自動駕駛熱潮醞釀新「核戰爭」 有望迎來中國「芯」時代

自動駕駛絕對是近年的最熱話題之一，並且熱度有增無減，這從最近兩周的幾大科技峰會就能窺見一斑：9月14日，工信部賽迪研究院支持下的國內首次圍繞車載AI處理器的行業會議「ADAS與自動駕駛處理器大會」在廣州召開，來自政府、高校、整車企業、供應商、半導體企業的代表共同探討車載AI處理器和計算平台的的開放生態和中國方案。

同期同城，由中國電信和高通聯合舉辦的第十屆天翼智能生態博覽會，高通CEO莫倫科夫的演講主話題，除了5G，就是AI晶片加持的智能網聯汽車。

幾天後的雲棲大會，網際網路巨頭阿里巴巴震撼業界宣布成立晶片公司「平頭哥」，希望通過自研的強大的技術平台和生態系統整合能力，推動國產自主晶片的產業化落地，而首批晶片的主要應用場景之一同樣是自動駕駛。

連場業界大事，除了印證自動駕駛的熱度外，透露出的更多信息是，從傳統的車廠、供應商、晶片商，到網際網路巨頭和新興的科創企業，華洋混雜的各路英雄，都在激烈競逐自動駕駛車載處理器這顆「皇冠上的明珠」。

當然，我們更關心的是，在這個「全球晶片行業迎接新摩爾定律時代」，「中國芯」的勝算若干？

市場前景

和普通消費者更容易被自動駕駛的炫酷所吸引不同，工業、產業界更關注自動駕駛技術將帶來的巨大經濟和客戶價值。

譬如說，自動駕駛將提升個人安全係數，可減少90%以上的事故；自動駕駛平均每天可為司機節約50分鐘的時間；自動駕駛可幫助不會駕駛的人（如殘疾人及老年人等）實現自主出行。

與租賃或購買汽車相比，自動駕駛帶來的新出行模式可以降低每公里的成本，由於事故減少，堵車成本和醫療開支也相應降低，等等。

麥肯錫4月發布的一份報告預測，2025-2027年將是自動駕駛的拐點。

基於對自動駕駛底層技術成本曲線的估算，此時將是自動駕駛與人力駕駛的經濟平價點。

換句話說，自動駕駛每公里的總成本將與司機駕駛傳統汽車的成本大致持平。

在此拐點之後，市場對自動駕駛的需求將穩步上升。

到2030年，自動駕駛乘用車將達到約800萬輛；到2040年，將達到約1350萬輛。

到2030年，自動駕駛汽車總銷售額將達到約2300億美元，到2040年將達到約3600億美元。

自動駕駛的興起對處理晶片的性能提出了更高要求。

按照SAE（國際自動機工程師學會）定義的自動駕駛等級標準，目前已商用的自動駕駛晶片基本處於高級駕駛輔助系統(ADAS)階段，可實現L1-L2等級的輔助駕駛和半自動駕駛(部分宣稱可實現L3的功能)；面向L4-L5超高度自動駕駛及全自動駕駛的AI晶片離規模化商用仍有距離。

與之伴隨的是，高級別自動駕駛和ADAS未來幾年的市場增長也將非常快。

據中投顧問發布的一份2017-2021年中國ADAS市場調研及前景預測報告顯示，ADAS年複合增長率將達到35%，到2020年中國市場可實現800億的市場空間。

在看到了汽車電子市場巨大的潛力之後，除了一直專注汽車電子的廠商，英偉達、英特爾、高通等廠商也紛紛積極研發和推出針對汽車自動駕駛的處理器。

AI晶片初創公司地平線創始人余凱日前表示，「我們正迎來一個屬於大計算的時代。

無論是從技術難度、經濟規模，還是戰略影響來看，自動駕駛處理器都是當前汽車電子技術的珠穆朗瑪，全球晶片行業正在迎接新摩爾定律時代。

」

競爭格局

據余凱向記者介紹，當前大概有三類企業在角逐面向汽車智能化的人工智慧處理器市場：一類是傳統的SOC（片上系統）晶片廠商，例如收購了飛思卡爾的恩智浦半導體，還有就日本晶片廠商瑞薩電子和美國的德州儀器，它們目前的優勢主要是在車載娛樂系統的晶片域，弱勢是在人工智慧的積累相對比較薄弱；第二類企業就是相對來講半導體企業裡面工智能能力比較強的，主要是兩家——英偉達和被英特爾收購的Mobileye。

這兩家企業有更多的AI積累，而且比別的晶片公司更加重視軟體；第三類是像谷歌、地平線這樣的以前純做AI軟體算法的去做晶片，更加強調軟硬體結合，甚至用軟體去定義晶片。

需要指出的是，別看現在每天的新聞及網絡中都能看到關於自動駕駛的信息，其實離真正的自動駕駛市場化還有很長一段距離。

按照SAE的分級標準，L2級和L3級之間存在相當大的跨度。

駕駛第1、2級技術水平的車輛時，駕駛員必須時刻關注路況並及時做出反應，現在常見的自動防碰撞、定速巡航、自動泊車等功能都是L2級以下的，特斯拉正在銷售的Autopilot輔助駕駛技術也只屬於L2技術。

而在SAE定義的第3級技術標準中，監控路況的任務由自動駕駛系統來完成。

技術人員也通常將這兩級視作「輔助駕駛」和「自動駕駛」的分界線。

而從L3跨越到L4級，從晶片技術角度來看，又是一次巨大的飛躍。

連目前壟斷L4及以上自動駕駛測試晶片市場的英偉達工程師都表示，從L3到L4有50倍的計算量和數據量的提升，這基於現有的決策控制算法和學習技術是難以達到的。

截止目前，Mobileye依然是ADAS以及L1、L2市場的王者，汽車行業所有的Tier1（一級供應商），除了博世和大陸，都是Mobileye的客戶，L4及以上的市場基本上被英偉達壟斷。

普遍認為，L4級別的自動駕駛汽車若要量產，恐怕要到2023年，眼下最現實的是L2級別的自動駕駛市場。

除了這兩家外，在汽車晶片上，瑞薩也有一款即將發布的「大殺器」R-CAR SoC，據說專為深度學習而生，預計2020年起搭載在L4自動駕駛汽車上。

高通的新一代汽車系統晶片驍龍820A可為司機提供包括車道偏離警告、車輛前方碰撞探測警告、交通標誌識別等功能，預計搭載這款處理器的大眾汽車將於2019年面市。

中國優勢

有傳統車企負責人曾表示，傳統的汽車廠商是做硬體的，主要依靠熱力學和材料學組成的研發團隊，但是在人工智慧和電動化時代，需要具有電氣化和人工智慧及數據化能力，這對傳統廠商來說比較難。

在車輛的人工智慧方面，網際網路和零部件企業在感知層與執行層的能力是超過整車企業的，因此他相信「汽車產業將來會被重構」。

還有汽車業觀察人士認為，自動駕駛對邊緣計算的高要求，加上極其廣闊的應用場景，決定了應用於自動駕駛的AI晶片，是初創晶片企業的極好突圍點。

英特爾戰略合作和創新業務部中國區總監張瑞向記者承認說，「其實（自動駕駛）每一個技術都挺難的，從感知、決策、傳感器融合，現在沒有哪一家能說沒有任何問題」，是否可行，都要靠跟車廠多方配合來驗證。

而且，中國目前還沒有出台自動駕駛方面的配套標準，所有解決方案都有不兼容的可能，「只有技術先出來才有標準，甚至很多標準都是逐步成熟和完善的」。

余凱相信，相比國外同行，中國晶片廠商有「得天獨厚的資源優勢」，「比如我們去年有2800萬台汽車市場的容量，未來會增長到4200萬台的市場，這讓我們比國際同行更加了解中國消費者的需求，更加了解中國的路況，能更準確的預測行人過馬路時的行為，因為能夠採集更多數據。

」

英特爾全球高級副總裁彭茂盛也在日前表示，中國在汽車電子產業有其優勢，「有豐富的人才儲備，也有一系列的專長、技術；而且有很好的教育體系，我們的領導有著明確的國家發展戰略，這些都是中國未來成為世界引領者的重要優勢」。

共識：自主可控

全球自動駕駛的浪潮是在2016年的8月才開啟的，大部分自動駕駛初創團隊2017年才成立。

到目前為止，國內企業中地平線、寒武紀、四維圖新、西井科技、森國科等均在2017年發布了自動駕駛晶片規劃。

據記者掌握的最新消息，包括豪華車品牌奧迪、中國本土車企長安、全球最大的Tier1博世等主流企業都已與地平線達成了戰略合作。

中國另一知名AI初創企業商湯科技也在2017年底與本田簽下為期5年的聯合研發協議，雙方將基於本田的車輛控制技術系統，融合商湯科技的視覺算法，聯合研發更高層次的自動駕駛技術。

不僅如此，商湯科技還將為本田提供用於自動駕駛的晶片和嵌入式系統。

四維圖新在2016年5月收購了聯發科旗下的汽車半導體公司傑發科技後在去年7月正式發布了自家的ADAS晶片，並與蔚來、威馬、愛馳億維等新造車公司達成了合作。

而它們面對的外國對手，同樣有自己的獨特優勢。

像英特爾，張瑞稱其最大優勢在於「技術的累積和成熟度」，「Mobileye在車上的全球部署量已經超過2700萬輛，而大部分初創公司更多還是停留在原型機甚至概念上。

汽車和工業、消費類產品不一樣，有極致的要求，所以要有一定的數字基礎，從裡面看失效率和技術的區別」。

而英偉達則是自動駕駛運算中大量使用到的視頻計算算力的王者，它們在此領域的優勢已經讓這家公司的市值三年間從100億美元暴增至1500億美元。

儘管如此，余凱認為，「中國芯」們依然有一定的時間窗口和機遇期，因為「無論任何巨頭，要做滿足車規的自動駕駛ASIC晶片，無論砸多少錢，怎麼都需要3年時間」；另一方面，「從社會安全層面來講（政府）最擔心的是信息安全，首先車在路上跑的時候，它分析的所有數據是不是會上傳到不可控的地方？黑客是不是可以破解你、操控你的汽車？這裡面始終有一個共識，就是要掌握底層晶片的邏輯，才能真正確保是安全、可控的，所以只有自主的國產晶片廠商能保證這點。

」

「做自動駕駛處理器、AI處理器這件事情是有可能孕育超越BAT的企業的。

BAT三家企業本質上來講是消費驅動的，是非常地域性的，基本上他們的產品跟服務到了國外沒人用，但廣東有一家企業是真正國際化的，海外營收超過國內營收，那就是華為。

華為是掌握核心硬科技的企業，只有最底層科技的才是最容易超越國界的。

我覺得，在這個時代，中國的自動駕駛處理器企業，很有機會誕生一家超越BAT的、真正全球化的高科技企業。

」余凱說。