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焦點熱文：上海車展｜智能駕駛發(fā)展趨勢：整車廠的需求和芯片本土化

時間：2023-04-25 12:24:22來源：面包芯語

芝能汽車出品


(資料圖片僅供參考)

2023年上海車展上看到的趨勢之一是智能化，除了智能座艙，智能駕駛的發(fā)展值得長期關(guān)注。朱老師最近在和同事討論自動輔助駕駛能力的提升的底層邏輯問題。這里牽涉到汽車企業(yè)、Tier1企業(yè)和芯片企業(yè)，也包括了算法、算力和數(shù)據(jù)。怎么能做起來其實是一個很有價值的思考。

本文主要從主機廠的角度去探討需要怎樣發(fā)展，以及需要什么樣的芯片。

整車企業(yè)對自動駕駛的訴求

● 發(fā)展自動輔助駕駛基本的邏輯

從共識來看，自動輔助駕駛離不開三個關(guān)鍵要素：算力、算法、數(shù)據(jù)。

◎算力：隨著大部份汽車企業(yè)選擇高端的英偉達或者高通，芯片的算力已經(jīng)足夠強大，采用了2或4塊 NVIDIA 的 Orin X 芯片，擁有512或1024T的計算能力。

◎算法：大部分公司都采用了國外公開的研究論文，通過導入Transformer大模型架構(gòu)，在BEV模型下底層基本相同，通過芯片廠家的支持和自身團隊進行了優(yōu)化，因此性能略有差異。

◎數(shù)據(jù)：從目前的來看，差異性主要是來自采集的數(shù)據(jù)。由于裝備了傳感器和高算力的車輛每天在路上行駛，采集到的數(shù)據(jù)量非常龐大，但并非所有數(shù)據(jù)都可以用于訓練，也沒有人擁有足夠大的算力來進行訓練。目前主流的方法是，只采集在使用 NOA（Navigate on Autopilot）的過程中，需要人工接管的場景，將車輛在人工接管前后的部分數(shù)據(jù)傳回到大模型進行訓練和迭代。這種方法的前提是，首先你要有一個能合格上路，符合量產(chǎn)定義的成熟產(chǎn)品，然后開始做以下工作：

◎有足夠多的車輛在不同的路段上行駛，以收集足夠多的 corner case；

◎有足夠高的 NOA 開啟率，否則車主平時自己行駛時采集的海量數(shù)據(jù)和道路數(shù)據(jù)是無法用于輔助駕駛訓練的。

所以對一個車企來說，如果想要獲取下個時代的門票，一方面需要一個團隊能夠有一套完整成熟可量產(chǎn)軟硬件的產(chǎn)品，另一方面需要在擁有足夠多的行駛車輛和高開啟率的前提下，有效地利用數(shù)據(jù)提升輔助駕駛的能力。

有足夠的算力和算法是一個基礎(chǔ)，有點類似高考，你首先要進大學這個門，讓用戶用起來；然后在這個量產(chǎn)的版本基礎(chǔ)上，讓用戶開起來、用起來，才能拿回來足夠的數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮出最大的效果。

●自動輔助駕駛產(chǎn)品的形態(tài)

在本次上海車展上，各家自動輔助駕駛Tier1廠商特別焦慮。這本質(zhì)上是由于汽車企業(yè)對這部分業(yè)務(wù)話語權(quán)越來越大，Tier1成了在芯片和汽車企業(yè)中間的夾心層，主要干臟活累活。

所以在這次車展，Tier1 紛紛展示的智能駕駛技產(chǎn)品，很多并且很細分。從汽車企業(yè)的需求來看，域控制器產(chǎn)品路線越來越清晰，可分為入門級行泊一體域控解決方案（主打性價比）和大算力高階行泊一體解決方案（主打品牌力）。

◎入門級

行泊一體域控制器的系統(tǒng)架構(gòu)方案是圍繞了好幾種的芯片方案，智能駕駛系統(tǒng)方案解決商們在進行PK的同時，芯片公司在不斷地進行產(chǎn)品迭代（價格戰(zhàn)也在主控芯片領(lǐng)域展開，我們下面會講的提供性價比的芯片）

◎高階方案

整車企業(yè)在降價潮里面，其實沒舍得放棄這塊，雖然在高階智能駕駛方案的選擇上將更加務(wù)實，因為降本的壓力，Orin的方案確實不便宜，隨著對高階智能駕駛實現(xiàn)方案的理解越來越透徹，車企也在思考怎么做配置。

和上面相對應(yīng)的兩種芯片方案中，中高端市場主要競爭算力和城區(qū)場景的支持，而低端市場則主要競爭極致性價比。

國產(chǎn)芯片公司在低端市場具有明顯優(yōu)勢，提供了成本優(yōu)化和功能豐富的解決方案。這使得許多國內(nèi)車企選擇國產(chǎn)智能駕駛芯片，以降低成本并增強車輛的自動駕駛功能。

高端市場的競爭仍然激烈，英偉達OrinX和高通等兩家企業(yè)圍繞算力和對城區(qū)場景的支持方面具有優(yōu)勢。國產(chǎn)芯片企業(yè)才剛剛起步。

國產(chǎn)芯片企業(yè)的替代邏輯

在智能駕駛芯片領(lǐng)域，國產(chǎn)芯片公司主要包括地平線、黑芝麻智能、芯馳、寒武紀和輝羲智能等企業(yè)，去替代英偉達、TI、Mobileye等芯片公司，戰(zhàn)場分為大算力芯片和低算力芯片。競爭格局主要是：

●高端市場

主要選手包括地平線雙J5、英偉達雙OrinX、四OrinX，30萬元以上車型才能考慮，后續(xù)尚未量產(chǎn)的地平線J6、黑芝麻A2000、寒武紀SD5226等準備要考慮，但是由于這塊市場，車企投入資源太大，選擇的邏輯是比較少的。

●中低端市場

一種路線是地平線單J5、英偉達單Orin、黑芝麻A1000，目標考慮10 - 25萬元的車型，當然再低就是地平線J3、芯馳V9P、TI TDA4，進行角逐。

國產(chǎn)芯片廠商，主要是車企在國產(chǎn)化的要求下，在車型合作方面迅速取得突破，反正圍繞博弈策略。

◎大算力芯片方面（上百TOPS）：地平線J5、黑芝麻A1000與英偉達Orin競爭。

◎低算力芯片方面（十幾個TOPS）：地平線J3、芯馳V9P與TI的TDA4和Mobileye EyeQ系列競爭。

頭部的AI芯片對Transformer的支持還是比較差的，在最初的芯片設(shè)計中，并未充分考慮BEV算法的支持，需要在后期進行適配。但國產(chǎn)芯片企業(yè)已經(jīng)給出了支持BEV的時間表。而新銳輝羲智能主打“數(shù)據(jù)閉環(huán)定義芯片”，通過NPU架構(gòu)創(chuàng)新正向設(shè)計，原生高效支持BEV，Transformer大模型架構(gòu)，算法的靈活性和通用性也會較高。

本屆車展上，我們看到國產(chǎn)芯片試圖在大算力領(lǐng)域，去替代英偉達Orin的市場地位（車企這塊其實不覺得已經(jīng)有很大的突破），而在低算力領(lǐng)域相對更容易進行替代，從目前的情況來看，有喜有憂。

小結(jié)：本次車展的智能駕駛方面，主要一方面看車企本身的選擇，另一方面是看芯片供應(yīng)商的方案。Tier1雖然很多也很熱鬧，但是大概率出現(xiàn)非常低的毛利，而且可替代性很強，確實很難做。

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