今天智能汽車上（最）厲害的算力標配，是高通8195，加上英偉達Orin。
明后年或許是高通8295，加上英偉達Thor。
無通達不智能，是一名智能汽車消費者的零基礎常識。
而到2025年，我們可能會看到更多中國姓名。有地平線這樣奔向臺前的明星企業(yè)，征程5既定將搭載于迪王、紅旗、理想和蔚來的新品牌；也有黑芝麻智能這樣悶聲定大點的獨角獸企業(yè)，據(jù)稱客戶超過10家，八成乘用、兩成商用；還有寒武紀、芯馳等等待爆企業(yè)。
業(yè)界預期，2025年將成為芯片國產(chǎn)化替代的關(guān)鍵節(jié)點。要么上車，要么不必再擠上車。
這個狹窄的門縫時間為中國芯片公司提供怎樣的機會？在全員大佬面前，中國芯片的優(yōu)勢在哪里？芯片企業(yè)如何看待越來越多中國車企自己造芯？
今年黑芝麻智能技術(shù)開放日，一群技術(shù)猛男給我們展示了作為一家中國自動駕駛芯片公司的觀察與抱負。
你懷疑2025是湊數(shù)，可你沒有證據(jù)
在2020年以前，中國芯片的機會是很小的。局面的變化，當然可以歸納為“智能汽車快速發(fā)展”，但是還是有幾項細分條件值得細品：
其一，是終端消費意愿打開，汽車智能將從培育期進入爆發(fā)期。
無論你個人眼下多么不在意智能，趨勢是大多數(shù)人接受為它買單，智能配置將迅速成為標配。據(jù)預測，到2025年國內(nèi)66%的新車將預置L2以上功能，其中50%是L2～L3，即L2、L2+或L2.99等等。
車企加快商業(yè)化部署，就需要上游芯片公司緊密配合。過去產(chǎn)業(yè)規(guī)模小，汽車芯片可能只是大供應商產(chǎn)品線中的一個事業(yè)部；現(xiàn)在盤子大，預計2025年全球系統(tǒng)級芯片市場規(guī)模達到82億美元，可以生長出成功的汽車計算芯片公司。
其二，賽道方向變得更加明確。
2020年以前，業(yè)界對于自動駕駛是會快速增長還是漸進式增長，采用什么技術(shù)路線，對算力有什么要求，是三臉懵逼的。你或許還記得部分爭論：是從L2逐級上探，還是L4一步到位；是做車路協(xié)同，還是單車競備；是感知融合，還是做純視覺；是學馬斯克的，還是去他大爺?shù)摹?/div>
經(jīng)過曲折的探索，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)形成基本共識。比如算力，L2的算力需求大概在10～20T，L2+大概在50～70T，L2.99則是100～200T。再比如方案，5V5R行泊一體正在成為主流，點到點的導航輔助還是需要激光雷達，而高精地圖或?qū)⒅鸩降?br />
方向拉齊，才能為芯片產(chǎn)品提供技術(shù)指引。
拿黑芝麻智能已經(jīng)量產(chǎn)的華山二號A1000平臺為例，支持L2/L3智能駕駛以及行泊一體。這不只要求算力，到2021年其A1000Pro最高做到196T；同時芯片一定是高度異構(gòu)性，就是把不同指令集、不同功能、不同制程的計算單元，混合到一個計算系統(tǒng)。
所以在A1000上，除了CPU和NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡加速器），還有大量DSP（數(shù)字信號處理單元）做邏輯運算；有高性能ISP（圖像信號處理單元）做多路高清圖像的實時處理；有處理CV（計算機視覺）的運算核；有GPU去做行泊一體的360環(huán)視畫面3D渲染；有接口可以接入攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等等異構(gòu)傳感器。
盡管我們站在終端體驗尚屬差強人意，但是車端功能需求和實現(xiàn)路徑明確清晰，產(chǎn)業(yè)可以開始專注技術(shù)成熟和產(chǎn)業(yè)化落地。
其三，智能駕駛深化將帶動產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)。
里頭一方面是玩家重構(gòu)。原來汽車供應鏈會有人掉隊，而跨界新玩家會進入賽道，替代補上。
比如英偉達，原來是游戲大佬，到2011年才進入汽車市場，從智能座艙芯片開始摸索車規(guī)級能力，到2015年推出自動駕駛芯片Tegra和NVIDIADrive系列。如今已是智駕領(lǐng)域的明星標簽。
迅速上位不只是因為個企能力牛B，也是因為智駕正在改變汽車芯片賽道的游戲規(guī)則，使計算能力成為一個核心競爭要素。
目前汽車半導體巨頭，從英飛凌、恩智浦、瑞薩、意法、到德州儀器，并不以此見長，而是以MCU（微控制單元）為主；趨勢則是像英偉達、Mobileye（英特爾）、甚至未來華為，以及等等掌握計算平臺的公司，更符合增長紅利。
另一方面是產(chǎn)業(yè)鏈分工合作的邊界也將重構(gòu)。芯片公司原來作為Tier2對接傳感器公司和Tier1，做成最終形態(tài)的產(chǎn)品賣給車企，和車企沒有交集；現(xiàn)在則和核心的Tier1、車企關(guān)系密切，充當Tier1.5的角色。
技術(shù)更新對于協(xié)同工作提出新的要求。在2020年拿出一個50T的芯片給到車企，甚至很少車企清楚用法，因為以前沒有用過，很多評估方式、測試方法都需要芯片公司和車企共同探索優(yōu)化。現(xiàn)在芯片公司還會做一些芯片開發(fā)套件、軟硬件參考設計推給車企，讓后者快速上手做產(chǎn)品化落地。同時配套開發(fā)工具鏈和技術(shù)服務，方便開發(fā)者（車企/Tier1/第三方）在芯片上移植系統(tǒng)和算法。
車企往上，從Tier1、算法、中間件、操作系統(tǒng)、到芯片，智能駕駛帶來諸多新的環(huán)節(jié)，都意味著新的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)鏈機會。
中國公司有三寶，芯大活好卷到老
以上僅僅證明賽道很肥，具體到中國芯片公司如何分到豬肉，也是不乏刀法：
首先是扎根本土，更容易拿捏技術(shù)發(fā)展的方向，做出規(guī)劃和部署。
目前中國智能汽車走在產(chǎn)業(yè)前面，擁有定義技術(shù)的主動權(quán)。這也利于帶動本土芯片公司占得領(lǐng)先優(yōu)勢。汽車芯片強弱和汽車地域市場強相關(guān)，如今MCU大廠幾乎都源自歐美日，也是得益于早年歐美日車企蓬勃帶動他們的本土供應鏈共同富裕。
而本輪中國芯片的先機在于，2021年起中國車企開始率先從傳統(tǒng)分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)向域控架構(gòu)。從技術(shù)角度，電子電氣架構(gòu)是汽車變得智能的關(guān)鍵變化，由此成就第一波“用戶體驗”。其演進需要不同的底層技術(shù)，最核心的支撐就是芯片。
傳統(tǒng)汽車采用分布式架構(gòu)，沒有什么電子器件，控制器相互獨立，嵌入軟件，按照功能劃分，每個功能完成其最緊迫的需求，空調(diào)是空調(diào)、音響是音響、座椅是座椅。
到智能汽車，相似而分散的功能被整合到一個域控制器。域架構(gòu)解決數(shù)據(jù)量增大帶來的兩個問題：一是需要更寬、更多、更快的數(shù)據(jù)流動；二是需要更大的算力處理數(shù)據(jù)。也就意味著需要集成度更高、算力更大的芯片，比如黑芝麻A1000就是面向域架構(gòu)規(guī)劃的產(chǎn)品。
但是域架構(gòu)并不是盡頭。它增加了非常多的芯片、線材、和重量盒子。
所以未來5-10年，會進一步向集中化的架構(gòu)和中央化的計算能力演進，現(xiàn)在幾個域解決的問題將逐漸集成到一個大系統(tǒng)里去，實現(xiàn)多域融合。這樣的中央架構(gòu)，推動力將不再是終端體驗，而是來自車企內(nèi)部對優(yōu)化成本的訴求。
中央架構(gòu)不僅在線材或空間布置方面能有極大節(jié)省，不同域的計算需求集成到更大算力的芯片，優(yōu)化算力復用和算力單元的生命周期，此外還有提升迭代效率、靈活部署、代碼高內(nèi)聚低耦合等等療效，最終會體現(xiàn)在更好的整車性價比上。
中國車企布局手速飛快。
比如小鵬今年在G9上最新采用的第三代架構(gòu)EEA3.0，就已經(jīng)進入中央超算+區(qū)域控制，在量產(chǎn)架構(gòu)中非常領(lǐng)先。
長城今年原計劃落地第四代架構(gòu)GEEP4.0，也是中央計算+區(qū)域控制，但是尚且沒有看到上車消息；同步開發(fā)的第五代架構(gòu)GEEP5.0，預計在2024年量產(chǎn)，更加激進地將整車軟件（包括座艙和智駕）集中到一個中央大腦，這種onebrain方案也是趨勢，但是對車企軟件能力要求很高，目前在特斯拉上倆模塊也是分離的。
與長城GEEP4.0類似，還有廣汽今年發(fā)布的星靈架構(gòu)，計劃在2023年搭載到埃安全新車型，以及哪吒最新發(fā)布的浩智架構(gòu)，要到2024年上車。
上汽正在開發(fā)的零束銀河全棧3.0架構(gòu)，計劃2024年上車，騷氣在中央計算會有主從兩個高性能計算單元，slave單元負責備份，再加區(qū)域控制。相比已經(jīng)應用到智己和飛凡上的1.0架構(gòu)是長足的提升，眼下的中央計算更偏多域集中，同時保留了很多分布式模塊。
還有蔚來，在今年一個技術(shù)論壇上透露下一代架構(gòu)，計算平臺作為中央最高決策，區(qū)域控制根據(jù)物理位置劃分，充當網(wǎng)關(guān)分配數(shù)據(jù)和電力，不過并沒有公布時間表。目前二代產(chǎn)品ET7、ET5和ES7仍舊基于跨域集中架構(gòu)，按照功能劃分幾個大域。
而本土芯片公司也已經(jīng)瞄準方向朝南墻沖去，預計到2025年車端第一批中央架構(gòu)開始落地，頭部公司都可以拿出性能足秤的芯片。
比如黑芝麻智能正在研發(fā)下一代A2000芯片，就是面向中央架構(gòu)的中央計算芯片，7nm工藝、250T大算力，原來可能需要兩顆A1000去做L2.9，未來一顆A2000就可以做。
再比如地平線本屆征程5其實就是“集成自動駕駛和智能交互的全場景整車智能中央計算芯片”，盡管算力僅128T；而下屆征程6，算力將達到1000T，更符合中央計算的自我修養(yǎng)，預計2023年推出。據(jù)稱征程6是一個系列，會有多顆芯片去覆蓋不同價位高中低端車型。
據(jù)黑芝麻智能的樂觀估計，在中國車企帶頭之下，中國芯片公司有機會跟全球龍頭在中國市場平分天下。
其次，基于敏銳預判，本土芯片公司更能踏準技術(shù)節(jié)奏。
中國車企的迭代速度飛快，需要上游供應鏈同步，而本土公司無論是戰(zhàn)略設計還是執(zhí)行力，都能滿足中國車企迭代需求。
比如黑芝麻智能，在2019-2020年不到一年發(fā)布兩代產(chǎn)品，研發(fā)過程是有重疊的，而如果按照順序做完A500再做A1000，就會錯過窗口。
堅定提前布局和資源投入非常關(guān)鍵。因為芯片有一段硬核時間成本，尤其是車規(guī)芯片。比如A1000是國內(nèi)極少數(shù)（如果不是唯一）做到ISO26262ASILD的芯片。這類大型自動駕駛芯片，從流片到完成所有測試，保證高可靠性，基本需要一年半到兩年時間。
黑芝麻智能在2020年中一版流片成功，到今年上半年完成所有車規(guī)認證和測試，以及車企商業(yè)化落地需要的所有PPAP信息和文件，整體進程比行業(yè)同級芯片領(lǐng)先兩年。今年進入批量生產(chǎn)，才能保證在2025年L2+上量的窗口期，比較完美地跟上快速落地的節(jié)奏。
這其中不僅要求決策魄力，更要求定力。讓黑芝麻智能團隊非常驕傲的是，作為創(chuàng)業(yè)公司，從2016年成立到現(xiàn)在，戰(zhàn)略方向沒做過調(diào)整。
其三，擅長靈活定位，抓住確定的市場。
短期內(nèi)，軍備競賽一定還是市場主旋律。龍頭英偉達的算力已經(jīng)做到2000T，但是大算力帶來成本以及可量產(chǎn)性都會成為挑戰(zhàn)。所以對于未來路徑，每家公司都有不同的思考。
黑芝麻智能認為，算力仍將在合理范圍內(nèi)進一步提高，比如他們的下一代芯片，仍是通過更先進的制程，在更大的芯片上集成更多不同域的功能。然而算力之外，也在研究如何通過結(jié)構(gòu)創(chuàng)新解決其他痛點。
比如A1000Pro，是在16nm制程下做的超大規(guī)模深度學習引擎，通過先進封裝集成多核心，基于多核心建立高速通信通路，大幅提高數(shù)據(jù)傳輸效率。
地平線也抱以相似觀點，當制程工藝逐漸逼近物理極限，摩爾效率放緩，架構(gòu)創(chuàng)新成為必要的優(yōu)化路徑。他們提出新的指標，“真實計算效能”。因為芯片的物理峰值算力，并不等于實際處理能力，后者才是用戶對芯片效能最直觀的感受，也是基礎算力下的計算性能。
比如征程5，就是地平線按照真實計算效能邏輯，通過優(yōu)化軟硬件和算法，做出的產(chǎn)品。征程5單顆算力128T，但是真實計算性能1531FPS。據(jù)稱這使其在運行典型分類模型和檢測模型時，在不同的模型上運行的性能并不遜色于英偉達Orin（峰值算力254T）。
這樣的芯片定位，從成熟度到時間窗口，都是精準踏在主流應用的時間窗口。比如A1000，主要針對三類，NOA（支持上下匝道、點對點自動變道）、行泊一體、和低速泊車。都是業(yè)內(nèi)熱度高，更廣泛的車企提供大量項目，裝配率有望迅速提高的業(yè)務。車企訴求從高階精尖延展到便宜大碗。
拿行泊一體來說，以前行車和泊車是獨立的，可能還是找兩個供應商的兩個不同系統(tǒng)。現(xiàn)在L2行車和泊車裝配率趨同，就是把原來主動安全、單V功能和四個低速泊車攝像頭結(jié)合到一個芯片上。
最直接的好處就是降本增效。一方面原來兩個芯片甚至兩個盒子，結(jié)構(gòu)件和存儲、電源、MCU等等都需要兩套，單芯片削減成本，同時降低系統(tǒng)功耗和空間需求；另一方面，多芯片系統(tǒng)，算力分布在不同芯片上，沒辦法做到最大利用，集成到一個芯片則可以根據(jù)不同場景做靈活分配。
對于芯片公司，尤其創(chuàng)業(yè)公司，規(guī)模成型或許更為重要，能使得主營業(yè)務回歸半導體的商業(yè)邏輯掙錢，就是成功的開始。
車企不造芯，也沒人會說你不努力
當然，國產(chǎn)芯片最根本的優(yōu)勢還在于國產(chǎn)本身。
汽車行業(yè)自從被缺芯按在地上摩擦，車企都希望建立更安全的本土供應。最安全的供應莫過自研，垂直整合上下通吃，包括比吉長、長上廣、蔚小理都傳出自研芯片的相關(guān)布局。
從芯片公司的視角來看，是大可不必的。
芯片自研之風緣起特斯拉，其動因在于當時市面上找不到一款通用芯片支撐它的系統(tǒng)和算法，同時滿足馬斯克對于性能、進度、成本、功率的騷要求，所以在確定的應用場景和需求的框架下自研自足。
今天很多車企似乎處在相同的杠頭上，他們強調(diào)全棧自研，但是自研的算法匹配現(xiàn)行的通用芯片，并發(fā)揮不出優(yōu)勢，于是還是需要定制化芯片匹配。但是產(chǎn)業(yè)正在逐漸走向成熟，此時強行搶飯，挑戰(zhàn)較大。
一方面，要與專業(yè)的芯片公司比拼開發(fā)速度、能力、和資源，里頭沒有太多捷徑。
光說時間，如上文提到的，車規(guī)芯片研發(fā)的各個節(jié)點都是必走之路，很難在某個流程做時間壓縮。
以A1000級別的芯片來講，如果在第0個月做好芯片定義，大概需要一年半，完成前端和后端的所有設計；在第18個月可以開始做流片，流片在臺積電制作光罩，接下來半年走生產(chǎn)制造流程。至此，僅僅是第一顆芯片流片完成，并且是前期準備好的情況。再往后需要一年半到兩年，針對芯片做軟硬件生態(tài)搭建，跟合作伙伴合作開發(fā)讓車企可以用起來的東西。然后提升良率、穩(wěn)定性、可靠性，從樣品流程轉(zhuǎn)到生產(chǎn)流程，進行各種車規(guī)安全認證。
所以一顆全新芯片，出產(chǎn)需要三年；最后上車，客戶量產(chǎn)，時間會更長。
另一方面，單一車企很難形成出貨規(guī)模，沒有足夠的出貨量，降低成本甚至收回投入都非常困難。
這已經(jīng)是一條可以實實在在獲得商業(yè)利益的賽道，邏輯扼要規(guī)模、降本、掙錢。比如黑芝麻智能，目前在客戶選擇上也會優(yōu)先把資源放在量大的車企，因為產(chǎn)品線豐富，可以給到很大的合作空間。
為了打開更大的格局，中國芯片公司現(xiàn)在都在強調(diào)開放生態(tài)。
比如地平線多次大力呼吁，車企與供應鏈伙伴不僅僅是交付關(guān)系，更多的是協(xié)同關(guān)系，地平線要廣泛參與整個產(chǎn)業(yè)鏈，驅(qū)動智能汽車的中國創(chuàng)新時代真正來臨。
相比之下，黑芝麻智能的開放生態(tài)更針對算法、傳感器、操作系統(tǒng)等等作為主芯片的外延小生態(tài)。短期乃至中期，都不會考慮把資源散在大生態(tài)上，因為越是廣泛的生態(tài)，商業(yè)回報周期越長，對于尚處在草創(chuàng)階段的公司并不現(xiàn)實。
技術(shù)層面的開放，體現(xiàn)在比如把算法和芯片解綁。黑芝麻智能可以配套芯片提供相應的軟件，包括操作系統(tǒng)、系統(tǒng)驅(qū)動、自動駕駛框架、和部分視覺感知算法，但是僅僅作為落地加速，并不綁定芯片。
如果車企有更好的選擇，無論是自研還是獨立第三方的操作系統(tǒng)、中間件、框架、或算法，黑芝麻都可以幫助進行軟件移植。這是他們認為的開放，把所有鏈上伙伴團結(jié)起來，用技術(shù)實現(xiàn)生態(tài)拓展。
實際上，地平線也享有相似的底層邏輯。他們也是提供芯片+工具鏈的開放技術(shù)平臺，并且提供非常靈活的合作模式，可以給到BPU架構(gòu)+芯片+操作系統(tǒng)套餐；或者BPU架構(gòu)+芯片，開源DSP底軟；或者僅僅授權(quán)BPU架構(gòu)，開放設計專用芯片，讓有條件的朋友做出水平、做出風格。
無論哪家，相比全球芯片名廠感知規(guī)控全棧黑盒交付的模式，都彰顯出中國芯片的開放特色，并且關(guān)照產(chǎn)業(yè)需求。
過去近五年，中國培養(yǎng)出了全世界最領(lǐng)先的新能源產(chǎn)業(yè)鏈，全球十大動力電池公司中有六家是中國公司，分別是寧德時代、比亞迪、中航鋰電、國軒高科、欣旺達、蜂巢能源，合計市占56%；即便數(shù)到中國前十，未來5-10年仍然還有很多市場機會。
盡管不能完全對位，但是人們期待智能汽車可以使得中國芯片飛升到同樣的產(chǎn)業(yè)地位。
不過能夠晉級的名單，或許不長。不同于車企采購動力電池，建立二供三供非常正常；一個國產(chǎn)車規(guī)芯片量產(chǎn)上車，需要配套流程，再用另外一個國產(chǎn)芯片替代的意愿會大大降低。
所以對于中國芯片公司來說，2025年能不能上車是個關(guān)鍵節(jié)點。有人跑出來，后面的人壓力就會很大，即便市場很大，大到贏家并不通吃，但是頭部效應其實非常明顯。意味著要和通達一戰(zhàn)，必須抓緊成為中國頭部。
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