
其實芯片企業(yè)也在不斷思考如何平衡研發(fā)速度與市場需求之間的關系。
以芯馳為例，其產品覆蓋智能座艙、智能駕駛、網關和高性能MCU。在布局上，面向未來汽車電子電氣架構最核心的芯片類別；在設計上，四個產品線采用平臺化設計，不少技術都可平移復用，因此發(fā)展比較均衡。目前，四大系列芯片均已實現量產，服務客戶超260家，覆蓋中國90%以上的車廠。
圖源：芯馳科技官網
此外，芯片企業(yè)也需要加強算法與軟件技術的積累。在自動駕駛逐漸被深入應用的過程中，軟件算法決定著車輛駕駛時的安全與否，已經成為車企未來發(fā)展戰(zhàn)略之中的關鍵勝負手。
在車企“自主可控”的需求下，“通過與芯片公司和算法公司的開放式合作，車企可以將車輛的數據回傳積累下來，讓這一部分數據產生更大的價值。”徐超說道。
汽車芯片并不是一個新興行業(yè)，傳統(tǒng)汽車電子領域已經形成一道道堅實的壁壘，從業(yè)者按部就班的在航道中前行，有條不紊。
近年來，“軟件定義汽車”的趨勢卻將這個細分領域推向了新能源浪潮的前沿。這場由整車電子電氣架構升級驅動的市場變革，任何一家芯片企業(yè)置身其中都必須在研發(fā)上鉚足了勁，不敢有絲毫懈怠。
不過，目前還遠未到終局，在市場烈火烹油般內卷算力之后，最后比拼的，或許依然是基礎的研發(fā)能力以及對汽車安全的切實保障。
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